AIGC发展到现在，在电子商务的落地应用是很多的：从AI种草、到生成商品图片，从数字人电商主播、到AI智能客服，但这还不够改造彻底，人工智能还会在网上购物的全流程中、改变我们的体验，或许一些新颖的AI购物方式，让我们意想不到。
美国知名VC a16z（Andreessen Horowitz）日前发布了一篇博客：https://a16z.com/ai-shopping-online/，介绍了他们对AI时代电商和网络购物的看法，让我们可以去畅想并体验一个全新的购物天堂。
想想这样的场景：有一个懂你的AI私人购物助手，帮助你自动补充日常必需品；可以预测您的需求，推荐甚至帮你直接购物，并帮助您在一处管理所有购物。每次互动中，AI助手会通过个人数据飞轮进行学习，根据您的浏览习惯、聊天记录和购买模式，提供高度个性化的体验。
觉得怎么样？那我们来具体来看看全文~~~
想象一下：无需再亲自去商店，甚至无需再在网上搜索。您的 AI 私人购物助手早已了解你的需求：一台 300 美元以下、小巧易清洁的意式浓缩咖啡机，或是一双 100 美元以下、不会显得俗气的夏季运动鞋。AI助手会为你推荐按质量、价格和定制版型排序的精选商品，你无需滚动浏览。
当下的网购体验有一种“选择悖论”：到处充斥着琳琅满目的商品、不断波动的价格，你却更难选择。因为在这种模式下，数量是一种优势——更多的商品、更多的卖家、更多的广告，你却更难买。
人工智能正在重塑购物流程，使其更加精准便捷。您可以使用全身人工智能助手提前试穿衣服；在快递送货上门之前预览您空间中的家具，根据您的具体要求定制产品，还可以使用人工智能购物车进行价格匹配、过滤垃圾评论，并在您下单前锁定最优惠的价格。
AI会让你的购物体验变得越来越智能、具有预测性，并且视觉更直观。更快的，更合适的商品、合适的价格和尺寸会自动找到你（出现在你的面前），而不是你花很多时间去找合适的商品。
人工智能正在彻底改变网上购物
OpenAI 开始将购物视为一个专门的用例，并添加了 Operator 等工具（允许用户请求产品推荐）和 Deep Research（汇总规格、评论和价格数据以供并排比较）。
与此同时，初创公司正在为整个流程的每个步骤构建垂直集成的解决方案，从产品发现和更智能的多模式搜索，到虚拟试穿和自主售后支持。
不再问“这件衣服我穿好看吗？”
虚拟试穿消除了购物时的不确定性。如今，虚拟试穿让您轻松了解衣服在真实身体上的效果，无需依赖模特。购物者无需依赖想象或试穿多种尺码，即可立即以逼真的精度看到服装和款式的视觉效果。
像 Doji（ https://www.doji.com/ ）这样的产品让用户能够使用全身照片和面部扫描创建 AI 头像。个性化的 LoRA 模型经过训练后，将成为你的数字孪生，你只需点击一下即可“试穿”服装。几秒钟内，就能看到自己穿上这件衣服——合身度、悬垂性等等。随着 3D 模型生成技术的进步，购物者很快就能更准确地评估衣服的合身度和运动效果。购物将变得可视化和数据驱动。
从“不知道怎么穿”到 AI 策划风格
买衣服很容易，但搭配起来又是另一回事。很多购物者最终衣橱里堆满了衣服，却很难把它们搭配成日常穿搭。结果就是：一半的衣服都没穿过。这个问题并不新鲜。Clueless早在 1995 年就构想出了 Cher 的数字衣橱。
如今，TikTok 上有很多用户都在尝试解决同样的问题。有些人甚至在备忘录应用中对服装进行分类，以保持条理清晰。
如今，人工智能造型师正在将这一愿景变成现实。像 Alta （ https://www.altadaily.com/）这样的工具就像数字衣橱，根据你已有的衣物、你的风格偏好、天气甚至日历来推荐合适的服装。它们会帮你找到遗忘的单品，推荐缺少的必备单品，并提供个性化的造型提示，本质上就像一位智能且自适应的个人造型师。用户每天都会获得根据他们的生活习惯量身定制的服装推荐。
从想象到库存：创造你想要的东西
想象一下：如果你购买的每件商品都能根据你的喜好进行修改，不仅可以从预设选项中进行选择，还可以与人工智能协作调整尺寸、形状、颜色和设计。这种程度的定制曾经在规模化上是不可能的，但人工智能工具正在开始将其变为现实。
