千问用30亿免单活动迅速打开市场，但真正的挑战在于用户是否愿意在没有优惠时继续使用。本文深入分析千问如何从模型展示转向生活任务完成，接入高德、淘宝等生态，重新定义AI助手的价值边界。
2026年春节，千问用一场“30亿免单”活动迅速进入大众视野。很多用户第一次打开它，最直接的目标是领一张优惠券、点一杯奶茶或者下一笔外卖订单。他们未必关心大模型的推理能力，也很少是为了生成一份PPT。
这件事看起来很像一次熟悉的互联网促销：补贴换下载，活动换日活。但它又不完全一样。过去的平台补贴，通常把用户带到已经成熟的交易页面；千问的补贴同时承担了另一项任务——让一批原本不知道如何使用AI的人，通过一句自然语言完成真实交易。
用户不需要先理解什么是Agent，也不需要学习Prompt。他只要说出自己想吃什么、想去哪里、预算是多少，产品就开始调用地图、商品、出行和支付服务。AI第一次以非常具体的方式进入普通人的生活：它不只回答“附近有什么好吃的”，还试图把选择和下单一起完成。
问题也由此发生变化。
如果千问只能聊天，我们只需要判断它的答案是否准确、响应是否流畅。现在它开始接触订单、支付、出行和售后，评价尺度就要继续向后移动：它有没有理解完整需求，推荐依据是否可信，用户能否修改和撤回，交易出现异常后由谁处理。
千问已经跨过“AI能不能办事”的第一道门槛。它下一阶段面对的是一件更难的事：用户是否愿意把需求理解、方案比较和部分执行权真正交给它。
一、千问的产品重心，已经从展示模型转向完成生活任务很多大模型产品最初都像一个能力展厅。首页放着搜索、写作、翻译、识图、代码和PPT，用户需要先理解产品有什么能力，再决定自己应该点哪个入口。
这种设计适合模型能力快速扩张的阶段。产品团队需要让用户看见新功能，也需要通过不同入口收集使用反馈。但对普通用户来说，功能名称并不是稳定的使用动机。大多数人不会因为“今天想调用一次多模态模型”而打开App，他们通常只知道自己有一件具体的事情没做完。
千问的产品变化，恰好发生在这里。
2025年11月，千问App开启公开测试。阿里当时给出的定位已经包含“会聊天、能办事”，但早期对外展示的重点仍然是深度研究、代码、拍照、语音和PPT等通用能力。上线一周后，官方披露下载量超过1000万，说明模型品牌和渠道投入带来了足够强的初始关注。
后续接入的服务能力逐渐改变了产品性质。
2025年12月，千问首先连接高德。用户可以提出带有多个约束的旅行需求，千问负责理解位置、预算和偏好，再调用高德的实时交通、地点和路线数据，返回可交互的推荐卡片。产品由此把模型输出连接到导航和线下服务，答案里增加几家餐厅只是最表层的变化。
2026年4月，千问与东航合作，把服务范围延伸到机票搜索、购票、选座和值机。一个出行需求不再被切割成几次独立问答，而是有机会在同一段对话里继续推进。阿里也把这次合作定义为千问首次向外部合作伙伴开放Agent能力。阿里巴巴：千问与东航合作
同年5月，淘宝和天猫超过40亿商品被接入千问。用户可以从一个开放问题出发，让AI继续追问预算和偏好，再完成商品比较、下单、物流查询和售后管理。千问同时进入淘宝内部，成为购物助手。它既想成为阿里服务上方的统一入口，也开始成为各业务内部的新交互层。
这条演进路线扩展了千问的核心资产。Qwen模型负责理解意图、补充条件和生成方案，淘宝、高德、飞猪、支付宝等系统负责提供真实商品、价格、位置、支付和履约。前者让产品听懂用户在说什么，后者决定这件事能不能真的做下去。
图1：用户原本需要在多个服务入口之间搬运信息，千问试图把这些服务组织成一个任务入口。
这也是千问与大量通用AI助手拉开差异的位置。接入更多模型，可以提高回答上限；接入交易和服务系统，才可能改变产品在用户生活中的角色。千问正在从一个等待用户提问的模型入口，变成阿里服务体系上方的任务入口。
