文 | 沈素明
一｜引子：AI 已从后台走上舞台中央
过去十年，618 像一场年中剁手的消费仪式。促销规则越来越复杂，直播间越来越喧哗，满减逻辑令人头晕目眩，但人依旧如潮。可到了 2024 年，这场仪式悄然换了主角—— 不是哪个主播，不是哪个平台，而是 AI 系统本身。
618 这场中国电商生态下的年度压强测试，第一次被毫不掩饰地交给人工智能调度。从客服响应到商品推荐，从主播画面到内容生成，从商家备货决策到物流分拨路径，AI 从过去的“ 效率工具” 跃升为“ 运营中枢”。更重要的是，它不是在幕后优化，而是以肉眼可见的方式，渗透到了整个链条。
我们可以从一组数据开始：
AI 不再只是电商运营的一种“ 插件”，它已经是平台内部组织逻辑的一部分。而 2024 年 618 的最大意义，也许并不是 GMV 有多大、补贴有多少，而是它正式宣告：一场以 AI 为执行核心的商业形态，已全面登场。
更值得注意的是：这场变革既不是爆炸式的，也不是革命式的，而是系统性“ 渗透”—— 就像水渗入岩石的裂缝，不引人注目，但终将改写地貌。客服系统从人工转为算法驱动，是降本；内容制作从人写人拍到机器生图，是效率；商品推荐从静态图文到实时对话，是互动；而直播从李佳琦到数字人，是组织边界的收缩。
但这些变化背后，藏着更大的议题：
618 的 AI 渗透，不只是商业技术的升级，它实质上构成了对电商逻辑、平台结构、企业角色的重构。而这场重构的深度、速度和广度，都远超想象。
可以说，2024 年的 618，是中国商业 AI 化走向实战化的第一个全民样本。
从这一刻开始，AI 不再是我们请来的“ 助理”，它已经成了那个操盘的人。
二｜五大链路的 AI 渗透：从效率工具到运营骨架
如果你认真复盘去年的 618，会发现一件隐秘又决定性的变化：你和平台第一次真正“ 没有对话” 了。
你的问题没进人工客服，你看到的商品不是你搜的，你点的直播间没有真人在说话，你买的东西是 AI 预测你会买的，你收到的快递，是系统依据历史偏好预测你会下单、提前安排就近仓配的。
这不是夸张，是系统性替代正在发生。AI 在 618 中不再是“ 人类劳动的优化器”，而是已经实质接管了 5 条最核心的电商作业链路。下面我们逐一拆解。
1. 客服：从解答工具变成信息入口
“ 您好，我是您的 AI 专属助手，正在为您查询订单。”
这类话术，已经代替了 98% 的商家人工开场。
数据显示，2024 年 618 期间，AI 客服覆盖 80% 以上常见问题场景，天猫与京东平台的 AI 客服响应时间被压缩至 3 秒以内。不仅速度提升，系统还能自动识别用户意图，完成预分类、分流甚至初步解决方案，真正实现 24 小时全程服务。
但问题也随之而来：用户不再知道对话的那一端有没有人。
这本质上改变了“ 客服” 这一角色的定义—— 它不再是沟通者，而是算法前台。你的情绪不会被安抚，你的问题不再被“ 理解”，而只是被匹配、分流、解决。在效率优先的 618 中，这不是缺陷，是战略。
2. 内容：图生视频的全面取代
你以为的视频短片、详情页素材、促销海报是设计师做的？很可能只是图像喂给模型，秒级生成的标准化内容产品。
天猫广泛部署的“ 图生视频” 系统已累计产出 150 万条视频素材，覆盖商家数量超 140 万家。过去一条完整视频内容从脚本策划、拍摄、剪辑到发布，至少需要 7–15 个工作日，如今只需 1–2 分钟内出成品，且可按平台格式自动适配。
这改变了什么？
不是美术风格的问题，而是“ 内容的本质被量化”—— 文案变成参数、视觉变成模版、营销创意被拆解为可训练的指令。
3. 销售：数字人正在替代“ 直播信任”
京东 AI 主播“ 言犀” 成为 618 最大亮点。数据显示：
