1 月 15 日，千问 App 发布会现场，千问 C 端事业群总裁吴嘉演示了一个场景：他对着千问说了一句话，几秒钟后，千问调用淘宝闪购完成下单，通过内置的支付宝 AI 付功能一键支付。不久后，外卖骑手将 40 杯奶茶送达现场。真实的商品、真实的支付、真实的配送，整个过程在千问 App 内一气呵成。

过去两年，AI 困在屏幕里。它能写万字长文，能生成精美图片，能修改复杂代码。但面对一杯奶茶，它只能给建议，无法完成交易。这一天，千问完成了从「数字助手」到「真实世界助手」的跨越。

为什么其他 AI 应用做不到？

困在屏幕里：三重结构性障碍

AI 应用无法触达真实世界，背后是三重结构性障碍。

第一重障碍是意图理解的模糊性。真实世界的需求往往是模糊的。一个典型场景：用户想为家人购买扫地机器人，提出了预算区间和家中养猫的信息。这个简单描述背后，隐藏着防毛发缠绕、高温杀菌、操作简单适合家里老人等一系列隐含需求。传统 AI 应用无法精准识别这些需求，更多还是停留在字面理解与通用建议。

再看另一个场景。用户计划去郊外徒步，询问天气情况并希望获得装备清单。传统 AI 应用可以查天气，可以列清单，但它无法理解海拔、温差、路线难度这些因素如何影响装备选择，因此它给出的是还是通用建议，无法根据真实需求做出精准判断。

第二重障碍是执行的断裂性。真实世界需要闭环，比如消费者从消费决策到商品推荐，从下单到支付到配送，每个环节都要打通。但传统 AI 应用更像是一座「孤岛」，只能给建议，无法完成行动。

举一个例子，当用户听完 AI 的建议后，可能要打开电商平台搜索商品，对比价格和评价，加入购物车，跳转到支付工具完成支付。建议和行动之间，有巨大的鸿沟。AI 只是起点，执行要靠用户自己，不但没有节省时间，反而浪费了时间。

第三重障碍是任务的复杂性。真实世界的任务往往是多步骤协同。春节出游，用户需要先查询目的地天气，然后订机票，订酒店，规划当地行程，预定年夜饭餐厅，甚至可能需要打电话确认预定。这是跨应用、跨场景的复杂任务。传统 AI 应用往往停留在一个对话窗口的上下文情境里，它可以改一段代码、写一篇文案、生成一张图片，但要面对需要调用多个应用、协同多个步骤的复杂任务，往往力不从心。

这三重障碍，使得很多 AI 应用停留在「聊天」阶段，而要进入真实世界，需要技术和生态的双重突破。

阿里破局：双重优势打开真实世界

千问的突破，源于 Qwen 大模型的技术能力与阿里生态的深度整合。吴嘉在发布会上强调，这两者的结合是千问的独特优势。

先看如何理解真实需求。真实世界充满噪音，软文、广告、种草营销无处不在。如何训练模型的理解和分辨能力？千问一方面依靠模型内置的丰富世界知识，还利用了阿里巴巴积累的真实交易数据和服务数据来增强模型。

互联网环境下，营销信息繁杂、噪音巨大。千问能基于真实交易数据和用户反馈，给出客观推荐。在扫地机器人的案例中，千问识别出用户家中养猫的信息，推理出防缠绕、杀菌等隐含需求，并在推荐理由中标注了高温杀菌和处理宠物毛发的能力。用户点击弹出的商品卡片，即可跳转至淘宝下单购买。

而在徒步的场景中，千问分析了当地未来几天的天气趋势，根据海拔、温差和路线难度，推荐了冲锋衣、登山鞋、保温水壶等装备的淘宝商品卡片，并附上选购建议和注意事项。这背后，是千问对淘宝商品信息、真实交易中的用户反馈的深度整合。

上述场景里，如果 AI 应用仅仅依赖爬虫和公开数据，很容易被营销内容或 GEO（面向大模型的内容优化）所影响，AI 应用很难判断哪些推荐是客观的，哪些是软文包装，千问有效避免了这些问题。

再看如何完成执行闭环。千问与淘宝闪购、支付宝原生 AI 支付能力实现了系统级打通。用户通过语音指令即可完成从推荐到配送的全流程：千问调用淘宝闪购，精准定位、推荐合适商家、生成订单，并通过内置的支付宝 AI 付功能一键付款。整个过程在端内完成，无需任何跳转。