但拥有执行接口，只能证明产品具备“手脚”。一次生活任务是否真的完成，还要看它能否从模糊需求走到可用结果，并在用户修改条件、交易失败或计划变化后继续处理。下一章需要进一步拆开“会办事”这三个字。
二、“会办事”的标准，是把一段对话变成一个可交付结果“一句话点外卖”很适合做产品演示，因为流程短、结果直观，用户也容易理解。但如果我们据此判断千问已经能够处理复杂生活任务，很容易把下单动作当成了任务本身。
一件事从提出到完成，通常至少要经过需求澄清、信息搜集、方案比较、用户确认、交易执行、履约跟踪和异常处理。传统App把这些环节拆散在不同页面里，用户负责在页面之间移动信息；AI助手的价值，是理解这一连串动作属于同一个目标，并尽量减少用户反复输入和切换产品的成本。
以家庭旅行作为例子。用户说“周末想带父母去杭州玩两天，预算五千元，不想走太多路”，这句话还不能直接变成订单。产品需要知道出发城市、具体日期、同行人数、父母的行动能力、住宿偏好和已经去过的景点。它还要处理酒店与景点的距离、交通时长、开放时间和天气变化，最后才是机票、酒店、门票和用车。
图2：复杂旅行任务需要持续澄清预算、路线、住宿和同行人的需求，再把多个服务组织成可执行结果。
千问接入高德、飞猪和航司服务后，已经具备把这些信息拉到同一任务里的条件。模型负责理解“少走路”这种模糊要求，把它转成位置、路线和时间约束；服务系统提供实时价格、库存和履约能力。两者缺一不可。只有模型，产品最多生成一份看起来合理的攻略；只有交易接口，用户仍要自己完成搜索和筛选。
按照用户最终完成到哪一步，可以把“会办事”分成三个层级。
第一层是引导完成。AI解释政策、推荐商品或规划路线，然后给出若干链接，后面的操作仍由用户自己完成。这比普通搜索更省阅读时间，但任务上下文通常在跳转时中断。
第二层是部分完成。AI能够生成方案、填写部分条件并唤起订单页面，用户负责核对、支付和后续管理。当前大量所谓Agent产品实际处在这一层：前半段对话已经智能化，关键执行仍由传统App承接。
第三层才是完整完成。产品保留任务目标和用户已经确认的条件，交易后继续跟踪物流、航班、行程变动和售后。用户临时把预算从五千元改到四千元，系统能够说明哪些选择会被影响；航班取消后，它知道原来的酒店和接送安排也需要调整。
这三层没有绝对的高低之分。涉及付款、健康、身份和重要行程时，保留人工确认是必要设计。完整完成也不等于AI可以跳过用户做决定，而是产品能够维持任务连续性：该确认时请用户确认，该调用服务时准确执行，出现变化时还能接着处理。
所以，千问的任务完成率不能只看“成功调起了多少次下单”或“生成了多少份方案”。更有意义的指标是：用户是否采用了第一版结果，修改了几轮，交易是否完成，执行后是否发生大量人工补救，以及同类任务下次是否还会交给千问。
这套标准会把产品判断从“功能有没有上线”推向“用户的事有没有办完”。千问已经进入后一种竞争，只是春节活动又给这个判断增加了一个干扰因素：大量用户究竟是因为任务体验而来，还是因为优惠而来。
三、30亿补贴证明了交易能力，却没有直接证明自然需求千问的春节活动不能简单归类为一次买量。它把补贴放进AI下单过程，用真实商家、真实订单和真实配送，让大量用户第一次体验“对话可以产生交易结果”。对于一款刚进入大众市场的AI产品，这种教育效率很难通过普通广告复制。
QuestMobile披露的数据很有冲击力。2026年2月5日，千问DAU约为707万；活动开始后，2月6日上升到5848万，次日达到7352万。春节高峰过后，千问DAU仍维持在约3000万，没有完全回到活动前水平。QuestMobile一季度AI应用报告
这至少说明两件事。第一，阿里的交易与履约系统承受了一次极端流量测试，AI下单不再只是发布会里的演示。第二，一部分用户在完成首次优惠交易后继续留在了产品里。补贴确实改变了千问的用户规模和市场位置。
