千問送出 1000 萬杯奶茶，能讓我們養成 AI 購物的習慣嗎？

前幾天，元寶還在微信羣發紅包，今天一早，鏈接就變成了千問請你喝奶茶。一個接一個，龍哥真是操碎了心。

還沒到下午 5 點，千問 APP 就宣佈訂單突破 1000 萬單。線下奶茶店雖然被飽和式攻擊了一輪，但也創下了歷史紀錄。

與此同時，最近每次坐電梯，都能看到肖戰的美團廣告，“吃喝玩樂，小團都安排”，美團也在全力推廣 AI 對話服務。

這不禁讓人感嘆：“難道以後動動嘴就行了？舊時代的 APP 都要被顛覆了？”

面對這種説法，首先得潑一盆冷水，我們依然不能被技術迷惑，還是要回到用户場景來思考這個問題。

一、為什麼 LUI 打不過 GUI？

想象一個固定場景：每天早上 9 點，你都要喝一杯瑞幸的冰美式。

在 App 裏（GUI）： 你打開 App，肌肉記憶讓你手指在兩秒內完成點擊 “再來一單”，支付，結束。全過程不需要動腦，甚至不需要看清屏幕。

在對話框裏（LUI）： 你需要輸入（或語音）：“幫我點一杯瑞幸冰美式，送到公司，要半糖去冰。” 然後等待 AI 解析，AI 回覆確認卡片，你再點擊確認。

看出來了嗎？對於高頻、確定、標準化的需求，自然語言交互（LUI）的效率其實是倒退的。

圖形界面（GUI）的精髓是，Don't Make Me Think。它將複雜指令封裝成直觀的按鈕，讓人憑藉直覺和習慣完成操作。強迫用户用語言去描述一個已成肌肉記憶的動作，這違背了交互設計的基本原則。

所以，指望用户養成每天和 AI 聊天點外賣的習慣？恐怕很難。

人性的本質是趨簡，能手快解決的，絕不多費口舌。

二、AI 真正的場景是什麼？

既然簡單下單不需要 AI，巨頭們為何還要重金投入？

因為如今的外賣乃至本地生活平台，早已不是一個高效工具，而是一個令人疲憊的 “無限貨架”。

當你不知道吃什麼時，面對海量店鋪、複雜規則和真假難辨的評價，決策成本高得驚人。你不停滑動屏幕，身心俱疲。

這才是 AI 該發光的地方：它不應是 “下單員”，而應成為你的 “決策代理人”。

未來的核心場景，不是 “幫我買杯咖啡”，而是處理那些模糊的、非標準的需求：

“今天加班好累，想吃點熱乎的湯麪，不要太辣，最好半小時能到，預算 50 以內。”

“週末和朋友唱 K，看看附近有哪些可以預訂的包間。”

用傳統 App，你需要手動篩選品類、配送時間，再逐一判斷口味、口碑……過程瑣碎。

而一個真正的 AI 助手，能基於語義理解，瞬間 “摺疊” 整個貨架，直接給你兩三個最合適的選擇。

AI 的價值，不是替代點擊，而是消滅篩選。

三、未來會是什麼模樣？

那麼，未來的點餐界面會長什麼樣？

我認為，單純的聊天機器人只是過渡。更可能的終局，是 LUI（意圖識別）+ Generative UI（動態生成的圖形界面）的結合。

界面上一個簡單的搜索框，當你輸入 “這就週末適合帶父母吃的清淡粵菜” 時，App 不再是給你吐出一串鏈接，而是實時生成了一個聚合頁面：

自動拼出三家餐廳的招牌菜圖片，形成精美菜單。
高亮顯示 “長輩評價好” 的標籤。
直接把 “適合 3 人套餐” 的卡片置頂。
界面是流動的，是根據你的意圖實時重組的，一切打碎然後重組。

全局最優選擇，你花半個小時挑選，發現也沒有 AI 三秒出來的結果好。這時候，一切就不可逆了。

四、結語

回到題目的問題，人們會習慣這樣點外賣嗎？

我的答案是：人們未必會喜歡和機器聊天，但一定會愛上不必選擇的輕鬆。

美團 “問小團”、千問大模型……如今的嘗試或許還顯笨拙，有時甚至不如直接打開 App 快。但這或許是一場關於本地生活 “入口” 的爭奪戰。

誰能先跨過陪聊階段，真正做到意圖即服務，你只需説出想要什麼，我就把整理好的解決方案端到你面前，誰可能就拿到了本地生活下一個十年的先發船票。

服務的終極形態，將從提供無窮選擇，進化為提供最優的選擇之一。

這不僅適用於外賣，也很可能是電商乃至更多行業的未來。

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