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阿里千问：AI 从“动口”到“上手”，开启人机交互新纪元

好消息来啦！如今，我们终于可以告别诸多烦心事带来的疼痛与困扰，因为 AI 已经强势“出手”，直接替我们将那些糟心的日常事务轻松搞定。

瞧瞧这！AI 帮我选购下单了 27 杯霸王茶姬，一键“穿越”至“淘宝闪购”页面，优惠券自动叠加，顺手就帮我薅了一把小羊毛，这体验简直太爽啦！

还有这！AI 为我精心制定了一份超详细的南京旅游攻略，自动跳转至“飞猪”页面，订机票、订酒店、订门票，所有环节一气呵成，全部“一把掐”！

不卖关子啦，这就是阿里千问 App 带来的全新震撼体验。它一口气上线 400 多项新功能，将淘宝、闪购、支付宝、飞猪等阿里自家生态全面整合，统统纳入麾下。

四天前，谷歌宣布了与沃尔玛等零售商的 AI 购物合作计划，然而目前尚未正式上线。而阿里却已领先一步，成为全球首个大规模开放“搜索 - 决策 - 支付 - 履约”全链路 AI 功能的科技公司。

无需在多个 App 之间来回切换、反复跳转，只需说一句指令，在手机里就能轻松完成点外卖、购物、订机票、订酒店，甚至办理签证、查询社保等各类事务。Qwen 模型与最全阿里生态强强联合，AI 终于不再局限于聊天，而是开始有模有样地替我们上手处理各种任务了。

（PS：新功能现已全面开放测试，大家赶紧动手体验一番吧！！）

千问 APP：“上手”办事，实力尽显

不知大家是否有同感，我们平时使用 AI，核心目的就是让它帮我们把事情办好。这几年，像 ChatGPT、千问、Gemini 等主流大模型，都在朝着这个方向奋力发展。但一个现实问题是，AI 虽然能帮我们干活，可这些活儿大多停留在数字世界的“信息形态”。

举个简单例子，AI 能为我们提供外卖建议，却无法直接帮我们点外卖；能帮忙制定旅游攻略，但真到了订机酒的关键环节，还得我们自己动手。一旦 AI 的办事能力从虚拟的赛博环境迈向真实的现实世界，就仿佛被束缚住了手脚，难以施展。

而这件事真正困难的地方，不仅仅在于模型能力本身，更在于一个现实难题——生态。在现实世界中，大多数应用系统之间相互封闭，权限、流程、入口层层分离，AI 即便想“伸手”帮忙，也往往无从下手，更别说完成复杂任务了，这难度着实不小……

然而，如果这个 AI 既拥有“顶尖”的模型能力，又具备完整、可调度的“生态体系”，那情况就大不一样了。这一次，依托 Qwen 最强模型和阿里最丰富的生态，千问 App 在一套全新的 Agent 架构下，将 AI 的整体能力实实在在地提升了一个层次。

购物、外卖、支付、地图、票务、娱乐，这些生活中既基础又高频的需求，被一口气接入千问 App 的同一条执行链路中。生态被打通，最强模型也已就位，AI 真正能够在物理世界中为我们排忧解难了。（千问：兄弟团办事儿，保证靠谱！）

那么，千问 App 究竟能帮我们干哪些活儿呢？下面就让我们一同测试体验一番！

一句话，几十杯奶茶轻松搞定

先来看看千问 App 有哪些新变化。阿里为千问设计了一个低调的小图标作为办事入口——“任务助理”，它长得有点像 * 符号。点击进入后，涵盖精选、资讯调研、office 办公、应用开发、生活办事几大板块。

需要说明的是，我们既可以在“任务助理”中体验千问的办事能力，也可以直接通过首页聊天框对话的方式，调用阿里生态完成点外卖、做攻略等基础日常需求。大家可以根据自己的使用习惯，选择合适的入口进行体验。

先来测试一个在日常生活中需求较大的办事能力——批量闪购。（毕竟在单位和学校，组团点单发车是常有的事儿……）

为了测试千问 App 的语义理解能力，我故意向它发布了一个模糊指令：帮我下单 30 杯茉莉奶白。本以为这种信息不全的需求，AI 多半会敷衍了事，没想到它先是主动询问我的下单偏好，一步步引导我补齐关键条件。

大约 1 分多钟，千问 App 就直接调用“淘宝闪购”，将理解需求、确认地址、挑选商品、生成方案、直达下单页面这一整套流程全部搞定。还有一个贴心的小细节，在帮我选饮品的同时，它还提供了两套差异化选购方案，一套是优先快速完成订单，另一套是更注重饮品多样性，简直太暖心了！