图3：补贴可以制造短期流量高峰，活动结束后仍因真实任务返回的用户，才构成更稳定的使用习惯。
但这些数据还不能直接回答用户为什么留下。
2026年3月，QuestMobile统计的千问移动端月活约为1.66亿，一季度平均活跃率为17.1%。截至5月，其月活仍在1.67亿左右，已经稳定处于国内AI原生App第一梯队。QuestMobile 2026年AI应用市场发展半年报
与此同时，阿里披露“面向消费者的千问全平台月活超过3亿”。这个数字包含不同终端和产品形态，QuestMobile数据主要描述移动App，两者统计范围不同，不能拿来判断谁更准确，也不能直接横向比较。
数据口径只能描述规模，用户心智还需要单独观察。千问当前在App Store把自己描述为“回答聪明会办事”，功能覆盖问答、拍题、生图、写作、PPT、订餐和购物。部分近期评价却把它称为“点外卖更便宜”的工具，用户反复提到优惠金额和补贴体验。
应用商店评论不能代表全部用户，其中还会受到活动和评价机制影响。但它至少提示了一种可能：千问成功教育了用户“可以来这里下单”，尚未完全教育用户“可以把复杂需求交给AI处理”。
优惠能够降低第一次尝试的风险。原本不愿意让AI点餐的人，会因为一张免单卡愿意试一次。可当优惠消失，用户会重新比较两种成本：在熟悉的外卖App里直接筛选，还是先向千问描述需求，再核对它的推荐结果。
因此，千问需要把春节活动看作一次大规模任务冷启动，而不是产品定位已经成立的证明。下一阶段应该重点观察无补贴订单占比、复杂任务完成率、同类任务复用率，以及用户是否开始在购物和出行之外主动提出生活目标。
补贴把用户送进了对话框。能不能留下他们，取决于对话是否真的比原来的操作路径更省成本。
四、对话并不天然比菜单高效，千问需要选择适合AI的任务对话是大模型最自然的交互方式，却不是所有生活服务的最高效界面。
如果用户已经决定购买某个确定型号的商品，电商搜索框、历史订单和收藏夹通常足够快。如果用户只想点昨天吃过的外卖，打开订单记录再次购买，可能比重新描述口味、地址和配送要求更直接。此时强行加入多轮对话，只是把一次点击变成一次表达和一次确认。
成熟App经过多年优化，已经把高频、标准化任务压缩到很短。商品规格、价格、距离、评分和优惠都可以同时展示在屏幕上，用户扫一眼就能比较。语言模型逐项念出这些信息，反而降低信息密度。对话擅长理解模糊意图，图形界面擅长浏览大量确定选项，两者应该分工，而不是互相替代。
千问更适合处理的，是用户无法直接写出关键词的任务。
比如，第一次给父母购买智能手表。用户在意字要大、操作简单、能查看健康数据，同时又担心老人不会充电和设置。传统搜索会返回大量商品，筛选条件却不一定包含“老人是否容易学会”。AI可以追问使用习惯，把隐含要求转成续航、字体、售后和家人协同等具体条件，再对候选商品作有依据的比较。
再比如，安排一次多人旅行。每个人的出发时间、预算和偏好不同，航班、酒店、景点和交通之间又互相影响。最低价机票只解决了其中一个局部问题，用户最终需要一套冲突较少、可以执行的整体方案。这类任务信息分散、约束较多，也需要在多种服务之间来回协调，正好是对话理解与生态调用结合后能够降低成本的地方。
可以用两个问题判断某项服务是否值得优先AI化。
第一个问题是，用户在开始时能否准确说出自己要什么。如果目标已经非常明确，传统入口往往更快；如果用户只知道大致目的，需要产品帮助补齐条件，AI才有发挥空间。
第二个问题是，任务是否跨越多个信息源和执行环节。单纯查一个价格，搜索即可完成；如果需要同时比较商品、路线、时间、预算和售后，AI保持上下文的价值会明显增加。
