2026年的“618”，被业内称为首个“AI原生”电商大促。当你在千问App里打出一句“我是个孕妈妈，应该买些什么”，AI几秒内便列出一份待产清单；当你在豆包对话框里输入“4000元以内的手机”，AI直接帮你比价、算优惠。购物这件事，正在从“搜索框”变成“对话框”。
回望电商近30年发展史，从搜索框划定入口、广告竞价排名，到千人千面预判需求，底层逻辑始终是注意力经济和流量博弈。而今年，AI不再是点缀或炫技，而是渗透到选品、营销、客服、物流、售后等多个环节，覆盖消费全链路。6月18日发布的《618消费洞察报告》显示，2026年“618”网购节期间全国网络零售额同比增长7.7%，AI已升级为电商大促的底层基础设施。AI正在重新定义“谁帮你做决定”——而这，恰恰是今年“618”最值得关注的命题。
入口之战：谁是你购物前问的第一个AI
今年4月，商务部等六部门发布的《关于更好服务实体经济推进电子商务高质量发展的指导意见》明确提出，发展“人工智能+电商”，引导电商企业加强人工智能大模型等技术研发应用。政策东风之下，平台布局全面提速。
阿里将千问与淘宝全面打通，首次实现AI购物从商品推荐到下单、履约、售后的全流程闭环。用户在千问App上与AI对话，即可完成淘宝上的商品挑选、对比及下单购买。打开淘宝App点击“千问AI购物助手”，还可使用AI试穿、AI算优惠、AI低价帮抢等功能。
字节跳动同样不甘示弱。豆包App在“618”期间上线“帮你选”AI购物功能，与抖音电商完成全链路打通，用户可直接在豆包内完成查询、比价、下单全过程。截至2026年上半年，豆包每日使用用户已超2亿人，每日收入不足百万元，主要来自电商佣金。与此同时，豆包每天产生的电商交易额约1000万元——2亿日活对应千万级交易额，转化效率仍有巨大提升空间。京东则依托“京东AI购”独立App与内置“京言”助手，覆盖消费导购、商家经营、直播履约及供应链各环节。
商务部研究院副研究员洪勇判断，长期看，AI可能改变电商竞争的底层逻辑，从“流量竞争”转向“决策权竞争”——谁能成为消费者购买前的第一入口，谁就可能掌握更强的分发能力。
艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅指出，各平台AI购物助手的落地进度已出现明显分化。淘宝千问依托商品库与订单数据的深度融合，商品匹配与比价导购的成熟度相对较高，目前处于领先位置；豆包则凭借场景打通实现了App内闭环交易，但履约与售后链路仍有缺陷。从“搜索框”到“对话框”的迁移，其颠覆性在于用户需求从主动检索变成自然语言交互，这是对流量分配权一次彻底的重构。对中小商家而言，传统搜索流量优势将逐渐失效，平台比拼的是AI理解能力与履约闭环能力——行业竞争逻辑正在全面改写。
导购式vs沉浸式：两条路线，谁能赢得未来
AI购物入口的搭建，不同平台走出了迥异的路径。千问与豆包代表了两种截然不同的AI电商模式，它们的差异本质上是“谁掌握决策权”的路线之争。
千问走的是“导购式”路线：以商品推荐、咨询、比价为主，依附淘宝站内的电商场景，轻量化且风控更简单。用户在对话中获得品类推荐，点击进入商品列表页，界面仍保留千问的框架感，可以继续对比、选择，最终决策权仍在自己手中。
豆包则走的是“沉浸式推荐”路线：直接给出具体品牌和产品，点击即达单品购买页，界面无缝切换，感知不到App的边界。豆包更像一个“代理人”，直接替用户做了大部分决策。但这种模式的代价是：用户对推荐逻辑的感知更弱——它为什么推这个品牌而不是另一个，用户不容易察觉。
两条路线的选择，本质上是“轻模式”与“重模式”的取舍。千问导购式短期更容易建立稳定、可信赖的体验；豆包沉浸式则具备更流畅的体验，但如果推荐逻辑不够透明，用户信任的建立将面临更大挑战。张毅认为，长期来看，导购式与沉浸式各有优势，但沉浸式若能在推荐透明度上取得突破，其流畅的自主服务体验将形成差异化竞争力。