我特意核对了一下，数量、冷热选项都准确无误，全程无需跳转平台，商品还能二次修改规格。整体体验与在淘宝闪购里手动下单的准确性几乎毫无差别，但操作起来确实更加省事。一句话就能搞定几十杯奶茶，剩下的就是坐等奶茶送到，外卖纠结党、下午茶发车党终于有救啦！要是自己操作，恐怕得折腾 20 分钟……

哦对了，直到快下单我才发现，这 AI 还顺手帮我领了张闪购券！让 AI 帮我最大化薅羊毛、领红包，这感觉简直不要太爽！

旅游出行，一键畅行

再来看看大家在节假日使用频率最高、也最容易感到疲惫的旅游出行场景。这次负责“跑腿”的是《高德&飞猪》。

眼瞅着快过年了，最近查看北京飞三亚的春节旅游攻略，各种信息让人眼花缭乱。这回我干脆把任务交给千问，让它帮我制定一份五天四晚的三亚旅游攻略。

我给出指令：“千问，帮我制定一份五天四晚的三亚旅游攻略，2 月 12 号北京出发，22 号回京，酒店帮我找价位 1500 以下的。”

没过一会儿，千问就给我呈现了一份超详细、图文并茂且带交互功能的旅游攻略。（震惊.jpg）

景点推荐、导航路线、酒店推荐、订机票、订酒店，这些原本需要自己亲力亲为的苦差事，都被它安排得妥妥当当。为了让我更清晰地了解每天的行程路线，千问还直接生成了一份可交互的路线图。每天去哪里、怎么走、先后顺序，一目了然，而且还支持交互和地图缩放，真正做到了“指哪儿打哪儿”。

不仅如此，我们还可以直接在旅游攻略里实现订机票、订酒店、打车、查看路线，全程无需切换 App。当然，像打车查路线这类事情，也不一定要进入旅游攻略页面，在首页聊天框里直接跟千问说出需求同样可以。基于实时和预测路况，千问还能给出避免堵车、少换乘、赶时间等更贴合当下情况的路线方案。

用下来最大的感受就是：下次出门旅游，真的没必要再打开无数个 App 和群聊查看攻略了，谁也别想再靠信息差“薅”我的羊毛了！！！

纠结型购物，难题终解

再来看一个生活中经常遇到的场景——淘宝购物。对于像我这样有选择困难症的人来说，买个东西往往要在淘宝里反复浏览十几款商品，对比参数、翻看评价、查看测评，折腾半天，最后还不一定能选出来……

如今千问接入了淘宝，在选商品、比价方面肯定比我们更在行。这次我给 AI 的指令是：“千问，帮我推荐一款扫地机器人，2000—3000 元左右，家里有只猫。”

值得一提的是，我们不仅可以通过打字输入的方式给 AI 下指令，还可以通过“语音”的方式吩咐千问办事。

从结果来看，千问并没有简单地甩几个商品链接过来，而是基于真实使用需求进行了一次细致拆解。它一边考虑预算和养宠场景，一边结合个人偏好，将推荐方案分成了“均衡之选”“边角清洁专家”“性价比之王”三种不同取向。

这样一来，无论你是更看重清洁效果、性价比，还是想选一个稳妥不翻车的型号，都能快速找到适合自己的产品。不仅如此，千问还根据淘宝海量供给与真实评价，融合全网测评与口碑，对我的意图和约束条件进行了一次完整的理解和推理。怎么选、选哪款、值不值，一眼就能看明白。

日常办公与应用开发，轻松应对

最后来聊聊对“打工人”来说非常实用的一个场景——日常办公和应用开发。在“任务助理”的 office 办公和应用开发板块中，汇集了众多超实用的功能，例如表格处理、图标生成、幻灯片制作、做网站或小程序等等，非常适合在有办公和开发需求时为我们提供帮助。

这次我干脆让千问化身调研专家，让它帮忙生成一份有关 2025 年具身智能行业报告的 PPT，顺便看看它在行业理解和结构化内容组织方面的水平如何。

从市场规模与趋势预测，到技术发展路径，再到企业动态和机会总结，逻辑十分规整，该有的重点要点都涵盖其中。而且不得不说，千问还真有点审美在身，藏蓝色的 PPT 背景，搭配 3 - 4 个克制的字体颜色，看久了也不觉得累，整体观感非常舒适。（就问学生党和“打工人”爱不爱！！！）

当然，千问能办的事儿远不止前面提到的这些。像“调用支付宝”查询政务、帮忙挑选餐厅、给餐馆打电话预订座位等等，这些能力解决的都是我们日常生活中最具体、最琐碎的需求。大家感兴趣的话，不妨直接上手体验一番~

