中國電商的 “Agent” 時刻

2026 年 3 月，中國電商行業迎來一個歷史性轉折點。

春節期間的消費數據已釋放出清晰信號：千問 App 幫助用户 “一句話下單” 近 2 億次；淘寶閃購接入千問後僅 9 小時便斬獲 1000 萬單；用户搜索轉化率提升 37%，客單價提高 22%。這些數字背後，隱藏着更深層的變革：AI 正從 “工具” 進化為電商的 “基礎設施”。

更大的變革標誌性事件密集發生在 3 月。阿里巴巴推出全球首個企業級 AI 原生工作平台 “悟空”，將 Agent 能力深度嵌入企業工作流。幾天後，阿里媽媽正式發佈 “AI 萬相”，一個具備獨立思考、全鏈路調度與閉環交付能力的超級經營智能體引擎。更早一些，阿里成立 ATH（Alibaba Token Hub）事業羣，這是全球首個以 Token 為組織架構主線的科技巨頭。

這一系列動作共同構成一場深刻變革的訊號：全球唯一具備全棧 AI 能力的電商平台阿里巴巴，在積累了足夠的基礎能力之後，Agent 正全面滲透其平台，並即將席捲整個中國電商行業。

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三個正在發生的底層轉變

理解這場變革的不可逆性，需要看清三個底層邏輯的轉變。

第一個轉變：消費者的決策入口正在遷移。

過去，電商的起點是搜索框。消費者輸入關鍵詞，平台返回商品列表。但如今，越來越多的人選擇向 AI“傾訴” 而非 “搜索”。他們在千問裏問 “下週去三亞穿什麼”“推薦一款適合跑步的鞋”，或 “想要一件去海邊拍照、顯瘦且有氛圍感的裙子”。

這背後是消費決策鏈條的根本重構。當消費者帶着模糊的意圖、隱藏的需求，甚至自己都未曾言明的生活渴望湧入 AI 時，傳統的 “關鍵詞—商品” 匹配邏輯逐漸失效。商家若不進入 AI 的對話流，就等於從消費者的決策視野中消失。

數據印證了這一趨勢：截至 2026 年 2 月底，近 1.4 億用户通過千問 App 的智能體功能首次體驗 AI 購物，千問 C 端應用月活躍用户超過 3 億。這意味着，一個與淘寶 App 體量相當的流量入口正在形成，其底層邏輯是對話和意圖理解，這將在傳統的關鍵詞匹配模式之外創造新的增量。

第二個轉變：AI 能力從單點工具進化為全鏈路智能體。

2025 年以前，商家對 AI 的使用是碎片化的，比如生成一張海報、寫一段文案、調一次出價。這些工具雖能提效，但商家仍需在不同平台間切換，在創意、投放、分析、客服等環節中疲於奔命。

“AI 萬相” 和 “悟空” 的出現正在改變這一格局。“AI 萬相” 由四大 Agent 協同構成：萬相智識負責意圖識別，萬相智品負責商品理解，萬相智造負責創意生成，萬相智投負責投放優化。商家只需下達經營指令，剩下的拆解、執行、調優、交付，全部由 Agent 自主完成。

“悟空” 則更進一步。它將淘寶、天貓、1688、支付寶等阿里生態的 B 端能力統一封裝為可被 AI 直接調用的 Skill 技能包。商家在悟空上像搭積木一樣組合這些技能，便能打造一支 24 小時運轉的 “Agent 團隊”——選品 Agent、採購 Agent、營銷 Agent、客服 Agent、物流 Agent 協同作業，從追熱點到上架商品，從數據分析到效果監控，全流程自動化。

這一轉變意味着 AI 從 “輔助工具” 升級為 “執行主體”。當 Agent 能像人類員工一樣理解任務、拆解步驟、調用資源、交付結果時，電商經營的生產力邊界被徹底打破。