这也意味着千问不必追求每一种下单行为都从聊天开始。更合理的产品形态，是对话负责澄清、判断和协调，卡片与传统页面负责高密度展示、精确修改和关键确认。用户可以说出目标，也可以直接点击调整日期、预算和规格。
千问若把“能办事”理解为覆盖更多按钮，很容易重新走回功能超市。它更应该选择少数高决策、跨服务、可持续跟踪的任务，证明AI确实比原来的路径少跳几个App、少做几轮比较，也少承担一些选择焦虑。
五、阿里生态既是千问的护城河，也会带来推荐信任问题千问能够比许多通用AI助手更快进入交易环节，原因并不神秘。阿里已经拥有商品、商家、地图、支付、物流、旅行和本地生活服务。模型不需要临时寻找不稳定的第三方插件，可以在集团现有系统中读取真实价格和库存，并把结果送进成熟的履约流程。
淘宝和天猫超过40亿商品提供了选择范围，历史订单和用户行为可以帮助理解偏好；高德提供地点、路线和实时交通；飞猪与航司承接预订和行程；支付宝处理支付、身份与部分公共服务。这组资源很难由一家只做模型的公司在短时间内复制。
生态还降低了执行风险。跨平台操作常常面临账号登录、接口变化、风控验证和责任划分，同一集团内部更容易建立稳定授权。对于管理层而言，这意味着千问可以把模型投入更快转成订单和服务使用，而不是长期停留在调用量和技术展示上。
但资源越集中，推荐中立性越需要被说明。
当用户问“哪款手机更适合我”时，他通常期待产品帮助自己比较市场选项，而不是只在某个平台的货架里完成流量分发。当千问推荐一家酒店、一项保险或一件商品，用户需要知道结果覆盖了哪些来源，排序受到哪些因素影响，补贴和商业合作有没有改变推荐位置。
推荐中立性会直接影响交易体验。只要AI开始参与选择，它就同时承担了顾问和销售渠道两种角色。顾问需要站在用户目标一侧，渠道则关心转化率、客单价和平台收入。两种目标可以共存，却不能隐藏冲突。
订单历史也有类似的双面性。它能让千问记住用户常买的品牌、家庭成员和出行偏好，减少每次重新解释的成本；但越私人的信息，授权和治理成本越高。用户愿意让千问读取一笔公开商品订单，不代表他愿意让产品默认理解所有出行、医疗咨询和家庭消费。
因此，千问需要把推荐过程做得比传统信息流更透明。至少说明数据来源和覆盖范围，区分自然推荐与商业合作，展示关键筛选条件，并允许用户关闭历史数据调用。涉及价格和支付时，还要保留可回看、可修改、可撤销的确认记录。
图4：AI同时承担顾问和交易渠道角色，用户需要看见推荐来源、排序因素和最终选择权。
2026年4月，千问把Agent能力扩展到东航，说明它已经开始尝试走出阿里内部业务。如果未来能接入更多外部服务商，并在同一标准下比较结果，千问才可能从“阿里服务总台”进一步成为用户侧的通用任务入口。
生态给了千问完成事情的能力，信任决定用户愿意交出多少事情。下一步的产品设计重点，应该从继续增加服务数量，转向建立一套清晰的任务委托机制。
六、千问下一阶段应该建设一套“任务委托机制”所谓委托，不是用户说一句话后就退出流程，也不是AI替用户承担所有决定。它是一种可控的分工：用户交代目标和边界，产品负责整理信息、执行明确动作，并在超出授权时回来确认。
要建立这种关系，千问至少需要完成四项产品调整。
第一，首页从功能入口转向任务入口。
搜索、写作、PPT、订餐、购物是产品能力，用户更容易理解的是“规划一次家庭旅行”“比较几款适合父母的手机”“把这批资料整理成汇报”。首页可以保留通用输入框，但推荐入口应围绕真实目标组织。用户不需要先判断该调用搜索还是Agent，系统在后台组合模型和服务。
这项调整的风险是任务入口会显得不够全面。产品可以用真实复用率筛选场景。一个入口如果只在活动期间被点击，或者每次都需要大量人工补救，就不应该长期占据首页。
第二，让保存对象从聊天内容延伸到任务状态。
