淘宝AI半年重构商品库：边开船边换引擎的实践之路

坐拥10亿年度活跃用户和超过300万商家、年交易总额突破6.5万亿元的淘宝，正面临一场前所未有的技术变革挑战——如何在保持业务稳定增长的同时，实现向AI驱动的全面转型。这场被内部称为“历史级大考”的升级，要求平台在保障用户体验与商家利益不受影响的前提下，完成核心系统的智能化改造。

据可靠消息，自2024年12月起，淘天集团管理层围绕AI升级展开了多轮闭门研讨，最终明确了三大战略方向：提升流量匹配效率、降低商家运营成本、开发AI导购产品。到2025年3月，这些战略正式进入实施阶段，采用阿里内部惯用的AB测试与灰度发布策略，确保每个新功能在2%用户群体中完成验证后，再逐步扩大覆盖范围。

支撑这场技术革命的基础，是一个被内部命名为“商品库”的超大型系统工程。过去23年积累的数十亿条商品信息，因格式混乱、属性缺失等问题，长期制约着AI模型的训练效果。淘宝团队自主研发的AI智能体，通过自动学习、撰写与复核商品信息，在数月内完成了传统方法需数年才能实现的标准化改造。这一突破为基于大模型的搜索、推荐、广告体系奠定了坚实基础，使复杂语义下的搜索相关性提升20个百分点，推荐信息流点击量增长10%，商家广告投资回报率提升12%。

在用户端，六款AI创新产品已在2025年天猫双11前完成部署或内测，包括AI万能搜、AI商品摘要、拍立淘、AI帮我挑、AI试衣和AI清单。这些产品并非独立入口，而是深度嵌入购物场景，例如AI万能搜通过理解复杂需求实现精准推荐，AI助手则帮助用户简化决策流程。商家后台也同步上线了超过10款AI工具，覆盖美工、客服等环节，实现运营效率的智能化提升。

阿里巴巴中国电商事业群搜索推荐智能总裁凯夫在独家交流中透露，团队在2024年12月即完成战略规划，2025年3月同步启动三大方向的落地。他强调，搜推广体系的AI化并非颠覆性重建，而是将大模型能力融入现有链路。例如，在索引与相关性判断环节引入大模型，但在个性化预估等场景保留传统稀疏模型，形成“大模型教小模型”的蒸馏机制。这种务实策略，既避免了技术理想主义的风险，又实现了效率的显著提升。

商品库改造被凯夫视为“未来十年的基础设施”。他回忆，2010年前后，淘宝小二需要通过查阅纺织工业百科全书等资料补充商品属性，而如今AI智能体可24小时不间断工作，大幅降低人力成本。这种技术红利的释放，得益于2025年大模型成本的下探与团队共识的增强。

针对这场“行驶中换引擎”的变革，凯夫用“双引擎模式”来形容：未拆除原有系统，而是在旁安装新引擎，通过持续AB测试优化体验。他特别指出，商品库与搜推广体系的升级属于“大基建”项目，具有投入周期长、资源需求大的特点，但正是这些底层改造，支撑了淘宝AI战略的快速落地。

随着2025年天猫双11于10月20日启动，AI已全面渗透至购物节各个环节。从用户侧的智能导购到商家侧的运营工具，这场静默的技术革命正在重塑中国电商的竞争格局。而淘宝的选择，或许为超大规模平台的智能化转型提供了可复制的路径。

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