第三個轉變：電商平台的基礎能力已經完成積累。

Agent 的大規模商用依賴三個基礎：強大的模型能力、海量的真實數據、完整的生態閉環。這三個條件，阿里巴巴已全部具備。

模型層面，阿里擁有居於全球前列的千問大模型；其 C 端應用月活已超 3 億，穩居全球第三大 AI 應用。數據層面，淘系積累了萬億級的真實交易數據，包括點擊、加購、成交等行為數據以及評價等深度反饋數據，為 Agent 打通消費者模糊意圖與商家貨品供給之間的語義鴻溝提供了可能。生態層面，從淘寶天貓的交易閉環，到菜鳥的履約網絡，再到支付寶的支付能力，阿里構建了完整的商業基礎設施。

正是這三大能力的疊加，讓 “AI 萬相” 和 “悟空” 能夠走出實驗室，進入真實商家的日常經營。正如摩根士丹利在最新報告中所言，阿里巴巴是 “擁有頂級完整 AI 技術棧的中國 AI 贏家”。

這三個轉變疊加在一起，構成了一個清晰的趨勢：電商經營正從 “人力驅動” 轉向 “Agent 驅動”。在這一新範式下，商家的核心競爭力逐漸從關鍵詞出價的精細度，轉向駕馭 Agent、定義意圖資產、構建自動化工作流的能力。

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Agent 已經在幫商家 “開掛”

如果説上述轉變是宏觀的趨勢判斷，那麼真實商家的經營數據則給出了最直接的證明。Agent 的價值，正以一種 “抹平” 式的力量，消解傳統電商經營中最頑固的痛點，並在這一過程中釋放出前所未有的產業增量。

1. 抹平 “不匹配”：當內衣不再只是內衣

ubras 是一個內衣品牌。傳統內衣賽道是極其內卷的位置博弈，商家盯着 “內衣”“無痕” 等有限的關鍵詞廝殺。但在 AI 萬相的驅動下，ubras 完成了一次從 “賣貨” 到 “交付意圖解決方案” 的跳躍。

萬相智識首先捕捉到 C 端的模糊意圖：用户在問 “換季皮膚太乾了怎麼辦”，在問 “推薦出差輕便神器”。這些搜索與內衣毫無關係，卻指向了真實的消費需求。

萬相智品隨即深度掃描 ubras“小奶皮” 系列的產品詳情、實驗報告和專利，將這款內衣從類目中 “解構”，提取出 “微膠囊護膚”“2.5 倍高倍鎖水” 等底層基因。至此，小奶皮從單純的內衣，進化為呵護皮膚的穿戴品。

接下來，萬相智造和萬相智投發起跨維度鏈接。當用户搜索皮膚護理品、職場通勤穿搭，甚至 “高科技新奇禮物” 時，AI 萬相敏鋭地識別出背後的核心意圖——補水防燥、精緻體面——從而將小奶皮作為精準方案推送到用户面前。

結果：加購率高出 51.2%，點擊轉化率高 43.4%，成交新客佔比提升 13.3%。ubras 的增長，來自意圖的捕獲。那些原本被 “內衣” 這個關鍵詞過濾掉的、因護膚、通勤、送禮等意圖產生的需求，終於被 Agent 精準觸達。

海爾的案例則展示了 “超級品牌” 如何利用 Agent 實現複雜經營。作為擁有成千上萬 SKU、覆蓋全家電類目的品牌，海爾的經營複雜度是指數級的。

萬相智品首先將海爾厚重的產品説明書和專利庫，翻譯成一個個鮮活的意圖資產。高端洗護方案從冷冰冰的技術參數，被重構為針對不同人羣的 “生活方案”：針對母嬰家庭是 “硬核健康除菌、無殘留的守護者”，針對養寵人羣是 “深度除毛、告別粘毛煩惱的智理家”，針對新鋭白領則是 “超薄嵌入、簡約審美的家裝藝術品”。

萬相智造根據這些意圖資產，針對不同媒介觸點秒級生成差異化的視覺素材。追求極簡風的白領與在意除菌效果的媽媽，看到的是直擊痛點的個性化表達。萬相智投則接管了最複雜的投放環節，商家只需定義一個 “戰略意圖”，剩下的路徑規劃與實時調優全部自動完成。

