【引言/背景】

【企业概况】

【业务挑战与核心问题】

1. 赛道同质化严重：当前消费级AI助手普遍以对话功能为核心，多数产品停留在“信息查询+内容生成”阶段，用户难以感知不同产品的本质差异，市场竞争陷入流量争夺的红海。
2. 技术能力与场景脱节：阿里巴巴拥有领先的开源大模型技术，但如何将高算力的模型能力转化为普通用户可感知、愿意高频使用的实用功能，是技术落地的核心难题。
3. 生态协同不足：阿里旗下拥有电商、本地生活、办公等多个独立的业务生态，各板块的AI应用各自为战，缺乏一个统一的入口实现用户需求的跨场景流转，无法发挥生态协同的最大价值。

【初期试错与困境】

1. 定位分歧：内部曾出现两种核心观点，一种主张将千问打造为“技术展示窗口”，优先体现Qwen模型的技术性能，吸引专业用户和开发者；另一种则主张聚焦“实用工具属性”，优先整合阿里生态内的服务，解决用户的实际生活需求。双方的分歧导致早期的产品原型多次推翻，直到2025年中期，管理层才最终确定“能办事”的核心定位，将任务执行能力作为差异化竞争点。
2. 技术适配难题：Qwen3大模型的高性能需要高算力支撑，但C端用户的设备环境复杂，从低端手机到高端PC都有覆盖。早期测试中，千问App在中低端手机上的响应速度平均超过10秒，部分复杂任务甚至出现卡顿，用户体验极差。技术团队不得不重新优化模型压缩和边缘计算方案，经过近3个月的迭代，才将平均响应速度降至3秒以内。
3. 生态协同阻力：阿里旗下各业务板块拥有独立的产品团队和考核体系，将服务接入千问App意味着部分流量和数据权限的开放，初期遭到多个业务线的抵触。例如，淘宝团队担心千问的直接商品推荐会影响淘宝App自身的用户活跃度，本地生活团队则担心订单数据的共享会带来隐私风险。直到集团层面出台统一的AI战略考核指标，明确生态协同的权重占比，各业务线才逐步开放接口。
4. 伦理与合规风险：在早期的内容生成测试中，千问曾出现过生成虚假信息、侵犯版权的情况，例如未经授权生成某知名作家的风格化文章，以及在健康咨询场景中给出不规范的医疗建议。这迫使团队紧急扩充了内容审核和人机对齐团队，将伦理合规要求嵌入模型训练的全流程。

【解决方案与创新实践】

1. 基于Qwen3大模型打造差异化技术能力：Qwen3系列模型采用混合推理技术，可在“思考模式”和“非思考模式”间无缝切换，针对复杂任务启用多步骤推理，针对简单需求提供高速响应，在性能和效率间实现平衡。同时，千问App原生支持模型上下文协议（MCP）和函数调用能力，可直接调用外部工具完成任务，例如用户输入“帮我订一张明天去上海的高铁票”，系统可直接接入12306接口完成订票流程，无需跳转其他App。
2. 分阶段整合阿里全生态服务：千问App采用“核心功能先行，场景逐步接入”的策略，公测初期先上线内容创作、办公辅助、学习工具等通用功能，随后逐步接入地图导航、外卖点餐、商旅预订等服务，最终计划打通淘宝电商、钉钉办公、阿里云盘等全场景。截至2025年12月，千问已接入超过20项阿里生态内的服务，覆盖用户日常需求的70%以上。
3. 建立“以用户为中心”的快速迭代机制：千问App公测后保持平均每1.5天更新一个版本的速度，一个月内迭代18次，所有更新均基于用户反馈和行为数据。例如，根据用户反馈的“视频生成功能缺乏互动性”，技术团队在两周内上线了万相2.6视频生成模型和“AI小剧场”角色合拍功能，用户生成视频的数量在一周内增长了300%。
4. 构建开源生态与C端应用的协同：千问App作为Qwen系列模型的首发应用，可第一时间接入最新的模型能力，同时用户在千问上的使用数据也会反哺模型训练，形成“模型迭代-应用落地-数据反馈”的闭环。例如，用户在千问上的多语言对话数据，帮助Qwen3模型的119种语言支持能力提升了15%（数据来源：阿里巴巴集团，2025年12月）。

【实施过程与关键决策】

1. 确定“能办事”的核心定位：2025年6月，阿里管理层在战略会议上最终拍板，放弃“技术展示窗口”的定位，将“任务执行能力”作为千问的核心差异化优势，这一决策让千问从众多AI聊天助手中脱颖而出，聚焦于用户的实际需求解决。
2. 采用“轻量接入+深度整合”的生态策略：针对各业务线的抵触，阿里集团并未强制要求全量接入，而是采用“先试点后推广”的方式，先与钉钉、高德等对AI接受度较高的业务线合作，推出“AI办公助手”“AI旅行规划”等试点功能，待试点取得明显效果后，再逐步推广到其他业务线。例如，钉钉接入千问后，用户的文档生成效率提升了40%（数据来源：阿里巴巴集团，2025年11月），这一数据促使淘宝、饿了么等业务线加快了接入进度。
3. 投入资源建立快速迭代团队：阿里为千问App配备了超过500人的跨部门团队，包括模型研发、产品设计、用户研究、内容审核等多个岗位，采用“小步快跑”的敏捷开发模式，确保用户反馈能在72小时内得到响应。这一机制让千问能够快速适应市场变化，在公测后一个月内就完成了从单一对话工具到多场景助手的升级。

