今年 “ 双 11 ” 的战鼓再度提前敲响深圳股指期货配资。
10 月 9 日，京东率先全面启动大促，天猫则于 10 月 15 日晚 8 点开启预售，10 月 20 日晚 8 点现货开卖，活动均将持续至 11 月 14 日。
与往年聚焦于价格战的喧嚣不同，今年“双 11 ”的核心叙事已悄然转向—— AI 技术从幕后走向台前，成为驱动增长的核心引擎。天猫高调宣布今年是“首个 AI 全面落地的双 11 ”，京东也强调这是其“ AI、大模型、机器人等技术融入程度最深的一届”。
从智能客服应答到精准商品推荐，从自动化物流仓储到 AI 内容生成，技术已超越营销噱头，深度重塑着电商的每一个环节。
图源：淘宝
有意思的是，在这股 AI 浪潮中，天猫与京东展现出截然不同的技术路径与战略侧重：天猫的 AI “向软”，侧重于以软件算法和大模型优化前端的搜索推荐与用户体验，致力于让“人找货”更智能、“货找人”更精准；京东的 AI “向硬”，聚焦于以智能机器人和决策模型加固其后端的供应链与物流体系，力求让商品流通更高效、更可靠。
事实上，这一“软”一“硬”的应用分野，并非偶然的技术选择，而是由两大电商巨头迥异的商业模式、长期积淀的技术基础与面向未来的战略重心决定的。
01 天猫向“软”
天猫 AI 的核心主要是在三方面：
首先是提升流量匹配效率。搜索端推出“生成式检索”，解决传统关键词搜索无法承接模糊需求的痛点；推荐端依托大模型分析用户长期偏好实现“破圈推荐”，带动推荐信息流点击率提升 10%；广告端则通过 AI 优化流量匹配与出价策略，帮助商家广告 ROI 提升 12%。
其次是为商家提供 AI 经营团队。例如 AI 美工、AI 客服、AIGC 平台“万相营造”（为商家生成营销素材）、AI 智能体“ AI 小万”升级的“生意参谋”（为商家提供店铺流量、转化、交易等多维度数据）等，实现降本增效。
第三是为消费者打造六款 AI 导购产品。具体包括：“ AI 万能搜”能精准理解复杂的语义表达，并提供购物攻略；“ AI 帮我挑”能通过对话引导，精准筛选商品；“拍立淘”升级为多模态 AI 搜索，并为消费者实现同款价优、同类商品推荐；淘宝主页搜索则基于全网口碑自动生成“品类清单”，还能实时解答购物问题；“ AI 试衣”支持用户一键上身试穿心仪穿搭；每位用户还将获得定制化的“ AI 清单”等。
图源：淘宝
整体来看，阿里的 AI 电商改造是从匹配效率升级、商家工具普惠、创新产品体验三大维度落地 AI 应用，还是围绕着“服务商家提效、优化用户体验”的核心。这也符合平台“商家服务商”的属性，为的还是实现“人”与“货”的更高效配对。
阿里 AI 战略方向决定了天猫 AI 应用在软件方向上的铺陈。阿里的 AI 战略选择是坚定地走全栈 AI 能力的长期路线，想要纵向洞穿算力层、云、模型层、应用层，横向涵盖多种产品，兼顾开源与闭源，形成一套星罗万象的 AI 全栈生态。
重金押注之下，算力和模型都有不错的成绩，目前阿里云在中国 AI 云市场占据领先地位。作为中国最有影响力的开源模型之一，通义系列至今已经开源了 300 余款大模型，全球下载量超 4 亿次，成绩斐然。目前来看，阿里全栈 AI 的布局上，只剩下了应用这最后一块“拼图”—— AI 应用。
今年以来，阿里将全栈 AI 能力向生态全域渗透，所有业务的 AI 升级均延续“软件服务优化”的逻辑推进：本地生活板块（饿了么 / 高德）利用智能调度系统优化配送路线，提升运营效率；菜鸟运用 AI 进行物流路径预测和智能仓库管理；钉钉推出了“ AI 助理”、“ AI 会议摘要”、“ AI 内容创作”等新功能；夸克也升级为“ AI 信息服务平台”。
