作者 | 高允毅

2026 年，AI 真正“下地干活”的第一戰(zhàn)，被阿里打響了。

1 月 15 日，在杭州阿里園區(qū)舉行的千問 App 發(fā)布會上，阿里巴巴集團總裁吳嘉做了一次并不復(fù)雜、卻很直觀的演示：他用千問給現(xiàn)場嘉賓點了 40 杯“伯牙絕弦”奶茶。整個過程沒有人工介入。千問自行匹配附近奶茶店，下單，并調(diào)用支付寶完成支付。沒一會兒，淘寶閃購的騎手把奶茶送進會場。發(fā)布會的氣氛，也在這一刻被徹底點燃。

事后，有杭州的網(wǎng)友恍然大悟“怪不得剛剛西溪附近叫不動外賣！”

相比 PPT 上的參數(shù)和模型指標(biāo)，這個場景更容易被理解：AI 第一次在公開場合，完整地替人把一件現(xiàn)實中的事情辦成了。

在這次更新中，阿里將千問定位成“每個人的生活助手”。路徑也很明確：不從新場景做起，而是直接接入阿里現(xiàn)有的業(yè)務(wù)體系，讓 AI 先把眼前的事干好。

在日常生活層面，千問首批接入了淘寶閃購、支付寶、淘寶、飛豬和高德五大業(yè)務(wù)，可以一句話點外賣、買東西、訂機票、訂酒店、查路線，這些原本需要在多個 App 之間來回切換的操作，現(xiàn)在可以交給一句話來完成。

在“辦事”這一層，千問的能力被進一步拉長。它開始嘗試處理更復(fù)雜的任務(wù)，比如打電話訂餐廳、整理調(diào)研資料、處理財務(wù)文件、輔助搭建網(wǎng)站等。這類功能目前仍處于定向邀測階段，

吳嘉在發(fā)布會上表示：“AI 在擁有超強大腦之后，正在長出能夠觸達真實世界的手和腳，在生活中實實在在地替用戶‘干活’。千問的優(yōu)勢在于‘最強的 Qwen 模型’與‘阿里最完整的商業(yè)生態(tài)’的結(jié)合。AI 辦事的時代才剛剛開始，我們會持續(xù)探索，把千問打造成真正有用的個人 AI 助手。”

自千問上線兩個月以來，月度活躍用戶已突破 1 億。吳嘉認(rèn)為，隨著 AI coding、全模態(tài)理解以及超長上下文等關(guān)鍵能力逐步成熟，AI 正在走出手機屏幕，進入更復(fù)雜、也更真實的生產(chǎn)與生活場景。

把阿里折疊進千問中，通過統(tǒng)一的 AI 入口，讓千問擁有400余項辦事能力，在生活、辦公、教育等方面全場景覆蓋，讓千問成為 AI 時代的超級應(yīng)用入口，這正是阿里的野心。

辦事之上如何理解需求，

才能判斷是不是一個合格的助手

伴隨著模型能力的躍遷，思考讓 Agent 做事，已經(jīng)是近幾年行業(yè)的集體共識。但干的活好不好，這才是能否放心 AI 當(dāng)助手的關(guān)鍵。

阿里此次的更新方向，既在意料之中，又有些意料之外的驚喜，這個驚喜的落腳點就在于對需求的理解。

在對千問用戶數(shù)據(jù)觀察中，用戶主動詢問商品推薦的月環(huán)比高達 300%，這引起了阿里的注意，利用好千問與淘寶的鏈接，讓千問擁有更可用的商品推薦能力，這確實踩中了不少人的真實需求，也成為千問區(qū)別其他通用 Agent 的功能獨特切入點。

這不僅發(fā)揮了阿里在電商上的傳統(tǒng)優(yōu)勢，也讓龐大的商品供給和相對成熟的推薦體系真正被用起來。用戶只需一句話，就能完成從商品推薦到下單的完整流程。其背后，是阿里各業(yè)務(wù)接口的打通和協(xié)同調(diào)用，用起來足夠順，也足夠省事。

但更令人驚喜的是對決策層面的關(guān)注，這也是模型深入理解真實需求的表現(xiàn)，如何調(diào)用工具做更好的決策，體現(xiàn)了阿里強大的整合能力。

比如，現(xiàn)場展示了要給老人購買一款家庭掃地機，并且家里還養(yǎng)了一只貓，預(yù)算在 2000-4000 左右。千問在綜合產(chǎn)品的價格與能力之上，還進一步老人的便捷需求與對貓毛的清潔效果，在綜合這些復(fù)雜的條件后，給出推薦產(chǎn)品與相關(guān)理由，這正是大模型方便人類決策的一個虛擬需求感知。

在另一個徒步推薦的方案中，千問不僅推薦出行路線，結(jié)合天氣情況給出建議，還將徒步需要的產(chǎn)品直接發(fā)送到了千問界面上，確實讓人看到 AI 未來融入世界的真實摸樣。

