2025年，國內(nèi)電商行業(yè)正迎來一場由人工智能驅(qū)動的深層變革。AI不再只是提高效率的“輔助工具”，而是在內(nèi)容生成、營銷投放、供應鏈管理、客服服務等關(guān)鍵環(huán)節(jié)中，深度介入平臺的運營模式，重構(gòu)行業(yè)競爭格局。
頭豹研究院數(shù)據(jù)顯示，2020年到2024年，AI電商行業(yè)市場規(guī)模由239.27億元增長至504.45億元，期間年復合增長率20.50%。預計2025年到2029年， 該市場規(guī)模將由638.24億元增長至1382.81億元，期間年復合增長率21.32%。
這輪高速增長背后，既是技術(shù)能力不斷成熟釋放紅利的結(jié)果，也反映出平臺治理、商家組織方式以及用戶交互體驗的同步調(diào)整與升級。但值得注意的是，隨著AI在電商中的廣泛應用，一系列圍繞權(quán)限控制、用戶隱私、算法偏見等問題也日益顯現(xiàn)，技術(shù)議題正逐步延伸為平臺治理和社會責任的新課題。
是效率工具還是核心競爭力？
從早期作為輔助工具的“錦上添花”，到如今成為電商平臺競爭的底層能力，AI技術(shù)正以前所未有的速度滲透進各關(guān)鍵環(huán)節(jié)。無論是頭部平臺，還是跨境獨立站，中小賣家均在競相擁抱智能化浪潮。
據(jù)頭豹研究院數(shù)據(jù)顯示，截至2024年，逾八成獨立站賣家已嘗試接入AI工具以實現(xiàn)降本增效。而對于阿里巴巴-W(09988.HK)、京東集團-SW(09618.HK)等平臺型企業(yè)而言，AI早已從局部實驗走向全鏈條嵌入，通過自研大模型和行業(yè)化工具，推動電商生態(tài)邁向更高效、更規(guī)?；倪\營范式。
阿里巴巴的AI電商戰(zhàn)略啟動較早，2023年起陸續(xù)推出“AI搭配”“AI試衣間”等面向C端的虛擬體驗產(chǎn)品。2024年，阿里上線面向商家的AI運營助手“生意管家”，短短五個月內(nèi)即吸引超過100萬商家試用，74%的用戶表示可替代約一名美工人力。2025年，阿里進一步推出“淘寶星辰”視頻大模型，支持圖文生成高適配商品展示視頻，全面降低內(nèi)容創(chuàng)作門檻，強化平臺內(nèi)容供給能力。
京東同樣在AI電商領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力。2023年發(fā)布的言犀大模型，融合70%通用數(shù)據(jù)與30%京東自有數(shù)智供應鏈數(shù)據(jù)，催生了“采銷東哥AI數(shù)字人”和“AI營銷搭子”等產(chǎn)品。前者已服務超7500家賣家，累計帶貨超140億GMV；后者日均助力超80萬賣家完成上千次智能交互，AIGC內(nèi)容使用率達80%，平均轉(zhuǎn)化率提升30%。2025年，京東云進一步向平臺商家免費開放五大AI產(chǎn)品，包括智能客服、數(shù)字人直播、視頻生成等，覆蓋商家從開店到運營的全生命周期。
AI電商的變革紅利并未止步于平臺端。以吉宏股份（002803.SZ）為代表的新興跨境賣家，通過自研垂類AI模型，將智能技術(shù)嵌入選品、投流、設(shè)計、物流等各個環(huán)節(jié)。頭豹研究院報告顯示，在AI技術(shù)的應用下，吉宏股份電商業(yè)務快速增長，從2017年的2.15億元增長至2023年 的42.56億元，占營收比例從19%上升至63.58%。
艾媒咨詢調(diào)研指出，消費者對AI電商的主要期待集中在購物便利性（67.2%）、個性化服務（63.5%）以及更強的交互社交功能（48.8%）。
事實上，AI在電商業(yè)務中既是“工具”，也在一定程度上重塑整個平臺的玩法。知行咨詢創(chuàng)始人李文亮在接受時代周報記者采訪時表示，當下AI與電商的融合，正經(jīng)歷從“效率工具”向“核心競爭力”的戰(zhàn)略躍遷。無論行業(yè)屬性或渠道形態(tài)（線上/線下）， 成本優(yōu)勢與運營效率始終是企業(yè)競爭的核心根基 。
在現(xiàn)在的電商經(jīng)營環(huán)境中，“AI+”能重塑線上渠道銷售鏈路，實現(xiàn)更有規(guī)模化的內(nèi)容、更低的制作成本、更統(tǒng)一的執(zhí)行標準，從而以相對低的成本獲得消費者注意力。
成本優(yōu)化，還是技術(shù)陷阱？
AI在電商行業(yè)的廣泛應用，首先體現(xiàn)在運營成本的下降上。尤其是在中小商家群體中，這種“可量化”的效率提升感受尤為直接。
資深互聯(lián)網(wǎng)觀察者丁道師在接受時代周報記者采訪時坦言，過去一年他密集走訪了阿里、京東主辦的商家發(fā)展大會，與大量一線商家交流。他注意到一個普遍反饋：AI工具帶來的直接收益十分顯著，尤其是在中小商家層面。
例如，過去請模特拍攝商品照片，一天至少花費數(shù)百元，如今AI虛擬模特可完全替代；制作海報、平面設(shè)計，之前一張圖片動輒幾十元，現(xiàn)在AI生成即可，稍作調(diào)整就能滿足需求。此外，營銷軟文、推廣內(nèi)容也可用大模型高效生成，過去需要多人協(xié)作的工作，現(xiàn)在一人即可完成，大幅降低人力成本。
平臺端的變化同樣劇烈。以京東為例，其龐大的客服體系過去常年依賴人工維系，近年來AI客服已逐步取而代之。丁道師表示，AI客服的普及顯著減少人工客服的工作量，甚至部分平臺已實現(xiàn)“AI優(yōu)先、人工輔助”的模式，即AI客服先行處理，僅在復雜場景下才轉(zhuǎn)接人工。