这些数据不仅意味着效率，它还颠覆了一个核心逻辑：销售关系的信任机制，开始不需要“ 人” 来构建。
过去我们依赖主播的“ 性格”“ 真实”“ 情绪带动” 来建立购买欲，而今天，我们开始接受一个字正腔圆、语速恰当、能全天候讲解产品而从不疲劳的“ 数字人”。人设，成了算法的训练集。
直播的未来不是直播间，而是“ 算法化的信任场景”。这场景可以不累、不眠、不闹情绪，也不翻车。
4. 推荐：不是你找货，是货找你
淘宝上线的“ 问问 AI 助手”，再加上主力推荐系统的持续迭代，标志着搜索逻辑的彻底倒转—— 从“ 人找货”，变为“ 货主动贴脸”。
618 期间，“AI 讲价助手”“ 个性化补贴推送” 等系统大量上线，用户在淘宝、拼多多等平台的停留路径被精准切分，推荐系统能依据历史购买、浏览、停留时间、区域、性别等维度生成“ 定制补贴”，有的补贴甚至只对一个 ID 有效。
这不是智能，是钳制。你不再“ 选择”，你只是“ 接受推荐”，而这个推荐甚至不一定可见，是算法后端的结构来控制的。
你不是在做消费决策，你是被引导做一个“ 已被算好” 的动作。
5. 供应链：AI 决定你何时能收到货
拼多多使用的 AI 选品算法，在百亿补贴启动首周就实现了商家数量增长 90%。系统能通过历史销售+搜索热度+区域消费结构，提前预判爆款品类，引导商家上架、促销、备货。
更深的是，平台还能基于 AI 订单聚类系统，自动调整仓储调度路径，让你收到货的速度远远超出你支付速度的感知。
也就是说：你甚至还没付款，系统就知道你大概率会买它了。
这就是电商 AI 化最底层的逻辑转变：从被动服务，到行为预言，再到供应控制，整个链路不再以“ 订单” 为起点，而是以“ 预测” 替代了交易行为的真实动机。
这五条链路，构成了 618 真正的“ 技术主架”。而它们的共同特征是：
—— 你以为你是消费者，其实你是系统链条上最晚出现的变量。
三｜AI 渗透的边界：从提效工具到运营骨架的结构性跃迁
很多人以为，AI 在 618 中的表现，只是一个“ 提效升级包”—— 客服快了、物流准了、内容多了、转化高了。这种理解不算错，但它只是局部表象。真正关键的变化，是 AI 完成了一次身份的跃迁：它从“ 工具”，变成了平台与商家之间关系的新基础设施，甚至已经开始左右品牌的组织结构与经营逻辑。
我们必须直面一个变化：AI 已经在悄悄接管那些我们原以为只属于“ 人” 的商业判断。
最早，AI 被视作一个生产力助推器。客服场景中，它节省人工；内容场景中，它压缩周期；推荐系统中，它提升点击率。这些作用确实可量化，可评估，可统计。
但我们正看到另一种趋势：AI 不再是围绕人工流程提供服务，而是替代了人工流程本身。
举个例子：
这一切意味着：AI 不仅是“ 提效的那个按钮”，它正在成为“ 流程设计的核心输入变量”。组织从“ 适应 AI” 进入“ 围绕 AI 构建” 的阶段。
一个微妙的角色翻转正在发生。
原本我们设想的 AI 电商逻辑是：AI 做一些重复、机械的任务，人类负责创意、决策和最终审判。但现在，越来越多的环节正在倒过来：
在这个过程中，“ 人” 成了审核器、“ 人” 成了兜底方案，“ 人” 甚至变成了“ 最后的失败保险”。
这不只是角色变化，更是运营控制权的重心迁移——AI 已经不是站在品牌后面“ 推一把”，而是在品牌中台“ 坐了下来”。
AI 渗透当然带来了体验层面的改善。举例来说：
但在高频的 618 购物节中：
也就是说，效率越高，情感越弱；速度越快，个性越模糊。
平台赢得了成本和时间，商家却在丢失“ 品牌的脸” 和“ 用户的心”。
这就是 AI 运营的悖论：它是效率逻辑的最优解，却可能是关系逻辑的最坏路径。
AI 中台的建立，使得电商平台对商家的控制方式发生了质的变化。
