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　　刚刚过去的双十一“双十一”，AI比人还忙。人工天猫推出“AI万能搜”“AI帮我挑”“AI试衣”等六大智能导购工具，参战覆盖购物全流程；在京东下单后，双十一京小智客服主动推送物流轨迹，人工并预判可能的参战长沙新能源汽车充电桩第一批售后需求，提前给出解决方案；抖音借助豆包大模型打造电商新入口，双十一用户只需询问“买什么”“有什么推荐”便可获取商品清单，人工点击链接直接跳转至抖音商城……

　　曾几何时，参战总有消费者在线上海量商品列表中挑花了眼，双十一却还是人工“搜不到”“选不对”符合心意的产品。传统的参战推荐算法基于用户历史行为数据，为消费者提供看似无限的双十一商品选择，实则产品同质化严重，人工还容易陷入“信息茧房”的参战误导。随着人工智能技术的融合应用，在多模态大模型、甘肃新能源秸秆深度学习与用户行为序列分析能力的加成下，AI能够构建出动态、立体的用户需求图谱。比如搜索“便携水杯”，AI能用联想和场景串联起用户消费需求：他可能是一位即将外出旅游的户外爱好者，需要保温性能强、防漏耐摔的杯子；也可能是一位注重环保的都市白领，更青睐可再生材料制成、上海新能源充电桩挂靠设计简约的产品。

　　从推算相关搜索语境、浏览记录乃至季节差异、使用方式，到生成虚拟试穿效果、提供价格筛选方案、预判售后需求等，人工智能正在贯通“需求响应—决策辅助—服务延伸”的购物全链条，透过蛛丝马迹洞悉消费者的潜在需求与情感偏好，将“人找货”的疲惫转化为“货懂人”的惊喜，重塑人与商品的连接方式。

　　不过，AI导购的核心价值在于精准解读需求，但当前人工智能水平仍难以突破语义理解鸿沟。由于用户的表述方式千差万别，AI应用落地需要对海量非结构化数据进行处理，对信息的准确性、时效性提出了极高要求。在新兴的语音交互环节，也存在语音识别断句错误、多轮对话逻辑断裂等问题，无法形成流畅的需求挖掘闭环。这些技术短板导致许多消费者因为推荐不匹配而放弃AI，回归传统搜索模式。

　　AI生成工具的普及也催生了新的消费陷阱，消费连接遭遇“信任危机”。在服装、家居等品类中，商家用AI生成的商品图片普遍存在“货不对版”的问题。更严峻的挑战在于商业伦理与监管的灰色地带。当AI对话与推荐中嵌入未声明的商业推广时，它便成为一种极为隐蔽的广告形式，不仅让消费者难以辨别，也对现有的广告认定规则和监管手段提出了巨大挑战。当我们的偏好和决策在无形中被精心设计的智能模型所引导，消费的公平性与真实性也将无法得到有效保障。

　　人工智能在线上消费领域的规模化、规范化落地，还需化解数据安全、算法偏见等难题。未来，随着大模型技术的升级换代与行业标准、市场监管的逐步完善，我们期待AI能够“心有灵犀”地捕捉消费者需求，线上购物过程可以变得像和朋友交谈般流畅自然，在便捷高效又安心放心的电商消费环境下，用“智能”装满购物车，为数字经济发展开辟更广阔的空间。（本文来源：经济日报 作者：郭静原）

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