今年的618大促揭开帷幕之际，电商平台正悄然开辟一片新的战场，聚焦AI技术在购物领域的深度应用。
6月1日，有消息指出，字节跳动旗下的豆包应用预计于本月下旬推出付费内容服务，并计划在第三季度整合电商功能，通过补贴策略为抖音商城引入流量，第四季度有望全面进入运营阶段。此前，豆包已在4月将“豆包帮你选”功能嵌入APP导航栏，用户可直接在豆包APP内完成商品挑选、下单支付、订单管理及售后等核心网购操作。
不仅如此，5月11日，阿里巴巴的千问宣布与淘宝实现全面整合，用户只需在千问APP中与AI对话，即可完成淘宝商品的筛选与购买。更早些时候，京东在去年12月推出了独立的“京东AI购”APP并启动内测。即使是电商属性相对薄弱的小红书，也在今年4月底成立了AI一级部门Dots。
这一系列不约而同的举动，已超越了单纯的“积极布局AI”范畴，明确传递出信号：2026年，AI电商的时代正加速来临。
提到AI电商，许多消费者可能尚未形成具体概念。然而早在2014年，亚马逊推出的智能音箱Amazon Echo就通过内置的Alexa语音助手，让用户能够通过语音指令完成下单。随后，阿里也在2017年发布了同样利用AI语音交互实现网购的天猫精灵等智能硬件产品。
但在技术层面，彼时AI的应用主要集中在交互方式的创新，对消费者购买决策的影响尚不显著。随着AI话题热度持续攀升，普通用户对AI的认知和使用频率日益提高，AI在电商场景的落地方式也变得更加具体。当下，千问、豆包变身为“AI购物助手”，正是AI融入电商场景的主流形态之一。
在对不同AI应用的“AI购物”体验进行对比时，研究发现，千问和豆包的应用界面并未因接入电商功能而发生显著改变——尽管豆包导航栏曾短暂出现“豆包帮你选”按钮，目前该按钮已移除。与此形成对比的是，京东AI购APP主动划分出“对话”和“爱购”两个功能页，“爱购”页面的内容主要为商品推荐，颇似京东APP首页的搬迁。“对话”页面除了与千问、豆包类似地提供自然对话输入框外，还在导航栏设置了“奶茶特价”、“找优惠”、“AI试穿”等导向购物行为的功能按钮，这种设计语言透露出强烈的促使用户下单的目标感。
回归到对话场景，为对比不同平台的AI购物体验，研究人员分别向千问、豆包和京东AI购发送了“为我推荐一款500元以内的耳夹式耳机”的请求，得到的AI助手回复各具特色。
千问的“语气”颇具活力，像一位兼具时代感与专业度的导购，从性价比、品牌背书、音质三个维度分别推荐一款商品，并给出推荐理由，最后还将推荐内容提炼为一份“快速选购建议”表格供用户参考。
豆包则从“百元入门首选”（性价比）、音质和功能体验三个角度各推荐一款商品。与千问不同的是，豆包的回答会明确列出商品的亮点和不足，语气更为客观理性。最后，豆包还会站在消费者角度提炼购买需求，再次强调每款商品的推荐理由，助力用户做出消费决策。
京东AI购提供的推荐分类和商品数量最多，分类包含5种，推荐商品达到15款。然而，除“性价比”外，其余维度仍集中于“无感舒适佩戴”、“运动防汗”、“高清通话降噪”、“超长续航”等功能性诉求，且每个推荐分类均包含3款商品。
此外，一个值得注意的细节是：千问在对话结束时会主动询问用户“更看重音质、续航还是价格？”，并表示可以进一步协助选定商品。豆包则在对话结尾询问用户“是否对某款耳机的佩戴舒适度、具体音质风格或使用场景有更详细的疑问？”，同时表示乐于解答。而京东AI购在给出推荐商品后，并未提供额外的分析。
表面上，三平台回答风格的差异可能源于AI能力的区别，但更深层次反映出它们对“AI购物”这一功能定位理解的差异。
实际体验表明，千问和豆包在接入电商功能前多为多场景AI智能助手，因此其产品属性决定了它们倾向于通过对话分析和判断用户实际需求，进而提供解决方案，并根据用户反馈持续优化“答案”。相比之下，京东AI购更像是为促成交易而开发的AI助手，将用户聊天框等同于电商平台的搜索框，通过提取关键词匹配商品。本质上，这仍是传统货架电商的产品思维和运营逻辑。
为验证AI能否更深层次理解用户需求并精准推荐商品，研究人员继续追问“能否推荐几款音质好的耳机”。结果显示，千问基于上一轮对话中的性价比、品牌和音质维度，细分为音质TOP1、性价比音质王、品牌稳妥之选等方向，给出了新的推荐商品。
豆包则聚焦于音质维度，从百元音质强者、空间音效进阶、杜比音效旗舰等细分方向，提供了新的商品推荐。千问和豆包在推荐商品时，都不同程度地从原理、功能方面进行了解释，豆包甚至依然会指出产品的不足之处。
另一方面，京东AI购针对“音质”给出的推荐分类仍有5种，商品数量高达15款。然而，仔细观察发现，同一店铺的漫步者Comfo Clip Q耳夹式耳机同时出现在“高性价比音质款”和“骨传导音质款”两个分类中；来自两家不同店铺的同款moto buds clip耳夹式耳机，则同时出现在“长续航便携款”和“高解析音质款”两个分类中。研究人员还留意到，京东AI购在“骨传导音质款”推荐中，排在前两位的漫步者耳夹式耳机并未在商品详情页提及“骨传导”功能。经咨询店铺客服，确认其传导方式为“气传导”。
