从“人拉肩扛”到“多智体协同”
撰文/ 邹 珊
编辑/ 李 季
排版/ Annalee
2026年的春天，电商行业正经历一场静水深流的变革。
在芜湖，一个仅6人的制鞋团队，凭借AI实现年销售额1.5亿元；在东莞，一位90后经营的饰品工厂，借助AI在15天内登顶品类榜首。这些看似神话的故事，其背后的逻辑正被一个名为“阿里悟空”的平台系统化、常态化。
长期以来，电商商家深陷流量见顶、人力高企、效率瓶颈的困境，在存量竞争中步履维艰。当传统电商的流量杠杆效应日渐失灵，获客成本的高企让无数中小商家在生死线上挣扎。如此背景之下，“悟空”来了。它不再是过去那种需要商家频繁切换页面的SaaS工具，而是一个能像人类员工一样，7×24小时替你盯着店铺、优化素材、分析数据的AI Agent（智能体）军团。对于商家而言，这不仅是效率的提升，更是经营哲学的彻底重构——从“人拉肩扛”到“多智体协同”。
这是一个极具象征意义的十字路口，当国内最大电商平台将底层能力全面 AI 化、把 Agent 开放给每一家店铺，摆在商家面前的选择早已不是 “要不要用 AI”，而是如何尽快上车，避免被时代抛下。
从增效工具，到基础设施凌晨两点，深圳华强北的写字楼里，做了八年电商的老李还在对着电脑屏幕发呆。店铺流量曲线像一条缓缓下滑的抛物线，竞品的同款商品却靠着刚更新的短视频冲上了首页。他揉了揉眼睛，在微信群里催促设计：“那张主图明天能改出来吗？”
这一幕，几乎是中国千万电商从业者的共同缩影。流量红利见顶、平台规则更迭、内容形式内卷……在这个“三个月一小变、半年一大变”的行业里，焦虑几乎是常态。
而过去一年，这份焦虑多了一个新的源头：AI的飞速发展。
从ChatGPT一夜之间让全世界意识到大模型的颠覆性，到Sora用一段60秒视频冲击内容行业，再到Claude、Llama等开源模型以周为单位迭代，人工智能的发展速度，已经快到了让普通人“追不动”的程度。电商圈里，各种“AI一天干完设计一周的活”、“某店铺靠AI省掉半个团队”的传说层出不穷，伴随而来的，是一个越来越尖锐的问题：“不用AI，我是不是就要被淘汰了？”
这个问题不是危言耸听。2024年到2025年，AI在电商领域的落地已经完成了从“概念验证”到“实战应用”的惊险一跃。以阿里巴巴为代表的头部平台，正在以前所未有的力度将AI能力嵌入商业的血肉。
事实上，在淘宝天猫，AI的应用早已从幕后走向台前——从去年双11的“智惠引擎”大规模分发消费券，到今年“AI万能搜”解决近5000万消费需求，再到如今的“阿里悟空”横空出世。
这背后，是技术底层逻辑的根本性转变。
过去，我们谈论AI，更多是在谈“工具”，比如一个能帮你写文案的Chatbot，一个能一键抠图的插件，一个能生成商品标题的小程序。这些工具固然好用，但它们始终是割裂的、被动的，需要人来下达指令、搬运数据、完成闭环。
但今天，当大模型的能力叠加“龙虾（Claw）”，再配合上可以自主拆解任务、调度资源的Agent（智能体），AI的形态正在发生质变。它不再是一个等着你喂食的“工具”，而是一个能理解意图、自主规划、协作执行的“员工”。
总之，时至今日，AI 对商业的改造已经从概念落地为现实。大模型能力持续进化、Claw 龙虾架构开放协同、AI Agent 智能体批量上岗，一系列技术爆发，让行业达成了一个空前共识：AI 早已不是锦上添花的可选工具，而是支撑店铺活下去、活得好的核心基础设施。
就像二十年前做电商需要学会用电脑、十年前需要懂得玩转移动端一样，今天，AI已经站上了那个“必修课”的位置。它的意义不在于帮你省多少时间、省多少钱——虽然这确实很重要——而在于它正在重新定义“一家店铺”的能力边界。
以AI为刃，破商家五大困境“这几年，电商人太难了。”深圳3C配件工厂的老板张伟（化名）曾如此感叹。他的焦虑代表了千万电商人面临的共同困境：流量贵、效率低、内容卷、决策慢、转化难。
具体而言：流量越来越贵，投出去的钱像石沉大海；招人难、用人贵，运营、设计、数据分析缺一不可；素材内卷严重，主图、视频稍慢就流失流量；数据繁杂看不懂，决策全靠经验；最扎心的是，流量来了留不住，咨询没人回、详情没吸引力，看着访客变不成订单。
过去，为了解决这些问题，商家不得不扩充团队。一家中型淘宝店铺，至少需要配置运营、设计、数据分析三种专业岗位。张伟的工厂虽然背靠强大的供应链，但在电商端仍然总是“慢半拍”，“一个爆款出来，竞品三天就能抄走，我们做一套主图详情页还得一周。”
然而，变化正悄然发生。
种种困境，在2025年的天猫双11迎来了转折点。那是有史以来AI落地最彻底的一次大促：AI智惠引擎大规模上岗，直接让红包转化率提升 81%，下单用户增长 41%；AI 小助理一口气生成 500 万条经营策略，帮商家省下 30% 的力气；AI 把 20 亿商品库重新梳理一遍，人货匹配更准，购买效率直接提升 25%。
商家的感受是更为直观的，“经营、营销、客服，全链路都在用AI。”闪魔旗舰店电商负责人透露，AI“智惠引擎”带来的成交在双十一期间突破了千万，其中一半来自于新客。
