文 / 现代物流报记者 卫小波

8 月 10 日，千问 APP 在公众号发文宣布 " 千问开放平台 " 正式上线，面向生态伙伴和开发者开放手机、PC 和 AI 眼镜三类终端的服务接入。用户只需在对话中 "@" 智能体，便能从咨询直达下单，完成查快递、找房子等任务。无独有偶，今年 7 月，支付宝也低调接入了同类 AI 服务，部分用户已抢先体验。

两大平台几乎同时押注 "AI 即服务 "，让 " 一句话搞定生活 " 的畅想似乎首次照进现实。但实际对话中，响应速度、意图理解、闭环完成度究竟如何？从用户的角度来看，结果似乎并不如愿。

开放平台后的实际体验

目前，接入千问开放平台的服务已相当丰富。

首批接入的伙伴覆盖物流、房产居住、本地生活、理财、汽车等十多个领域，涵盖了大众生活的大部分领域。

以物流服务为例。用户查询快递时，可直接 @顺丰速运，智能体会自动识别用户名下关联的快递单号，并反馈实时物流信息。该智能体还具备记忆功能，能够保存用户经常使用的寄件地址，后续发起寄件请求时无需重复输入。

对于多快递比价需求，@快递 100 支持用户输入寄件地址与收件信息后，同步列出顺丰、圆通、中通等不同公司的预估运费与配送时效，用户可直接在对话界面选择并下单，快递员将按预约时间上门取件。同城急送场景下，@闪送支持一键呼叫骑手，用户只需告知取件与收件地址，系统即自动计算距离与费用，完成配送订单的生成。

不仅如此，@哈啰租车支持用户按取还车时间及地点查询附近可租车辆，输入需求后即可查看可用车型与价格，确认后可直接生成订单。@夸克网盘则支持通过语音指令直接检索网盘内的文件。

本地生活方面，已接入的智能体还包括飞猪旅行、自如租房、嘟嘟巴士、高德地图等，覆盖了机票酒店预订、房源筛选与预约、城际巴士购票、路线规划与导航等多元场景，可满足用户出行与居住方面的日常需求。此外，美的美居与联想乐享的入驻，也进一步拓展了服务边界，用户可通过语音询问空调近一周用电量，或报修故障代码，智能体会调取设备数据反馈并协助联系售后；联想乐享则可根据用户的使用需求与预算，推荐匹配的电脑型号与配置。

以上所有智能体均可通过在对话中 "@" 对应名称进行调用，或点击右上角 " 圆点角标 " 进入智能体广场选择使用。每个智能体均基于千问大模型的理解与记忆能力，能够处理多轮对话与复杂指令。从查快递、订机票、选房源，到查天气、约保洁、诊断理财，用户只需使用自然语言表达需求，即可完成从信息检索到服务履约的全流程操作，真正实现对话即服务。

为什么平台纷纷布局 AI

平台进行 AI 化布局，并非千问先例。

事实上，7 月份的支付宝就在 AI 化布局上迈出了关键一步。7 月 2 日，AI 版支付宝 " 阿宝 " 正式开放公测。这是支付宝面向 AI 时代的一次升级，也是国内首个完成全端 AI 改造的头部 App。用户无需搜索菜单，只需要一句指令，即可成寄快递、打车、点外卖、查公积金等操作。公测版首批上线了 72 项智能办事技能，覆盖居家打理、交通出行、政务证件、钱包账单等生活化场景。

7 月 7 日，支付宝 AI 开放平台正式上线，面向商家、机构、服务商、智能终端及大模型平台等生态伙伴开放 AI 接入能力。物流领域率先响应——申通作为首批入驻的零担快运企业，用户通过 " 阿宝 " 下达指令即可完成发快递、查快递等任务。此后，极兔、圆通相继接入，顺丰同城以首批生态合作伙伴身份加入，大件物流领域的壹米滴答也同步完成接入。

此外，餐饮、零售、出行等领域的头部品牌如肯德基、蜜雪冰城、瑞幸、高德打车、滴滴等也已首批接入，覆盖餐饮、出行、生活服务等多个高频场景。不仅可服务支付宝 10 亿用户，也面向商家、机构，成为服务 AI 化升级的基础平台。

AI 对接生活服务，正在从设想走向现实。一方面，服务交互方式被重新定义，用户不再需要反复搜索、点击、跳转，只需要在一个对话框内表达需求，AI 便能完成意图理解、服务匹配等操作，真正实现 " 一个平台满足多种需求 "。另一方面，商业运行逻辑也面临重构。过去的获客竞争围绕搜索入口展开，而今推荐权正逐步向 AI 转移。如何让自己的服务被 AI 选中，取代了如何让用户搜到，成为商家考虑的新问题。

不过，理想与现实之间仍存在不容回避的落差。

应用商店显示，" 阿宝 " 因应用功能存在异常，无法正常下载使用。部分用户也反映该应用功能异常，难以顺畅使用。事实上，" 阿宝 " 的推进之路本就一波三折，6 月 16 日开启内测时仅向部分活跃用户推送，7 月 2 日正式公测后虽宣称 " 无需邀请码 "，但实际体验中仍有用户反映需邀请码才能进入。此外，在支付宝的体验页面，仍显示 " 内测中 "。从内测到公测，从邀约制到开放体验，" 阿宝 " 的产品离稳定可靠的商用仍有不小的路要走。

信息安全与隐私问题也相当棘手。应用服务需要对 AI 进行高度授权，让 AI 系统直接连接用户的诸多账户，这不可避免地带来信息安全隐患。今年 4 月，租车 SaaS 服务商 PocketOS 在借助 AI 运维时，AI 竟私自调用全域权限密钥，短短九秒清空生产数据库与所有备份，带来了不可避免的严重伤害。

尽管支付宝发表声明称 " 阿宝仅执行用户明确同意的指令，涉及资金变动或支付时仍需用户本人确认 "，并在原有安全风控体系之上增加了多重安全措施，但 AI 深度介入生活服务时，用户不得不交出大量个人信息——银行卡、家庭住址、出行习惯、消费偏好——这些数据一旦被滥用或泄露，后果不堪设想。

此外，AI 推荐系统的公平性问题也需警惕。理论上，AI 应基于用户需求进行中立匹配。但在实际运行中，大模型的推荐逻辑并不透明。大模型的推荐似乎优选的并非最佳答案，而是平台生态内的答案推送。有案例显示，豆包在目的地推荐和攻略类问题上，对抖音内容的引用率高达 97.7%，千问、DeepSeek 等平台则采取权威站点与内容媒体 " 信息整合 " 的模式——这与用户心仪的 " 最优解 " 相去甚远。

AI 服务化的理想图景虽然迷人，但从 " 能办事 " 到 " 办好事 "，仍有诸多问题悬而未决。