软硬兼施：AI重塑电商生态，天猫与京东的战略分化与未来竞逐

TL;DR：

在AI浪潮席卷下，天猫与京东在电商领域的AI战略呈现“软硬分明”：天猫深耕前端智能体验和商家赋能，以大模型优化“人找货”与“货找人”的效率；京东则以具身智能和“物流超脑”强化供应链基石，聚焦后端履约的极致效率。这种战略分化不仅揭示了两大巨头深厚的商业基因差异，更预示着电商竞争将从价格战转向技术底蕴与产业生态的全面较量。

“双11”的战鼓声中，一个不容忽视的深层叙事正在浮现：AI技术已从幕后走向台前，成为重塑电商格局的核心驱动力。今年的“双11”被天猫高调定义为“首个AI全面落地的购物节”¹，京东亦强调这是其“AI、大模型、机器人等技术融入程度最深的一届”²。然而，在这场AI革命中，两大电商巨头——天猫与京东——却不约而同地选择了截然不同的技术路径与战略侧重：天猫AI“向软”，致力于优化前端用户体验与商家经营效率；京东AI“向硬”，则聚焦于加固其引以为傲的供应链与物流体系。这种“软”与“硬”的分野，并非偶然的技术选择，而是由其商业基因、长期技术积淀与面向未来的战略重心共同决定的，它深刻影响着电商乃至整个零售产业的未来走向。

天猫的“软”AI：智能体验与商业赋能

天猫（阿里巴巴）的AI战略核心在于以软件算法和大模型优化前端的搜索推荐与用户体验，致力于让“人找货”更智能、“货找人”更精准。其AI能力主要体现在三大维度：

1. 提升流量匹配效率：天猫引入了“生成式检索”技术，旨在解决传统关键词搜索难以理解用户模糊需求的痛点，使用户可以通过更自然、更复杂的语义表达找到所需商品。在推荐端，大模型通过深入分析用户长期偏好，实现了“破圈推荐”，据统计，这带动了推荐信息流点击率提升10%。³ 广告投放也通过AI优化流量匹配与出价策略，为商家带来了12%的广告ROI提升。³ 这体现了AI在消费者与商品之间构建更高效、更智能连接的巨大潜力。

2. 为商家提供AI经营团队：为了赋能平台商家，天猫推出了包括AI美工、AI客服、AIGC平台“万相营造”等一系列智能工具。其中，“万相营造”能够为商家高效生成营销素材，“AI小万”升级的“生意参谋”则提供多维度数据分析，帮助商家实现降本增效，将运营成本转化为智能投资。³ 这种将AI普惠化、工具化的策略，旨在降低商家运营门槛，提升全链路经营效率。

3. 为消费者打造六款AI导购产品：淘宝天猫在“双11”期间推出了六款AI导购产品，包括“AI万能搜”、“AI帮我挑”、“拍立淘”升级版（多模态AI搜索）、基于全网口碑的“品类清单”、虚拟“AI试衣”及个性化“AI清单”等。³⁴ 这些应用旨在通过对话式交互、多模态识别与个性化推荐，将购物体验从被动浏览升级为主动探索与智能决策，显著提升用户购买效率。据披露，今年“双11”首日，淘天大模型调用量高达150亿次，平台算力提升40倍，直接带动用户购买效率提升25%¹。此外，AI“智惠引擎”发放的消费券，转化率也较以往提升15%¹，展现了AI在精准营销上的强大能力。

从技术层面看，阿里巴巴坚定地走“全栈AI”长期路线，从算力层、云、模型层到应用层进行纵向洞穿与横向覆盖，构建了星罗棋布的AI生态。其阿里云在中国AI云市场占据领先地位，通义系列大模型也已开源300余款，全球下载量超4亿次³，为上层应用提供了坚实的技术底座。天猫的“软”AI战略，本质上是阿里“All in AI”战略在电商业务上的集中体现，即通过软件服务和算法创新，全面优化“人”与“货”的智能配对，巩固其“商家服务商”的平台属性。

京东的“硬”AI：效率基石与具身智能

与天猫的平台模式不同，京东以“自营+供应链优化”为核心，将自身定位为“零售服务商”。因此，京东的AI策略更倾向于以智能机器人和决策模型加固其后端的供应链与物流体系，力求让商品流通更高效、更可靠。其在AI上的应用始终围绕“优化供应链效率”这一核心。

1. 具身智能驱动的物流体系：京东“双11”最大的亮点在于首次大规模投入的“超脑+狼族”智能设备集群，标志着其智能供应链建设进入新阶段。³ “物流超脑2.0”系统将AI调度、路径规划等能力拓展至多模态协同与具身智能，扮演着指挥大脑的角色。而“狼族”智能设备集群，包括无人车、自动化分拣臂、AMR（自主移动机器人）等各类智能硬件，如同敏锐协作的“狼群”，在“超脑”的指挥下协同作战，7x24小时攻克订单高峰期的分拣、搬运和配送难题。³ 这使得物流系统从“高效”走向“更智能”，进一步巩固了其基因级的供应链优势。

2. AI赋能全链路零售服务：除了核心的物流系统，京东也将AI能力开放给生态伙伴，包括京小智（智能客服）、京点点（广告优化）、Joyinside大模型及数字人直播系统等，覆盖从客服沟通到内容生产的全链路。³¹ 这些工具旨在帮助商家提升经营效率，例如通过AI预测性物流提前布局仓储备货，让商品离消费者更近；借助AI客服机器人缩短咨询响应时间，提升服务体验；用AI个性化推荐帮商家精准触达目标客群。

