©️深响原创 作者｜吕玥

最近，中国政府网公众号发布的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》引起了热烈讨论。大家都已明确这不仅是政策信号，更是一声明确的发令枪——AI已是势不可挡的大趋势。

我发现在电商领域，AI正在系统性地重构行业。海外Shopify、TikTok、亚马逊不断加码AI，重新定义“人找货”与“货找人”的边界；国内，百度拉上罗永浩试水数字人直播，拼多多密集招募AI人才，淘天集团则直接亮出实力底牌——首次公布其电商大模型家族，覆盖电商的每一个环节；还有出现在淘宝APP搜索页的“AI 万能搜”，可深度思考，用户在对话中就能获得一份购物指南报告。这些动作都在表明，AI已从概念真正落地为“体验引擎”和“经营引擎”。

淘宝AI万能搜

不只是大厂秀肌肉，普通人也已经在用AI做大了生意。比如我了解到一位00后厂二代，在1688上靠AI替父亲打理五金工厂生意：用AI优化商品名称、增加关键词，商品搜索量就上来了；用全站推广，花50元预算就获得了2800元销售额；还有客服响应、高潜力客户识别，也全都交给了AI来做。没有庞大团队，他将线上生意从月销5万做到了50万，这背后正是AI这位高效“数字员工”发挥了重要作用。

我愈发相信一个判断：所有生意，都值得用AI重做一遍。这不是盲目追风口，而是当我们清晰看到AI已在政策支持、平台推进与真实案例中跑通，它正在效率、洞察与体验三个维度，为商业带来根本性的变革。

AI的终极答案：

懂人，才是核心

要更快理解AI所带来的变革和机遇，需要跳出具体的技术细节，以更全局的视野看待它。

在我看里，AI在电商领域不仅仅是一种新工具，更像是一个全新的入口——它重新定义了品牌如何理解人、触达人，并真正实现了“懂你的商品”主动来匹配“真实的你”。

回顾电商行业的发展脉络，本质上是一段“人”与“货”之间关系不断被重塑的历史。

电商尚未普及时，消费是计划性的、功能性的，米没了买米，油没了添油。到了货架电商时代，本质上还是“人找货”，我们得自己去搜、去挑、去比。后来的直播电商，用内容与情绪带动“货找人”，靠主播的口才和现场感染力激发购买欲。但面对海量商品，我们依然会迷茫。很多时候，不是你不够懂货，而是你不知道哪款真正适合自己，甚至商品越多，就越是不清楚自己到底需要什么。

而在如今有AI的时代，人与货实现了“双向奔赴”。这在The Ordinary与天猫超级开业盛典IP的合作中得到了生动体现。

天猫超级开业盛典这一IP，主要是为进入中国市场的新品牌提供全方位赋能，覆盖开业前的货品策略布局与优化、活动声量预热以及品牌人群的长效沉淀，以及为后期长线经营加速。今年，天猫超级开业盛典与The Ordinary合作，不仅以还原品牌在多伦多实验室的场景为其在上海举办线下发布会，同时还为品牌在线上推出了首家搭载AI技术的旗舰店。

我最近就体验了The Ordinary天猫旗舰店内的“店铺AI导购助手”，点击店铺首页出现的“导购”进入对话界面，就能直观看到提示语和描述肤质及诉求的引导。

事实上作为一个护肤小白，我并不清楚自己的肤质类型，每次面对成分复杂的护肤品也总有点选择恐惧——怕买错、怕过敏，更怕花冤枉钱。所以我先提出疑惑点：“我不确定我的肤质，有时T区出油，但有时鼻翼也会干燥起皮”，AI完全没有传统客服的“亲，在的呢”这类套路话，而是向我科普这属于混合性肤质，需要分区控油和补水兼顾。

紧接我便询问“如何选控油保湿精华”的问题后，AI回复速度也非常快，直接推荐了具体产品，清晰列出核心成分如烟酰胺和锌的作用机制，并明确指出适合油性皮肤的肤质，建议早晚使用。

