2026年1月15日，千问App更新了。这次更新，它加了400多个新功能。而且，它把淘宝、支付宝、飞猪、高德这些阿里自家的应用全都接了进来。
最重要的变化是，它把整个办事流程都放在一个App里了。这是它的工作原理：你提出想法，它帮你推荐，你直接下单，用支付宝付钱，然后等着收货或者服务上门。所有这些，都在千问App里完成。你现在可以用它点外卖，买商品，订机票，订酒店。
这在全球是第一个。它成了一个能办事的AI超级应用。
这个变化说明了一件事。阿里的AI“大脑”和它的线下服务“手脚”结合了。千问不再只是一个聊天工具。它第一次有了“手脚”。它能把你的需求，直接变成送到你手里的东西。这就是“AI办事时代”。
所以，现在全球AI公司比的重点也变了。以前是比谁的模型聪明。现在是比谁能把事情办完、办好。
举个例子，我想去东北滑雪。但是我什么都不懂。
按照老办法，我得这么做：
第一步，我打开浏览器，搜索“新手滑雪攻略”。
第二步，我会看到很多文章，里面混着广告和过时的信息。我得花很多时间去分辨。
第三步，我大概知道要买什么了。然后我打开淘宝App。
第四步，我搜索滑雪服、雪镜、头盔这些东西。
第五步，每个东西都有很多品牌和店铺。我得看评价、比价格，很头疼。整个过程非常麻烦。
现在用千问，流程是这样的：
第一步，我打开千问App，直接说一句话：“我是个菜鸟，想去东北滑雪，给我推荐合适的装备。”
第二步，千问立刻就懂了。“菜鸟”的意思是装备要容易用，容错率高。“东北”的意思是装备要保暖、防风。
第三步，它不会给我一堆文章链接。它会直接从淘宝的商品库里，给我挑出具体的商品列表。比如A品牌的滑雪服，B品牌的雪镜。它还会告诉我为什么推荐这几款，因为它们的销量好、好评多、适合新手。
第四步，我在千问里就能看到这些商品的详情。看中了，点一下就买了。
而且，它还接入了淘宝闪购。买吃的、买日用品就更快了。你不用再打开外卖App。也不用自己算那些满减优惠。你告诉千问你想吃什么，AI直接帮你下单、付款。体验好很多。
它甚至还能帮你办政务。比如你想查公积金。你只要问一句，它就能告诉你，还能直接把你带到办理的页面。
这些能力看起来很小。但它们组合在一起，就像一个“生活操作系统”。AI是系统内核。淘宝、支付宝、高德这些应用，就是硬件驱动。你通过AI这个内核，来调用所有这些硬件，帮你做事。
目前，只有阿里有这么一整套完整的“驱动”。OpenAI没有。谷歌的也不全。这是阿里真正的优势。
最强“大脑”
光有“手脚”肯定不行。没有一个聪明的“大脑”，那就只是个自动化程序，不是AI。
千问的“大脑”是Qwen3-Max模型。这个模型的性能很好。在全世界都排得上号。很多国外的公司和开发者也在用阿里的开源模型。
但是，技术好不代表用户体验就好。千问团队的目标很直接。他们不关心用户和AI聊了多少句。他们只关心两件事：用户的需求满足了吗？事情办成了吗？
这是什么意思呢？如果你问一个简单问题，它就给你一个直接的答案。如果你有一个复杂的需求，它会多问你几个问题，跟你来回确认。它必须要把你的需求搞得清清楚楚，然后再去执行。目的就是把事办成。
这个“大脑”还有一个特点，就是进化快。
传统App是这样更新的：产品经理提需求，程序员写代码，测试，然后发布。一个周期可能要一两个星期。
千问不一样。它有几百个常用工具。其中超过一半，是AI自己写代码生成的。比如，系统发现很多人都在问一个类似的问题。AI就会判断，这可能是一个新的高频需求。然后AI自己写一个程序工具来解决这个问题。整个过程可能只需要几分钟。所以它的能力是随时在增长的。
它的内部工作方式，也像一个团队。
这是它的工作原理：
你提出一个复杂任务，比如“帮我规划一个全家的周末出游”。
一个“总管”Agent会先接下这个任务。它负责把任务拆解成小块。比如，“订机票”、“订酒店”、“规划路线”、“找餐厅”。
然后，它把这些小任务分给不同的“专家”Agent去做。比如，“机票专家”去飞猪查票，“酒店专家”去淘宝查房。
每个“专家”完成自己的任务后，把结果交给“总管”。
“总管”最后把所有结果汇总起来，形成一个完整的方案交给你。
任务结束后，系统还会复盘。总结这次任务哪些地方做得好，哪些可以改进。这样，整个团队下次会做得更好。
