文 | 锌刻度，作者 | 黎文婕，编辑 | 陈邓新
当你在千问 App 里打出一句 " 我是个新手孕妈，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；当你打开淘宝，AI 导购迅速上线……不知不觉间，AI 助手成为头部综合电商到本地生活平台的标配。而购物这件事，也正在从 " 搜索框 " 变成 " 对话框 "。
2026 年以来，主流电商平台集体押注 AI 对话购物：淘宝依托通义千问升级全链路 AI 导购，京东自研京言大模型赋能场景化消费，字节豆包上线 " 帮你选 " 一级交易入口，支付宝团购落地 AI 自动砍价功能，拼多多低调灰度测试 AI 智能搜索。
热闹归热闹，AI 购物助手到底是真香还是鸡肋？上海市消保委一份基于 4308 份问卷的调查给出了一个扎心的数字：84.56% 的消费者尝试过 AI 选购功能，但仅有 16.06% 认为 AI 能精准匹配商品。换句话说，超过八成用户觉得 AI 推荐不太靠谱。
不可否认的是，部分 AI 功能直击比价、选品、凑单核心痛点，正重构消费决策效率；而 AI 虚拟穿搭、智能种草、随机砍价等功能，也因技术短板、场景错位沦为用户吐槽的 " 鸡肋功能 "。
各路诸侯入赛道
最近，刚刚开始健身的刘英迪第一次使用了 AI 购物助手。她原本是想去社交平台搜索攻略，看看需要准备哪些必需品，再去电商平台比价。但当她来回切换着多个 APP，顺手就点进了其中一个电商平台的 AI 购物助手对话框。
于是，刘英迪索性把问题抛给了电商平台的 AI 导购和豆包等 AI 助手，" 健身新手需要买哪些东西？" 当其中一个电商平台的 AI 助手迅速回应称，" 健身入门其实不用买太多，基础装备到位就能开练 " 并且罗列出具体品类，附带商品链接和价格，刘英迪有些惊喜。
而对话并未结束在这里。AI 助手在推荐了相关商品后又询问，" 你打算是在家练还是去健身房？如果在家练力量，还可以考虑入手…… " 当刘英迪表示自己要去健身房后，AI 助手又继续补充了健身手套、速干毛巾和健身包等商品。她留意到，"AI 助手首推的商品并不是最便宜的或者品牌最出名的，点击查看‘更多商品’后可以看到不同价位和品牌的同款。"
随后，刘英迪也使用了其他 AI 对话软件输入自己的购物需求，想着 " 这类 AI 软件应该充当全能导购，中立筛款、整合全平台优惠 " 结果却发现推荐的商品要么来自某一个平台，要么跳转后价格和描述对不上。
刘英迪怅然若失的背后，正是 AI 购物全链条走进大众视野的首个 "618" 大促下，无数消费者的共同困惑。
不可否认的是，不同于前几年电商 AI 仅停留在智能客服、被动商品推荐的浅层应用，2026 年各大平台的 AI 购物能力已经实现质的飞跃。各大玩家不再盲目跟风堆砌功能，而是基于自身生态基因、用户群体与场景优势，针对性搭建适配自身赛道的对话式购物体系，形成了全覆盖、差异化、场景化的行业布局格局，彻底重构了传统电商的服务形态。
其中，千问与淘宝的全面打通，让不少用户第一次真正体验到了 " 对话即购物 " 的感觉。官方信息显示，千问能基于淘宝 40 亿商品库及超 20 年积累的真实购物场景数据，准确理解用户聊天中的消费意图；
而与阿里的 " 嵌入式 " 思路不同，京东选择了一条更激进的产品路线。京东基于自研的言犀大模型开发了智能购物助手 " 京言 "，于 2023 年上线。去年 12 月底，京东还上线了独立 App" 京东 AI 购 "，底座同样是言犀大模型。这是一次 " 另起炉灶 " 的尝试——不满足于在商城 App 里加一个 AI 功能，而是试图打造一个 AI 原生的购物入口。截至 2026 年第一季度，在京东 App 使用 " 京言 " 辅助购物的用户规模已接近 8000 万。京言的特色在于理性分析：支持价格趋势展示、AI 看评价、多商品对比等功能。
此外，豆包 App 在 2026 年 618 期间上线了 " 帮你选 "AI 购物功能，与抖音电商完成全链路打通。其突出特点是内容驱动——在推荐商品后附赠专业博主视频讲解，让用户 " 先看评测再下单 "；2026 年 5 月，支付宝 "AI 付 " 发布 "AI 低价帮抢 " 功能——用户给 AI 购物助手下需求后，支付宝 "AI 付 " 生成一次性委托设置，用户完成核身授权后，AI 按要求蹲价格、下订单。截至 2026 年 5 月 21 日，支付宝 "AI 付 " 在最近一周内累计完成支付超过 1.2 亿笔。
回顾各家平台的布局与用户故事，一个清晰的图景浮现出来：淘宝在做全链路的导购闭环，京东在实验独立的 AI 原生入口，抖音在发挥内容优势做沉浸推荐，支付宝在垂直场景里找突破口，拼多多则在不动声色地用 AI 改造基础设施。路线不同，进度不同，但方向一致——购物这件事的起点，正在从搜索框和推荐页，转向对话框。
然而正如 " 刘英迪们 " 所体验到的，AI 能解决一部分问题，也在制造新的问题。
AI 试穿、智能比价……体验感两极分化
