什么是人工智能：电商中的应用与示例（2026）

人工智能（AI）是一种教会计算机像人类一样思考和学习的技术。AI系统不再依赖僵化的程序设定，而是通过分析数据、识别规律来做出决策。这些系统会随着时间的推移变得越来越“聪明”，从每一次互动中学习，不断提升自身表现。

对电商企业主而言，AI早已不是转瞬即逝的技术风口，而是一件切实改变经营方式的实用工具。Shopify在2025年针对店主开展的一项调查发现，75%的成熟企业主已经在使用AI。

无论你是想用AI赚钱，还是有兴趣进一步了解生成式AI工具，本指南都将为你梳理关于人工智能你需要知道的一切，以及人工智能如何助力你的业务增长。

AI究竟是什么？

人工智能（AI）教会机器像人类一样思考并解决问题。它融合了计算机科学的多个领域，例如机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉和机器人技术，从而打造出能够分析信息、做出预测并从经验中学习的系统。

先进的AI系统就像人类大脑的简化版本，通过人工神经网络来处理信息。这些系统可以在无需人类指导的情况下自主学习新技能——就好比你在看过几次之后，就能认出自己最爱的咖啡店的标志一样。

AI如何运作：核心构成

1. 机器学习：从数据中学习的计算机
2. 深度学习与神经网络
3. 自然语言处理（NLP）
4. 计算机视觉

AI涵盖多种协同运作的技术，共同构建出智能系统。以下是支撑绝大多数AI应用的几种主要方法：

1. 机器学习：从数据中学习的计算机

机器学习（ML）教会计算机从海量历史数据中识别规律并做出预测，而无需针对每一种情况单独编写程序。你不必编写“如果满足这个条件，就执行那个操作”这样的代码，只需向系统输入大量示例，让它自己总结出规则。

AI系统主要通过以下三种方式进行学习：

• 监督学习：从已知答案的示例中学习。
• 无监督学习：在没有指导的情况下，从数据中发现复杂规律。
• 强化学习：让AI智能体通过反复试错来学习。

举例来说，当你在网上购物时看到“购买此商品的顾客还购买了”这样的提示，这正是机器学习在分析成千上万的购买行为，以预测你接下来可能想要什么。

机器学习同样驱动着诸如Shopify Sidekick这样的AI商业工具。这款AI助手可以：

• 重新设计你的网站；
• 撰写文案，包括产品描述和营销电子邮件；
• 编辑产品图片；
• 定制开发新的应用；
• 提供个性化的技术支持。

2. 深度学习与神经网络

深度学习模仿人类大脑处理信息的方式。这类系统采用具有多个层级的人工神经网络（ANN）。你可以把它们想象成一个个相互连接的决策节点，共同协作来解决复杂问题。

不同类型的深度神经网络各有所长：

• 卷积神经网络（CNN）：处理视觉中的图案，用于图像识别。
• 循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如语言翻译和语音识别。

3. 自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）教会计算机理解和生成人类语言。这项技术可以完成诸如分析文本情感、识别关键信息，以及在不同语言之间翻译等任务。

NLP综合运用统计方法、基于规则的方法以及机器学习算法来处理文本和语音。正是这一基础，让大语言模型（LLM）——聊天机器人和虚拟助手背后的技术——得以与人类自然交流。

例如，假设你向Shopify Sidekick提问：“过去30天里，我在美国加利福尼亚州销量最好的产品是什么？”Shopify Sidekick就会运用NLP来理解你的意图，并为你调取相关的Shopify Analytics报告。

4. 计算机视觉

计算机视觉让AI工具能够识别事物。它借助卷积神经网络（CNN）来判断一张图片或一段视频中包含了什么内容，进而支撑起视觉搜索等AI功能。

以Google Lens为例，当用户向这个视觉搜索平台上传一张图片时，它便会运用计算机视觉技术。它能理解图片的内容，然后将其与某个电商品牌网站上的相似产品进行匹配。该平台每月要处理超过200亿次这样的查询。

AI的类型：从狭义到通用

1. 狭义AI（ANI）：当今唯一真实存在的AI
2. 通用AI（AGI）与超级智能：未来展望
3. 反应式机器、有限记忆及其他

根据能力的不同，AI系统可以分为三种主要AI类型：

1. 狭义AI（ANI）：当今唯一真实存在的AI

狭义AI（ANI）是一种只被训练来完成单一任务的AI模型。你可以把它看作一款专注于一件事的工具，它在自己被设计用来做的事情上表现出色，但无法将所掌握的知识运用到全新的情境中。