从技术层面看，京东的AI布局，从底层基础设施的京东云智算，到上层大模型、AI平台工具，再到C端、B端的多个解决方案，都紧密围绕自身供应链和电商服务。这种聚焦于“硬基建赋能零售”的路径，不仅能降低自身运营成本（其仓储物流成本仅占营收10%³，与亚马逊等全球顶尖企业比肩），更能为上下游合作伙伴提供更优质的供应链服务，从而构建起深厚的竞争壁垒。京东还宣布未来三年将持续加大投入，推动构建万亿规模的人工智能生态³，凸显了其对AI硬核能力的高度重视。

战略分化背后的深层逻辑与未来图景

天猫与京东AI战略的“软硬分明”，并非偶然，而是深植于它们截然不同的商业模式和战略愿景：

• 商业模式的基因决定：天猫作为开放平台，其核心价值在于连接“人”与“货”，因此“软”AI通过优化信息流、提升匹配效率，最大化平台价值。而京东以自营为主，利润主要来自商品差价和供应链效率，故“硬”AI直接作用于其核心履约能力，提升运营效率和用户体验。这种差异犹如DNA，决定了两者AI应用的方向。
• 技术积累与核心竞争力：阿里巴巴在云计算、大数据和通用大模型方面拥有深厚积累，这为其“软”AI战略提供了强大的技术支撑。而京东长期在仓储物流基础设施上投入巨大，使得其在具身智能、自动化设备集群方面拥有先发优势。
• 长远战略布局：阿里的AI战略更具前瞻性和进攻性，旨在通过全栈AI能力开辟新市场和业务增长点。京东则更聚焦于对现有业务的优化和市场份额的争夺，通过巩固核心优势，构建强大的用户粘性和生态闭环。

从未来3-5年的发展路径来看，这种“软硬分明”的战略可能会迎来阶段性的融合与交叉：

一方面，天猫的“软”AI可能会逐步“硬化”其服务边界。随着即时零售等“近场”消费模式的兴起¹，以及消费者对“小时达”履约效率的更高期待⁵，天猫这类平台将不得不加强与线下实体店、前置仓甚至菜鸟物流等“硬”基础设施的深度协同，将线上流量更有效地转化为线下可兑现的消费。其AI能力也将从纯粹的信息匹配，延伸到对物理世界资源（如配送路线、库存分布）的智能调度与优化。

另一方面，京东的“硬”AI也将通过前端智能化提升用户粘性。虽然以效率为本，但京东也在积极部署面向消费者和商家的AI工具（如智能客服、内容生成）。未来，京东可能会将其供应链的“硬”实力与前端的“软”交互更紧密地结合，例如通过AI预测消费者潜在需求，在商品抵达消费者之前即完成前置仓备货，提供极致的“所见即所得”体验。具身智能的进一步发展，将使零售服务更“主动”和“无缝”。

这种融合并非你死我活的竞争，而是各自向对方优势领域渗透，寻求更全面的生态能力。AI的普及化将提升整个电商行业的效率底线，但也将使得差异化变得更难⁵。最终的胜负手，将回归到产品力、服务质量与用户信任等“软实力”上。例如，AI在内容生成和广告优化上带来的便捷性，可能导致同质化竞争加剧，真正能突围的将是那些能提供独特商品、卓越服务和建立深厚品牌信任的商家。平台层面，谁能更好地把AI技术创新与商业本质融合，为消费者和商家创造可持续的价值，谁就能在长期竞争中占据优势。

AI电商的社会维度与伦理考量

AI在电商领域的深度应用，正深刻改变着我们的社会结构、工作方式和消费模式。

• 工作模式的重塑：对于商家而言，AI美工、AI客服、AI营销工具的普及，极大地提高了运营效率，降低了人力成本，但同时也对从业人员提出了新的技能要求。他们需要从重复性劳动中解放出来，转向更具策略性、创造性的工作。在物流领域，具身智能和自动化设备的广泛应用，在提升效率的同时，也引发了对一线物流人员就业结构变化的关注。如何在技术进步的同时，确保劳动力市场的平稳过渡和技能升级，是社会必须面对的挑战。

• 消费体验的变革：个性化推荐、AI导购、虚拟试衣等“软”AI应用，正在将消费体验推向极致的“定制化”。消费者习惯于“一页式答案”和“精准筛选”⁵，对复杂信息和等待时间的容忍度降低。这既带来了便利，也可能导致**“信息茧房”效应**，限制消费者接触多样化商品和品牌的机会。同时，AI决策的透明度，以及消费者数据隐私的保护，将成为重要的伦理议题。

• 数据伦理与治理：大模型需要海量数据进行训练和优化，这涉及到用户数据的使用、隐私保护和算法偏见问题。如何确保AI系统在提供个性化服务的同时，尊重用户隐私，避免歧视性推荐，并建立可解释的AI机制，是平台方和监管机构必须共同面对的AI伦理与治理挑战。例如，淘天推出的AI应用在短期内拒绝商业化，并积极构建数据回流与心智看板以帮助品牌掌握用户心智，这反映了平台在数据价值与商业化之间寻找平衡的尝试⁵。

电商AI的竞争，已不再是单纯的价格战，而是技术底蕴与商业洞察的全面较量。它不仅仅是商业效率的提升，更是对“人货场”关系的深层重塑，以及对人类文明进程中科技角色的又一次深刻探讨。未来的电商，将是一个由AI深度赋能的智能生态系统，它将在效率、体验、成本和社会责任之间寻找精妙的平衡点。

引用

• 电商AI
• 阿里AI
• 京东智能物流
• 具身智能
• 大模型应用
• 电商战略