但技術(shù)紅利的另一面，是“競速”邏輯下的資源消耗與決策焦慮。李文亮指出，從宏觀視角看，AI+電商肯定可以幫助企業(yè)省錢。但是從內(nèi)卷角度看，中國商家對新技術(shù)接受速度極快，中小企業(yè)也非常多，這會導致變向花錢。
與此同時，AI應用的邊界仍需理性認知。產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟分析師、釘科技創(chuàng)始人丁少將向時代周報記者指出，如果把電商平臺比喻成一條流水線，AI最適合接手內(nèi)容生成環(huán)節(jié)、精準營銷環(huán)節(jié)、客服環(huán)節(jié)、質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)等。產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)、供應鏈管理、 復雜客戶服務等還需要人的重度參與。
艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，目前消費者對于人工干預功能有較大需求，45.5%消費者偶爾使用，33.7%消費者需要就使用，說明AI電商在復雜情景的問題解決方面仍然需要提升。另外，33.3%消費者認為人工干預功能改善了AI電商的購物體驗。
艾媒咨詢分析師認為，AI電商的發(fā)展仍然需要人工輔助，未來，商家需要發(fā)揮人工干預的積極影響，提高系統(tǒng)的適應性和靈活性，為消費者帶來方便的同時增加更加人性化的購物體驗。
這也意味著，AI電商的未來并非“全自動”，而是“人機協(xié)作”的再分工過程。李文亮也建議，對規(guī)?；瓷疃葢肁I的企業(yè)，建議立即組建AI效率小組讓AI提效工具覆蓋大部分環(huán)節(jié)，優(yōu)先部署內(nèi)容生產(chǎn)與分發(fā)。
在降本增效與新增投入之間，AI技術(shù)既釋放了短期紅利，也打開了中長期的不確定性窗口。對于平臺與商家而言，AI技術(shù)本身并不構(gòu)成護城河，真正決定競爭力的，是企業(yè)是否具備利用技術(shù)構(gòu)建系統(tǒng)化能力的戰(zhàn)略定力。
技術(shù)突破與隱私博弈
在AI技術(shù)大規(guī)模接入電商運營的進程中，“權(quán)限”正逐漸成為最敏感也是最核心的問題。特別是在智能客服這一已實現(xiàn)高度自動化的場景中，平臺是否愿意將決策權(quán)真正交由AI執(zhí)行，正在成為衡量技術(shù)進化深度與平臺治理成熟度的分水嶺。
“今天，AI在很多環(huán)節(jié)的技術(shù)能力其實已經(jīng)‘夠用’，但它缺的不是智力，而是權(quán)限?！痹乞鹬悄軇?chuàng)始人魏佳星在接受時代周報記者采訪時表示，目前AI客服存在“答非所問”“繞圈子”的問題，本質(zhì)上并非出在技術(shù)瓶頸，而在于大多數(shù)平臺出于風控考量，并未向AI系統(tǒng)放開實質(zhì)性決策權(quán)限。
以用戶退貨、索賠或訂單異常申訴為例，AI客服往往僅能提供引導性信息，難以完成決策鏈條中的“執(zhí)行”環(huán)節(jié)。這是因為多數(shù)平臺對AI的信任度有限，不愿直接賦予其關(guān)鍵操作權(quán)限。魏佳星指出：“企業(yè)仍在評估AI的錯誤率能否穩(wěn)定在可接受范圍內(nèi)。一旦出現(xiàn)重大失誤，例如誤退高額訂單，可能引發(fā)的合規(guī)風險與品牌危機，是許多企業(yè)難以承受之重?！?span style="display:none">zlQ即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com
在實際運行中，AI要獲得更強的自主決策能力，勢必需要更多維度、更高頻次地調(diào)用用戶數(shù)據(jù)進行建模和判斷，這包括點擊行為、語義偏好、歷史糾紛記錄甚至語音情緒波動。但正是這一過程，使AI權(quán)限的邊界與用戶隱私的邊界出現(xiàn)高度重疊。
如何在技術(shù)突破與隱私保護之間找到平衡，成為行業(yè)面臨的共同難題。在歐洲，已有監(jiān)管機構(gòu)對AI系統(tǒng)中數(shù)據(jù)使用的“可解釋性”和“最低必要性”提出更高要求。例如，歐盟《人工智能法案》明確規(guī)定，高風險AI系統(tǒng)必須確保決策過程的可追溯性，并設(shè)置人工干預的選項。
AI帶來的效率紅利已初步顯現(xiàn)，但AI電商的未來似乎并不通向全自動模式，而更可能走向人機協(xié)作下的再分工與治理平衡。
下一階段的競爭，或許不止于誰先用好AI，更關(guān)乎誰能構(gòu)建起圍繞數(shù)據(jù)、算法與治理能力的整體生態(tài)閉環(huán)。正如丁少將所言，“長遠來看，AI將對電商的運行邏輯和交互方式帶來深層次的重塑?！?span style="display:none">zlQ即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com
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