除了贯彻阿里的“ Allin AI ”战略，这些丰富的内部实践，持续反哺着阿里 AI 技术的迭代升级，也让阿里的全栈 AI 技术路线愈发清晰。
02 京东向“硬”
不同于天猫的平台模式，京东是通过“自营 + 供应链优化”，以差价和供应链效率盈利，产品定位更偏向于“零售服务商”。因此，与阿里的“消费者智能化”不同，京东的策略是“让商家更聪明”，其在 AI 上的应用主要集中在供应链管理、客服和个性化推荐等领域。
今年双 11 前夕，京东向生态伙伴开放了包括京小智、京点点、Joyinside 大模型及数字人直播系统在内的多款 AI 工具，覆盖从智能客服、广告优化到内容生产的全链路。然而，京东 AI 最引人注目的突破仍在于物流系统——首次大规模投入的“超脑 + 狼族”智能设备集群，标志着其智能供应链建设进入新阶段。
升级后的“物流超脑 2.0 ”系统，将原有的 AI 调度、路径规划、设备联动等能力，进一步拓展至多模态协同与具身智能。“狼族”则代表了物流末端的智能执行单元，如同敏锐、协作的“狼群”。它包括了无人车、自动化分拣臂、AMR（自主移动机器人）等各类智能硬件。在“超脑”的指挥下，它们形成一个协同作战的群体，行动敏捷、分工明确、7x24 小时待命，专门攻克订单高峰期的分拣、搬运和配送难题。
图源：京东官方
整体来看，京东在 AI 上的应用始终围绕“优化供应链效率”这一核心——通过 AI 预测性物流提前布局仓储备货，让商品离消费者更近；借助 AI 客服机器人缩短咨询响应时间，提升服务体验；用 AI 个性化推荐帮商家精准触达目标客群，这些动作最终都指向“让供应链更高效、让零售更顺畅”的目标。
从技术层面来看，相对于阿里的高筑墙、广积粮、商用化。京东从底层基础设施的京东云智算，到上层大模型、AI 平台工具，再到 C 端、B 端的多个解决方案，都是围绕自身供应链和电商而服务的。
从布局 AI 的战略层面上来看，阿里巴巴的 AI 战略更具前瞻性和进攻性，旨在通过技术领先来开辟新市场和业务增长点，京东更聚焦于对现有业务的优化和市场份额的争夺。
在之前的 JDDiscovery-2025 京东全球科技探索者大会上，京东正式发布 AI 全景图，系统展示其在人工智能领域的整体战略布局，并宣布未来三年将持续加大投入，推动构建万亿规模的人工智能生态。
图源：京东官方
透过这些布局不难看出，京东试图通过 AI 产品，建立一个兼顾消费、服务、互动的新生态，从而有效增强用户对京东平台的依赖，形成从流量入口到服务闭环的强大粘性。
与此同时，供应链也是京东的基因级优势——其自营模式下的仓储物流管理成本仅占营收的 10%，与 Costco、亚马逊等全球顶尖企业比肩。而在物流系统上加注 AI 技术，既是对这一优势的进一步巩固，也是其将核心能力向产业端延伸的关键动作：通过 AI 让物流从“高效”走向“更智能”，不仅能降低自身运营成本，还能为上下游合作伙伴提供更优质的供应链服务，最终在“硬基建赋能零售”的路径上，构建起自身竞争壁垒。
结语
天猫与京东在 AI 战略上 " 软硬分明 " 的路径选择，反映了二者商业基因的本质差异。天猫通过大模型优化搜索推荐与用户体验，致力于成为更懂消费者的智能购物伙伴；京东则将 AI 深度植入供应链与物流体系，打造更高效可靠的零售基础设施。这两种路径无所谓优劣，都是基于各自商业模式做出的理性选择。
随着 AI 技术持续演进深圳股指期货配资，电商行业的竞争正在从单纯的价格战，升级为技术底蕴与商业洞察的全面较量。未来，真正决定胜负的将不再是流量与补贴，而是谁能将技术创新与商业本质更好地融合，为消费者和商家创造可持续的价值。
稳拿证劵提示：文章来自网络，不代表本站观点。
