Jan 17, 2026 阿里宣佈千問從“聊天助手”躍升為“生活辦事中樞”。依託阿里生態,使用者只需說出需求,千問就能自動呼叫淘寶閃購下單、支付寶AI付完成支付,並且全流程無需跳轉App。這也就意味著現在的千問已經成為了阿里系App的“大腦”,將高德地圖、飛豬、淘寶、釘釘、淘寶閃購等不同生態位的產品串聯了起來。未來使用者不再需要思考該用那個App,只用告訴千問自己的需求,它就會指揮淘寶、高德、飛豬、支付寶等具體應用來完成任務。
以為阿里千問APP發佈會完整文字稿
演講者:吳佳(千問C端事業群總裁)
各位嘉賓、各位媒體朋友們,大家好,歡迎大家來到千問的產品發佈會。
還記得上次和大家溝通交流,是在夸克AI眼鏡的發佈會上。當時千問上線一周,快速實現了1,000萬次的下載。在最近這段時間,我們也陸續發佈了多個新功能,涉及AI辦公、AI學習和AI創作。這裡面尤其是PPT製作、AI講題批改和視訊生成,收穫了大量的新使用者和好的口碑,實現了快速的發展。
今天,距離千問正式上線兩個月還差兩天,但是我們已經快速實現了千問C端的月度活躍使用者超過了一個億。這個發展速度遠遠超出了我們的想像。當然在這個過程中,我們也收穫了大量好的建議,並在不斷完善自己。確實,整個AI的發展還在初級階段,但是如此快的速度達到這個成績,還是使得我們對未來越來越興奮。
說到AI助理,我們其實一直強調其核心還是智力水平和辦事能力。這背後既是我們的業務思考,也是千問大模型和阿里巴巴生態的獨特價值。最近我們在兩者的結合上面取得了一些不錯的進展。那麼今天,我們會正式發佈“千問辦事能力”,也希望由此開啟AI辦事的新時代。
我們認為一個好的AI助理,不應該被困在對話方塊中進行簡單的問答和聊天,它其實應該走出搜尋框和對話方塊,能夠自主行動、執行任務並且交付結果。進一步來講,我們也認為它不應該被困在數字世界。當然數字世界的突破已經近在眼前了,在今天高度數位化的中國社會,數字世界辦事的重要性不言而喻。但是,同時能夠進入物理世界,在生活場景中幫人們幹活辦事,才是AI助理的完整形態。
演講者:吳佳
首先讓我們來聚焦數字世界的辦事。數字世界辦事的突破依賴於三個非常重要的能力:
有了這三點,我們認為在數字世界,人類和AI的角色互換會加速發生。在未來兩年,數字世界中60%-70%的常規任務,我們認為都會由AI來直接執行和交付。那麼剩餘的這些創造性的任務,也會因為有AI的深度參與從而大幅提升效率。也就是說,從這個意義上來講,在數字世界辦事的主力會變成AI,AI會從“副駕駛”走向“主駕駛”。
基於此,我們今天正式發佈千問任務助理1.0。大家更新客戶端就可以申請參加邀測,未來幾天我們會全面開放,免費讓人人可用。大家在體驗的過程中就會發現,它幾乎可以執行數字世界所有類型的任務,其中核心的400多種,包括像應用開發、Office辦公、以及學習輔導、諮詢調研、資料分析、可視化報表生成等等,在這些任務上都有著非常不錯的交付結果。
除了模型的能力,我們還和各大專業資料庫進行了深入的合作,來進一步提升千問任務助理輸出的時效性和權威性。這些領域涉及教育、醫療健康、財經、法律、學術期刊等。在這個執行過程中,大家也可以隨時在任務執行過程來查看其引用的資料,並且進行回訪、修改和保存。
接下來我們看幾個例子:
演講者:吳佳
下面讓我們進入生活場景。在AI時代,我覺得每個人的生活方式也會發生很大的變化。隨著AI的能力越來越強,未來每個人會配備一個生活助理,這是可以想像的。
在生活場景辦事和在辦公學習有很大不同:
因此,在生活場景,我們需要AI像人一樣和使用者進行有效溝通,尤其是主動溝通、主動輸入、主動提供方案,一起來完成消費決策。
