实测淘宝、京东AI购物助手：各有优劣，距离“贴心管家”还有多远？

AI购物助手：电商新势力来袭

大模型落地这两年，“AI+电商”被视为最具想象力的应用场景之一。购物本质是信息筛选，需整合、对比商品信息，这正是大模型所擅长的。然而在过去两年，各电商平台的AI功能大多停留在智能客服、猜你喜欢等协助功能上，消费者实际感知到的变化并不显著。

直到近半年，两家巨头先后发力。5月11日，阿里官宣千问与淘宝全面打通，在淘宝内上线千问AI购物助手。去年12月底，京东上线独立APP京东AI购，其底座是自研的言犀大模型，主打对话式购物。

阿里将AI能力嵌入现有电商生态，京东则另起炉灶打造AI原生入口，二者路径不同，但目标均指向AI购物助手。我们对两款产品进行了深度实测，来探究AI购物助手究竟是否好用。

AI试穿：理想很丰满，现实很骨感

网上买衣服常易“翻车”，模特图和买家秀好看，但衣服上身却总有不合适之处。退货麻烦，不退货又穿不了，痛点在于消费者看不到衣服穿在自己身上的效果，而AI试穿正是为解决这一问题而生。

第一轮测试从AI试穿开始，看看AI生成的试穿效果能否辅助判断。先看淘宝，上传全身照即可开始“试穿”，生成速度快，切换衣服也很丝滑。但试穿效果无法体现人的真实体型，AI是将衣服套在标准身材模板上。在搭配方面，淘宝较为灵活，支持跨店搭配上装、下装和连衣裙，能直接从购物车、收藏夹、浏览足迹中选衣服，使用方便。不过，它也存在明显问题，一是不稳定，切换性别和形象后，推荐列表仍会推女装；二是较死板，对上传照片的角度、姿势有要求。

再看京东AI购，其试穿功能设定更细致，形象生成有两种选择：一是手动选择身高、体重、体型，再上传照片生成相应AI形象；二是直接上传全身照，在照片上换装。但体型设定实际效果不佳，选梨形身材，试穿图仍看不出胯宽腿粗特征，选不选体型区别不大。且上传全身照生成的AI形象还原度不高，参考价值有限。京东试穿前可先选服装风格，系统会做推荐，也支持跨店自由搭配上下装并提供同店穿搭组合推荐。但“试穿”时既不能搜索商品，也不能在购物车中选衣服，只能在系统推荐范围内挑选，实用性不强。此外，稳定性也是问题，测试中换衣服会导致发型、发色变化，男装页面也会出现女装推荐，且京东服装品类不如淘宝丰富，试穿选择少，整体试穿体验一般。

综合来看，淘宝形象还原度更高，有一定参考价值；京东功能设计更周到，但执行欠佳，适合探索穿搭风格。不过两家都无法完全还原真实体型，现阶段AI试穿还不能完全替代真实试穿体验。

点外卖：需求理解大不同

吃饭容易纠结，打开外卖软件难做决定。第二轮测试与“吃”有关的场景，看AI购物助手能否帮忙决策。

先看淘宝，提出减脂需求让其推荐附近外卖，它能准确理解“减脂”需求，推荐的外卖涵盖轻食沙拉、三明治、清淡小炒等多品类，选择丰富，推荐门店距离基本在2公里内。但淘宝AI购物助手所有对话在同一窗口，上下文会受干扰，发出推荐减脂餐指令前上文是奶茶推荐，它会误以为推荐减脂期饮品，经提醒才改正。

再看京东AI购，同样指令下，其推荐品类相对单一，基本以轻食为主，经提醒后能给出更丰富选择。但它推荐的门店距离普遍超过5公里。值得一提的是，京东AI购有定期复购功能，可设置固定时间自动回购商品，系统自动生成订单，需手动确认并支付。不过该功能目前不太稳定，多轮测试中未完整完成任务，要么未触发任务，要么加购商品与之前确认的不同。