综合三平台的实际体验不难发现，千问和豆包实现“AI购物”的思维路径是：用户提出需求，AI通过对话引导细化需求，再给出推荐商品及详尽理由。此过程中，AI通过准确理解用户需求，推荐商品数量虽不多，但足够精准。相反，京东AI购的流程思维似乎并非从理解用户需求出发，而是预设购买场景，让用户通过对话告知AI“要买什么”，然后提供大量选择和筛选条件，却不直接回答“应该买哪个”或“为什么要买”。本质上，这仍是传统货架电商的产品和运营理念。
因此，在千问和豆包上可以观察到，AI电商场景下，AI能力首先体现在通过用户对话完成多条件交叉筛选，帮助用户明确购买需求。其次，当用户购买需求模糊或对商品缺乏认知时，AI能通过对话中的碎片化信息精准推荐商品，辅助消费决策。
此外，AI电商还拥有一项独特且充满想象力的能力：从非交易属性的对话内容中挖掘场景化需求，给出组合式商品推荐。这种能力与兴趣电商先通过内容种草再转化的路径极为相似，不同之处在于，AI电商的“种草”由用户主动发起，以AI对话形式实现。
例如，一位习惯使用AI助手的用户想尝试徒步运动，他可能会先了解线路、攻略。AI在回答时，完全能结合徒步运动的户外属性，以提示方式在对话中主动挖掘徒步鞋、防晒霜、背包、手杖等潜在需求，甚至用户也可能直接询问AI助手推荐合适的徒步装备。
测试中还发现，对于“能否为我推荐一套徒步装备”这类明确需求，千问、豆包以及京东AI购均能提供商品组合。然而，在回答“推荐徒步线路”这种非交易属性问题时，仅千问和豆包给出了户外徒步的温馨提示，豆包还特别提到某些特殊路线需要防滑鞋、登山杖等专业装备。
这种自然对话的种草方式，将需求挖掘转化为对消费者有用的内容，提升了购物体验。“对话式购物”也为平台和商家间的竞争格局带来了新的变数。
从功能定位来看，AI提供商品推荐并阐明“为什么买”的角色，本质上就是“买手”。曾以“买手电商”为招牌的小红书，在“对话式购物”方面也早有布局。2024年，小红书推出AI搜索助手点点APP，其产品特点是深度整合站内海量真实笔记与全网生活经验数据，为用户提供美食、旅游、购物、出行等生活场景的查询、解答与规划服务。目前，点点功能已深度融入小红书主站内容生态，用户在搜索框输入问题时，结果页会显示AI总结的内容，点击后即可进入“问一问”对话界面。
研究发现，与AI助手回答问题时对种草信息的相对克制不同，小红书“问一问”的回复中，部分商品名称会被突出显示，右上角附有搜索跳转的放大镜图标；点击商品后弹出的新搜索结果页，还可直接进入“商品”展示页。这表明小红书已构建起一条从AI对话式内容种草到电商转化的完整路径。
从小红书的实践可看出，AI购物本质上是将“搜索式电商”转变为“对话式电商”。AI能帮助用户梳理需求、提供解决方案，并在对话中提供下单路径，使消费者购物更便捷，决策更省心。然而，这套产品逻辑虽技术门槛可能不高，却仍需一定基础条件。
AI不仅要回答“买什么”，还要讲清楚“为什么买”，这不仅考验AI的自然语言理解和逻辑推理能力，更需要丰富的真实用户产品反馈。因为产品体验并非理论分析，AI不能仅凭推理有效评价产品，而需从千人千面的实际体验中总结出不同产品的有效信息。
研究过程中注意到，千问在回答“徒步路线”问题时提供了B站视频链接；豆包的回答参考了今日头条账号内容，并在推荐徒步装备时给出了对应的抖音视频链接；小红书“问一问”的内容，最后也会在“参考来源”中提供笔记链接；唯有京东AI购的回答未提供参考资料。
实际体验表明，丰富的参考内容不仅为AI推荐提供了“实践分析”的数据基础，也让用户能更深入了解商品及自身需求，使最终决策建立在理性分析而非冲动消费之上。
需指出的是，AI电商并非没有缺陷。平台间因竞争存在天然信息壁垒，AI暂无法实现实时比价；AI回答的准确度取决于其信源内容的时效性；AI推荐内容也可能成为新的“竞价广告”陷阱。但这些潜在风险，并不能掩盖AI电商实践的积极意义。
某种程度上，AI电商从一开始就引领用户从实际需求出发，一步步找到合适商品。无论被种草还是最终下单，让消费者买单的核心原因在于“需要”和“适合”，而非低价。
在此基础上，AI的核心目标——或者说背后电商平台的经营重点，不再是单纯提供丰富SKU、通过优惠活动带动交易，而是让AI给出的答案更符合用户真实需求，同时结合平台资源提供更完整的套装式货盘。至此，内容厚度和商品广度构成了“AI电商”的两大支柱。
回归行业视角不难发现，从传统货架电商到内容电商，每次电商业态的创新与迭代，都是用户行为习惯迁移带来的商业场景转移。对于电商平台而言，布局AI购物的首要目的可以是抢占新的流量入口，但AI电商真正的价值不在于表面用户数据增长，而在于精准捕捉了全新场景下的用户需求和电商形态。
消费者和电商平台共同回归“高效满足消费需求”的电商本质，也破解了过去十几年间“唯价格论”的行业竞争逻辑：平台为使AI解决方案更合理，需更重视用户需求挖掘，提升匹配能力；商家若想被AI推荐，需将更多精力投入产品品质。由此，电商行业才能重回良性发展轨道。