这还只是开始。我进一步追问：“烟酰胺能不能长期用？”它并没有机械回复“可以”或“不可以”，而是像一位成分党好友那样耐心解释：烟酰胺性质稳定、耐受性好，是经典护肤成分，但建议首次使用先做耳后测试，并详细告诉我如何建立耐受。

更让人觉得靠谱的是，在问出“这款能改善毛孔粗大吗？”后，它非常诚实地告诉我：主打功效是补水，改善毛孔建议搭配另一款精华——也就是说，它没有为了成交而推销，反而基于我的真实需求，给出了更专业的组合方案。

The Ordinary店铺AI导购助手

整个对话中，我完全改变了对过去那种“机器人”客服的认知。AI导购不像一个话术库拼凑出来的推销员，而是一位随时在线、耐心专业的“护肤知己”，融合了专家、博主和好友三种角色的特质：能讲清楚成分配方，能结合场景给建议，能量身定制解决方案。

对消费者来说，这种体验会极大缓解选择焦虑。你不再需要把自己逼成一个“成分专家”，也不用担心买错不适合。AI能够帮你理清自己都没意识到的问题，甚至是根据你的所有需求，做好产品的搭配组合以更全面应对肌肤问题。

而对品牌来说，这样的AI应用远不止于卖货、提升转化率那么简单。它实际上是在重新构建品牌与消费者之间的信任关系。当AI能够如此细腻地理解并响应一个人的真实需求时，传统依赖“大单品打天下”的逻辑正在被动摇——那些曾经被埋没的细分产品、小众需求，都可能被AI精准挖掘并匹配到真正需要它的人。

回归本质，AI营销并不是什么科技噱头，相反它让营销重新回归“人”——回归到人的体验、人的信任、人的真实所需。

正如The Ordinary品牌联合创始人Nicola所说，他们不仅是在做功效护肤，更希望成为知识的传播者和信任的建立者。而AI，正是实现这一愿景的最佳路径。Visa全球品牌体验副总裁也表达过类似观点：“AI的强项在于理解用户，回应用户”。AI 的最佳用武之地，是在用户行为发生之后捕捉意图、响应情绪、生成反馈式体验。

The Ordinary「研度公式」品牌联合创始人Nicola Kilner（右一）与资深科学传播专家Joseph Basham（左一）

技术会不断迭代，平台会持续演变，但营销的本质从未改变：即更高效、更温暖地触达人心，进而影响决策。今天，我们已渐渐习惯“遇事不决问AI”，哪个品牌能真正听懂我的话、理解我的焦虑、尊重我的选择，哪个品牌就能赢得这场AI营销的赛跑。

从“降本增效”到

“重塑增长”的三重进阶

除了面向消费者的体验升级，AI其实也已在品牌商家内部经营中扮演着越来越核心的角色。

如果你还以为AI只是用来做几张海报、写几句文案，那真是已经远远落后了。现在AI已远不止于工具替代，它正沿着“效率-创新-智能”的路径，深度重构电商生意的运营模式和增长逻辑，完成了从“降本增效”到“重塑增长”的三重价值进阶。

首先目前市面上比较成熟的应用，是AI作为智能工具，实现了自动化流程与重复人力的替代，把那些传统中需要反复调整、高成本试错的环节提前至数字化环境中完成，从而实现了降本增效。

我印象特别深的是一个案例是天猫新品创新中心TMIC与某国际运动品牌的合作，通过数字化与AI技术的深度整合，大幅提升了新品从设计到孵化落地的生产效率。

左为商家原图，右为AI生成图像

基于品牌已有的商品素材图像，TMIC的AI服装设计可以实现在最大化保留原有场景和模特真实度的基础上，通过AI智能替换并生成新的款式效果，既能高效展示新品，也保持了品牌视觉调性的一致性。这样不仅省去了大量拍摄成本和时间，品牌还可以将素材直接用于上市前的新品测款，大幅提升新品孵化成功的机率。AI并不是简单粗暴地批量制图，抹杀品牌个性，而是在让创意以更高效、更精准的方式落地。