圖：萬相營造部分功能展示，來源：萬相營造官網

這是一個典型的 “全能執行閉環”。像海爾這樣的品牌，不再需要盯着每一個細小計劃，人類終於可以從繁雜的計算中解放出來，去定義商業的本質。

2. 抹平 “不連續”：一個人就是一支團隊

東莞一位 90 後創業者的故事，展示了另一維度的變革。他經營的飾品工廠，過去需要運營、美工、文案、投手等多個角色的配合。但藉助 AI 產品，他一個人完成了從市場洞察、產品設計、詳情頁生成到精準投放的全流程。結果令人震撼：15 天內，他的店鋪就登上了 1688 飾品品類榜首。

這樣的案例在 “悟空” 平台上線後變得更加普遍。

一位經營家居用品的商家在悟空上搭建了一套自動化工作流：選品 Agent 每天追蹤 1688 熱銷榜單和社交媒體趨勢，發現潛力商品後自動調用採購 Agent 完成比價和下單；商品到倉後，營銷 Agent 根據產品特點生成詳情頁和種草文案，並同步投放到多個渠道；客服 Agent 處理 90% 以上的常規諮詢，物流 Agent 自動跟蹤訂單狀態並在異常時發起干預。這位商家告訴媒體，過去這些工作需要 5 個人分工協作，現在他一個人就能完成，而 GMV 反而增長了 40%。

圖：悟空選品實測視頻，來源：小紅書用户 AI 教練振軒

截至 2025 年末，1688 平台上每天有超過 29 萬商家在使用對應的 AI 產品。這些商家的共同點是：他們不再需要為每一個經營動作單獨僱傭人手，而是通過 Agent 實現了從 “人肉操作” 到 “意圖指令” 的跨越。

傳統電商經營的一大痛點，是 “不連續”。創意、投放、分析、客服、物流——每個環節都需要獨立的工具、人員和時間投入。商家不得不在不同平台間切換，在 “數據分析 - 策略調整 - 執行落地” 的循環中疲於奔命。Agent 的出現，終結了這種不連續。

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接下來會發生什麼

站在 2026 年 3 月這個節點上，我們看到的不僅是 Agent 已經實現的變革，更是即將到來的更大浪潮。“AI 萬相” 和 “悟空” 的發佈，只是開始的開始。它們的全面釋放，至少將在以下幾個維度上重塑電商行業的未來格局。

1. 意圖層：“關鍵詞資產” 將成核心競爭力

當前，電商經營的核心資產是 “關鍵詞”。商家投入大量預算購買關鍵詞，建立關鍵詞矩陣，優化關鍵詞出價。但未來三年內，這一格局將發生根本性轉變。

“AI 萬相” 的核心能力，是將消費者的模糊意圖轉化為可執行的經營指令。隨着萬相智識能力的持續進化，它將能夠識別越來越複雜的意圖：從 “換季皮膚乾燥” 這樣的淺層需求，到 “想在職場中展現專業感但不想太嚴肅”“希望給家人一個驚喜但預算有限” 這樣的深層需求。

對商家而言，這意味着 “意圖資產” 將成為核心競爭力。能夠精準定義品牌在不同意圖場景下的解決方案的商家，才能在 Agent 驅動的商業世界中佔據先機。

ubras 將內衣重構為 “呵護皮膚的穿戴品”，海爾將洗衣機重構為不同人羣的 “生活方案”，這些都是意圖資產化的雛形。

2. 執行層：從 “人機協同” 到 “全自主閉環” 的跨越

目前的 Agent 更多是 “人機協同” 模式：商家下達指令，Agent 執行，商家審核結果。但隨着模型能力的提升，這一模式將向 “全自主閉環” 演進。

預計在 2027 年內，“AI 萬相” 將具備 “設定目標 - 自主拆解 - 執行落地 - 效果反饋 - 策略優化” 的完整閉環能力。商家只需設定一個經營目標（如 “Q2 新客增長 30%”），Agent 將自動規劃路徑、調配資源、執行操作、監測效果、調整策略，並在關鍵節點向商家彙報。

