淘宝 AI “万能搜”：重新定义我们逛电商的方式

当 AI 大模型的竞赛从技术上限转向场景落地，淘宝用两个月的密集动作给出了电商领域的实践样本。8 月全量上线的 “AI 万能搜”、9 月传出内测的 “AI 助手” 与全量开放的拍立淘 “AI 找低价”，三个产品精准卡位搜索入口、筛选过程与图片交互三大核心场景，构建起一套覆盖购物全链路的 AI 能力矩阵。这场不追求 “大一统” 的改造，正悄然重塑亿万人的网购逻辑。

战略破局：从流量思维到场景拆解

淘宝的 AI 搜索革新，始于对一个核心矛盾的洞察：用户购物需求的模糊性与传统搜索 “关键词匹配” 模式的刚性之间的错位。今年 3 月，淘天集团发布 AIGX 技术体系升级战略，将 AI 驱动场景拆解为 AIGI（索引）、AIGR（推荐）等多个板块，而此次搜索领域的三连击，正是该战略的落地实践。
与多数平台追求 “AI 原生” 的激进改造不同，淘宝选择了更克制的路径：不颠覆既有的成熟体验，而是将 AI 能力嵌入用户购物的每一个决策节点。这种 “场景拆解 + 精准赋能” 的逻辑，既避免了用户使用习惯的断层，又让 AI 在需要的地方发挥最大价值 —— 搜索框成为天然的需求漏斗，清晰需求流向传统搜索，模糊需求则由 AI 承接，实现了效率与体验的平衡。
对于淘宝而言，这场改造的价值远超体验优化。作为平台根基的搜索推荐业务，其效率哪怕提升 1%，一年就能撬动百亿级的收入增量。更重要的是，在 a16z 等机构预判的 “数据质量、AI 能力、生态整合” 电商新竞争维度中，淘宝正通过场景落地抢占先机。

三阶赋能：AI 贯穿购物决策全链路

1. AI 万能搜：模糊需求的 “攻略生成器”

隐藏在搜索二级页面的 “AI 万能搜”，是淘宝最贴近大语言模型能力的产品形态，专为 “没想清楚买什么” 的用户而生。它打破了传统搜索对明确关键词的依赖，将自然语言转化为结构化的购物解决方案，核心能力体现在三个维度：

• 场景化需求解码：面对 “去新疆玩适合什么样的冲锋衣” 这类问题，AI 会先拆解场景要素 —— 区分南疆北疆气候差异、明确户外场景的防护需求，再结合冲锋衣选购标准生成推荐，而非简单罗列商品。对于 “中秋给女朋友父母送礼” 这类模糊需求，它会自动覆盖节日、长辈、预算等维度，给出 “滋补养生”“茶叶茶具” 等分类选项，点击即可直达商品列表。

• 多轮对话精准收敛：支持通过追问不断明确需求，当补充 “长辈有糖尿病且不喜欢喝茶” 时，系统会即时剔除茶类选项，转而推荐无糖月饼礼盒等针对性商品。这种上下文记忆能力，让需求从模糊走向具体。

• 深度决策支持：在单品对比场景中，其优势更为明显。询问 “iPhone16 pro 和 iPhone17 怎么选”，AI 会输出包含核心参数、适用人群、价格段（如 16pro 128G 约 5500-6500 元）的详细分析，远超传统搜索的简单参数罗列。对于 “飞利浦和小米电动牙刷耐用性对比” 这类问题，还能整合用户评价给出对比结论。

2. AI 助手：精准筛选的 “赛博导购”

如果说 AI 万能搜解决的是 “买什么” 的方向问题，AI 助手则聚焦 “怎么选” 的决策难题，如同一位随叫随到的门店导购，在用户明确品类后提供精细化筛选服务。 其核心价值在于 “需求收敛效率” 的提升。搜索 “手机壳” 后，点击 “AI 帮我挑” 即可唤醒功能，系统会自动生成风格、材质、功能等五大类共 19 个筛选选项，用户点击需求标签，页面便会呈现 “大浪淘沙” 般的筛选动画，留下符合条件的商品。这种交互设计，让复杂需求的表达变得直观高效。 在非标准化产品领域，AI 助手的能力更显突出：

• 搜索 “解压玩具” 时，会生成覆盖场景、材质、互动方式等多维度的筛选维度，帮用户发现未被察觉的需求点；
• 面对尤尼克斯羽毛球拍这样型号复杂如 “GPU 天梯图” 的产品，AI 能直接绕过官方导购流程，结合实时价格给出针对性建议，避免了跨平台比价的重复决策成本。

更智能的是，系统会通过用户行为判断介入时机：当用户连续下滑三四个分屏仍未下单时，信息流中会弹出 “AI 帮你找到合适的宝贝” 卡片，点击后直接进入助手界面。而对于 “指定型号羽毛球拍” 这类明确需求，则不会触发提示，体现出对场景的精准理解。

3. 拍立淘 AI 找低价：真实商品的 “入口重构者”

作为连接线下商品与线上平台的核心工具，拍立淘通过 “AI 找低价” 功能完成了从 “识别工具” 到 “需求入口” 的升级。过去逛潘家园时靠它识别非标商品的体验，如今被赋予了更丰富的决策价值。
“找低价” 只是其表层功能，点击按钮后，系统会呈现 “低价 - 平替 - 周边” 三大维度推荐：搜索音响时，除了同款低价商品，还会推荐性价比平替与音箱支架等周边；搜索宠物洁齿片则替换为不同规格、同功能产品推荐；服装品类则会延伸至不同材质选项。这种发散性推荐，源于 AI 对潜在需求的预判。 这种重构让拍立淘超越了 “识图购” 的工具属性。用户拍下朋友家的音响、街头看到的服饰，得到的不仅是同款链接，更是一套围绕该商品的消费解决方案，实现了从 “被动识别” 到 “主动启发” 的转变。

落地启示：AI 服务场景而非颠覆场景

淘宝的 AI 搜索实践，为行业提供了大模型落地的核心范本：不追求 “端到端” 的颠覆性改造，而是将技术能力拆解适配具体场景。这种思路背后，是对用户体验的敬畏与对商业逻辑的尊重。
从技术层面看，这套体系整合了多维度能力：AI 万能搜的深度推理依赖大模型对自然语言的理解与知识整合，AI 助手的精准筛选源于商品与场景的算法分类，拍立淘的推荐则结合了图像识别与用户偏好分析。而协同过滤算法的应用，让 AI 不仅懂商品，更懂用户品味，实现了个性化推荐的升级。
从用户价值看，这套矩阵有效解决了购物决策中的三大痛点：AI 万能搜降低了 “不知道买什么” 的选择门槛，AI 助手减少了 “不知道怎么选” 的决策内耗，拍立淘则打破了 “看到好货买不到” 的场景限制。三者协同，让购物决策从 “关键词博弈” 变为 “自然语言对话”。
对于商家与品牌而言，这场变革同样带来新机遇。AI 对流量的精准分配，让优质商品能更高效触达目标用户；而 AI 对性能指标、用户评价的理性分析，也倒逼品牌更聚焦产品本身的价值提升。
在 AI 下半场的竞争中，淘宝用搜索场景的改造证明：最成功的技术落地，不是让场景适配技术，而是让技术成为场景的 “隐形增效器”。当 AI 不再追求 “万能”，而是专注于 “在正确的环节做正确的事”，或许才是技术服务于人的最佳状态。