2026年计算机行业专题研究：千问APP正式接入阿里生态，流量模型AI应用产业格局有望重构

千问 APP 正式接入阿里生态

2026 年 1 月 15 日，阿里巴巴旗下千问 App 举行产品发布会，宣布完成新一轮功能升级，正式从“聊天对话”工具迈入“办事时代”。此次更新的核心在于千问 App 全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务，上线生活、政务、工作、教育四大场景多项办事功能，使其成为能够独立完成真实世界任务的 AI 助手。

1.1、“千问+阿里”完成生活、政务、工作、教育四大场景功能升级

从具体功能看，千问 App 此次升级聚焦于提升任务执行能力以及与阿里巴巴集团内多项业务的系统级打通。

在生活场景中，千问 App 已深度集成阿里生态各项能力。消费购物方面，千问接入淘宝闪购，并融合支付宝原生 AI 支付能力。用户只需向千问发出外卖指令，系统即可自动调用淘宝闪购下单，并支持在应用内直接通过支付宝AI 付完成支付，全程无需跳转。 此外，千问还接入了淘宝、飞猪、高德等阿里系核心应用，覆盖购物、出行导航、机票酒店预订、餐厅推荐等多元生活场景。其中电商决策方面，千问打通了淘宝平台的用户评价、销量数据与口碑信息，进行智能分析与筛选，为用户提供 1–3 个优选购买方案，并支持一键下单。出行与旅游规划方面，千问可调用飞猪、高德对用户自然语言指令生成包含航班选择、酒店推荐、餐厅预订及出行路线在内的完整行程规划。

在政务场景中，千问 App 通过深度融合支付宝的政务服务能力，首批上线了涵盖签证、户口、公积金、社保等 50 余项高频民生服务。背后为与支付宝政务 AI 助手“晓政”的打通，以实现实时政策查询、依据用户所在地判断办理条件、生成材料清单与直达办事入口等，降低了数字政务服务使用门槛。目前，支付宝“晓政”已与全国 20 多个省级政务平台和超过50个省市垂直部门实现对接，为千问提供了扎实的政务生态基础。未来，双方还将进一步拓展“AI 辅助填表”“智能预审”等深度功能，并已在跨场景服务中展现出协同能力——例如用户规划春节出行时，千问可同步办理签证查询、调用飞猪订票、通过高德规划行程，甚至代用户电话确认预订。

在工作场景中，千问 APP 开放了其通用智能体“任务助理”，该智能体基于先进的 MCP 和 A2A 协议构建，采用分层规划架构：主Agent 作为指挥中心，负责复杂任务的拆解与规划；而多个具备反思能力的子Agent 则作为专业执行者，在其特定领域内拥有决策权限，并能根据任务执行情况动态纠偏。此架构支撑了任务助理上线咨询调研、应用开发、office 办公、生活办事等四大板块办事能力。用户可使用自然语言要求其“生成调研报告”、“为团建生成抽奖小程序”、“整理项目报销表格”、“批量下单外卖”等。同时，针对任务执行过程中可能存在的“幻觉”问题，该体系引入了双重核查机制，可启动另一独立智能体对关键数据进行复核，以保障输出结果的准确性。

在教育场景中，千问通过集成专为学习场景训练的“Qwen3-Learning”大模型，上线了一句话找卷子、错题举一反三、千问小讲堂、真人讲题、拍照讲题、作业批改六大功能。 用户只需通过自然语言指令即可实现“一句话找卷子”，从接入的亚洲最大中小学真题库中精准匹配并推送可下载的试卷；基于“错题举一反三”，千问能在批改作业后自动生成多道考点一致、陷阱相似的变式题；“千问小讲堂”可模拟真人老师边画图边推导的方式进行启发式教学，并支持打断追问；“拍题讲题”支持手写体和印刷体题目的自动识别与分步骤解析；同时，千问具备整页作业批改能力，能够识别生成学情报告，定位知识薄弱点。

1.2、千问 APP 位于阿里AI 战略核心

阿里已将千问 App 置于其 AI 战略的核心位置。为整合资源、集中发力，集团于 2025 年 12 月初正式成立千问 C 端事业群，由集团副总裁吴嘉负责，将原有的智能信息、智能互联业务与千问 App、夸克、AI 硬件等多条C端产品线全面融合。核心意图是将千问 App 打造为直接面向用户的“超级APP”与AI 时代的第一入口。 为实现“超级入口”的战略目标，千问正从技术与生态两侧同时推进。技术方面，千问大模型的代码生成、全模态理解与超长上下文处理能力取得关键突破，使之能“看懂界面、听懂声音、读懂图文”，并能实时运用代码构建工具处理复杂任务，为“办事”能力奠定基础。生态方面，千问已与淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德图完成对接，未来还计划接入优酷、大麦、菜鸟驿站、阿里健康、1688、盒马等其他核心业务条线，进一步提升生态协同和场景覆盖度。