“悟空” 的 Skill 生態也將持續擴張。當越來越多的阿里生態內外部能力被封裝為 Skill 時，商家將能在悟空上構建完全定製化的 Agent 工作流。選品、採購、營銷、客服、物流——每一個環節都可以由專業的 Agent 負責，而商家只需要管理這支 “Agent 團隊”。

3. 商家角色：從 “執行者” 到 “架構師” 的轉型

Agent 的普及，將重新定義商家的核心能力。

過去，商家的核心競爭力是執行能力——誰能在關鍵詞出價上更精準，誰能在創意素材上更吸引人，誰能在客服響應上更及時。但在 Agent 時代，這些執行工作都將被自動化。

未來的頂尖電商從業者，核心競爭力將轉變為 “架構能力”——能夠定義品牌的 “意圖資產基因”，構建讓 Agent 高效運轉的工作流，洞察消費者深層需求並將其轉化為可執行的經營策略。

這意味着商家需要完成從 “執行者” 到 “架構師” 的轉型。東莞那位 90 後創業者的案例提供了一個參照：一個人加一羣 Agent，足以對抗一個傳統團隊。

4. 阿里的估值邏輯：從 “交易平台” 到 “電商產業 AI 中樞”

資本市場對阿里巴巴電商業務的估值，長期基於 “交易平台” 的邏輯——GMV、貨幣化率、用户數、活躍度等指標決定了其估值水平。但隨着 Agent 的全面滲透，這一估值邏輯將發生重構。

當 “AI 萬相” 和 “悟空” 成為電商經營的核心基礎設施時，淘寶天貓的價值將從 “促成交易” 升級為 “驅動意圖”。資本市場需要重新評估阿里的估值基礎。

一個可能的估值框架是：阿里的電商業務不再僅僅是交易平台，更是 “意圖引擎”。數億消費者的消費意圖，將通過 Agent 將這些意圖轉化為商業價值。這一 “意圖資產” 的價值，可能遠超傳統的 GMV 估值邏輯。

與此同時，利潤來源也將更加多元化。除了傳統的廣告和佣金，阿里可以從 “意圖服務” 中獲取收益（商家為使用 Agent 能力付費）；可以從 “效率提升” 中分成（當 Agent 為商家創造增量價值時，通過效果分成獲取收益）；還可以從 “生態服務” 中獲益（當 Agent 生態形成時，第三方開發者可以在阿里平台上構建垂直應用，平台從中抽成）。

當阿里的 AI 能力以 Agent 的形式向全球輸出時，其估值邏輯將從 “中國電商龍頭” 升級為 “全球電商 AI 基礎設施提供商” 與 “電商產業 AI 中樞”。這一定位的升級，將帶來估值的重塑。

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最後的話

歷史反覆證明，每一次技術變革的臨界點，都像是一道分水嶺。

第一次工業革命時期，蒸汽動力織布機的效率在短短十年間達到了手工織布工的 15 倍以上。那些最早走進工廠、學會操作機器的工人，不僅保住了工作，還因掌握了稀缺的新技能而身價倍增。而那些堅信手藝不可替代的人，最終被時代甩在了身後。

互聯網浪潮來臨時，同樣的故事再次上演。當一家百年百貨公司的 CEO 在 1999 年宣稱 “網上購物是個噱頭” 時，一些名不見經傳的小商家正悄悄搭起自己的網站。二十年後的結局，我們已經知道了。

今天，ubras、海爾和東莞創業者的案例，不過是這一規律的最新註腳。他們並非最早使用 AI 的商家，但他們選擇在 Agent 剛剛走出實驗室的這一刻入場。他們獲得的，是 51.2% 的加購率提升、15 天登頂品類榜首的加速度，以及一套正在快速進化的方法論。

這背後藏着一條樸素的規律：新工具的價值，從來不屬於觀望者，而屬於那些願意在它尚不完美時就躬身入局的人。潮水總會湧來，區別只在於，你是站在岸邊看潮，還是站在潮頭。