? 淘宝 Vision：空间计算重构购物交互
戴上 Apple Vision Pro 设备，用户眼前会浮现出一个立体的购物空间。大疆无人机在虚拟场景中展示避障飞行，COLMO 空调的气流模式在家中真实还原，甚至能把小米 SU7 “开” 到樱花树下体验后备箱空间 —— 这不是科幻电影，而是淘宝 Vision 带来的空间购物新体验。作为阿里巴巴 UED 团队 2025 年的重磅创新，这款应用彻底打破了二维屏幕的限制，通过眼动追踪、手势识别和语音交互，让用户在三维空间中完成商品挑选。
在与芝华仕合作的头等舱沙发体验中，用户可以用手势缩放、旋转虚拟模型，语音指令切换材质颜色，系统实时生成厘米级精度的摆放效果。这种 “所见即所得” 的交互方式，让家居类商品的退货率降低了 40%。更巧妙的是，淘宝 Vision 的 3D 引擎能动态优化渲染效果，即使在不同设备上也能保持一致的视觉表现，解决了传统 3D 展示适配难的痛点。
为了提升交互效率，团队重新设计了空间导航逻辑。用户不需要复杂的手柄操作，眼球注视商品 2 秒即可触发详情弹窗，手势滑动就能切换楼层展厅。在双 11 空间会场中，这种交互设计让用户平均停留时长增加了 28%，客单价提升 19%。淘宝 Vision 不仅是购物工具，更成为品牌与用户连接的新媒介，梅森马吉拉等奢侈品牌通过虚拟橱窗展示新品，用户互动率比传统页面高 3 倍以上。
? 天猫家作：AI 驱动设计流程革命
对于商家来说，设计场景图往往是耗时耗力的工作。但在天猫 “家作” AI 设计工具的帮助下，这个过程被压缩到了几分钟。商家只需上传商品图，就能一键生成 80 多种风格的场景图，甚至可以自定义模特姿势和光影效果。慕思品牌使用后，近一年节省了 140 多万元设计成本，带模特的场景图生成量达到 900 多张。
“家作” 的核心是深度自研的垂直行业大模型。它不仅能理解商品属性，还能分析目标用户的审美偏好。比如面向年轻群体时，会自动突出 “潮玩” 元素；针对中老年用户，则强化 “品质感” 文案。这种精准适配让某快消品牌的销售额提升了 15%，用户满意度增长 20%。更厉害的是，AI 模特的细节处理达到了实拍级水准，头部与枕头接触的褶皱都能逼真呈现。
除了场景图生成，“家作” 还打通了设计到生产的全链路。通过与 3D 打印技术结合，商家可以在 48 小时内完成从 AI 设计到样品制作的流程，支持烫金、浮雕等 12 种工艺预演。这种效率提升让中小商家也能快速推出个性化包装，某咖啡品牌通过场景化包装设计，转化率提升了 41%。
? RecGPT：个性化推荐的认知升级
淘宝首页 “猜你喜欢” 的推荐逻辑，在 RecGPT 大模型的加持下发生了质变。这个基于百亿参数星辰 LLM 的推荐系统，不仅能分析用户十年的消费数据，还能结合世界知识预判需求。比如用户持续购买婴儿用品时，系统会在宝宝满周岁前推荐学步车和早教玩具，在双 11 期间精准推送冬季童装优惠组合。
与传统算法不同，RecGPT 会为每个推荐商品生成个性化理由。除湿机会标注 “杭州梅雨季防潮神器”，旅游套餐则提示 “给中考完孩子的礼物”，这种情感化表达让用户点击量增长了 12%，加购次数提升 5%。更智能的是，模型能识别用户潜在需求，当检测到用户频繁浏览户外装备时，会主动推荐相关的保险产品和目的地攻略。
为了平衡转化效率和用户体验，团队引入了 AIGR（生成式推荐）技术。通过多模态认知整合数亿级商品图文信息，系统能在用户未明确表达时就给出建议。测试数据显示，升级后的推荐信息流让用户停留时长增加了 7%，形成了 “需求发现 - 精准推荐 - 体验升级” 的闭环。
? 多模态交互的场景突破
在阿里巴巴 UED 的设计版图中，交互创新不仅限于单一功能，而是渗透到各个消费场景。比如在淘宝直播中，用户可以通过手势控制镜头角度，语音指令切换商品颜色，这种交互设计让转化率提升了 18%。在虚拟家居体验舱里，用户能通过身体动作模拟家具摆放，系统实时生成空间布局方案，决策效率比传统方式快 3 倍。
为了提升服务体验，团队还推出了 3D 人工智能数字人 TaoAvatar。这个 1:1 复刻真人的数字人能自然对话，介绍商品细节并邀请用户试穿。与户外品牌伯希和合作的手套导购场景中，数字人交互让用户咨询转化率提高了 25%。这种多模态融合的设计，让电商交互从 “功能满足” 转向 “情感共鸣”。
从空间购物到 AI 设计，从精准推荐到数字人服务，阿里巴巴 UED 团队 2025 年的创新实践，正在重新定义电商交互的边界。这些案例不仅展现了技术的突破，更体现了对用户需求的深刻洞察。当 AR/VR、大模型、3D 渲染等技术不再是冰冷的工具，而是转化为触手可及的购物体验时，我们看到的不仅是交互方式的进化，更是人与商品关系的重构。未来的电商，或许真的能像淘宝 Vision 宣传的那样 ——“让购物乐趣照进现实”。
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