通义大模型系统优势：从技术领先到市场领先

2.1、通义大模型：技术/性能领先

2.1.1、以 Transformer+MoE 双架构为核心

通义千问（Qwen）以 Transformer+MoE 双架构为核心，依托36T高质量混合tokens 预训练与多阶段对齐优化，覆盖多文模本态、、长上下文推理与工具调用全栈能力。

2.1.2、关键技术为注意力机制优化+推理与部署优化+多模态融合+位置编码与激活

千问的核心技术架构以 Transformer 为基础，采用Dense 密集模型与MoE混合专家模型的双架构设计，密集模型保障基础任务的效率。

MoE 模型在总参数量达 235B 的同时仅激活22B 参数，大幅提升了参数效率。

推理与部署优化方面，通过强弱蒸馏技术将大模型能力迁移至小模型，结合PAI-FlashMoE 并行策略，使显存占用降至同类模型的1/3。

在多模态融合上，Qwen-VL/Omni 采用 ViT 视觉编码器与统一模态对齐技术，支持图文、视频、音频的多模态输入，可适配复杂视觉场景。

位置编码与激活环节采用 RoPE/M-RoPE 旋转位置编码、SwiGLU激活函数与 RMSNorm 归一，精准捕获序列位置信息，增强模型表达能力并减少训练震荡，适配长文本外推需求。

2.1.3、通义大模型发展历程：双架构引领者，构建C端/B端应用全生态

通义 AI 在经历技术探索与原型验证（2022-2023）、架构突破与开源生态建设（2023-2024）等阶段后，2024 年起正式进入“端云一体+场景深耕”阶段：基座模型从单一密集架构升级为双架构，迭代至Qwen3 系列，同时通过开源开放与场景适配，构建起覆盖 C 端个人助理、B 端企业服务的全栈生态。

2.1.4、通义千问模型家族概览：功能强大覆盖多方需求

通义千问（Qwen）是阿里云达摩院主导研发的大模型家族，历经多代迭代，形成覆盖通用/专精/多模态的产品矩阵。 通用系列：Dense 密集型：0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B，适配移动端到云端分级部署，全参数激活、低延迟。MoE 混合型：30B-A3B、235B-A22B，仅激活部分参数（如 30B 仅激活 3B），平衡性能与成本，适合复杂推理。专精模型系列：代码：Qwen2.5-Coder、Qwen3-Coder，支持1M上下文，强化 CodingAgent 与调试能力；数学：Qwen2.5-Math，优化奥数、数理逻辑与公式推导；推理：Qwen3-Thinking 系列，支持深度思考模式，提升复杂任务解决效率。 多模态系列：视觉 Qwen-VL、Qwen3-VL，串联ViT 与文本模型，支持图文/视频理解、空间推理；全能 Qwen3-Omni，支持40 分钟音频解析和19种语言语音识别。

2.2、阿里 AI 组织架构：达摩院+阿里云+开源社群

2.2.1、大模型开发由达摩院主导：具备深厚技术积累与工程落地能力

负责人：周靖人，阿里云 CTO，同时担任通义实验室负责人。深耕分布式系统与智能计算领域，曾任微软研发合伙人，负责统筹阿里云和AI 等核心技术的协同发展。 成员背景：成员主要来自北京大学、卡内基梅隆大学、新加坡管理大学等顶尖高校，核心成员大多拥有微软、百度、滴滴、腾讯等企业的研发经验，在语音识别、大语言模型研发等领域有成熟的实践经验。

2.2.2、阿里云：全栈 AI 服务商

阿里作为全球领先的全栈 AI 服务商：基础设施投资方面，其2025年宣布未来三年投入超 3800 亿元用于 AI 与云基础设施。技术路径上，阿里云积极拥抱“超节点”，发布磐久 128 超节点服务器单柜支持128 个AI 计算芯片，同等算力下推理性能可提升 50%。据央广网，2025Q2 阿里云收入增长继续加速至26%，创三年新高，AI 相关产品收入已连续 8 个季度实现三位数同比增长。

2.2.3、魔塔社区 ModelScope：覆盖大模型开发、微调、部署、推理的全链路

ModelScope（魔搭社区）是阿里旗下的开源模型平台，也是国内大模型开发生态重要枢纽。开源大模型生态有高度协作性，不同项目在微调、推理、部署等环节分工明确，共同降低大模型的技术门槛，推动技术普惠。阿里积极推动更多个人和组织加入 ModelScope，抢占核心生态位。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）