[2026-01-15] # 千问App AI助手真实世界应用：从「点外卖」到400项办事能力的落地实践
千问App AI助手真实世界应用：从"点外卖"到400项办事能力的落地实践
文章来源：InfoQ - 刚刚，阿里园区被奶茶包围，都是千问点的！西溪叫不动外卖
发布时间：2026年1月15日
核心亮点：AI第一次在公开场合完整地替人把现实中的事情办成了——千问用一句话完成从推荐、下单到支付的完整外卖流程
案例概述
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 发布事件 | 2026年1月15日，杭州阿里园区千问App发布会 |
| 核心演示 | 现场用千问点了40杯"伯牙绝弦"奶茶，完整流程无需人工介入 |
| 用户规模 | 上线两个月，月度活跃用户突破1亿 |
| 业务接入 | 淘宝闪购、支付宝、淘宝、飞猪、高德五大业务 |
| 办事能力 | 400余项能力，覆盖生活、办公、教育全场景 |
| 产品定位 | "每个人的生活助手" |
核心突破：AI真正"下地干活"
从演示到现实的跨越
历史意义：
- 相比PPT上的参数和模型指标，这次是AI第一次在公开场合完整地替人把现实中的事情办成了
- 千问自行匹配附近奶茶店，下单，并调用支付宝完成支付
- 淘宝闪购的骑手把奶茶送进会场——这是真实的商业闭环
用户反馈：
- 发布会后有杭州网友恍然大悟："怪不得刚刚西溪附近叫不动外卖！"
- 场景的直观性和可理解性远超技术参数展示
产品路径：把阿里折叠进千问
战略选择：
- 不从新场景做起，而是直接接入阿里现有的业务体系
- 让AI先把眼前的事干好，而非追求新技术场景
- 通过统一的AI入口，整合400余项办事能力
业务体系整合：
- 日常生活：淘宝闪购（点外卖）、支付宝（支付）、淘宝（购物）、飞猪（订机票、订酒店）、高德（查路线）
- 原本需要在多个App之间来回切换的操作，现在可以一句话完成
核心能力：理解真实需求
商品推荐的精准切入
数据洞察：
- 在千问用户数据观察中，用户主动询问商品推荐的月环比高达300%
- 这引起了阿里的注意，决定将商品推荐作为差异化功能点
能力发挥：
- 利用阿里在电商上的传统优势
- 庞大的商品供给和相对成熟的推荐体系真正被用起来
- 用户只需一句话，就能完成从商品推荐到下单的完整流程
- 背后是阿里各业务接口的打通和协同调用
决策层面的深度理解
复杂需求的综合处理：
案例1：为老人购买扫地机
- 条件：家里养猫，预算2000-4000元
- 千问的处理：
- 综合产品价格与能力
- 考虑老人便捷需求
- 考虑对猫毛的清洁效果
- 给出推荐产品与相关理由
- 意义：体现了大模型对虚拟需求的感知能力
案例2：徒步路线推荐
- 不仅推荐出行路线
- 结合天气情况给出建议
- 将徒步需要的产品直接发送到千问界面
- 闭环思维：不是只做一件事，而是将好多事做好，形成闭环
案例3：三亚家庭出行
- 综合路线、预算、老人与孩子的需求
- 给出路线选择和三套酒店方案
- 局限性：酒店均价两三千，不少人吐槽不接地气（需要进一步优化的地方）
多模态能力的真实应用
订餐厅的电话沟通：
- 千问演示现场定饭店时，有一段与老板确定需求的打电话环节
- 从包间大小、价格、有小朋友等需求进行多方拉扯沟通
- 电话结尾才说："我是千问AI助手在与你沟通"
- 意义：展现了多模态打通后，AI能做到的程度
办公与教育场景的应用
办公场景：专业任务的完整处理
能力展示：
- 可以集成各种复杂工具
- 完成做表格、整理数据、处理报表、汇报PPT等各种具体业务
- 从如何处理资料到最后成品展现
专业验收：
- 千万财经博主小Lin说亲自下场演示
- 用千问生成《2026毕业生就业报告》
- 完整流程：信息汇总 → 消化资料 → 角度分析 → 文章演示 → PPT生成
- 评价：如果把千问当做个工作三年内的大学生，效果还是不错的
质量挑战：
- 更高要求下，需要把控PPT的内容重点质量
- PPT的设计是否美观，仍需人工优化
教育场景：多模态教学辅助
精心设计：
