“AI 行業的競爭已進入深水區，單純的技術領先或場景優勢都難以決定最終勝負。”

作者丨劉偉

編輯丨林覺民

AI競爭的下半場真的要來了。

12月18日，千問APP開始接入第一個阿里生態場景——高德。接入高德后的千問AI助手，開始具備物理世界的理解和行動能力。千問APP不再僅限于回答問題，而是能根據精準、動態的現實世界信息，實現從“意圖理解”到“服務執行”的跨越。

新版本中，基于高德龐大的實時地理數據，千問APP可生產含餐廳、酒店、路線等信息的可視化決策卡片，點擊即可喚起導航或打車，覆蓋周邊查詢、通勤規劃、截圖地址提取等場景。

它還能處理復合任務，如順路規劃出行與消費，結合天氣、限行規則等給出出行方案，甚至提供穿衣建議。

比如，用戶可以問：“從杭州開車去長沙，我的車續航500km左右，幫我規劃沿途的充電站，最好在服務區里。”、“3個人開車從長沙跳馬到湘潭萬樓怎么走，打算到了后吃附近最好吃的特色館子，預算500元以內。”千問將根據車輛類型、油耗或電量及高速路況，提供最優路徑建議，甚至預估充電/加油時間，保障行程順利。

這次整合，是千問從“能說”到“能做”的一小步，卻可能是AI商業化落地邁向“服務閉環”的一大步。通過將技術與場景深度融合，千問APP為行業提供了一條可供復制的AI落地路徑。

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AI 競爭下半場：從模型跑分賽到落地淘汰賽

AI行業的發展軌跡清晰地呈現出兩個階段：上半場是“模型為王”的技術競速期，以參數量、評測跑分、多模態能力為核心競爭維度；下半場則是“落地為王”的價值兌現期，考驗的是模型與場景的適配能力、商業閉環的構建能力以及服務履約的執行能力。

當前，AI行業正處在由上半場轉向下半場的關鍵臨界點，企業不同的路徑選擇正在深刻地重構行業競爭格局。

作為生成式AI的引爆者，OpenAI憑借GPT系列模型在技術層面建立了先發優勢，但其商業化進程卻后勁不足。

今年10月，德意志銀行發布的一組數據顯示，OpenAI的訂閱服務已顯現增長瓶頸，歐洲主要市場連續四個月收入持平。與此同時，OpenAI的企業級API業務正面臨著高端市場被Google擠壓，中低端市場遭開源模型沖擊的雙重夾擊。

核心問題在于其缺乏原生應用場景支撐，模型能力始終處于“懸浮狀態”——雖能提供強大的語言交互和內容生成能力，卻難以深度嵌入用戶的日常消費、出行、辦公等高頻場景，形成從“咨詢”到“辦事”的完整閉環。因此，其商業化只能停留在訂閱費和API授權等淺層模式。

Google的AI布局同樣存在商業斷層。

憑借搜索引擎數十年積累的海量數據和自研TPU芯片的算力優勢，Google Gemini 模型在技術評測中表現亮眼，甚至在商業任務模擬測試中展現出超越 GPT 的潛力。

然而，谷歌的生態布局也存在天然短板：其核心業務集中于搜索、廣告和操作系統，缺乏覆蓋線下服務、本地生活、電商交易的完整履約體系。

盡管 Gemini 已接入搜索、YouTube 等產品，但這些場景多以信息分發為主，難以承載 “即時零售配送”“出行方案執行”“本地服務對接” 等需要線下履約支撐的復雜任務。

這種技術能力與履約能力的脫節，使得谷歌難以將模型優勢轉化為用戶可感知的實際價值，形成了“能理解需求卻難以滿足需求” 的商業斷層。

在OpenAI和谷歌的困境之外，阿里展現了一條不同的路徑：深度融合技術能力與場景生態，構建“技術研發 - 場景驗證 - 商業落地 - 數據反哺”的正向循環。

千問APP接入高德，正是這一路徑的縮影。通過將頂尖AI技術注入高頻出行場景，利用出行場景的海量真實數據反哺模型優化，并聯動阿里生態內的電商、本地生活、酒旅等資源，形成“模型賦能場景，場景滋養模型”的良性互動。

