消费增速放缓的年份，天猫把 AI 用在「理解人」上：搜索读懂意图，3C 承接 AI 新品，连 Token 都摆上了货架。
作者｜徐珊
编辑｜郑玄
「很多人赚不到认知以外的钱。那消费者呢？我认为，买不到他认知以外的商品。」10 月 15 日下午，上海世博中心，2026 天猫双 11 发布会。天猫总裁家洛开场没多久，就抛出了这句话。
消费者的需求远比这些品类多，只是大部分还处在「沉睡」状态。过去的搜索解决不了这个问题。用户主动搜关键词、平台做精准匹配，在他看来，「更像一个统计学的概念」，搜的人越多、描述越准，匹配就越高效，「但这依然是存量和认知以内的东西」。
所以他给今年的 AI 定了一个很朴素的标准：「AI 最重要的，是他是不是更理解我们，以及是不是更理解我们的消费者。」
一个用户在飞猪上买了去看世界杯的机票，从没搜过任何和球迷有关的关键词，但他曾经是运动人群。把这两条线索组合成人群包推给运动品牌和足球品类，购买转化率比日常高出 3 倍以上。
「即使可能消费环境让我们有一些焦虑，但是 AI 的能力让我们打开更多购买的可能。」家洛说道，对于商家而言，商家的增长最大的机会，来自人群不断变迁的变化。
一个学生是数码用户，却不是家电家装用户；一旦步入职场，他立刻会变成家电、珠宝、化妆品、服装品类最大的潜在消费者。这种变迁「不能简单用一个年龄判断，而是他作为社会身份发生变化的判断。「什么时候养了一个宠物？这个家庭什么时候多了一个孩子？」这些都是挖掘购物需求的潜在线索。
天猫今年的思路其实很清楚：对消费者，AI 要用来理解那些没说出口的需求；对商家，AI 要用来看懂人群在往哪里走。增长不再来自把已知需求匹配得更快，而来自把未知需求「叫醒」。
落到今年双 11 本身，节奏和往年类似：10 月 15 日晚 8 点开启预售，10 月 20 日晚 8 点现货开卖。
天猫双 11 新闻发布会现场｜图片来源：极客公园
01
淘宝搜索，从「搜得到」到「懂你要什么」
现在，买东西越来越像在填标准答案。可今天的消费者，很多时候只知道自己要去一个场合，或者想解决一种情绪。
接过这个问题的，是淘天集团搜索基础产品和算法负责人飘雪，她一上台就把外界对淘宝搜索最尖锐的三个疑问摆了出来：
- 淘宝到底还懂不懂货？
- 搜索是在服务消费者，还是在服务广告预算？
- 「现在大家有事都问 AI 了，以后还需要打开淘宝吗？」
过去，用户搜「白色连衣裙 显瘦」，需求明确，关键词清晰，飘雪说淘宝对这类搜索「已经做到了非常高的承接效率」。这是过去十几年电商搜索的核心范式，消费者提供关键词，商家围绕关键词争曝光，算法负责把两边配上。
但这套逻辑有个前提：你得先知道自己要买什么。而很多时候，用户其实并不知道自己要的是什么。
比如说，「送闺蜜的生日礼物」。这时候 AI 要理解的不是某个商品，而是一个送礼场景，需要综合考虑两人的关系、亲密程度、对方的喜好和自己的预算。
再比如说，「五常大米跟普通大米有什么区别」。AI 识别出你正在做购买决策，给的应该是详细的信息对比，而不是像以前一样「随随便便给你推荐一袋大米」。
「AI 不再是只匹配关键词，更需要理解你为什么在搜，你想解决什么样的问题。」飘雪把这称为长尾意图的理解和匹配。它依托大模型的长上下文和记忆能力，把模型对需求的推理从很短的时间窗口，拉长到了更长的时间跨度和空间广度。
具体做法是，基于千问系列模型，淘宝已经实现文本、语音、图片、视频的统一理解，再融合商品知识、场景知识和行业导购知识，对需求做推理和拆解。比如「去海边度假应该穿什么」这样模糊的问题，会被拆成品类、风格、材质、功能、预算的组合，由 AI 实时生成一个结果页，把推理依据和商品放在一起呈现。