此场景中，两家均可运行，淘宝更能理解需求，方案可直接使用；京东AI购推荐方案单一，不太理解“附近”。

产品推荐：各有适用人群

购物前常需去社交平台做功课，“种草”时间比购物本身还长。第三轮测试购物关键环节——选品，看AI购物助手能否节省“种草”时间，让购物更简单。

设计了两个场景，一是有明确品类需求的日常消费，二是陌生领域的装备采购，看两家产品在不同购物需求下的表现。

场景一：推荐300元以内，主打修复功能的水乳。淘宝先追问肤质和想要达到的效果，调取历史订单了解用户购物偏好，推荐多为购买过的产品或品牌，适合想复购或认准品牌的用户，但对想尝鲜的用户需更多提示词。淘宝一开始只做产品推荐，需消费者自己搜索，进一步提出指令后才给出购买链接。此外，淘宝上线了AI种草功能，可根据图片、视频、社交平台链接识别相关产品，能精准识别单套和多套穿搭链接，省掉以往截图、切换电商平台识图的繁琐流程，部分商品支持AI试穿，方便“种草”。京东AI购给出的推荐涵盖多个品牌和功效，价格在预算范围内，一轮对话就能拿到可直接参考的清单，适合想尝鲜的人。此轮京东和淘宝思路不同但目的一致，淘宝靠追问锁定需求，京东直接给出多种选择，满足不同用户需求。

场景二：给新手推荐一套徒步装备。淘宝推荐品类不够全面，每个品类下选项多，与自己搜索区别不大，仅节省查找品类时间，未真正缩短决策时间。不过，它会在第一轮产品推荐后询问徒步公里数和预算，再给出更具体推荐。淘宝还会识别过往购物记录，对部分已有的可复用商品不再做购买推荐，但灵敏度不足，部分已有的装备仍被重复推荐。京东AI购推荐的装备品类更全面，基本覆盖新手所需装备，但对品牌推荐较局限，第一轮推荐大多为一个品牌的产品，提醒后能给出多个品牌的推荐，调整后还给出两种搭配购买建议，对新手来说是较完整的方案。此轮京东能给出完整方案，整体可用度更高；淘宝推荐信息杂乱，增加了筛选成本。

谁更会省钱：各有侧重

购物离不开“省”字，AI购物助手不仅要会推荐，还要会省钱。此轮关注两方面，一是各家主推的优惠功能是否好用；二是AI购物助手能否让钱花在刀刃上。

先看各家优惠功能。淘宝的AI省钱功能是选中购物车内商品，AI查找可用优惠券和平台补贴，生成省钱方案。该功能依赖购买商品数量，东西越多凑单越灵活，更适合双十一、618等有复杂满减规则的购物节，日常少量购物节省空间有限。京东的AI找优惠功能是主动推荐低价产品，一类是根据过往购物习惯推送可能感兴趣的降价商品，一类是高频消耗的日用品，实测像是在监测商品打折情况，更适合日用品复购场景。

此外，两家还有相似的低价监控功能。淘宝支持设定目标价格，降价后可选择推送通知或自动付款；京东则设定价格预期和监测时间，到点自动推送降价提醒。两者都省去反复查价麻烦，适合蹲大件降价或等大促入手，但非大促期间商品价格波动小，实际使用机会有限。

再看比价能力。让两家分别推荐同一商品的最低价，淘宝不理解“最便宜”，给出的商品价格不是最低，且仅列出不同店铺的同款链接，仍需筛选。京东表现更好，推荐的产品价格更低、指向明确，可直接购买，省去二次筛选步骤。此轮两家各有侧重，淘宝适合大促场景，帮凑单、领补贴；京东贴近日常消费，能主动推荐低价好物，且在比价能力上更胜一筹。

结语：AI购物助手待成长

淘宝和京东在AI购物上走出了两条几乎相反的路：一个把AI嵌入主站，一个做了独立APP。两家的产品差异由各自生态决定。淘宝电商心智沉淀在主站，所以将千问嵌进现有体系，好处是AI能调动的资源丰富，高频场景承接顺畅，但也容易陷入“买过什么就推什么”的思维。京东优势集中在3C、家电和自营物流，服装、美妆、本地生活心智弱于淘宝，若只在主站加AI助手，难跳出既有用户认知，独立APP有更大想象空间，但需慢慢积攒用户。

两条路都在争夺AI时代的购物入口。过去购物入口是电商平台，AI时代对话框成为新入口，对话式交互可完成购买，更快更省事。这也是豆包上线“豆包帮你选”功能，与抖音电商打通，Gemini支持用户在对话中完成购物的原因。但现阶段产品尚未成熟，此次实测中，淘宝和京东的AI购物助手目前处于“能用、但不够好用”阶段，能解决部分购物问题，但稳定性、信任度、用户习惯还未真正建立。对于消费者而言，AI购物助手要成为“贴心管家”，还有很长的路要走。