“AI 行业的竞争已进入深水区，单纯的技术领先或场景优势都难以决定最终胜负。”
作者丨刘伟
编辑丨林觉民
AI竞争的下半场真的要来了。
12月18日，千问APP开始接入第一个阿里生态场景——高德。接入高德后的千问AI助手，开始具备物理世界的理解和行动能力。千问APP不再仅限于回答问题，而是能根据精准、动态的现实世界信息，实现从“意图理解”到“服务执行”的跨越。
新版本中，基于高德庞大的实时地理数据，千问APP可生产含餐厅、酒店、路线等信息的可视化决策卡片，点击即可唤起导航或打车，覆盖周边查询、通勤规划、截图地址提取等场景。
它还能处理复合任务，如顺路规划出行与消费，结合天气、限行规则等给出出行方案，甚至提供穿衣建议。
比如，用户可以问：“从杭州开车去长沙，我的车续航500km左右，帮我规划沿途的充电站，最好在服务区里。”、“3个人开车从长沙跳马到湘潭万楼怎么走，打算到了后吃附近最好吃的特色馆子，预算500元以内。”千问将根据车辆类型、油耗或电量及高速路况，提供最优路径建议，甚至预估充电/加油时间，保障行程顺利。
这次整合，是千问从“能说”到“能做”的一小步，却可能是AI商业化落地迈向“服务闭环”的一大步。通过将技术与场景深度融合，千问APP为行业提供了一条可供复制的AI落地路径。
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AI 竞争下半场：从模型跑分赛到落地淘汰赛
AI行业的发展轨迹清晰地呈现出两个阶段：上半场是“模型为王”的技术竞速期，以参数量、评测跑分、多模态能力为核心竞争维度；下半场则是“落地为王”的价值兑现期，考验的是模型与场景的适配能力、商业闭环的构建能力以及服务履约的执行能力。
当前，AI行业正处在由上半场转向下半场的关键临界点，企业不同的路径选择正在深刻地重构行业竞争格局。
作为生成式AI的引爆者，OpenAI凭借GPT系列模型在技术层面建立了先发优势，但其商业化进程却后劲不足。
今年10月，德意志银行发布的一组数据显示，OpenAI的订阅服务已显现增长瓶颈，欧洲主要市场连续四个月收入持平。与此同时，OpenAI的企业级API业务正面临着高端市场被Google挤压，中低端市场遭开源模型冲击的双重夹击。
核心问题在于其缺乏原生应用场景支撑，模型能力始终处于“悬浮状态”——虽能提供强大的语言交互和内容生成能力，却难以深度嵌入用户的日常消费、出行、办公等高频场景，形成从“咨询”到“办事”的完整闭环。因此，其商业化只能停留在订阅费和API授权等浅层模式。
Google的AI布局同样存在商业断层。
凭借搜索引擎数十年积累的海量数据和自研TPU芯片的算力优势，Google Gemini 模型在技术评测中表现亮眼，甚至在商业任务模拟测试中展现出超越 GPT 的潜力。
然而，谷歌的生态布局也存在天然短板：其核心业务集中于搜索、广告和操作系统，缺乏覆盖线下服务、本地生活、电商交易的完整履约体系。
尽管 Gemini 已接入搜索、YouTube 等产品，但这些场景多以信息分发为主，难以承载 “即时零售配送”“出行方案执行”“本地服务对接” 等需要线下履约支撑的复杂任务。
这种技术能力与履约能力的脱节，使得谷歌难以将模型优势转化为用户可感知的实际价值，形成了“能理解需求却难以满足需求” 的商业断层。
在OpenAI和谷歌的困境之外，阿里展现了一条不同的路径：深度融合技术能力与场景生态，构建“技术研发 - 场景验证 - 商业落地 - 数据反哺”的正向循环。
千问APP接入高德，正是这一路径的缩影。通过将顶尖AI技术注入高频出行场景，利用出行场景的海量真实数据反哺模型优化，并联动阿里生态内的电商、本地生活、酒旅等资源，形成“模型赋能场景，场景滋养模型”的良性互动。