針對這兩點,阿里巴巴豐富的供給和生態內每天真實發生的海量交易與服務,使得我們具備強大的競爭力。我們不僅通過視野支援,還把我們的服務和阿里生態的資料服務進行高頻率對齊,確保模型的輸出變得更好。
在服務能力方面,我們打通了淘寶、支付寶、高德、淘寶閃購、飛豬、大麥、淘票票等一系列業務的能力。這不僅僅是千問APP具備了上述業務能力,更重要的是實現了從消費決策規劃到交易執行的閉環。
使用者可以從消費場景直接發起買東西,而不是從商品發起。
使用者也可以直接說自己的出行需求,而不再需要自行組織路程規劃、機票、景點等內容。
所有服務都會離使用者需求的原點更近,直接承接需求,使用者不需要自行拆解需求在各大APP間切換。
在未來,我們覺得在大部分場景,其實只用一個千問APP就夠了。下面我也來演示一個例子。我看茶台上的咖啡和奶茶消耗得差不多了,我現在用千問來補一波貨,現場點個外賣。
(吳佳現場演示):
“幫我點40杯霸王茶姬的伯牙絕弦。”
(卡片跳出,選擇,輸入支付密碼)
好,可以看到已經付款完成,待會兒就會送過來。謝謝大家,我的分享到此結束。
主持人:接下來有請千問APP產品經理李銀旭。
演講者:李銀旭(千問APP產品經理)
大家上午好。剛剛大家看到吳佳用千問為現場觀眾點了奶茶,現在已經在配送路上了。接下來我復現一下如何在千問上實現“一句話點奶茶”。
千問呼叫了淘寶閃購提供服務,它知道我在阿里巴巴西溪園區,幫我推薦了附近最近的霸王茶姬,幫我選好了40杯,還顯示有個千問爆紅包的滿減券,點選支付就可以完成訂單。這也是行業內首次將支付能力原生融入到AI對話中。
功能演示一:電話點餐
不僅如此,我們還可以打電話點奶茶。
使用者:“你好呀,我想喝奶茶,幫我點個奶茶吧。”
千問: “好的呀,我現在用淘寶閃購幫你搜一搜。你的收貨地址是阿里巴巴西溪園區C區C6門。附近推薦:一點點的抹茶奶茶(16元)、茶百道的超厚芋泥奶茶(17元)、一點點的米麻薯草莓奶綠(19元)。你想選那款?”
如果需求更複雜,比如團建時有人想喝霸王茶姬,有人想喝蜜雪冰城,還有人對甜度有要求,千問任務助理能給出1-3套可選方案,兼顧配送快、評分高、價格低。
我們還可以讓任務助理幫我們電話預定餐廳:
使用者:“你好,我要訂個位置,明天晚上7點半,五個人,有位置嗎?”
AI(撥打餐廳電話):“有位置,需要留個預定電話。”
餐廳:“好的,客戶姓李,電話是?”
AI:“130...1308070。”
餐廳:“明天晚上7點半,五位,好的。”
AI:“我想問一下你們有大包間嗎?”
餐廳:“有大包間,13人左右的。”
AI:“請問餐廳有沒有適合小朋友吃的菜品?”
餐廳:“有家常炒菜啊。”
AI:“好的,那我這邊再跟客戶確認一下。我是千問AI助手,祝您生意興隆,再見。”
大家聽出來了嗎?如果最後不說我是AI助手,很多人可能以為是真人在打電話。這背後是千問全面接入的阿里生態能力。
功能演示二:購物決策(掃地機器人)
過去兩個月,使用者在千問上主動詢問商品推薦的次數月環比增長超過300%。使用者真正卡住的不是買不到,而是選不出來。
舉個例子,今年春天我想幫爸媽換家電,讓千問選一款價格在2000-4000元之間的掃地機器人,並告訴它家裡有隻貓。
千問精準卡住了預算區間。
針對“有隻貓”這個看似輕描淡寫的條件,千問捕捉非常到位,將推薦重點放在防纏繞能力、高溫殺菌等貼近養寵家庭衛生訴求的點上。
給出的三款產品直接列出核心優勢,點選卡片即可進入商品列表頁完成購買。
功能演示三:戶外裝備(四姑娘山徒步)
我問它:“下周準備去四姑娘山徒步,需要那些裝備?”