【效果验证与数据说话】

1. 用户增长迅速：公测一周下载量突破1000万，23天内月活跃用户数（含APP、Web、PC端）超3000万，成为全球增长最快的AI应用之一。
2. 用户粘性表现良好：根据千问App内部数据，其7日留存率达35%，30日留存率达22%，高于艾瑞咨询统计的国内消费级AI应用平均留存水平（数据来源：艾瑞咨询《中国消费级AI应用市场研究报告》2025年）。
3. 功能使用率提升：用户对任务执行类功能的使用率最高，其中AI办公助手的日活用户占比达42%，AI旅行规划的用户转化率达18%。
4. 生态协同初显成效：截至2025年12月，千问App为淘宝带来的日均新增用户数达15万，为高德地图带来的导航订单量增长了8%。

【经验提炼与行业启示】

1. 差异化定位是破局关键：在同质化的赛道中，必须找到用户的核心痛点，避免陷入“对话功能竞赛”。千问以“能办事”为核心定位，聚焦任务执行能力，成功跳出了单纯的聊天助手范畴。
2. 技术底座与场景落地需协同：领先的技术能力只有与具体场景结合才能产生商业价值，千问依托Qwen3模型的函数调用能力，实现了从“信息输出”到“任务完成”的跨越，让AI能力真正落地到用户的日常生活中。
3. 生态协同是长期竞争力：对于拥有多元业务生态的企业来说，AI原生应用可以成为连接各业务板块的枢纽，实现用户需求的跨场景流转，发挥生态协同的最大价值。千问通过逐步接入阿里全生态服务，正在构建一个覆盖用户全生命周期的AI服务体系。
4. 快速迭代是C端AI应用的核心能力：消费级AI应用的用户需求变化快，市场竞争激烈，必须建立以用户反馈为核心的快速迭代机制，才能及时响应市场变化，提升用户体验。

【风险、局限与未来挑战】

1. 隐私与数据安全风险：千问App需要获取用户的位置、消费、办公等多维度数据，才能提供个性化的服务，这意味着用户数据的收集和使用规模远超普通应用。一旦发生数据泄露，将对用户信任和企业品牌造成严重影响。此外，千问在内容生成过程中，仍存在生成虚假信息、侵犯知识产权的风险，需要持续投入资源进行内容审核和人机对齐。
2. 生态协同的深度不足：目前千问与阿里各业务线的接入仍以“功能调用”为主，尚未实现数据和服务的深度融合。例如，用户在千问上查询商品信息后，仍需要跳转至淘宝App完成购买，跨场景的体验仍存在断点。如何打破各业务线的数据壁垒，实现真正的无缝协同，是未来的核心挑战。
3. 商业化变现路径不清晰：目前千问App采用免费模式，尚未明确商业化路径。如果未来推出付费会员或增值服务，可能会影响用户增长；而依赖广告变现则可能影响用户体验。如何在用户增长和商业变现之间找到平衡，是千问需要解决的长期问题。
4. 市场竞争加剧：随着更多企业进入消费级AI市场，赛道的竞争将更加激烈。海外巨头如OpenAI、Google正在加速布局中国市场，国内竞品也在不断迭代功能，千问需要持续创新才能保持领先地位。
5. 用户依赖与能力退化风险：如果用户过度依赖千问的任务执行功能，可能会逐渐丧失自主解决问题的能力，例如依赖AI生成工作报告、规划旅行路线等，这可能引发关于“AI对人类能力影响”的伦理讨论。

【延伸思考】

• 对于拥有多元业务生态的企业来说，AI原生应用是否必然成为连接各业务的核心枢纽，还有哪些可能的生态协同模式？
• 消费级AI应用的核心竞争力究竟是技术性能还是场景整合能力，不同类型的企业应该如何选择适合自己的发展路径？
• 当AI助手能够完成越来越多的日常任务时，用户的行为习惯会发生哪些变化，企业应该如何适应这些变化调整产品策略？
• 开源模型生态与C端AI应用之间的协同机制应该如何设计，才能实现技术迭代与用户需求的双向促进？
• 中小开发者在大企业主导的消费级AI市场中，还有哪些差异化的生存空间和机会？
• 当AI助手掌握了用户的生活决策入口，平台的算法推荐是否会加剧用户的信息茧房，如何在个性化服务与信息多样性之间找到平衡？