数据上，淘宝的泛知识 Query 增长了 50.4%，知识单元的点击率达到 11.3%。换句话说，消费者已经开始把淘宝当成一个可以提问的地方，而不只是一个输入商品名的地方。
这对商家意味着什么？过去用户搜「连衣裙」，商家只能围绕这个词争曝光；现在用户搜「去海边度假穿什么」，所有适合这个场景的商品都有机会被看到。在她看来，「AI 搜索并不是体验和效率的取舍」，而是用更好的需求理解创造了更多匹配机会。
从「关键词对关键词」到「场景对商品组合」，变的不只是搜索技术，而是流量分配的单位。过去商家抢的是词，接下来要抢的，是自己的商品能不能被 AI 理解成某个场景的答案。
此外，真正让我觉得天猫对 AI 购物的理解有变化的，是飘雪展示的几个具体场景。
拍立淘可以提问了。以前拍照只是为了找同款。现在拍一盒腮红，可以直接问「这个适合新手吗」，它会结合商品信息和真实评价给出建议。买了一个隐形风扇灯不会装，也能拍照问出对应的安装视频。搜索的边界从「买之前」延伸到了「买之后」。
语音搜索可以连着聊。先说「我想找一条连衣裙」，再补一句「要颜色鲜艳的，适合海边的」，最后改口「还是换成半身裙吧」，淘宝会承接前面的偏好调整结果页。飘雪的原话是：「购物就像聊天一样自然，而且越聊越懂你。」
AI 试穿和电子衣橱。上传一张照片就能预览上身效果；电子衣橱管理你在平台上买过的所有服饰，再根据穿衣风格给出日常搭配建议。
天猫 3C 数码总经理承渊在会后采访中，这套逻辑同样会出现在科技产品上。「大家过去在搜索上，一个关键词下面是一个 list，但是今天我们通过聊天对话的方式，帮他定位到你这个场景应该用什么智能戒指，这个场景应该用什么样的智能眼镜。」比如说，爬山膝盖疼，去搜索，发现了搜髌骨带，但 AI 还可以告诉你，外骨骼也能帮你减轻下山时膝盖的压力。
这就是我理解的「需求被重新挖掘」。一个膝盖疼的人，在旧逻辑里只会是一次护具搜索；在新逻辑里，他可能第一次听说一个全新的品类，场景成了新的入口，品类的边界反而变得模糊了。
至于「有事问 AI，还要不要打开淘宝」，飘雪承认购物需求确实开始在一些独立的 AI 应用里被提出，这是趋势；但丰富的商品、真实的评价，以及从对比到拆开包裹的完整链路没有变。「这种逛的体验给消费者带来的情绪价值，其实是 AI 无法替代的。反而是 AI 的能力让淘宝变得更加好逛。」
02
钱往哪里流，天猫就往哪里建货架
如果说搜索是「理解需求」的入口，那 3C 就是今年新需求冒得最密的地方。
承渊开口就把今年的处境说得很直白，「26 年过去的九个月，我们既看到了 AI 的红利，消费者的需求异常的旺盛，我们看到了 3C 市场正在面临了涨价的压力。」
一边是上游涨价一路传导到消费者端，一边是新品数据异常强劲。今年以来，天猫 3C 数码有超过 1 万款新品首发，新品销售同比增长超 40%，128 款新品销售额破千万，超百款 AI 新品破百万。iPhone 18 Pro 系列开售三天，天猫成交额比上一代翻倍。大疆 Mavic 4 Pro 的珠光白配色九月在天猫首发，5000 台 5 秒售罄。
在采访中，承渊把 AI 对 3C 的改变归成了三个方向。第一条是成熟品类的升级，从 PC 到 AIPC，从手机到 AI 手机。变化最明显的是消费者的搜索词。承渊说，大家不再单纯搜内存、CPU、显卡，而是搜「我的电脑能跑什么样的模型？跑多少参数的模型？」
