文章核心观点 - AI技术在电商行业的应用已从单点能力展示进入全面落地阶段 天猫总裁家洛将今年定义为“AI全面落地的第一个双11” [2] 京东也指出今年双11是其AI、大模型、机器人等技术融入程度最深的一届 [2] - AI已深入电商的消费者端和商家运营端 在提升购物便捷性和运营效率方面显现价值 但用户体验、技术可靠性和商业化进程仍面临挑战 [3][4][9][17][20][21] - 行业共识是AI电商的全面应用落地仍需较长时间 是一场持久战 需要解决数据、模型、信任等多方面复杂挑战 [17][18][20][21] AI电商战略与版图 - 电商巨头不再围绕单点AI能力讲故事 而是展示全面的AI版图 [2] - 天猫端出C端6个AI导购产品 B端AI工具基本覆盖电商人货场全链路 包括经营分析、商品运营、人群运营、内容素材制作到投放策略优化 [2] - 京东在双11前发布全新电商AI架构“Oxygen” 并首次大规模投入“超脑+狼族”智能设备集群 展露其“具身智能”野心 [2] - OpenAI加速其AI电商版图 与Shopify、沃尔玛等合作 上线即时结账功能 试图打通“购物-交易”闭环 [8] 消费者端AI应用（C端） - AI导购主要服务两类消费群体：有明确购物目标寻求性价比的消费者 以及希望AI包揽从产生需求到完成购买全过程的消费者 [7] - AI应用案例包括使用DeepSeek制定购物攻略、整理花费记录、计算商品折扣单价 [4][5] 以及使用Manus、ChatGPT Atlas等Agent制定详细购物攻略和对比跨品牌产品参数 [7] - 市场数据显示AI购物工具使用率上升 OpenAI研究发现ChatGPT每天收到的25亿条提示中约2%涉及质量判断 [7] Adobe公司九月调查显示逾三分之一消费者已在使用AI工具进行产品研究、获取推荐和寻找优惠 [8] - 用户体验存在优化空间 包括价格预测不准确、无法提供跨平台详细价格对比、优惠信息无法实时动态调整 [4][9] 以及用户对隐私问题的担忧 毕马威调查显示43%的美国消费者对AI分析个人数据提供推荐感到不舒服 [10] 商家端AI应用（B端） - AI工具应用于私域群发和前端获客咨询 显著提升运营效率 例如可将需要十几人手动私戳十几万用户的工作 简化为仅需2-3人设置AI群发 [11] - AI介入降低了账号因操作过快或过量而被封禁的风险 [11] - 在营销投放领域 AI自动化解决方案已遍地开花 海外如Google的Performance Max、Meta的Advantage+、Tiktok的Smart+ 国内如阿里妈妈的万相台AI无界、抖音的巨量引擎等 [13] - AI投放智能化使投手从手动创建人群包、设预算、定出价、24小时盯账户转向关注素材把控和账户运营 后台设置可实现智能测图、批量生成素材 [13][17] 面临的挑战与未来展望 - 技术层面 “AI导购”依赖“人货”两端的长期技术进化 需要大量用户行为数据积累 并在数据合规、存储及多维度数据融合上提升模型精度 [10] 推荐模型如UCSD的SASRec、Meta的HSTU等普遍面临数据不稳定性、推理延时高、存储与计算成本较高等挑战 [18] - 用户体验与信任层面 AI需要建立与消费者的“强信任”关系 但当前信任尚未完全“上车” [10] 平台需用户高频使用并与品牌打通数据体系以优化搜索精准度 这需要时间周期 [18] - 商业化层面 拥有电商业务的大厂能率先搭建“需求-推荐-交易”内循环 但AI公司借“电商变现”的程度存疑 [20] 研究显示传统电商渠道在转化率、客单价等赚钱能力以及用户活跃度方面表现仍优于ChatGPT等新渠道 [20] - 行业内部认为AI电商全面落地道阻且长 是一场持久战 淘天内部人士表示C端导购产品目前重点在打磨产品 商业化需等待成熟 [17]