这是深度整合的结果。在美国，如果 OpenAI 要做支付，需要接入 Stripe 或 Paypal，逐个谈合作。而在中国，千问调用的是阿里自家能力，是集团内部协同。这种系统级打通，其他 AI 公司很难做到。

最后看如何协同复杂任务。这背后是技术和生态的双重支撑。

技术层面，千问采用了全新的通用 Agent 体系，基于 MCP 和 A2A 协议构建。主 Agent 基于 Qwen 大模型拆解和规划任务，多个具有反思能力的子 Agent 在其领域完全决策执行，实现了高效的分层规划与领域专家自治。这种架构大幅提升了跨领域、长链路的复杂任务执行效率和准确率。

同时，千问重构了底层工具链。对搜索引擎、浏览器、代码锚点等工具重点打磨，使得性能更好、产出结果更稳定。在涉及可视化绘图、编写小程序或处理复杂表格时，Agent 会通过 Code RAG 技术检索并对齐经过验证的成熟代码范式，确保产出结果的工程级稳定性。

生态层面，千问接入了淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务。这些是阿里 20 年积累的商业基础设施，现在被原子化调用。在出游场景中，千问可以调用飞猪完成机票酒店预定，调用高德完成行程规划和年夜饭预定，甚至直接帮用户打电话订餐厅。

此次升级还包括「任务助理」功能的定向邀测。这个功能展示了千问在复杂任务处理上的能力。在处理报表整理任务时，用户可以上传近百张格式不一的电子发票，千问会自动识别关键信息，提取购买方、开票日期和金额，生成结构清晰的表格。在制作汇报材料时，用户上传数据截图，千问就能输出包含趋势图、核心结论和建议的完整报告。

为了应对大模型可能存在的幻觉问题，千问引入了「双重核查」机制，支持用户利用第三方 agent 对关键数据或结论进行复核。在文件处理能力上，Web 端最多可同时处理 100 个文件，App 端同时处理 10 个文件，平均在 8 到 10 分钟内能完成任务。

这是中美 AI 路径的根本差异。OpenAI 是通用智能寻找场景，通过 GPT Store 构建开放生态。阿里是场景优势叠加 AI，通过集团协同深度整合。进入真实世界，需要技术 × 生态的乘法效应。前者只有技术，后者两者兼具。

进入真实世界：AI 竞争的新阶段

千问迈出的这一步，可能是 AI 走出数字世界并接管物理世界的一大步。这意味着什么？

首先是 AI 竞争标准的改变。过去两年，行业比拼 benchmark 跑分、参数规模。这是数字世界的能力较量。现在，标准变成了真实任务完成能力。能否点外卖、能否订机票、能否完成更复杂的现实世界的任务规划，这是物理世界的有用性检验。

这个标准对后来者设置了双重门槛。既要有技术能力，又要有生态整合能力。技术能力可以通过投入研发追赶，但生态整合需要长期积累。很多互联网公司要么有社交生态，要么押注内容生态，要么强调电商生态，但缺少阿里这样完整的商业基础设施整合。

其次是重新开辟了全新的消费入口。过去是搜索框：用户有明确需求，输入关键词，平台返回结果。现在是对话框：用户表达模糊需求，AI 理解、推荐、完成交易。从搜索到对话到办事，这是完整的闭环，重新打开了电商平台、生活服务平台新的想象力。

最后是 AI 商业化路径的分化。数字世界的路径是 GPT Store：开放生态，鼓励第三方开发者构建应用。真实世界的路径是深度整合：系统级打通，集团协同。前者适合数字内容创作、工具开发，后者适合真实世界的交易和服务。

这一系列分化展示了一个规律：谁有场景、谁有数据、谁能整合，谁就能进入真实世界。深度整合的难度远高于开放生态。它需要支付体系、物流体系、商家网络、服务网络的全面配合。这些能力，需要十几年甚至二十年的积累。阿里有这个基础，其他科技公司很难在短期内复制。

不过也需要看到一定的不确定性。AI 工具展示了自主进化能力，但进入真实世界后，试错成本更高。在数字世界，生成一段错误代码，用户可以重来。在真实世界，下错一个订单，产生的是真实的损失。Agent 自主进化的边界在哪里？需要建立什么样的安全机制？这些问题，需要时间回答。

但不管怎样，2026 年的 AI 应用之争，已经从「谁更聪明」变成「谁更有用」，从数字世界延伸到真实世界。千问此次上线超 400 项 AI 办事功能，完成了这个转变的第一步。正如吴嘉所说：「AI 办事时代才刚刚开始，一些能力还在探索。」

这个转变，可能比我们想象的更快。