每个行业都不想错过AI技术带来的可能性，包括激战正酣的618背后的电商玩家们。

在不久前举办的618商家大会上，淘天集团CEO戴珊也给出了淘宝在AI时代的发展关键词——用户为先、生态繁荣、科技驱动。

经历阿里内部的分拆后，淘宝和天猫终于轻装上阵，不再为其他业务过多输血。但是伴随着外部环境的竞争态势进一步激化，以及分拆后淘天集团所面临的更大资本可能性，“自力更生”之后的淘宝天猫无疑正拥抱着更多的变革力。

变革力带给淘宝天猫对于新技术更直接的敏锐度，然而这种变革并不只限于如今的淘宝天猫，其它电商玩家如今虽然重点在“低价”上高喊嘹亮口号，但依然时不时地体现自己的AI亮点也是他们在这届618上的功课。

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针对已经开始的618，京东、快手也都给出不同程度的给出利用AI提升商家效率和降低成本的解决方案，就连并不以电商见长的百度，也因为今年在AI大模型上的不断高歌，在上个月底推出了名为“百度优选”的电商项目，试图利用AI来重新切入电商行业。

不过，相对于AIGC对于广告行业、影视行业以及生产力工具所能带来的直观影响，如何让这些新技术真正应用到电商的生产与消费环节，切实让商家和消费者都能获得体感上的变化，仍然是淘宝们不得不在实践中反复试错且不断坚持向前的新课题。

01

即插即用的AI大模型，

电商如何成为最佳试验田

在国内的大模型赛道上，除了原本就深耕这一赛道多年的百度之外，最积极的参与者还有那些包含大型电商业务的头部企业们。

一方面不论是阿里还是京东，其实都沿袭了亚马逊的模型，凭借超大的电商体量与用户数据，搭建起了一套公用云服务，而强有力的云计算本身就是训练AI大模型的基础；另一方面，随着抖音、快手等公司在电商领域的快速崛起，内容电商天然就能利用到当下AIGC工具的强项。

当然，即便是未来已来，也是分布不均的，AI在电商不同环节中的适用程度也有明显差异，AI大模型的快速成型，其实更多还是加速其在前台化的发展。

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过去这些年来，基于AI的深度学习能力生成的推荐算法，几乎是各家电商平台最常见的使用场景。只不过这些对于AI基础能力的应用场景，其实很难对消费者和平台商家带来太多直观的影响，甚至因为部分算法并不够“智能”，反而会出现不少啼笑皆非的情况。

如今AI大模型的逐渐成型与稳定，其实才是让大部分基于AI的具象功能推向前台的最好时机。

只不过相对于消费者能够直观体验到的AIGC对于电商购物体验所带来的变化，处在产品和内容供应端的商家或许才是这一次迎接变化最快和最直接的群体。

就目前来看，包括使用AI数字人、用AI设计商品文案、通过技术解决模特图片生成等环节，都是目前的AIGC能对电商生产带来的初级变革场景。而从全流程来看，基于AIGC快速生成内容带来的精准营销、以及对用户评价的AI智能分析，都能从后端改变商家的产品与内容投放策略。

事实上，淘宝在这方面跟进的速度也可以说相当迅速。

5月23日，淘宝天猫发起了名为“AI 生态伙伴计划”，首期7大场景包括“店铺开店装修、商品图像创意、营销策划推广、内容组织创作、客服接待服务、财务管理、订单管理”。同时，平台还将提供多种商业收费模式、首年研发费用和交易佣金减免、专项云产品优惠、一站式研发平台等资源支持。

淘宝商家AI生态伙伴计划

对于这些环节的考量，淘宝可以说有着明确的指向性，尽可能降低商家的AI使用门槛。实际上，利用AIGC开店已经不仅仅只是一个概念，在不久前就已经有人利用相应工具进行过实操。

4月24日，36氪在B站上传了一个视频，名为《我用AI开了家“假”淘宝店，居然真的有人下单？》。

通过直接利用ChatGPT，Midjourney等热门AIGC工具，直接生成了包括店名、商品图、产品文案等内容，最终打造出了一家与主流淘宝女装店效果几乎完全相同的店铺，并且开店不久就成功售出第一单。

通过这个视频所给出的流程不难看出，如今的淘宝店铺，最繁琐的工作恰恰都可以由AI来完成的，AIGC在没有任何物料的条件下，可以开一个新的淘宝店完全也在预料之内。对于这一尝试，淘宝官方甚至还在微博上给出了正面回应。

B站截图

长远来看，各平台大概都会利用AIGC的技术尽可能降低商家入驻的门槛，不过现阶段，面对更重要的购物节战场，能用上现成的工具则更为现实。

但不管是ChatGPT、Midjourney还是Stable diffusion Web UI，其实都不是现实意义上的简单AIGC工具，对于国内电商平台上的中小卖家而言，使用成本与学习成本显然并不算太低，视频博主为了整活当然可以尝遍百草只为最终的视频效果服务，真正的商家依然还是需要更多实用工具进行辅助。

这显然才是淘宝们如今AI大模型最应该发挥的环节，一方面尽可能涉及足够多的具体销售环节，另一方面自然还是提供更多本地化和定制化服务。毕竟对于亿万商家来说，如果不是平台能够提供足够实用的现成工具，多数中小型商家显然很难有动力去进行相关的技术尝试。

