京东AI电商架构与战略 - 京东零售首次公布电商AI架构体系Oxygen 基于京东JoyAI大模型训练多个专业模型 包括预测模型 生成式推荐模型和多模态模型 构成智能电商的决策中枢 [1] - 京东将开发功能型智能体 包括商品展示智能体 采销智能体 客服智能体 营销智能体 并已开放多智能体协作框架OxyGent和Oxygent-9N-xLLM大模型推理引擎 [1] - 京东APP将于10月推出重大版本更新 新增智能导购产品"爱购"和商品虚拟现实3D呈现功能 [1] 3D与XR技术应用 - 京东深化XR与3D技术应用 探索3D口红展示 虚拟试衣和3D直播 实现商品完全虚拟化呈现 [2] - 3D技术面临规模化挑战 单个商品3D模型制作需耗时数月且成本高昂 [2] - 京东打造基于大模型的AI 3D编辑平台 通过自然语言交互快速生成3D内容 推动商品3D呈现的大规模生产 [2] 行业竞争格局 - 淘宝推出AI助手 AI万能搜和AI找低价功能 通过多轮对话实现商品搜索 个性化推荐与比价服务 [2] - 美团上线独立C端智能体"小美" 聚焦外卖点单和餐厅推荐 基于用户历史偏好提供本地生活服务 [2] - 京东走全链路智能路线 阿里聚焦全域消费决策辅助 美团强化本地生活AI化 各平台基于不同企业基因展开差异化竞争 [3] 技术挑战与行业展望 - 大模型幻觉现象仍是电商领域最大落地挑战 难以获得确定化结果 智能体更适用于客服 销售预测等不确定性问答场景 [3] - 京东对智能体落地持务实态度 认为现阶段智能体尚未成为未来的应用程序 [3] - AI电商赛道仍处上半场 未来将聚焦多模态交互深化 跨场景数据打通以及AI推荐透明度等行业规范建立 [3]

淘宝AI搜索产品功能特点 - 淘宝上线「AI万能搜」全量版本 入口位于手淘搜索功能页面 支持用户直接提问并生成融合文字、商品和视频图片的答案报告 解决购物攻略、口碑评测、优惠咨询等消费问题 [2] - 「AI助手」正在小规模灰测 入口位于搜索结果页右下角及商品信息流中的AI提问卡片 通过多轮对话提供"文字+商品"融合答案 解决用户挑选困难和缺乏决策指导问题 [2] - 拍立淘"AI找低价"功能全量上线 通过图片搜索识别展示淘内同维度商品最低价 帮助用户找到高性价比商品 [4] 技术实现机制 - 商品推荐机制通过大模型实现高效精准匹配 包括用大模型帮用户描述需求 用大模型分析商品综合信息 以及通过动态级联技术调整搜索策略 [5][6] - 「AI万能搜」提供"深度思考"和"购物偏好"两种搜索选项 不同选择导致搜索结果差异显著 下方设"为你精选"入口覆盖穿搭指南、送礼请客等八大核心场景 [6] - 系统基于丰富数据库和协同过滤算法 能为每位用户打造定制化种草内容 思维链参考用户日常购物风格实现精准推荐 [10] 战略定位与发展目标 - AI搜索产品均为自然流量 未接入直通车等广告 目前毫无商业化绩效 核心OKR是做好产品体验并保持用户体验优先 [4][9] - 产品匹配淘宝用户明确购物意图的心智 平台转化率达8.2%远超行业平均值的4.5% 旨在通过AI缩短购物路径提升转化效率 [10][12] - 阿里在"All in AI"战略下推进电商AI化 此前AI能力主要嵌入B端业务如万相营造等产品 C端产品直到今年才活跃起来 [9] 用户体验与市场反馈 - AI搜索能整合"攻略内容+商品推荐+购买路径" 解决用户跨平台跳转痛点 提供详实购买指南而非娱乐化内容 [11] - 可理解自然语言处理模糊需求 如"租房党收纳神器" 并能挖掘潜在兴趣实现关联推荐 