聊天记录保存的是双方说过什么，任务状态还要保存哪些条件已经确认、哪些方案被否决、哪些订单已经完成、下一步等待谁处理。用户再次打开千问时，应该看到旅行预算是否变化、酒店能否取消、家人是否确认，而不是重新翻几十轮对话。
图5：任务委托需要清晰边界，AI保存预算、选择、订单与修改记录，并在付款等关键动作前交还确认权。
任务状态也需要允许用户纠错和删除。模型可能误解偏好，系统也可能把一次临时选择当成长久习惯。用户应该能够明确看到“千问目前如何理解这件事”，并修正其中的错误。这比在设置页放一个笼统的记忆开关更具体。
第三，建立可解释的推荐与分级确认。
低风险动作可以更自动，例如整理公开信息、生成候选清单和监控价格。涉及付款、退订、身份信息、对外发送和不可逆操作时，需要明确确认。产品还要说明为什么推荐当前方案、比较过哪些来源、哪些信息存在不确定性。
确认不应变成每一步都弹窗。频繁确认会让用户重新接管全部操作，AI只剩下增加步骤。更合理的做法是让用户先设置边界，例如预算上限、可接受时间、禁止选项和必须确认的动作，千问在边界内执行，越界后再询问。
第四，把履约和异常处理纳入核心指标。
如果产品只统计对话量、工具调用次数和订单数，团队会自然地优化入口曝光和首单转化，却忽略订单之后发生了什么。千问还应该记录首次方案可用率、用户修改轮数、交易完成率、履约异常率、转人工比例、退款与改签结果，以及7日和30日内同类任务复用率。
这些指标可能没有活动DAU那么醒目，却更能判断用户是否真的建立了委托习惯。一次订单只能证明系统执行成功；用户在下一次复杂需求出现时继续回来，才说明产品获得了稳定位置。
四项调整中，选择一类高价值任务做深应该排在增加记忆和扩大服务商数量之前。我更建议从多人旅行、复杂购物或跨服务行程开始。这些任务的用户痛点清楚，阿里已有资源能够支撑，也可以通过完成率、修改成本和复用率验证价值。
当单人任务能够稳定完成后，再把研究、计划和订单带入家庭或群体协作。家人可以分别确认偏好，AI负责发现冲突和更新方案。社交由此成为任务从一个人延伸到多个人的自然步骤。
这条路线不会让千问在短期内显得“什么都能做”，但它能回答一个更重要的问题：用户究竟愿意把哪类事情长期交给它。
写在最后：千问已经有了手脚，现在需要赢得委托千问已经走到了一个比“模型回答得好不好”更复杂的位置。
Qwen模型提供理解和推理能力，淘宝、高德、飞猪、支付宝以及外部合作方提供商品、位置、交易和履约。春节补贴又让上亿用户看见，对话可以产生一个真实订单。这些条件放在一起，使千问成为国内最接近“能办事”的通用AI助手之一。
但产品定位不会因为连接了更多服务自动成立。
补贴可以改变一次下单入口，生态可以缩短执行链路，模型可以生成更合适的方案。把三者连接起来的，仍然是用户的具体任务：他带着什么问题进入，千问替他完成到哪一步，结果是否进入现实生活，出现变化后产品能否继续处理。
千问下一阶段需要让用户在面对一件复杂事情时首先想到它。这个位置无法只靠一次免单活动买来，也无法只靠模型升级获得。它来自一次次可解释、可修改、可撤回并最终完成的任务。
AI助手成为入口的标志，也许就是这么朴素：用户愿意说出目标，然后放心地把一部分过程交出去。
参考资料
阿里巴巴：千问App公开测试首周下载量超过1000万
阿里巴巴：千问App接入高德
阿里巴巴：千问与东航建立外部Agent合作
阿里巴巴：淘宝全面接入千问
阿里巴巴2026年AI与云业务进展
QuestMobile 2026年一季度AI应用洞察
QuestMobile 2026年AI应用市场发展半年报
千问App Store页面
本文由 @千秋折桂向轩辕 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
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