在传统模式中，商家是平台的“ 生态伙伴”—— 供给内容、承担库存、参与促销。但在 AI 渗透逻辑下，平台借由数据、推荐、客服、内容、发货等链路的中枢化，正将商家变成“ 算法的执行单位”：
换句话说：平台正在 AI 化，商家正在系统化。
这场“ 智能重构”，不只是效率革新，而是一种平台权力结构的重组。
四｜代价、盲区与不可控：当 AI 渗透成为电商的命门
每一次技术跃迁，表面看是“ 效率革命”，实际都是一次对系统边界的重新划线。AI 在 2024 年 618 中的全面渗透固然带来了转化率提升、ROI 优化、服务提速这些令人振奋的指标，但在这些数字之下，也开始暴露出几个盲区：体验变差、认知幻觉与责任模糊。这些问题不再是“ 技术成熟之前的小波折”，而是真实存在且持续放大的结构性后果。
先说用户体验。AI 客服确实能在 3 秒内响应，但你会发现，自己正在和“ 一个无感情的复读机” 说话；虚拟主播确实能全天不间断直播，但你从头到尾没记住她叫什么名字；商品推荐确实越来越精准，但你无法说出自己“ 是怎么决定买下来的”。这是效率优化下的另一面：体验标准被统一、情绪链路被割裂、品牌印象被稀释，整个购物过程从一个“ 消费行为” 退化为“ 被系统调度的一串行为反应”。电商平台变成了一个算法工厂，而用户不过是数据流动中的终点坐标。
再说认知幻觉。很多商家和消费者都陷入了一个 AI 时代的“ 误会”—— 以为自己是在借助 AI 做决策。实际情况是，大量行为早已被系统预判并“ 提前收编”。平台补贴策略是算法控制下的精密演算，用户行为早在数据中训练千遍，优惠券是“ 个性化” 但不是你制定的，推荐商品也许符合你喜好，但并不意味着你有选择。换句话说，AI 不是在帮你选，而是在让你以为你选了。这是新型数字幻觉的核心：我们对“ 自主” 的感受，越来越来自于一个预设剧本里的角色演绎。
更深的挑战，是责任的全面模糊。在 AI 中台主导下的 618 战场，一旦出现差评、投诉、误导或情绪异化，究竟应该由谁负责？是商家？平台？模型设计者？还是那个点击“ 确定下单” 的你？当前大量数字交易纠纷中，都已开始出现“ 系统决定”“ 自动推荐”“AI 生成内容” 这样的免责话术。AI 成了最完美的甩锅结构：没有情绪，不会担责，永远只“ 按设定执行”。而真正应该承担组织责任的人，被一层层外包与技术中台藏在了看不见的幕后。
这就形成了一种危险情况：平台赢得了成本的控制与算法的控制，商家沦为流程服从者，用户成了被调度的反馈器，但整个系统的权责清晰度却在退化。 如果我们再不去讨论 AI 渗透下的权力转移与失控风险，那么“ 智能电商” 可能真的只剩下“ 智能”，而不再是“ 商业”。
所以问题从来不是“AI 是否值得应用”，而是“ 谁在决定它怎么被使用”，以及“ 谁对它的结果负责”。2024 年 618 的确是 AI 技术应用的一个里程碑，但也可能是组织责任、品牌情绪、用户主权坍塌的一个起点。
平台在提速，商家在适应，用户在服从，而这个系统，正在迅速超出任何一方的控制力。
五｜趋势预测与 2025 前瞻：AI 电商的演化路径与制度挑战
电商从不缺风口，但 AI 这一次，可能会成为重构商业逻辑本身的深水变数。如果说 2024 年的 618 是 AI 大规模实战的元年，那么 2025 将是全面竞速的临界点—— 不是比技术，而是比谁先让“ 人机共创” 落地为组织结构与商业制度的真实设计。谁敢让 AI 上桌参与决策，谁就拥有增长主动权。