最强模型 + 最全生态，人机交互迎来新拐点

如果仅仅将千问这波办事能力理解为“功能突然变多了”，那可能还是有些片面。因为这一轮能力的集中释放，本质上是千问 App 在顶尖模型能力与最全生态体系上同时发力、形成合力的自然结果。

对于 Agent 类应用而言，底层模型的实力几乎直接决定了任务能否顺利跑通，以及用户最终能感受到的体验上限。而这恰恰是千问 App 最擅长、优势最集中的领域。

一方面，阿里拥有目前全球最完整、最活跃的开源 Qwen 模型家族。Qwen 系列的衍生模型数量已经超过 18 万个，其中 Qwen3 - Max 的综合性能稳居全球前三，在 Agent 和 Coding 方向的能力尤为突出。只有模型底子足够硬，才有办成事儿的前提。

在具体的技术路径上，千问 App 这次基于 MCP 和 A2A 协议，引入了一套全新的“通用 Agent 体系”——由主 Agent 负责理解需求、拆解任务和整体规划，多个具备反思能力的子 Agent 则在各自领域内独立决策、执行和校正。

这种分工带来的最直观变化是，任务不再一股脑儿全堆在一起，而是被拆分开各自运行，大幅提升了跨领域、长链路的复杂任务执行效率和准确率。这一套能力叠加下来，才在技术底层上让千问 App 真正长出了能干活儿的手、能跑流程的脚，以及能统筹全局的大脑。

除了强大的底层技术能力，生态方面也值得深入探讨。大家对阿里的生态体系都十分熟悉，高德、飞猪、淘宝闪购、淘宝等应用，我们一天可能会打开无数次，它们几乎覆盖了生活的方方面面。在国内甚至全球范围内，能做到如此全面生态的科技公司，都很难找出第二个。

也正因为这些场景与我们的生活紧密相连，每天都有大量真实的下单、支付、履约和服务结果不断发生。这些被反复验证过的结果，本身就成为了极具参考价值的现实依据。千问 App 正是基于这些真实的用户行为和商家反馈来进行决策判断并给出建议，如此一来，信息来源从单纯的描述转变为可验证的数据，输出给我们的信息也就更加真实有效，形成了一套可追溯的去伪存真机制。

技术到位、生态跑通，再回头看千问 App 为什么能把事儿办成，而且还能办得又快又好，其实也就不难理解了。

回看技术发展史，真正具有跨时代意义的时刻，往往并非技术已经完全成熟的时候，而是第一次有人将“未来”真切地演示给现实世界看。

2007 年，乔布斯在发布第一款 iPhone 手机时，通过 Google Map 定位最近的星巴克，然后手动拨打电话谎称要订购 4000 杯咖啡，当即赢得了满场的欢呼声。

19 年后的今天，类似的场景已经无需繁琐演示，只需对千问 App 说一句话，包含个性化需求的 500 杯奶茶就可以真实地送到我们身边。中国的 AI，将乔布斯当年的想象，真正变成了现实成果。

回顾过去几十年的技术演进，我们会发现，人机交互本身其实已经经历过两次清晰的跃迁。上世纪 90 年代，人们通过鼠标点击逐条指挥计算机完成任务；移动互联网时代，人们通过手指触控 App 把需求拆解成一个个操作步骤。

现在，当 AI 可以直接上手将执行任务完整跑通时，技术的演进步伐再次发生了重大变化——人机交互正在迈入第三次重要跃迁，而千问 App 这类产品正率先将这一变革落实到现实中。

甚至我们可以大胆想象，未来大量零散重复的生活琐事，可能会全部被 AI 接管；相当一部分执行型、流程型工作，将由 AI 完成；人类获取知识和做出判断的方式，也会越来越多地借助 AI 来实现。

通过接入阿里最丰富的生态平台，以 Qwen 模型作为能力中枢，千问 App 让 AI 首次具备了面向现实世界的落地能力——从点一杯奶茶、查询航班，到下单、订酒店，生活中那些最琐碎、最分散的小事，如今都可以在每个人手中的 App 里，交给 AI 一次性跑通。

当执行成为模型的内建能力，AI 产品就不再仅仅是一个界面交互层，而是平台操作系统的一部分。这个方向一旦被验证，交互方式、服务入口、平台形态都将随之发生重塑。

从这个角度看，千问与其说是在展示全球科技的想象力，不如说，它已经在为想象力提供一个“已被验证”的起点。全世界看到的第一个通过 Agent 工具、大规模完成真实世界复杂任务的 AI 助手——来自阿里千问。

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