如搜索猫咪饮水机后推荐猫砂等商品 [12] - 测试用户反馈"问着问着你就下单了" 表明产品能通过对话洞察需求 将模糊购物需求转化为明确购买行为 [9] 行业对比与竞争优势 - 相比亚马逊Rufus和抖音AI购物小助手 淘宝「AI万能搜」差异化在于"购物偏好"能力 能因地制宜为每个用户提供个性化建议 [10] - 传统搜索依赖关键词匹配且存在商业化排序 而AI搜索从用户角度出发 通过大模型技术实现非竞价排名的精准推荐 [6][14] 发展潜力与未来规划 - AI搜索目前主要影响冲动购买和日常必需品等小额支出场景 在重要决策类消费中影响力较弱 [13] - 未来可能扩展至全域消费场景 如增加肤质、生活习惯等参数 接入社交关系链提升送礼推荐精准度 以及实现预测性推荐 [14] - 产品虽不商业化 但对商家而言是免费引流工具 能拓宽触达渠道并提高匹配效率 后续可能应用于手淘所有场景 [14]

淘宝AI搜索产品布局 - 淘宝近期连续上线多款AI搜索产品 包括全量上线的「AI万能搜」和小规模灰测的「AI助手」以及全量上线的拍立淘「AI找低价」功能 [6][8] - 「AI万能搜」位于手淘搜索功能页面 支持用户直接提问并生成融合文字、商品和视频图片的答案报告 解决购物攻略、口碑评测、优惠咨询等消费问题 [6] - 「AI助手」位于搜索结果页右下角及商品信息流中 通过多轮对话提供"文字+商品"融合答案 解决用户挑选困难和缺乏决策指导等问题 [6] - 拍立淘「AI找低价」通过图片识别展示淘内同维度商品最低价 帮助用户找到高性价比商品 [8] 产品技术架构与机制 - 商品推荐机制通过大模型实现高效精准匹配 包括用大模型帮用户描述需求、从商品综合信息判断适合度以及动态调整搜索策略 [9] - 「AI万能搜」提供"深度思考"和"购物偏好"两种搜索选择 不同选择会导致搜索结果差异很大 [9] - 搜索框下方设"为你精选"入口 覆盖穿搭指南、送礼请客、选购攻略、问口碑等8个核心场景 还包括"对比优选"功能进行商品对比 [9] - AI搜索产品均为自然流量 没有直通车等广告 毫无商业化绩效 [11] 战略定位与用户体验 - 产品由淘宝内部智能搜索团队从今年2月筹备 8月上线 最核心OKR是做好产品体验 始终保持用户体验优先 [8] - AI产品旨在改善用户网购体验 精准洞察用户输入文字、图片 将模糊复杂的购物需求变得更清晰明确 [12] - 淘宝用户购物意图明确 转化率高达8.2% 远超行业平均值的4.5% 表明消费者更乐于在有确定性需求时上淘宝 [13] - AI搜索能解决用户痛点 直接在淘宝内部整合"攻略内容+商品推荐+购买路径" 缩短购物路径和步骤 [14] 市场竞争与差异化 - 电商平台纷纷试水AI导购产品 如亚马逊Rufus和抖音AI购物小助手 [13] - 淘宝「AI万能搜」的差异化在于"购物偏好"能力 能因地制宜为每个用户提供不同建议 基于丰富数据库和协同过滤算法打造定制化内容 [13] - AI搜索能理解自然语言 搞定类似"租房党收纳神器"的模糊需求 传统搜索框靠关键词很难找准 [14] 发展前景与行业影响 - AI产品对商家是免费引流帮手 能拓宽触达消费者渠道并提高匹配效率 [19] - 淘宝可能在手淘所有场景使用「AI万能搜」 从商品零售扩展到全域消费 纳入闪购等高频场景 [19] - 未来想象空间包括增加肤质、生活习惯等参数 进入社交关系链使送礼推荐更精准 以及基于购物和生活轨迹的预测性推荐 [19] - 在互联网行业增长陷入瓶颈期 AI提供了新的解法 拼效率变得关键 [20]