还原数据“场景真相”
“大脑”再聪明，如果它依据的信息是错的，那办出来的事也是错的。AI Agent最大的问题，就是怎么让用户信任它。
现在大部分大模型，学习的资料都来自整个互联网。但互联网上充满了广告、软文和不准确的信息。这就导致AI的回答有时候不靠谱。
比如，你问一个AI：“什么面膜最好用？”
它的回答可能是这样的：它在网上找到一篇很火的博客文章，标题是《年度最好用的十大面膜》。这篇文章其实是广告商写的付费软文。AI不知道这是广告。它会把文章里的内容复述一遍，然后告诉你A面膜最好用。这个答案看起来很专业，但依据是假的。
阿里的方法不一样。它不只依赖网上的公开信息。它用自己平台上的真实交易数据，来建立一个“场景真相”。
还是用面膜的例子。你问千问同样的问题。
这是它的工作原理：
第一步，它不会马上去网上搜文章。它会先去看淘宝后台的数据。
第二步，它分析过去一个月，所有面膜的真实销量排名。
第三步，它会看这些热销面膜的退货率。如果一款面膜很多人买，但也有很多人退，那说明产品可能有问题。
第四步，它会分析用户的真实评价。阿里的系统会过滤掉刷单的假评论。它只看那些真实买家的评价。
第五步，综合以上所有真实数据，它会告诉你，根据真实购买和使用情况，B面膜和C面膜的综合表现最好。
这个答案的依据，不是某个人写的广告，而是成千上万用户用钱投票产生的结果。这个结果更客观，也更值得信任。这种基于真实交易数据的“场景真相”，是别人很难复制的。因为只有阿里掌握着这么大规模的真实交易数据。
谷歌与OpenAI的困局
看看国外的公司，就知道阿里这种模式的优势了。谷歌和OpenAI也很着急。
先说谷歌。谷歌有最大的搜索入口，流量很大。但是，它不卖东西，也没有配送。它想让AI帮用户办事，就必须和别人合作。所以它搞了一个联盟，把沃尔玛、Shopify这些零售商拉了进来。
但是，这种合作是松散的。沃尔玛会把所有数据都开放给谷歌吗？肯定不会。它也怕自己的用户被谷歌抢走。这种合作就像搭伙过日子，各怀心思，不够稳定。所以谷歌的模式是“借路”，路是别人的，随时可能不让你走。
再看OpenAI。它的ChatGPT很聪明，是个好“大脑”。但它没有“手脚”。它自己不卖东西，也没有支付和物流。所以它的AI也没法直接办事。
它也只能选择合作。它和Shopify合作，获得商品。和Stripe合作，解决支付。这就像“借鸡生蛋”。风险在于，如果Shopify这些合作方改变了政策，或者收紧了接口，那ChatGPT的办事能力就会立刻瘫痪。用户能买到的东西也会很有限。
对比之下，阿里的模式是“自建路”。大脑、手脚、钱包、物流，全都是自己的。整个流程都在自己掌控之中。这让它的服务更稳定，体验也更完整。
阿里的再一次组织变革
过去，我们总觉得阿里就是一个电商公司。现在这个看法需要改改了。
以前，阿里内部的各个App，比如淘宝、支付宝、高德，都像是独立的公司。各干各的。这种方式在过去发展很快。但在AI时代，这就成了问题。因为AI需要所有数据和能力都打通。
现在，AI成了粘合剂，把这些独立的业务重新粘在一起。
你可以把这些App想象成一堆乐高积木。淘宝是一个“商品”积木。支付宝是一个“支付”积木。高德是一个“地图”积木。飞猪是一个“旅行”积木。
以前，这些积木是分开玩的。现在，AI成了一个聪明的玩家。你告诉AI你想要什么。AI就会自动从这堆积木里，挑选出需要的几块，然后把它们拼装成你想要的样子。
比如你说“我要去旅游”。AI就会拿起“旅行”积木、“地图”积木和“支付”积木，给你拼出一个完整的旅行方案。
这样一来，阿里沉淀了这么多年的商业能力，就被盘活了。它们不再只是一个个独立的App。它们成了一套可以被AI随时调用和组合的工具箱。这个工具箱的价值，比单个App加起来要大得多。
当一个公司，既有聪明的“大脑”，又有强大的“手脚”，它就成了一座连接数字世界和物理世界的桥梁。
结语
到了2026年，AI不再是聊天解闷的玩具。它成了一个办事的工具。
一个好工具，关键不是它说得多好听，而是它能不能把事办成。
光会说的AI是不够的。AI必须要有大脑，也要有手脚。
谁能把大脑和手脚连得最好，谁提供的AI就最有用。