這是一個非明確購買需求。千問綜合了“冬季”、“高原”、“徒步”幾個關鍵點:
給出涵蓋天氣、裝備清單、購買推薦、注意事項的整體建議。
核心裝備給出具體購買建議:如登山鞋推薦了凱樂石MT5,登山杖推薦了黑鑽。
最後還建議聘請當地嚮導提升安全性。
這就是千問在購物場景典型的一幕:不僅幫你買東西,更是幫你把一次高風險、高成本的戶外出行提前做完決策和風控。
功能演示四:春節旅遊規劃(三亞一家六口)
場景:春節一家六口(五大一小)去三亞,7天6晚深度游。
訂機票:“幫我規劃春節去三亞往返機票,杭州出發,直飛,性價比高,時間別太早。”
千問沒有直接甩航班列表,而是分析說2月14日已進春運,晚班機溢價嚴重(含稅近5000元),方案三不划算。
綜合帶娃和性價比,推薦首選下午3:55出發的方案一;如果預算敏感,可選晚上8點多的航班。
訂酒店:“找幾家亞龍灣附近的五星級酒店,含早餐,有兒童設施。”
千問基於飛豬資料庫,推薦了天域、萬豪、麗思卡爾頓。
特別關注“適合帶娃”,列出了具體的遊玩設施。最後我選擇了性價比最高的天域度假酒店。
訂年夜飯:“推薦酒店附近的年夜飯,有小朋友吃的菜。”
通過高德地圖周邊查詢和掃街榜,選出三家2公里內的餐廳。我選了一個能邊吃魚邊看魚的海洋主題餐廳,水族箱很大,老人小孩都喜歡。
證件辦理:“戶口在杭州,大人小孩怎麼辦護照?”
接入支付寶政務服務,給出清晰指引(流程、材料、管道),並直接提供移民局出入境辦理入口。目前千問已接入支付寶覆蓋的50項政務服務(社保、公積金等)。
未來,基於阿里生態,千問將呼叫龐大的生活服務網路,把人間煙火氣帶到使用者身邊。
主持人:接下來有請千問APP產品經理張澤遜。
演講者:張澤遜(千問APP產品經理)
Hello大家好。我們經常遇到這種情況:加班到深夜,但關鍵工作沒什麼進展,時間都花在了處理表格、調整格式、收集資訊這些繁瑣重複的“黑洞”裡。剛才吳佳提到,未來兩年數字世界70%的常規任務會由AI完成。今天我要介紹千問的全新功能——任務助理,它是一個通用Agent,能自主規劃、呼叫工具。
演示一:Coding能力(年會抽獎)
公司年會抽獎很麻煩,以前得求助技術同事。現在有了AI Coding,成本大幅降低。
我們已經把在場嘉賓資訊脫敏整理成表格上傳給千問,指令:“根據上傳的名單做一個抽獎小程序,送出一個三亞旅行大禮包。”
(千問開始工作,此時先介紹其他功能)
演示二:財務報銷(貼發票)
年底貼發票很痛苦。演示:
上傳100張發票附件。
指令:“提取資訊,按季度分類統計報銷總額,用另外一個工作簿呈現。”
結果:系統快速抓取,生成的表格算上表頭共101行,100張發票一張不少。
交叉檢驗機制: 結果下方有一個“啟動核查”按鈕。點選後,系統會讓另一個獨立Agent專門復驗結果。
我們在底層為所有計算任務至少加入了兩道自我核驗機制,確保程式碼邏輯和執行結果符合預期,再加上交叉檢驗,多重保險守住精準性底線。
演示三:資料匯報(圖表生成)
上傳一張只有原始資料的表格圖片,讓它分析資料生成匯報。
千問生成了一份可視化報告,首先把老闆最關心的關鍵指標和核心結論放在最前面。
通過多維度可視化圖表(客戶貢獻佔比、區域利潤分佈)直觀呈現資料。
給出戰略建議:例如敏銳發現了標竿客戶的模式優勢,建議複製到其他線路。
目前我們累計支援30多種不同圖表的生成。
演示四:資訊收集(深度調研)
場景:調研最近很火的“死(Si)了麼”APP。以往要打開幾十個網頁整理一下午。
演示:輸入指令。千問瞬間在後台裂變出上百個搜尋節點,一部分負責廣度(關聯背景),一部分負責深度(邏輯細節),累計進行80多次搜尋,像一棵樹一樣生長。
結果:8分鐘內交付了一份24頁的PDF報告,包含案例分析、索引清單表格(事件、日期)。
生活場景應用:規劃“蘇東坡主題自駕游”。千問12分鐘內規劃了30天的行程,標註全國所有地點、詳細路線、景點介紹、導航跳轉(高德)以及酒店推薦(全季等)。
嘉賓分享:財經博主小林
張澤遜: 我們邀請了財經博主小林分享體驗。
小林: 我給千問出了兩個難題:
查資料與分析:讓它找出“小林說”過去一年經濟相關內容並分析,結合宏觀資料,給2026年畢業生就業建議,產出報告。
結果:它不僅蒐集了宏觀資料,還精準摘要了我之前的視訊內容(如十五五、全球經濟)。報告結構清晰,先給結論(看好人工智慧、智能製造),再展開資料對比和地區建議。它還會自我檢查。
做PPT:基於報告輸出簡報。
結果:結構清晰,有主副標題和小圖示,配色美觀。最驚喜的是最後一頁總結了一首五言絕句:“看得清方向,學得會技能,抓得住機會”,這是它自己提煉的金句。
張澤遜: 你覺得它作為實習生過關嗎?