这也是今年 QAIPC 计划的出发点。过去两年，AIPC 在消费端最大的吐槽是「买回去 AI 功能用不上」。70 多款 QAIPC 机型从出厂就部署好千问办公，支持定向 OTA 更新，英特尔和 AMD 在芯片侧参与共建，联想、华硕、机械师、雷神、微星等品牌都在阵营里。
但成熟品类的压力也最大。承渊没有回避，如果一款产品只是在去年的基础上升级了 CPU 和内存，价格却涨了很多，「那个产品在今年一定是减量的。我们看到 9 月份的新品已经有这样的问题」。在他看来，今年发第 13 代、明年发第 14 代这种只堆参数的节奏，已经跳过了消费者对价格的锚定。
第二条是智能穿戴。这类设备在有了 AI 之后，数据精准度和场景结合能力都在变强。今年一些年轻人健康相关的新闻引发关注后，天猫上智能戒指、智能手表的健康类搜索「前所未有地提高」，戒指也是在那之后逐步卖爆。娱乐侧也一样，他举例说以前在飞机上戴耳机、戴眼罩，现在可以戴着 XR 眼镜在下飞机前看完一部大片。
第三条是具身智能，包括机器人和可穿戴外骨骼。具身方向过去用 Robot OS 的思路做机器人，靠条件判断，遇到墙后退，拐弯时调整舵机。但 AI 让它们通过大量案例和强化学习去适应物理世界，「完全可以绕开原来纯规则推理的形态」。
这个品类还很早期，天猫为此和宇树等公司一起做品类教育，并在 10 月、 11 月办 AI 黑客松高校挑战赛。平台上搜索 AI 品类的人群比传统 3C 更年轻，「他们更好奇，对新生事物更渴望，也对 AI、对他们未来的工作、生活、学习有一种焦虑或者激情」。
承渊在演讲里特意点名了两个增量人群：女性和学生。女性这边，小米手环 11 的女性用户占比接近 64%；雷鸟 iO AI 眼镜，很多人以为是男性产品，女性用户占比却超过 70%。前面提到的大疆珠光白，也是围绕天猫的女性人群做的共建。学生这边，今年开学季和高考季，电脑新品带动学生购机同比增长超过 3 倍。
「他们不是被参数说服的。」承渊在采访里讲得很形象：「很多女性用户对参数无感，我不关心你是 32G 还是 64G 的内存和显存，我更关心你能跑多少 B 的模型，能不能在我工作当中用。」这意味着导购的语言要从技术术语换成场景，而这正是前面 AI 搜索在做的事。
超百款破百万的 AI 新品里，能看到一些过去不存在的需求正在成型。天猫给的数字是，手淘 AI 趋势品类浏览量超 40 亿，今年有超过 1000 万用户完成了 AI 趋势品类的购买；AI 相关品类词搜索增长超过 10 倍，「模型」和「Agent」的搜索增长 81%。
他还谈到年初「龙虾」刚火的第一个礼拜，很多人还不当回事；到了第二个礼拜，天猫上的 Mac mini 就断货了，接着开始涨价，「苹果到今天供应链在 Mac mini 上依然供不应求」。一个开源 Agent 项目，在两周之内让一台上市多年的小主机卖到断货，这大概是今年「AI 学习需求」最具体的一次显形。
面对这些刚刚冒头的需求，天猫的承接方式也在调整。
导购上，它用 AI overview 把「一个关键词一个 list」变成对话式的推荐，「我们不是按参数来帮你导购，那个不适合我们平台玩，我们是按场景、按需求帮助你定位到消费者。」承渊说道。
人群上，AI 新品首先需要一批 cutting-edge 的技术爱好者用起来，天猫用人群运营帮品牌找到这批人，再把他们的评价反馈到产品迭代里。AI 硬件可能三个月、半年就要迭代一次，千问办公电商版被用来帮商家从好评和差评里找出改进方向。营销上，种草、评测、一元预约、上新盛典和超级发布，替代了过去单纯的大规模投放。
价格上，这些品类出货量还不大、商家成本偏高，天猫围绕 AI 品类保障国补和消费券资金，让那些因为价格犹豫的人愿意在双 11 尝一次鲜。