不过，无论哪种路线，AI推荐的底层逻辑都面临同一个拷问：推荐结果依据的是什么？QuestMobile数据显示，各AI平台的内容引用高度集中于生态内头部信源——在抗衰面霜推荐类问题中，抖音电商与抖音为豆包合计贡献了66.2%的内容，千问对今日头条的引用率为44.6%，文心对百度的引用率高达81.7%。这意味着，AI推荐并非中立客观的信息整合，而是平台商业版图与内容生态的自然延伸。张毅指出，AI推荐天然存在商业利益倾向问题——底层依托商品佣金、站内权重、用户行为数据，容易出现高佣金商品优先推送、弱化评价优质商品的现象。这不仅是技术问题，更是商业伦理问题。
打破算法黑箱：AI电商的下半场，拼的是透明度
AI带给消费者的最直观变化，是购物决策起点的迁移：从“搜索框”移至“对话框”。在千问App里，一句话就能完成选品、比价、下单全过程。实测中，提出“我是个孕妈妈，应该买些什么”，千问直接给出待产包套装、产褥垫、婴儿包被等组合推荐。
但AI带来的不只是便利，还有信任的拷问。消费者仍存在一个“信任问题”：不知道AI推荐的产品是否真的是最具性价比的商品，其中是否夹杂了商业推广。实测显示，三家AI购物助手均存在推荐精准度不足的问题。在一个给肝脏有问题的小狗选狗粮的测试中，京东AI购的推荐列表里出现了肾脏处方粮等与需求不匹配的商品。各平台都带有明显渠道壁垒，优先推送自家电商货源，跨平台商品链接大多无法调取。
消费者对AI的接受度呈现出清晰的分层。第三方支付平台发布的《2026 AI智能体电商行业报告》调研显示，四分之一的消费者表示永远不会把购物交给AI，27%不信任任何机构来运营AI购物智能体。另有调研显示，65%至70%的消费者接受AI“整理信息、比价、计算优惠”等工具性功能，但仅37%至48%愿意接受AI“直接给出购买建议或自动下单”。正如一位“95后”白领所说：“我喜欢‘逛’的感觉，希望看到琳琅满目的商品，而不是让AI替我做决定。”AI创造了效率，却未必创造了新的消费欲望。
张毅认为，应对AI推荐的商业利益倾向问题，平台端需要建立推荐透明机制，增设无商业化的纯净推荐渠道；监管端则需要推进AI算法备案与商品推荐溯源规则，明确商品推送的标注要求，平衡用户权益与平台经营诉求。否则，AI导购非但不能成为消费者的得力助手，反而可能沦为平台精准收割的工具。
随着语音交互能力的进化，AI购物的入口必然会从手机屏幕延伸出去，进入更多物理场景与终端设备之中——不再需要用户主动点开某个App，而是嵌入到生活的各类场景里，以语音为主要交互方式，随取随用。一个有参考性的样本来自谷歌的线下零售探索：搭载Gemini能力的智能购物车已经在新加坡FairPrice超市试点，车身上的平板终端可以响应用户的购物需求，实时弹出商品信息、完成跨品牌比价，甚至直接导航到对应货架。这种形态把AI的决策能力从线上搜索页直接搬到了用户拿起商品的那一刻——比价、筛选、决策全链路都在物理场景内完成。这正是AI购物入口的真正想象力：它不只是替代电商App的搜索框，而是会沿着语音交互的路径，渗透进智能硬件、线下门店、车载系统等更多终端，变成一种随场景触发的基础能力。
AI正在改写电商的运营算法和行业格局。未来两到三年，伴随多模态智能体与端到端供应链AI落地，C端一键购物与B端产销协同将逐步成为现实。但技术从来不是中立的。AI导购要真正成为电商的核心基建，关键在于打破“算法黑箱”，重建信任锚点。让AI真正成为消费者的得力“外脑”，而不是平台精准收割的“镰刀”——这不仅是电商平台必须答好的考题，也是数字经济走向成熟的必经之路。
文 | 记者 沈钊