不是只做簡單的一件事，而是將好多事做好，形成閉環(huán)，阿里已經(jīng)邁出第一步。

筆者能想到的弊端，可能就是如何避免大模型被商家刷的假好評和廣告垃圾數(shù)據(jù)污染，根據(jù)錯誤數(shù)據(jù)給出錯誤推薦。

在一個全家人考慮去三亞出行的案例中，千問綜合了路線、預(yù)算、老人與孩子的需求等，給出了路線選擇，并給出三套酒店方案。

不過，酒店的均價都在兩三千左右，不少人吐槽這恐怕沒人住得起，方案不適用，不接地氣，這或許是筆者認(rèn)為的阿里邁出的是“半步”，還需要進一步的地方。

現(xiàn)場還有一個小驚喜是，千問演示現(xiàn)場定飯店的時候，有一段與老板確定需求的打電話環(huán)節(jié)，從包間大小，價格，有小朋友等需求進行多方拉扯溝通，直到最后，電話結(jié)尾說，“我是千問 AI 助手在與你溝通”，大家才恍然大悟，原來是千問的語音功能在完成訂酒店的“最后一公里”。

這正是各種多模態(tài)打通后，AI 能做到的程度，留給人更多想象空間。

這種好用，同時體現(xiàn)在在對辦公需求上，在更專業(yè)的場景上，需要更好的交付結(jié)果，要求也更難。

千問可以集成各種復(fù)雜工具，完成做表格、整理數(shù)據(jù)、處理報表、匯報 PPT 等各種具體業(yè)務(wù)。從如何處理資料到最后成品展現(xiàn)，從效果來看，確實還不錯。

此次，阿里找來了專業(yè)人士來驗收干活效果，千萬財經(jīng)博主小 Lin 說，親自下場演示了用千問生成一份《2026 畢業(yè)生就業(yè)報告》，從信息匯總，消化資料，角度分析，文章演示到 PPT 的生成，千問干了一個完整的活。

不過，如果把千問當(dāng)做個工作三年內(nèi)的大學(xué)生，來干這些活，效果還是不錯的，如果要求更高，可能就是把控 PPT 的內(nèi)容重點質(zhì)量，PPT 的設(shè)計是否美觀。

而在教育領(lǐng)域，千問也做出一些精心設(shè)計，令人印象深刻的是在各種題目中，除了思路的講解，還會生成一段動態(tài)視頻進行圖示演說，能隨時對話溝通，給出思路和解法，并且多模態(tài)展示，這讓千問更像一個人一樣解決問題。

筆者也親自進行了一個上手測評，一個是用千問點奶茶，還有一個是用千問詢問如何落戶問題，千問都給出了較為實用的操作結(jié)果。

總體來看，千問并沒有試圖一下子把所有事都做好，而是在嘗試把復(fù)雜的事做得更完整、更貼近人的真實需求。它距離“完全可靠的 AI 助手”還有距離，但已經(jīng)明顯走出了聊天框，開始進入決策和執(zhí)行的真實環(huán)節(jié)。而對干活質(zhì)量的進一步打磨，恐怕正是阿里下一步要發(fā)力的方向。

在幾家最受關(guān)注的 AI 巨頭中，字節(jié)跳動選擇從系統(tǒng)層切入，通過豆包手機助手借助操作系統(tǒng)能力，去調(diào)度第三方應(yīng)用，與現(xiàn)實世界建立連接；阿里的路線則更為直接，依托自身已高度成熟的電商、支付、物流、出行等業(yè)務(wù)體系，將這些能力整體接入千問，形成一個以自有生態(tài)為核心的閉環(huán)。騰訊目前尚未對外展示完整方案，但從近期在 Agent 和多模態(tài)方向上的密集招聘來看，其下一步布局大概率仍將圍繞微信這一超級入口展開。

表面上看，Agent 之爭比拼的是模型能力，但更深層的競爭，實際上取決于誰能更穩(wěn)定、更規(guī)模化地承接真實世界的復(fù)雜需求。

聲明：本文為 AI 前線整理，不代表平臺觀點，未經(jīng)許可禁止轉(zhuǎn)載。

技術(shù)人的年度儀式感！ 年度盤點與趨勢洞察 啟動！

《2025 年度盤點與趨勢洞察》由 InfoQ 技術(shù)編輯組策劃。覆蓋大模型、Agent、具身智能、AI Native 開發(fā)范式、AI 工具鏈與開發(fā)、AI+ 傳統(tǒng)行業(yè)等方向，通過長期跟蹤、與業(yè)內(nèi)專家深度訪談等方式，對重點領(lǐng)域進行關(guān)鍵技術(shù)進展、核心事件和產(chǎn)業(yè)趨勢的洞察盤點。

力求以體系化視角幫助讀者理解年度技術(shù)演化的底層邏輯、創(chuàng)新方向與落地價值，并為新一年決策提供參考。內(nèi)容將在 InfoQ 媒體矩陣陸續(xù)放出，歡迎大家持續(xù)關(guān)注。

今日薦文

你也「在看」嗎？