首先是平台层面。2025 年，将是“AI 电商基础设施平台化” 加速的一年。京东、阿里、抖音等主力平台的 AI 能力，正在从“ 技术堆叠” 走向“ 能力外部化”—— 不再只是平台内部用 AI 跑流程，而是要把 AI 组件作为产品卖给商家。这意味着，“ 平台=AI 能力的服务商”，这种新型关系会逼迫商家重新定位自己：你不再是电商运营者，而是平台算法的客户，你的成功将越来越依赖你对这些 AI 模块的调用深度与掌控力。
接着是品牌与商家端的变化。2025 年将见证两个极端的分化：一端是系统化程度极高的“ 轻品牌团队”，通过 AI 内容生成、客服自动响应、算法导购，几乎无需大规模人力即可跑赢一场大促；另一端是高情绪值、高社交力的“ 品牌人格型组织”，试图在数字人和算法流中找回人与人的连接。这两种模式都会活，但中间状态的组织将最危险—— 既没算法能力，也缺少人格感，陷入“ 自动化的平庸”。
此外，2025 还可能会出现一种全新岗位——AI 运营官 （AIO）。他不是 IT 岗，也不是传统运营岗，而是理解模型、会调度 AI 工具、能预测 AI 反馈的人。品牌内部将出现“ 内容 prompt 师”“AI 客服剧本调优师”“ 智能数据交互建模岗” 等角色，企业的用人逻辑将不再是“ 岗位-职能”，而是“ 接口-能力”。谁能先招到、先训练这些“ 机器协作者”，谁在下一轮成本控制和决策效率中就具备压倒性优势。
而在用户端，2025 年将是“ 消费主权感” 出现大范围重估的一年。一方面，AI 推荐系统将更深层掌控用户节奏，交易路径变短、决策更快、反馈机制更敏感；另一方面，“ 推荐疲劳”“ 人格错位”“ 算法歧视”“ 体验标准化” 等反噬现象也将集体爆发。消费者将逐步意识到：“ 不是我在选择，而是系统在训练我选择。” 平台要想守住用户黏性，就必须用“ 人格化 AI”“ 情绪化设计”“ 拟人交互” 等方式重构信任——AI 不仅要好用，还得“ 好像有人”。
更不能忽视的是监管层面。2024 年的 AI 渗透是技术先行、市场自演，但 2025 年的关键词，必定是“ 制度回场”。数据的权属、算法推荐的透明度、内容生成的标注、AI 客服的误导责任、虚拟主播的商业合规、平台调度权的边界…… 这些问题将陆续浮出水面。AI 不是无辜的，只是它还没有被纳入治理系统。未来的电商平台如果不能回答“AI 出错了谁担责”“ 用户权益如何保障” 这些问题，就很难获得监管与公众的长期信任。
参考资料与数据来源：
[1] 天猫官方发布，《2024 年 618 AI 技术应用报告》，2024 年 6 月
[2] 京东集团，《言犀数字人直播数据统计》，京东官网，2024 年 6 月
[3] 拼多多，《2024 年 618 百亿补贴 AI 选品效果分析》，官方新闻稿，2024 年 6 月
[4] 抖音电商，《AI 商家工具使用情况白皮书》，2024 年 6 月
[5] 艾瑞咨询，《中国电商 AI 应用发展报告 2024》，2024 年 7 月
[6] CBNData，《2024 年电商数字化转型趋势报告》，2024 年 6 月
[7] 36 氪研究院，《AI 电商应用案例分析》，2024 年 7 月
[8] 麦肯锡咨询，《人工智能在零售业的应用前景》，2024 年
[9] 波士顿咨询公司，《数字化转型与 AI 应用效果评估》，2024 年
[10] 中国电子商务研究中心，《2024 年 618 电商大数据报告》，2024 年 7 月
数据统计说明：
• 部分数据来源于各平台官方公布的 618 活动总结报告
• 技术应用效果数据基于第三方研究机构的调研分析
• 行业趋势预测参考多家咨询公司的专业报告
• 企业案例信息来源于公开的新闻报道和官方发布
注：本文数据截至 2024 年 7 月，部分 2025 年数据为基于当前趋势的预测分析。
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