左为商家原图，右为AI生成图像

我感受到，AI并不是简单粗暴地批量制图，抹杀品牌个性，而是在让创意以更高效、更精准的方式落地。

第二重价值进阶，则更具颠覆性——AI已覆盖至产品创新环节，为品牌“从0到1”的过程注入数据洞察与市场预见性，提升爆品确定性。

过去，品牌做新品完全依赖于创始人的行业经验、第三方市场调研和高灵活性的组织，但仍是闭着眼睛赌爆款的状态，谁都无法确定最终的市场反馈如何。但现在，AI既可以融汇行业知识，即拥有所谓的“Know-How”；又能实时去洞察市场、消费者以及行业变化。两相结合，AI就可以直接参与甚至主导新品概念与款式的生成。

亚朵星球就是一个典型案例，在对枕头与被子两个传统品类的创新时，品牌通过与TMIC合作，以AI洞察以往被忽略的用户需求。包括枕头是睡眠改善的“头部资源”，有很多人反复购买却找不到真正合适的产品；人每晚平均翻身20次，传统枕头却只考虑了静态躺卧的舒适。

基于此，亚朵星球推出了搭载三层切割海绵与“0延迟”动态跟踪护颈系统的深睡枕，该系列累计销量突破600万件，甚至推动“记忆棉枕”在淘天成为独立类目。针对于被子，亚朵星球则是发现了“闷湿感”这一痛点，自研CoolingLoop透气系统，整被透气、可机洗、免被套，真正从用户体验出发做创新。不难看出，AI是让创新真正回归于人、回归于真实场景。

天猫TMIC在之前阿那亚和米兰的两场时装大秀中也展示了AI赋能产品创新的能力——在阿那亚，波司登、蕉内等品牌亮相的“中国神话重述”大秀中，所有秀款均由TMIC自研AI模型训练生成，整个生产周期仅需3-4周，远短于传统时装。与此同时，在米兰时装周上，猫人、TATA等品牌也凭借TMIC生成的AI中式美学秀款，在海外引发广泛关注。

TMIC 用AI定制秀款

不只是参与设计，品牌如今还可以基于AI生成的商品页面进行虚拟新品测试，提前预测爆款概率。这意味着在产品真正投产前，品牌就已经能通过用户行为数据，去判断哪款更有潜力成为爆品。而一旦新品上市，AI还可以快速分析流量、营销及人群数据，为高效冷启动提供精准策略，真正实现“即爆即推”，让好产品不被埋没。

此外更令人惊喜的还有第三重价值进阶——Agent的出现，正让AI从单点赋能真正迈向全域自主决策。

比如天猫TMIC即将为服饰行业推出的“AI新品智能孵化助手”，就已经能够自主完成一整条复杂任务链，从捕捉趋势、提炼卖点、定位价格带，到分析竞争格局和用户真实需求，再到自动生成款式设计参考图，甚至基于预设的商业与审美目标筛选方案、迭代新款，最终还能实现GMV预测与盘货策略的智能制定。这已经不再是简单的辅助，而是真正意义上将“AI驱动经营”落地。

如今“所有生意都值得用AI重做一遍”已经不再只是一句口号，而成为一场正在发生的商业实践。

我们能清晰地看到：AI不只是锦上添花的工具，而是彻底重构生意模式的新起点。它既重塑了消费者的购物决策路径，也重构了品牌的增长范式——从“经验驱动”，转向AI驱动的敏捷创新。

真正走在未来的品牌，早已不再追问“是否要用AI”，而是思考如何真正以AI为内核，将生意彻底重做一遍——从产品诞生之初，到最终抵达用户的每一环。

这场重构，不属于未来，它正在发生。