03
把 Token 摆上货架，大曝光的时代结束了
「过去数码的很多品牌，单纯的大曝光、大的贸易，在今天这个消费者剧烈变化的时代已经行不通了。」承渊说道。
当需求藏在场景和身份变化里，而不是写在关键词里，砸曝光就很难砸中对的人。不管是平台还是商家，接下来都得借助 AI 去理解需求，而不是拿预算去买注意力。
但我觉得还有一层更现实的原因。至少在 3C 这条线上，整体消费增长放缓的同时，钱并没有消失，而是在换方向。它从只堆参数的传统大件里流出来，流向了 AI 技术催生的新产品。
对一个销售平台来说，正确的动作只有一个：去承接这股正在增长的势头。
理解了这一点，天猫今年的几个动作就都说得通了。对已有品类，它用 QAIPC 把 AI 能力预装进硬件；对具身智能这样还很早期的品类，它提前介入做品类教育；而对一个过去根本不算商品的东西，它干脆新开了一个类目。
今年双 11 最出人意料的一项是 AI Token 站。阿里云百炼、千问办公、智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰全部入驻，原本属于开发者后台的算力额度，第一次成了可以直接下单的商品，双 11 甚至可以「囤 Token」。
承渊讲了自己的经历，年初玩「龙虾」的时候，因为要调用 Token、又很贵，他在每个模型平台都注册了一遍，手机号、邮箱、账号密码，续订时还要一个个找回来。「过去这个地方和官网之间始终隔着一层膜。」他希望让买 Token 变得「像充话费、买会员一样」，最终「像水电煤缴费一样简便」。
更有意思的是他对硬件生意的判断。「Token plan 不能脱离端，一定要在一台设备上使用。」本地有显卡，但做大型推理时一样需要云端算力，把 Token 和硬件绑在一起，消费者就能做端云混合部署。
他拿苹果做对比，苹果的服务业务的利润已经和硬件差不多，而今天很多传统硬件品牌利润很薄，又被上游内存涨价挤压。如果消费者买硬件时顺手买了 Token，「可能重新颠覆了原来硬件销售纯赚成本和销售价之间差价的生意模型」。
目前买 Token 的还是以有热情的个人用户为主，但承渊已经在想下一步：未来一家公司或者一个部门的 Token 采购，可能都在天猫上统一完成。
在我看来，无论是卖 Token Plan，还是去承接科技公司还很早期的商品，背后是同一个判断：
人们的钱正在从传统大宗商品，流向高新技术催生的新产品和新服务。
作为一个销售平台，天猫在这个节点上要做的，就是把货架搭到钱流向的地方，不管那里的品类是早期、更早期，还是像 Token 这样刚刚变成商品。
QAIPC 发布现场 ｜图片来源：极客公园
回到家洛那句话：消费者买不到认知以外的商品。
今年双 11，天猫做的其实是两件事。一件是用 AI 把消费者的认知边界往外推，让膝盖疼的人知道髌骨带和外骨骼，让搜演唱会的人看到一条裙子。另一件是把货架本身往外推，让具身智能、AI 眼镜、甚至 Token 这些过去不在货架上的东西，成为可以被买到的商品。
在增长变慢的年份，增量不在更大的曝光里，而在更深的理解里。
至于这套判断成不成立，今年双 11 或许会是是第一次 AI 落地的大样本检验。70 多款 QAIPC 卖得怎么样，第一批在天猫「囤 Token」的人有多少，市场很快会给出答案。
*头图来源：极客公园
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极客一问
今年双 11 你会买 Token 吗？
