2026 年，AI 真正“下地干活”的第一战，被阿里打响了。
1 月 15 日，在杭州阿里园区举行的千问 App 发布会上，阿里巴巴集团总裁吴嘉做了一次并不复杂、却很直观的演示：他用千问给现场嘉宾点了 40 杯“伯牙绝弦”奶茶。整个过程没有人工介入。千问自行匹配附近奶茶店，下单，并调用支付宝完成支付。没一会儿，淘宝闪购的骑手把奶茶送进会场。发布会的气氛，也在这一刻被彻底点燃。
事后，有杭州的网友恍然大悟“怪不得刚刚西溪附近叫不动外卖！”
相比 PPT 上的参数和模型指标，这个场景更容易被理解：AI 第一次在公开场合，完整地替人把一件现实中的事情办成了。
在这次更新中，阿里将千问定位成 “每个人的生活助手”。路径也很明确：不从新场景做起，而是直接接入阿里现有的业务体系，让 AI 先把眼前的事干好。
在 日常生活 层面，千问首批接入了 淘宝闪购、支付宝、淘宝、飞猪和高德 五大业务，可以一句话 点外卖、买东西、订机票、订酒店、查路线，这些原本需要在多个 App 之间来回切换的操作，现在可以交给一句话来完成。
在 “办事” 这一层，千问的能力被进一步拉长。它开始尝试处理更复杂的任务，比如打电话订餐厅、整理调研资料、处理财务文件、辅助搭建网站等。这类功能目前仍处于定向邀测阶段，
吴嘉在发布会上表示：“AI 在拥有超强大脑之后，正在长出能够触达真实世界的手和脚，在生活中实实在在地替用户‘干活’。 千问的优势在于‘最强的 Qwen 模型’与‘阿里最完整的商业生态’的结合。AI 办事的时代才刚刚开始，我们会持续探索，把千问打造成真正有用的个人 AI 助手。”
自千问上线两个月以来，月度活跃用户已突破 1 亿。 吴嘉认为，随着 AI coding、全模态理解以及超长上下文等关键能力逐步成熟，AI 正在走出手机屏幕，进入更复杂、也更真实的生产与生活场景。
把阿里折叠进千问中， 通过统一的 AI 入口，让千问拥有 400 余项办事能力，在 生活、办公、教育 等方面全场景覆盖，让千问成为 AI 时代的超级应用入口，这正是阿里的野心。
办事之上如何理解需求，才能判断是不是一个合格的助手
伴随着模型能力的跃迁，思考让 Agent 做事，已经是近几年行业的集体共识。但 干的活好不好，这才是能否放心 AI 当助手的关键。
阿里此次的更新方向，既在意料之中，又有些意料之外的惊喜，这个惊喜的落脚点就在于 对需求的理解。
在对千问用户数据观察中，用户主动询问商品推荐的月环比高达 300%，这引起了阿里的注意，利用好千问与淘宝的链接，让千问拥有更可用的商品推荐能力，这确实踩中了不少人的真实需求，也成为千问区别其他通用 Agent 的功能独特切入点。
这不仅发挥了阿里在电商上的传统优势，也让庞大的商品供给和相对成熟的推荐体系真正被用起来。用户只需一句话，就能完成从商品推荐到下单的完整流程。其背后，是 阿里各业务接口的打通和协同调用，用起来足够顺，也足够省事。
但更令人惊喜的是 对决策层面的关注，这也是 模型深入理解真实需求的表现，如何调用工具做更好的决策，体现了阿里强大的整合能力。
比如，现场展示了要给老人购买一款家庭扫地机，并且家里还养了一只猫，预算在 2000-4000 左右。千问在综合产品的价格与能力之上，还进一步老人的便捷需求与对猫毛的清洁效果，在综合这些复杂的条件后，给出推荐产品与相关理由，这正是大模型方便人类决策的一个虚拟需求感知。
在另一个徒步推荐的方案中，千问不仅推荐出行路线，结合天气情况给出建议，还将徒步需要的产品直接发送到了千问界面上，确实让人看到 AI 未来融入世界的真实摸样。
不是只做简单的一件事，而是将好多事做好，形成闭环，阿里已经迈出第一步。
笔者能想到的弊端，可能就是如何避免大模型被商家刷的假好评和广告垃圾数据污染，根据错误数据给出错误推荐。
在一个全家人考虑去三亚出行的案例中，千问综合了路线、预算、老人与孩子的需求等，给出了路线选择，并给出三套酒店方案。
不过，酒店的均价都在两三千左右，不少人吐槽这恐怕没人住得起，方案不适用，不接地气，这或许是笔者认为的阿里迈出的是“半步”，还需要进一步的地方。
现场还有一个小惊喜是，千问演示现场定饭店的时候，有一段与老板确定需求的打电话环节，从包间大小，价格，有小朋友等需求进行多方拉扯沟通，直到最后，电话结尾说，“我是千问 AI 助手在与你沟通”，大家才恍然大悟，原来是千问的语音功能在完成订酒店的“最后一公里”。
这正是各种多模态打通后，AI 能做到的程度，留给人更多想象空间。
这种好用，同时体现在在对办公需求上，在更专业的场景上，需要更好的交付结果，要求也更难。
千问可以集成各种复杂工具，完成做表格、整理数据、处理报表、汇报 PPT 等各种具体业务。从如何处理资料到最后成品展现，从效果来看，确实还不错。
此次，阿里找来了专业人士来验收干活效果，千万财经博主小 Lin 说，亲自下场演示了用千问生成一份《2026 毕业生就业报告》，从信息汇总，消化资料，角度分析，文章演示到 PPT 的生成，千问干了一个完整的活。
不过，如果把千问当做个工作三年内的大学生，来干这些活，效果还是不错的，如果要求更高，可能就是把控 PPT 的内容重点质量，PPT 的设计是否美观。
而在教育领域，千问也做出一些精心设计，令人印象深刻的是在各种题目中，除了思路的讲解，还会生成一段动态视频进行图示演说，能随时对话沟通，给出思路和解法，并且多模态展示，这让千问更像一个人一样解决问题。
笔者也亲自进行了一个上手测评，一个是用千问点奶茶，还有一个是用千问询问如何落户问题，千问都给出了较为实用的操作结果。
总体来看，千问并没有试图一下子把所有事都做好，而是在尝试把复杂的事做得更完整、更贴近人的真实需求。它距离“完全可靠的 AI 助手”还有距离，但已经明显走出了聊天框，开始进入决策和执行的真实环节。而对干活质量的进一步打磨，恐怕正是阿里下一步要发力的方向。
在几家最受关注的 AI 巨头中，字节跳动 选择从系统层切入，通过豆包手机助手借助操作系统能力，去调度第三方应用，与现实世界建立连接；阿里 的路线则更为直接，依托自身已高度成熟的电商、支付、物流、出行等业务体系，将这些能力整体接入千问，形成一个以自有生态为核心的闭环。腾讯 目前尚未对外展示完整方案，但从近期在 Agent 和多模态方向上的密集招聘来看，其下一步布局大概率仍将围绕微信这一超级入口展开。
表面上看，Agent 之争比拼的是模型能力，但更深层的竞争，实际上取决于谁能更稳定、更规模化地承接真实世界的复杂需求。