" 我认真试了一天的 AI 购物助手，本来真的只是想随便问问，买双通勤鞋，结果它没直接丢链接，而是先帮我理清（我）适合什么类型再给选择，我准备下单，它提醒我这双偏小，建议买大一码，我去翻评论还真是…… "
" 随机点进一家店铺就弹个 AI 导购弹窗，一晚上就在点这些弹窗……感觉在不停地对 Sale 说‘谢谢，我自己看就好’ "
"AI 试穿真的是最伟大的发明，这下买衣服不用在脑子里脑补半天穿搭了。"
"AI 试穿功能没事吧？原本想着这样可以还原上身情况，结果 AI 把我的体型 P 得根本不像我。我是想看衣服适不适合我，不是想让自己更适合这衣服啊！"
从社交媒体上对 AI 功能的种种评价来看，许多 AI 导购功能的使用感都呈现出明显的两极分化。
锌刻度留意到，对于数码、家电、家居等品类，商品价值由固定参数、性能指标、售后规则决定，不存在主观审美差异，AI 的信息整合、比对、运算能力往往能够得到最大化发挥，完全替代用户的机械重复操作，从而得到更多好评。
以高频数码采购用户的真实消费场景为例，传统搜索模式下，用户选购中高端轻薄本、家电等产品时，需要耗费数小时翻阅大量商品链接，手动整理参数、比对价格、核算优惠、排查售后风险，整个流程耗时费力且极易出错。而 AI 可在短时间内完成全平台筛选、参数横向对比、优劣点评、最优优惠匹配。
此外，针对复杂需求的场景化推荐，AI 往往也能让人眼前一亮。这或许是 AI 购物与传统搜索最本质的区别。
具体来看，传统搜索的逻辑是 " 关键词匹配 "，但大量购物需求根本无法用关键词精准描述—— " 给小外甥买礼物 "" 黄仁勋皮夹克同款 "" 明星推荐的无叶风扇 " ……这类抽象、模糊、依赖外部上下文的需求，传统搜索往往无能为力。而 AI 可以做到 " 把人话转化成筛选条件，甚至能理解‘颜色鲜艳’这样的抽象需求 "。
又比如当用户不知道自己具体要买什么：去露营要买什么装备、想科学减肥需要哪些产品、想让皮肤变白一点该从哪里开始…… AI 不仅能科普品类知识，还能推荐对应的商品组合。这种 " 从 0 到 1" 的需求发现能力，是 AI 相比传统搜索的增量价值。虽然目前的 AI 在深度和准确性上还有限，但这个方向已经被验证是用户真实需要的。
不过从整体而言，AI 购物助手被寄予厚望，但落到具体功能上，有不少属于 " 听起来很美，用起来很累 " 的类型。它们占据着产品首页的黄金入口，承载着平台对 AI 未来的宏大叙事，却在用户的实际体验中沦为 " 用过一次就不想再用第二次 " 的摆设。
比如，AI 试穿是各大平台着力宣传的功能之一。但不少用户表示，"AI 试穿还不能完全替代真实的试穿体验 "。
跨平台比价是消费者对 AI 购物最朴素也最强烈的期待——用户希望 AI 能像搜索引擎一样，帮自己在全网找到最便宜的那一单。但实测发现，平台壁垒是跨不过去的硬伤。
这背后的逻辑很简单：电商平台花巨资训练 AI，不是为了帮用户去竞争对手那里下单。AI 购物助手首先是平台的 AI，其次才是用户的 AI。当两者利益冲突时，" 平台忠诚 " 优先于 " 用户利益 " 是商业理性的必然选择。除非有一天出现一个中立的第三方 AI 比价工具，且各大平台愿意开放比价接口。但这在当前的竞争格局下，几乎不可能实现。
当然，对于更多普通用户来说，体验的另一面是 " 信任问题 "。上海市消保委《AI 时代消费者认知与消费决策调查报告》数据显示，64.22% 消费者担忧 AI 购物的隐私安全问题，62.53% 消费者质疑 AI 决策准确性。
从社交平台的反馈来看，有用户在社交平台吐槽 AI 导购总是 " 推广告费多的 "，质疑 AI 推荐的商品高度集中在付费权重更高的商家范围里。用户以为 AI 推的是 " 最适合的商品 "，实则是平台 " 最想让你买的商品 "，甚至屏蔽销量高、好评率超 99% 的平价爆款。
事实上，这无非是传统搜索时代的 " 竞价排名 " 问题，在 AI 时代以更隐蔽的方式卷土重来。只不过这一次，用户连 " 广告 " 和 " 自然结果 " 的标识都很难看到。AI 的推荐结果被包装成 " 智能建议 "，但用户无从判断这究竟是真正的 " 最优解 "，还是付了最高佣金的 " 竞价胜出者 "。
回到那个扎心的消保委数据—— 84.56% 的消费者尝试过 AI 选购，但仅 16.06% 认为 AI 能精准匹配商品。这个数字说明了一切：AI 购物还远未成熟，大多数用户的使用体验还停留在 " 试了试，不太行 " 的阶段。
但有趣的是，超 85% 的消费者对 AI 一站式购物模式抱有期待，其中 38.65% 表示非常期待一键式 Agent 购物。消费者不是不想要 AI，而是不想要现在的 AI。他们期待的是一个真正能理解需求、诚实推荐、帮自己省时省钱的智能助手，而不是一个披着 AI 外衣的 " 智能推销员 "。
购物起点正从搜索框和推荐页，悄然转向对话框。这个趋势不会逆转。但谁能真正赢得用户的信任，取决于 AI 能不能在 " 平台利益 " 和 " 用户利益 " 之间找到那个平衡点。