像 Arcade AI（https://www.arcade.ai/ ）这样的平台可以让人们提前看到未来的发展趋势。像“为生日派对设计一枚星形戒指”这样具体的提示不会返回静态的产品列表，而是会根据您的输入生成独特的设计。用户可以优化细节，而 AI 则会近乎实时地更新产品和价格。
这种方法不仅限于珠宝。随着人工智能在电子商务领域的深入应用，它正在重塑购物界面和供应链。生成模型可以实现实时产品渲染，而按需制造、模块化设计和3D打印则使大规模生产定制产品成为可能。
零售商现在可以仅在接到订单时才创建个性化产品，并通过人工智能预测需求并优化生产。其结果是：一系列产品的动态系列和实时协同创作。
人工智能自动推荐最佳交易
发现和搜索长期以来一直是电子商务的大门。如今，初创公司正利用同样的优势，打造个性化购物助手，以合适的价格推荐合适的产品。
许多公司正在构建多模态模型，通过文本、图像和视觉输入吸引用户。他们还瞄准了消费者的广泛需求，以抢占市场份额。例如， Dupe （https://dupe.com/）帮助用户找到高价家具的平价替代品，而 Beni（https://www.joinbeni.com/）则为有环保意识的购物者提供二手商品。其策略很明确：从用户需要的产品入手，以更智能、更个性化的发现方式吸引他们。
品牌商正在大规模地与客户建立联系
大语言模型 (LLM) 为品牌提供了一种更简单、更可扩展的方式来处理销售、支持和客户服务，从而自动化了传统上由人工代理处理的任务。
例如， Decagon （https://decagon.ai/）为在线客户支持 AI Agent 提供支持，这些 Agent 负责处理诸如更新账户信息、处理订单替换、管理发货、跟踪退款请求以及提供实时发货状态更新等关键功能。Curology 等品牌采用这些 AI Agent 后，他们的客户成功率稳步提升，同时首次响应时间也得到了缩短。
未来：个性化、预测性、人工智能驱动的购物
人工智能购物尚处于早期阶段，但机遇无限。初创公司正从不同角度把握这一机遇，例如改进搜索和发现功能、实现虚拟试穿、提供定制库存以及整理衣橱以激发新穿搭灵感和购物体验。这些早期创新正在为打造一个完全集成的人工智能私人购物助手奠定基础，它能够理解你的风格、记住你的偏好，并在每次互动中变得更加智能。
想象一下：AI助手可以帮您自动补充日常必需品，预测您的需求，推荐您的下次购物，并帮助您在一处管理所有购物。每次互动中，AI助手都会通过个人数据飞轮进行学习，利用您的浏览习惯、聊天记录和购买模式，提供高度个性化的体验。随着AI助手积累的上下文信息越来越多，购物流程中的摩擦也随之减少，无需在各个购物网站之间切换或手动维护列表。
除了智能购物层之外，一套新的时尚流行趋势也正在兴起。传统上，时尚的核心是衬衫、裤子或鞋子等单品。相比之下，服装由于其高度个性化且与环境息息相关，缺乏结构化的地位。这种情况正在开始改变。随着人工智能能够理解环境、风格偏好和衣橱搭配，服装正被提升为“一级原语”，与单品享有同等重要的地位。
这标志着传统的一对多传播模式（消费者从杂志上照搬造型或依赖有限的个人造型知识）的转变，走向了个性化穿搭的世界。消费者常常发现自己被困在那些过于大胆或平淡乏味的单品之间。人工智能可以巧妙地整合你现有的服饰，推荐潜在的新购买，甚至想象出尚不存在的服装，从而弥合这一差距。这彻底重新定义了时尚的发现、策划和创造方式。
然而，实现这一愿景仍面临挑战。其中最主要的挑战是：用户引导。消费者期望AI助手能够即时理解他们，而无需手动上传他们的偏好、购买记录或心仪商品。为了充分发挥AI购物的潜力，用户体验必须从一开始就几乎毫不费力。
尽管存在这些障碍，市场依然广阔。而那些灵活、富有想象力的初创公司最有能力定义它。在一个品味、情境和身份至关重要的领域，个性化不仅仅是一项功能，更是核心产品。我们正处于电子商务新时代的边缘：AI时代以“上帝模式”购物，购物变得更具表现力、更智能、更直观。