小林: 必須過關,我已經準備給它發Offer了。
(回到抽獎環節)
抽獎程序已經生成。小林點選開始和停止。恭喜姓鄭、尾號0372的朋友獲得三亞大禮包。
張澤遜:千問任務助理即日起開啟邀測,移動端和網頁端同步上線。
主持人:接下來有請千問APP產品經理曹瑩。
演講者:曹瑩(千問APP產品經理)
大家好,我也是個孩子的媽媽。輔導作業太讓人頭疼了。所以前幾天我們上線了期末備考大禮包,包含中小學真題卷、錯題舉一反三、千問小講堂等6大功能,全部免費開放。
真題卷:千問擁有亞洲最大的中小學真題庫。你可以說“我想要杭州初二上的數學真題卷”,或者“孩子在一次函數這塊特別弱”,千問會立馬生成對應的Word和PDF供下載。
錯題批改與分析:千問不僅能完成整卷批改,還會生成自動化批改小結,識別知識弱項並給出提升建議。
千問小講堂(互動講解):針對孩子“似懂非懂”的情況,千問能進行啟髮式講解。
演示(相遇問題):千問引導孩子思考“從m到n,兩人合起來走的總路程是幾個全程?”它會像老師一樣在虛擬黑板上邊畫邊寫,非常直觀,且孩子可以隨時打斷追問。
舉一反三精準練:不盲目刷題。批改後自動分析漏洞,生成三道陷阱相似、考點一致的變式題。比如解含參不等式忽略分類討論,千問就針對這個易錯點生成題目。
嘉賓分享:鄉村教師俞贊明
曹瑩: 我們邀請了麗水市景寧第二實驗學校的俞贊明老師。
俞贊明: 我是來自浙江浙南山區的教師。幾年前阿里公益帶來的少年雲AI雲教室改變了我們。
學生案例:有位留守兒童以前作業不會做只能空著,我推薦他用千問。一周後他說:“俞老師,千問真好用,碰到難題我不怕了。”
教學案例:上程式設計課時,40個孩子程式碼出錯,我分身乏術。現在孩子們把程式碼給千問,它不僅能檢查問題,還會循循善誘引導孩子學習。這讓我從體力勞動者變成了教學設計師。
家長視角:我也是高一學生的家長,千問比我們家長有耐心多了,能緩解親子關係的緊張。AI在教育上突破的是“人教人”的侷限。
曹瑩:千問的設想是讓每個孩子都擁有一個懂自己、有耐心的AI家教。我們已經上線了20多項學習能力。
主持人:
感謝曹瑩,也再次感謝以上所有演講嘉賓。
今天千問帶來的強大AI辦事能力,不僅來自於模型演算法,更來自於它所連接的每一個服務、每一次協作。現在有請幾位重磅的合作夥伴上台,他們是千問AI辦事能力的基石:淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德、優酷、大麥、菜鳥、阿里健康、1688、盒馬、阿里巴巴資料技術及產品部等生態業務的代表。
再次有請千問C端事業群總裁吳佳。 (The AI Forniter)