02

关于电商战争的未来，

AI能提供哪些武力值？

当然，这届618的AI运用里，些许浪花正在翻涌，但仍未诞生标志性事件，那么，放眼未来，有哪些环节通过AI在电商消费的场景里迅速发挥出一些效果呢？

01 AI换装与制图

商品的模特图可以说是如今AIGC发挥作用最显著的使用场景。

传统场景下，商家要做商品的模特图，需要先找到真人模特，然后到拍摄地进行拍摄，时间、地点等方面都会产生限制。

尤其是对于很多非爆款尾部商品的模特展示图供给往往并没有一个性价比较高的选择。 在这方面，边际成本约等于零的AIGC工具自然是最好的选择。同时像是无实物仅靠文字描述出图，也同样是AIGC图片工具的强项。

图源：网易严选

不过对于淘宝们来说，最重要的一点依然还是需要尽快开发出“开箱即用”的现成工具，类似亚麻许将Stable diffusion Web UI这类可以直接集成到网页后台的AIGC图片生成功能，一方面不需要精细开发成为了消费应用，另一方面更轻量化的代码结构也能够在商家给予反馈后快速迭代。

02 基于AI的精准营销

对于渴求流量的电商卖家而言，如何做到精准营销，找到最合适的消费群体，始终都是痛点。

在AI大模型变得更智能也更具有分析能力的情况下，通过采集用户的行为数据，包括浏览记录、消费记录、搜索历史等，然后进入分析系统，形成用户偏好及购买潜力标签，以此向用户生成个性化营销文案并对消费者进行精准投放。

相比传统营销，AIGC工具显然具有全自动化、高效率、精准推荐的特点，合理利用这些工具无疑有望大幅提升营销效率与广告投放效果。尤其是在需要大量反复创作的商品描述与文案写作上，如今的AI大模型可谓是“文案专家”。

某文案生成工具

同时商家商品评论数据分析：各类AI大模型接入后台之后，商家可从购买动机、产品优势和缺陷、客户期望、使用场景、客户情况等方面对用户给出的商品评价进行综合分析，帮助商家对自身产品和竞品有更准确的认知，从而制定有竞争力的销售战略。

03 AI主播

AI主播则是另一个现在电商平台主攻的方向。尤其是以内容电商为核心的短视频们。

直播间里的AI主播则属于2D超写实数字人，背后的技术以真人为基础，通过一段视频复制真人的语言、动作、表情，从而获得一个与真人相似度极高的AI主播。

随着AIGC技术的发展，未来的直播电商也会瞬息而变，走上镜头前的主播配置，最合适的选项则是AI主播和真人的搭档模式，后者更多出现在黄金时段，其他大段的空闲时间则交由不需要休息的AI来全程把控。

AI主播

即便如今的AI数字人还具有相当大的优化空间，但对于淘宝们来说，长期以来试图让主播去中心化的尝试，如今自然是最好的机会。尤其是对于很多希望更多自己尝试搭建直播带货模式的品牌来说，如果平台官方能够在这方面进行技术支持，显然能够提高它们持续投入的兴趣。

由平台作为技术和相关标准提供方的一大好处，就是能够最大程度规避最近层出不穷的AI数字人直播乱象，毕竟谁也不想在这个领域刚刚方兴未艾之时就负面印象缠身。

04 AI大模型加持的智能客服

毫无疑问，基于AI大模型推出的智能客服可以说AIGC在电商中最直接的应用场景。

用户对于电商平台非人工客服的投诉一直以来都让平台方眉头一紧，因为所谓的智能客服，大多数时间总是在重复一样的话术，回答着关键词设定下的套路化答案，没有理解消费者的需求。

图源：鲸准研究院

 

而AI大模型涉及的语音识别、语义理解和生成、人机交互等技术，对于客服问题能否真正智能化可谓是有所“解渴”。

尤其是对于中小型商家而言，专职的电商客服本身也是无法忽视的一块成本，并且真人客服无论如何也很难做到7x24小时的线上对应。基于AI大模型的智能客服即便现在无法完全替代真人客服，只要应用得当，其能力其实已经足够帮助不少商家实现降本增效了。

05 AI智能选品

利用AIGC整合产品趋势打造全新商品无疑会成为今后的一大趋势。

像是天猫TMIC平台之前就发布了新品研发工具AICI（AI Creat Ideas），通过基于天猫数据形成的消费洞察，分析消费者购买产品的决策因子，锁定市场中更受欢迎的产品要素，以及结合细分赛道增长情况的分析，为品牌商家在销售选品方面提出智能化建议。

AICI生成的一款“防晒洗发水”新品

京东C2M智造平台也在同期推出了类似服务。通过趋势洞察＋创意设计，试图帮助品牌生成创新性的产品概念，在原有细分产品品类下打造全新产品，进而衍生出新的爆品方向。

当然，AI的设计往往足够天马行空却缺乏可实现性，这也是接下来类似服务需要进一步反复优化实践的环节。

06 结语

其实这也是现阶段AI大模型最直观的作用——为更多商家在购物节的高峰时段提供“降本增效”的可能性，毕竟就目前的AIGC工具和创造力而言要完全取代真人是不现实的，并且对于电商而言，最重要的打包与快递等相关的环节依然还需要大量的人力，虽然AI智能物流也已经被提出。

就像阿里CEO张勇不久前所说，“面向AI时代，所有产品都值得用大模型重新升级。”

不过并不是所有公司都有能力快速与AI时代接轨。

图源：网络

大模型的研发需要算力、算法、数据，这背后是时间、金钱、人力等各种资源的无限投入。在应用层面期待接入大模型的商家们，最快捷的方式其实便是借助平台本身的工具为己所用。

在淘宝们争相加速AI大模型在电商各环节的部署过程中，势必会有一些试错的过程，不过相对于还是专注于价格战的竞争对手们，学会用技术变革赋能下一个阶段发展，或许才是长久之计。