阿里走的這條路徑并不復雜，但要模仿起來卻并不容易。因為很少有企業能像阿里這樣，同時擁有堅實的AI技術底座和豐富的商業場景生態。阿里多年來積累下來的這套能力，構成了其在AI時代獨一無二的優勢。

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技術底座+場景生態：阿里難以被復制的優勢

沒有強大的技術支撐，再多的場景也只是“無源之水”；而缺乏場景的技術，終究只能是 “空中樓閣”。

阿里巴巴憑借十余年在云計算與AI領域的深耕，構建了從底層算力集群到上層應用生態的全棧技術體系，實現了技術能力與應用場景的深度咬合。

在模型層，阿里打造了全球領先的“通義”大模型家族，為智能化變革提供了強大的“決策中樞”。 2025年發布的通義千問Qwen3系列，作為業界首個具備“混合推理”能力的模型，創新性地融合了“快思考”與“慢思考”雙模式。它不僅能以極低算力消耗秒回日常問答，更能針對復雜邏輯進行深度多步推理。

依托先進的MoE架構，Qwen3在保持激活參數極低的同時，實現了性能的跨越式突破，在AIME25 奧數測評中斬獲 81.5 分，LiveCodeBench 代碼評測突破 70 分，ArenaHard 人類偏好對齊測評以 95.6 分超越 OpenAI-o1 等頂尖模型，創下多項開源紀錄。

在算力層，阿里云構建了全球領先的 AI 基礎設施，為模型運行和生態擴張提供了充足 “動力引擎”。阿里過去四個季度在 AI + 云基礎設施的資本開支高達 1200 億元，目前運營著中國第一、全球領先的云計算網絡。截至 2025 年，阿里云 AI 算力增長超 5 倍，AI 存力增長 4 倍多，能夠輕松支撐千問大模型的訓練推理。

在工具層，阿里百煉與Qwen-Agent框架構建了生態連接的“萬能接口”，加速了AI在千行百業的落地。

如果說全棧技術是阿里千問的“硬實力”，那么覆蓋全場景的實體生態就是其 “軟實力”，更是競爭對手難以復制的核心壁壘。

阿里通過二十余年的商業布局，構建了一個涵蓋購物、出行、本地生活、辦公、酒旅等高頻剛需場景的數字生活服務矩陣，這些場景不僅為千問大模型提供了海量真實的訓練數據，更成為 AI 技術落地的 “試驗場” 和 “變現渠道”。

千問APP接入高德地圖，就是是阿里生態賦能的典型案例。

事實上，此前阿里生態的其他核心板塊也在逐步完成與千問大模型的深度融合，例如在電商領域，千問已接入淘寶、天貓，通過理解用戶的消費偏好、歷史訂單、使用場景等信息，提供個性化商品推薦、智能導購、售后問題解決方案，甚至能夠根據用戶提供的需求生成定制化商品搜索方案；在辦公領域，釘釘與千問的融合打造了智能辦公助手，能夠實現會議紀要自動生成、任務分配跟蹤、文檔智能編輯、跨部門協作協調等功能，大幅提升辦公效率等。

這些場景的價值不僅在于為用戶提供了更便捷的服務，更在于形成了海量、真實、多元的數據集，為千問大模型的持續優化提供了“養料”。

與 OpenAI 依賴公開數據訓練不同，阿里的生態場景能夠產生大量帶有用戶行為反饋、商業轉化結果的閉環數據 —— 用戶對 AI 推薦的商品是否購買、對出行方案是否采納、對服務質量是否滿意等，這些數據能夠通過強化學習不斷優化模型的決策能力，形成 “數據 - 模型 - 場景 - 數據” 的正向循環。

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結語

AI 行業的競爭已進入深水區，單純的技術領先或場景優勢都難以決定最終勝負。OpenAI 的 “有模型無場景” 和谷歌的 “有數據弱履約”，本質上都是生態協同能力的缺失，而這正是阿里的核心優勢所在。

阿里千問APP通過“全棧技術底座 + 全場景生態布局” 的深度耦合，不僅有望解決大模型“落地難” 的行業痛點，更將構建了“技術賦能場景、場景滋養技術、生態放大價值” 的正向循環，形成了難以復制的核心護城河。

此次千問APP接入高德，是阿里AI生態戰略的一個起點。它證明了，AI的終極價值或許不在于模型本身有多強大，而在于能否無縫融入用戶的生活流，在真實場景中創造可感知、可持續的價值。