淘宝拍立淘推出的“AI找低价”功能已完成全量上线。该功能自今年3月启动内测，历经数月模型优化与用户体验迭代，于8月正式面向全体用户开放。作为电商领域首个基于图像搜索的AI比价工具，其核心目标是通过技术赋能，解决用户在图搜场景中的决策痛点，提供“透明、高效、精准”的低价商品导航服务。
从“找同款”到“选低价”：AI拓展图像搜索边界
图像搜索是电商平台的标配功能，但传统图搜仅能实现“以图识图”的基础匹配。用户常面临“同款商品价格差异大、选择困难”的困境。例如，搜索一款电脑支架时，不同材质、功能的产品价格跨度可能从十几元到上百元，而普通消费者难以快速理解价格差异成因。
“AI找低价”功能通过整合文本大模型与多模态技术，将图搜升级为“智能导购”。用户上传或拍摄商品图片后，AI可在3秒内完成三步操作：
全网比对：在淘宝商品库中精准匹配超2000款相似商品；
属性拆解：自动归类商品材质、功能、品牌等维度，并标注价格分布区间；
智能推荐：剔除低评分、低销量商品后，输出“同款低价”及“高性价比平替”方案。
以电脑支架为例，AI会明确标注：铝合金材质价格区间为12-35元，磁吸无线充电款升至43-85元，而塑料基础款可低至8元以下。这种“功能-价格”的透明化呈现，使用户决策效率提升60%以上。
动态标签与去噪算法：技术护航精准推荐
为适应电商商品库的动态变化，“AI找低价”的分类标签（如材质、风格、价格带）并非固定，而是基于实时召回结果灵活调整。例如，搜索“连衣裙”时，若夏季新品中雪纺材质占比上升，系统会自动将“雪纺”列为高频标签。
在商品筛选环节，AI采用“质量优先”策略：通过销量、好评率、退货率等数据，过滤掉低质同款，确保推荐结果兼具价格优势与品质保障。测试数据显示，该功能使用户对推荐商品的满意度达到82%，较传统图搜提升37%。
淘宝AI矩阵成型：从工具创新到系统重构
“AI找低价”是淘宝AI化战略的缩影。目前，其搜推智能产品事业部已推出三大核心功能：
AI万能搜：支持语音、文字、图片多模态搜索，并生成结构化商品指南；
AI帮我挑（内测）：通过对话式交互，根据用户偏好缩小选择范围；
AI找低价：聚焦比价场景，强化决策效率。
这些功能均采用悬浮窗交互设计，降低用户使用门槛。据透露，淘宝APP内AI工具的日均使用人次已突破5000万，其中“AI找低价”的复购率较传统图搜高2.3倍。
C端渗透与生态开放：AI电商进入深水区
自2023年末集团提出“AI驱动”战略以来，阿里电商的AI应用正从B端（商家）向C端（用户）全面渗透。此前，其商家AI工具已覆盖超400万店铺，助力商品发布效率提升70%；而今，以“AI找低价”为代表的C端产品，则试图重构购物全流程体验。
值得关注的是，淘宝AI推荐机制强调“中立性”。拍立淘负责人表示，该功能基于全网商品知识图谱生成推荐，不涉及流量倾斜或商业排序，目前尚无商业化计划。这种“技术优先”的策略，与近期广告营销领域兴起的GEO（生成式引擎优化）形成对比——后者通过优化内容在AI回答中的曝光率来获取流量，而淘宝选择以用户体验为首要考量。
商业化潜流：AI重构电商底层逻辑
尽管当前聚焦用户体验，但AI对电商生态的改造已显现商业化潜力。行业分析指出，当AI能够精准预测用户需求并匹配商品时，传统的“人找货”模式将升级为“货找人”，这或催生新的流量分配机制与广告形态。例如，品牌方可能通过优化商品属性标签，提升在AI推荐中的曝光概率。
阿里电商事业群内部人士透露，未来计划将AI能力开放给第三方服务商，构建“AI+电商”生态。若相关逻辑跑通，其商业化路径可能从当前的“交易抽佣”扩展至“数据服务”“AI营销”等多元模式。
结语
从“拍立淘”到“AI找低价”，淘宝正用技术重新定义电商搜索。当AI渗透至选品、比价、推荐的每一个环节，购物决策的“黑箱”被逐步打开。这场由图像搜索引发的变革，不仅是工具层面的创新，更是电商行业从“流量竞争”转向“效率竞争”的标志性事件。随着AI电商逻辑的逐步验证，一个更透明、更智能的购物时代正在到来。