此外，在经营场景，淘宝的生意管家AIGC累计生成图片/视频素材共1.5亿个，AI商品图帮助商家点击率提升10%，而阿里妈妈AIGC日均为商家节省制作成本4000万元+。
如果说去年的AI是在帮商家“省钱”和“提效”，那么今年阿里悟空的发布，则标志着AI开始帮商家“赚钱”和“决策”。毕竟，单个AI Agent很强，但一支AI Agent团队自主协同，才是悟空带来的真正质变。
传统模式下，阿里各业务线的商家服务能力是分散的：1688有自己的“诚信通AI版”，淘宝有“生意管家”，天猫有“生意参谋”，支付宝有商家服务套件……每个平台都在独立迭代自己的AI能力，而阿里悟空的做法是，把这些能力抽取出来，如同乐高一样重组成标准化的Skill（技能模块），统一接入阿里悟空平台。
在AI钉钉2.0发布会的现场演示中，钉钉创始人CEO无招曾向大家展示阿里悟空这套能力：一句指令，悟空可自动调用 1688 选品 Skill 挖掘热销品；如果发现商品主图点击率低，阿里悟空调用素材优化Skill，自动根据问题优化主图，上架后第5天转化率就达到1.4%，全程AI全自动完成；问“小红书上什么女装最火”，阿里悟空调用热点洞察Skill，自动浏览、搜索、分析热点内容，抽取商品、找货源、自动上架……“这不只是自动化，这是真正的智能化协同。”行业分析师指出，悟空正在重写电商商家服务的游戏规则。
这种变化在“经营周报生成”这个看似普通的场景中体现得淋漓尽致。过去，商家想在周末复盘一周业绩，往往需要来回切换十几个页面，至少耗费1-2小时。如果商家发现某款商品转化率下降，还需要经历一个漫长的归因和修正链条：查看生意参谋发现流量下滑 -分析竞品 - 要求美工修改主图 -调整直通车出价。这套流程走下来，黄金销售时间往往已经错过。
而如今，阿里悟空的“经营周报”生成技能，让商家能“快一步”抓住商机。而在悟空构建的未来场景中，阿里悟空可自动登录生意参谋后台，拉取数据生成一份店铺经营周报——访客数、销售额、退款率等核心数据在列，附带归因分析和优化建议。
当商家的经营分析Agent发现某款商品转化率下降，则可自动通知商品素材Agent优化更新主图，广告投放Agent也将会自动调整推广策略，全程自主协同，商家只做关键决策。
未来已来在杭州从事宠物用品电商的小鱼，是这场变革的受益者之一。她的店铺只有两个人——她和一名兼职打包员。过去，她不敢碰直播，不懂数据分析，甚至因为不会做图，商品点击率长期低于行业均值。在体验悟空后，她尝试用“商品素材优化”技能优化了主图，用“经营周报”技能发现了店铺流量结构的问题，并根据AI的建议调整了标题关键词。
淘宝商品素材优化AI Agent
“现在我感觉自己不再是光杆司令，我背后有一个24小时不睡觉的团队，有设计师，有数据分析师，甚至有半个运营总监。”小鱼说。她最近甚至开始尝试用悟空去抓取小红书的流行热点，然后直接到1688找同款上架
这样的商家正在激增：截至2025年12月30日，在1688平台，每天已有超过29万商家在使用AI产品。数据显示，使用“诚信通AI版”的商家买家数提升20%，交易额提升73%，复购率提升31%，平均每个商家每年可节省10万元经营成本；在淘宝天猫，官方商家AI工具“生意管家”已服务淘宝天猫全量商家。2025年，超过15万个优质新商家入驻天猫创牌，规模创历史新高。这些数字令人振奋，但悟空的终局想象远不止于此。电商的下一个确定未来，是从单一AI工具，走向多AI协同的全自动经营。
未来的店铺，会像一支配合默契的部队：订单AI自动审单、处理异常；库存AI实时盯销量，自动提醒补货；客服AI7×24小时在线，简单问题秒回，复杂问题转接人工；物流AI自动选最优快递，主动处理延误；营销AI实时看转化，自动调券、调投放、调策略……AI Agent不再是被动工具，而是目标一致的数字员工，围绕经营目标自主协调、自主执行，把人从繁琐执行中彻底解放。
于是，当全链路自动化落地，商家的价值将彻底回归战略：不用纠结 “怎么做”，只专注 “做什么”。
小鱼分享了她的设想：“以前我根本没精力去尝试做短视频带货，因为涉及脚本、拍摄、剪辑、投流太多环节，一个人搞不定。但如果悟空能帮我自动生成视频、自动测试素材、自动优化投放，我只需要定个方向，那我可以同时测试几十款产品的短视频，从中找出下一个爆款。”
这恰恰是AI带来的增量逻辑：当边际成本趋近于零，试错的规模和频率就可以呈指数级增长。商家可以像运营一个投资组合一样，用AI同时孵化多个潜在机会，从中捕获那些肉眼难以发现的蓝海品类。而那些成功的经验，又可以沉淀为私有的“Skill技能包”，成为商家独有的数字资产，被反复调用和优化。
如此来看，未来的电商赢家，未必是那些资金最雄厚、团队最庞大的企业，而是那些最懂得如何驾驭AI Agent、如何与数字员工协同作战的经营者。
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