- 在各种题目中，除了思路的讲解
- 还会生成一段动态视频进行图示演说
- 能随时对话沟通，给出思路和解法
- 多模态展示，让千问更像一个人一样解决问题
批判性思考：优势与局限
✅ 优势分析
1. 真实场景的闭环能力
- 不是演示Demo，而是真实的商业闭环
- 从需求理解到执行完成，全流程打通
- 整合了阿里完整的商业生态
2. 需求理解的深度
- 能理解复杂决策场景（老人+猫+预算）
- 能够形成闭环（路线+天气+装备推荐）
- 数据驱动：基于用户行为数据（商品推荐需求增长300%）
3. 多模态能力落地
- 语音功能完成"最后一公里"（电话订餐厅）
- 图文结合的教育场景应用
- 不再是单一模态的交互
⚠️ 局限与风险
1. 数据质量风险
- 如何避免大模型被商家刷的假好评和广告垃圾数据污染？
- 根据错误数据给出错误推荐的风险
- 这是需要持续关注的问题
2. 方案实用性
- 三亚酒店方案均价两三千，被吐槽不接地气
- 方案适用性需要进一步优化
- 阿里迈出的是"半步"，还需要进一步
3. 专业能力边界
- 办公场景下，千问适合"工作三年内的大学生"水平
- 更高专业要求下，仍需人工把控
- PPT设计等需要审美的领域，AI能力有限
4. 生态依赖
- 高度依赖阿里自身业务生态
- 与其他生态的兼容性未知
- 可能形成"锁定效应"
行业对比：三大巨头的不同路径
三大AI巨头的差异化策略
| 公司 | 切入方式 | 核心优势 | 策略特点 |
|---|---|---|---|
| 字节跳动 | 系统层切入 | 操作系统能力 | 通过豆包手机助手调度第三方应用，与现实世界建立连接 |
| 阿里 | 业务生态切入 | 自有生态闭环 | 依托高度成熟的电商、支付、物流、出行等业务体系，整体接入千问 |
| 腾讯 | 超级入口 | 微信生态（推测） | 目前尚未对外展示完整方案，但从Agent和多模态方向密集招聘来看，大概率围绕微信展开 |
深层竞争：谁能更稳定承接真实需求
表面比拼：模型能力
深层竞争：谁能更稳定、更规模化地承接真实世界的复杂需求
- 模型能力是基础，但不是全部
- 业务整合能力、数据质量、用户体验同样关键
- 如何避免"被商家刷的假好评和广告垃圾数据污染"，是每个平台的挑战
核心洞察
从演示到落地的转折点
2026年，AI真正"下地干活"的第一战，被阿里打响了。
这不是技术的突破，而是应用场景的突破：
- 不再是聊天框里的对话
- 不再是PPT上的参数
- 而是真实世界里的完整闭环
需求理解的重要性
吴嘉的观点：
"AI 在拥有超强大脑之后，正在长出能够触达真实世界的手和脚，在生活中实实在在地替用户'干活'。千问的优势在于'最强的 Qwen 模型'与'阿里最完整的商业生态'的结合。AI 办事的时代才刚刚开始。"
关键点：
- 不是AI技术不够强，而是如何理解真实需求
- 商品推荐需求增长300%，这是数据告诉你的真实需求
- 理解需求 > 技术参数
闭环思维的价值
不是只做简单的一件事，而是将好多事做好，形成闭环。
- 点外卖：推荐 → 下单 → 支付 → 配送（完整闭环）
- 徒步推荐：路线 → 天气 → 装备推荐（闭环思维）
- 办公任务：信息收集 → 分析 → 文档生成 → PPT制作（完整流程）
这是AI助手的价值所在：不是替代单一工具，而是整合多个工具，完成复杂任务。
参考资料
- InfoQ原文 - 刚刚，阿里园区被奶茶包围，都是千问点的！西溪叫不动外卖 (2026-01-15)
延伸思考
- 数据质量如何保障？如何在推荐系统中避免假好评和垃圾数据的污染？
- 生态依赖的利弊？高度依赖自有生态是优势还是限制？
- 专业能力的边界？AI助手在专业领域的"三年工作经验"边界如何突破？
- 多模态的未来？语音、图文、视频多模态整合后，AI助手还能做到什么程度？
核心观点：千问并没有试图一下子把所有事都做好，而是在尝试把复杂的事做得更完整、更贴近人的真实需求。它距离"完全可靠的AI助手"还有距离，但已经明显走出了聊天框，开始进入决策和执行的真实环节。
浙公网安备 33010602011771号