本文来源：时代周报 作者：袁佳薇 赵鹏
" 未来的购物模式，标准化货架依然会存在，AI Agent 则作为个人购物助理介入。两种形态将长期并存、互相打通。"9 月 11 日，北京市政协经济委员会副主任、北京市工商联副主席李志起在 2026 年服贸会期间向时代周报记者表示。
AI 赋能消费升级是本届服贸会的热点话题之一。服贸会上发布的《2026 AI 消费电商应用洞察报告》称，AI 正在 " 重写 " 而非 " 升级 " 电商，未来电商会从流量竞争转向智能化能力的深度比拼。一个显著的趋势是，AI 应用已在三年内覆盖 90% 的经营场景。
主流电商平台已全面布局 AI，京东（09618.HK；JD.NASDAQ）、阿里巴巴 ( 09988.HK；BABA.NYSE）、抖音电商、美团（03690.HK）等均将大模型深度植入供应链、营销、客服与本地生活场景。时代周报记者在现场注意到，相比之前 AI 仅作为某一环节的辅助，行业头部玩家正加速推动 AI 走向业务闭环。
世界物联网大会主席何绪明在同期举行的相关论坛表示，服务贸易创新是数字经济转型和全球市场构建的关键。2026 年全球数字经济规模有望超过 53 万亿美元，增幅近 9.5%；中国数字经济规模有望突破 15 万亿美元，增幅超 13%。
过去 20 年，电商模式持续演进升级。PC 时代把线下货架搬到网上，移动互联网时代把货架装进每个人的口袋。直播、短视频兴起之后，内容和种草成为现实。AI 时代来了，购物方式又会变成什么样子？
电商场景走向 AI 闭环
" 一个很自然的答案是智能体电商。用户直接和 Agent 对话，说出需求、做比较，最后下单。" 日前，在 2026 京东全球科技探索者大会（简称 JDD 大会）上，京东 App 高级产品经理王旭给出判断。
购物本身是高度复杂的过程，需要用户持续参与决策。Agent 的强项是自主运行、自主决策，传统货架电商经过多年发展已形成较为成熟高效的商品交易模式，要在货架中让 AI 参与进来，降低用户的决策成本，同时又不能把所有决策权都交给 AI。
王旭介绍，过去一年，京东在京东 AI 购 App 上持续做产品创新，从基础的对话式购物，到能边问边逛，再到和语音、视频等多模态能力融合，" 我们一直在探索，也得出一些有意思的结论。比如，智能体电商对复杂需求的理解确实更好。在京东 AI 购上，超过 60% 的需求都是复杂需求 "。
9 月 9 日，京东推出 AI 购物助手 " 东东 "。京东零售创新产品部负责人王元元称，交互层融合的核心是实现 GUI（货架图形交互）与 CUI（智能体对话交互）的双向闭环，并通过增加全链路引导词（hints）和 AI 购物助手 " 东东 " 对现有货架做全链路增强。
淘天的闭环则更多落在商家经营和营销投放层。
在服贸会现场，阿里巴巴发布多项新品首发成果，展区展出产品集中在 AI 与电商业务的深度融合上，覆盖消费者侧、商家侧和营销投放侧。
面向消费者，淘天集团推出 " 放我家 AI 搭配 "；在营销投放侧，阿里妈妈推出 " 万相点睛 " 和 " 万相妙应 "；在商家经营侧，淘天集团展示升级后的 "AI 生意管家 "。此外，阿里企业购还推出基于大模型能力打造的智能采购产品 "AI 采购宝 "。
" 今年集团整体方向是强调 AI 和业务的结合，还有个比较明显的点就是，我们希望去强调纯 AI 闭环。" 阿里巴巴展台工作人员向时代周报记者介绍，" 以前前期要很多人工投入，AI 只是做一个辅助，比如去年的‘ AI 选词’‘ AI 选人’，只是在某一环节用到 AI。今年更希望做成一个完整的投放类产品。"
李志起对时代周报记者表示，现在讲融合闭环，最实质的变化是 AI 从工具层下沉到业务决策层。从用户需求识别、商品匹配、定价、供应链预判、营销投放，再到用户反馈、交易数据又重新喂回 AI 系统，形成完整循环。AI 不再只做辅助执行，而是可以参与商业判断。AI 嵌入业务全链路，一边运行一边自我优化，这才是真正意义上的融合闭环。
竞争焦点在模型能力之外
除了头部电商平台，即时零售领域也在将 AI 叙事推向业务闭环。
美团在服贸会现场展示的是一套完整的数智生活体系：以 LongCat-2.0 为技术底座，CatPaw 为 Agent 平台，把 AI 能力贯穿到商家经营、用户服务、即时履约和海外业务中。
对电商乃至即时零售而言，AI 对业务的介入程度迅速加深。从搜索、社交到内容电商，再到智能体商业，新的技术应用显然已勾勒出极具想象的商业前景。甚至不乏有业内预测，未来的交易不再是人与平台的对话，而将是 B 端智能体与 C 端智能体之间的对话。
但在通往这一愿景的过程中，玩家们仍然要解决迫切的现实问题。
在 JDD 大会智能零售论坛上，京东集团高级副总裁、产品委员会主席胡喜称，大模型已经开始理解决策和执行，企业竞争的焦点不只是看模型强弱，更看模型是否理解业务，是否能够与人和系统持续协同。
" 模型相应的能力一定会趋同，重要的是模型之外的能力。任何一个模型，我们选择它，都要能够很容易地接入、能够满足我们电商的要求，这个是最想要的核心能力。" 胡喜说。
胡喜透露，京东零售 B 端内部团队过去一年都在推 AI，coding 占比达 55%，但最新数据显示，整个研发需求吞吐量只上升 2.1%，各种评测的压力越来越大。真正的软件工程中，coding 只占不到 20%，大部分时间都花在了协调工作上。
" 我们原来以为要解决的是人的生产力问题，现在看，最大的挑战其实是组织生产力问题。每一次技术飞跃，真正带来的不只是技术升级，而是分工协作关系的升级，这才是最核心的关键点。" 胡喜称。
李志起同样认为未来电商的壁垒不在基础模型本身，而在数据、行业经验和组织协同三个方面，这也是电商企业拉开差距的关键。真正强大的电商体系，是 AI 负责海量计算、筛选预判，人做商业判断、价值决策、风险把控，人和 AI 长期磨合形成一套成熟协同机制。这套组织磨合能力，恰恰最难复制。
但组织协同解决的是供给侧效率问题，AI 业务融合闭环想要真正合上，重点始终在需求侧。用户关注的是，新的购物形态是否能带来更多消费场景？是否能在现有的购物和消费决策中，带来更高的体验与效率？
此外，AI 时代商品信息建设需要从 " 描述商品是什么 "，转向 " 说明为什么推荐 "，AI 推荐结果的可信度变得十分关键。
在李志起看来，面对标准化货架和智能体购物方式，未来消费者拥有选择权：你愿意自己逛货架就自己逛；需求复杂、拿不定主意时，可以交给 AI 助理完成前期筛选。
更进一步，成熟的 Agent 还能联动售后、供应链，实现从需求提出到购买、售后的全链路服务。这是下一代电商非常值得期待的场景。