阿里走的这条路径并不复杂，但要模仿起来却并不容易。因为很少有企业能像阿里这样，同时拥有坚实的AI技术底座和丰富的商业场景生态。阿里多年来积累下来的这套能力，构成了其在AI时代独一无二的优势。
02
技术底座+场景生态：阿里难以被复制的优势
没有强大的技术支撑，再多的场景也只是“无源之水”；而缺乏场景的技术，终究只能是 “空中楼阁”。
阿里巴巴凭借十余年在云计算与AI领域的深耕，构建了从底层算力集群到上层应用生态的全栈技术体系，实现了技术能力与应用场景的深度咬合。
在模型层，阿里打造了全球领先的“通义”大模型家族，为智能化变革提供了强大的“决策中枢”。 2025年发布的通义千问Qwen3系列，作为业界首个具备“混合推理”能力的模型，创新性地融合了“快思考”与“慢思考”双模式。它不仅能以极低算力消耗秒回日常问答，更能针对复杂逻辑进行深度多步推理。
依托先进的MoE架构，Qwen3在保持激活参数极低的同时，实现了性能的跨越式突破，在AIME25 奥数测评中斩获 81.5 分，LiveCodeBench 代码评测突破 70 分，ArenaHard 人类偏好对齐测评以 95.6 分超越 OpenAI-o1 等顶尖模型，创下多项开源纪录。
在算力层，阿里云构建了全球领先的 AI 基础设施，为模型运行和生态扩张提供了充足 “动力引擎”。阿里过去四个季度在 AI + 云基础设施的资本开支高达 1200 亿元，目前运营着中国第一、全球领先的云计算网络。截至 2025 年，阿里云 AI 算力增长超 5 倍，AI 存力增长 4 倍多，能够轻松支撑千问大模型的训练推理。
在工具层，阿里百炼与Qwen-Agent框架构建了生态连接的“万能接口”，加速了AI在千行百业的落地。
如果说全栈技术是阿里千问的“硬实力”，那么覆盖全场景的实体生态就是其 “软实力”，更是竞争对手难以复制的核心壁垒。
阿里通过二十余年的商业布局，构建了一个涵盖购物、出行、本地生活、办公、酒旅等高频刚需场景的数字生活服务矩阵，这些场景不仅为千问大模型提供了海量真实的训练数据，更成为 AI 技术落地的 “试验场” 和 “变现渠道”。
千问APP接入高德地图，就是是阿里生态赋能的典型案例。
事实上，此前阿里生态的其他核心板块也在逐步完成与千问大模型的深度融合，例如在电商领域，千问已接入淘宝、天猫，通过理解用户的消费偏好、历史订单、使用场景等信息，提供个性化商品推荐、智能导购、售后问题解决方案，甚至能够根据用户提供的需求生成定制化商品搜索方案；在办公领域，钉钉与千问的融合打造了智能办公助手，能够实现会议纪要自动生成、任务分配跟踪、文档智能编辑、跨部门协作协调等功能，大幅提升办公效率等。
这些场景的价值不仅在于为用户提供了更便捷的服务，更在于形成了海量、真实、多元的数据集，为千问大模型的持续优化提供了“养料”。
与 OpenAI 依赖公开数据训练不同，阿里的生态场景能够产生大量带有用户行为反馈、商业转化结果的闭环数据 —— 用户对 AI 推荐的商品是否购买、对出行方案是否采纳、对服务质量是否满意等，这些数据能够通过强化学习不断优化模型的决策能力，形成 “数据 - 模型 - 场景 - 数据” 的正向循环。
03
结语
AI 行业的竞争已进入深水区，单纯的技术领先或场景优势都难以决定最终胜负。OpenAI 的 “有模型无场景” 和谷歌的 “有数据弱履约”，本质上都是生态协同能力的缺失，而这正是阿里的核心优势所在。
阿里千问APP通过“全栈技术底座 + 全场景生态布局” 的深度耦合，不仅有望解决大模型“落地难” 的行业痛点，更将构建了“技术赋能场景、场景滋养技术、生态放大价值” 的正向循环，形成了难以复制的核心护城河。
此次千问APP接入高德，是阿里AI生态战略的一个起点。它证明了，AI的终极价值或许不在于模型本身有多强大，而在于能否无缝融入用户的生活流，在真实场景中创造可感知、可持续的价值。