在电商领域中，狭义人工智能的应用实例包括：

• 网站分析工具。这类AI工具会审查你的网站，分析网站使用情况和顾客行为。
• AI产品推荐。根据顾客浏览或加入购物车的商品，推荐相关产品。
• 智能站内搜索。如果某个搜索词（例如“黑色运动鞋”）无人点击，就会重新排列你网站上的搜索结果。
• AI客户细分。按行为（例如客户终身价值或流失风险）对买家进行分组，从而支撑针对每个客户群体投放的个性化广告和短信营销活动。
• 自动化电子邮件和短信。根据以往的购买记录，触发相应的消息。

2. 通用AI（AGI）与超级智能：未来展望

通用人工智能（AGI）目前仍停留在理论层面，但人们预期它将在所有领域达到（甚至超越）人类的推理水平。计算机科学家所设想的AI机器，能够像人类一样学习、推理、解决问题并适应新情境。

关于这种超级智能何时会到来，AI专家们看法不一。Anthropic的CEO达里奥·阿莫德伊（Dario Amodei）预计，它最早可能在2027年出现。

在未来，AGI或许能够做到：

• 创作原创作品。AGI系统可以处理人类语言，从而撰写新闻文章、谱写乐曲、创作视觉艺术，甚至设计建筑。
• 理解并回答复杂问题。运行在AGI上的智能机器可以分析海量信息，以全面而翔实的方式回答问题，即便这些答案需要推理或做出判断。
• 解决复杂难题。AGI神经网络能够分析关乎全球重大议题（例如水资源短缺）的数据，既可以与人类携手制定有效的解决方案，也可以在无需人类智慧介入的情况下，自行提出解决办法。

在电商领域，AGI或许能够作为一套单一系统，从战略制定到具体执行全程包揽，而无需在不同工具之间来回切换。

3. 反应式机器、有限记忆及其他

反应式AI系统依据预设规则，来应对当下的情境。反应式AI的记忆能力有限，既不会从过往经验中学习，也不会记住之前的互动，只是单纯地遵循自身的程序设定。 

反应式AI的例子包括基础的产品推荐引擎，它们仅根据顾客购物车中当前的商品，来推荐相关产品，而不会考虑其购买历史。

AI简史

要理解AI，回顾一下它的历史会很有帮助，包括它最初的奠基以及如何走向普及：

• 20世纪50年代：图灵测试。数学家艾伦·图灵（Alan Turing）提出了图灵测试，用以衡量人类能否区分回答是出自人类还是机器。计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年的达特茅斯会议上，首创了“人工智能”这一说法。
• 1966年：首款AI聊天机器人。计算机科学家约瑟夫·韦岑鲍姆（Joseph Weizenbaum）推出了ELIZA。他发表的一篇研究论文中写道：“要让某些受试者相信ELIZA（就其当前的脚本而言）并非人类，实在难上加难。”
• 1996年：深蓝。IBM推出了国际象棋超级计算机程序深蓝（Deep Blue）。一年后，它成为首个击败世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）的计算机系统。
• 2001年：谷歌开始使用机器学习。谷歌利用统计机器学习，来提供更准确的拼写建议并检测垃圾邮件。
• 2011年：Apple推出Siri。Siri运用NLP来理解语音指令，Apple公司从2011年10月起，将Siri这款AI助手集成到iPhone中。
• 2022年：ChatGPT问世。OpenAI通过ChatGPT，让人人都能用上AI。任何拥有网络连接的人都可以与ChatGPT这款AI工具对话，它借助NLP和大语言模型给出答案。上线头五天，ChatGPT就吸引了一百万名用户。

日常生活中的AI实例

1. 购物与电商中的AI
2. 沟通与效率中的AI
3. 交通与医疗中的AI

Pew Research的调查发现，79%的AI专家认为，人们每天会与AI互动好几次。从电商到医疗，这项技术已渗透到多个行业：

1. 购物与电商中的AI

对于需要个性化帮助的购物者来说，ChatGPT、Google Gemini和Microsoft Copilot等平台已经成了离不开的“拐杖”。

NielsenIQ的2026年数据显示，42%的顾客在过去一个月中至少使用过一款AI工具来购物。其中：

• 17%的人向AI征求过产品推荐；
• 10%的人使用过语音助手来购买或重新下单；
• 5%的人使用过AI智能体来代为下单。

“我认为，未来几年这将带来一场范式转变，”Manscaped创始人保罗·特兰（Paul Tran）在一次Shopify Masters播客访谈中表示，“购物者探索新品的方式将被AI彻底颠覆。”

2. 沟通与效率中的AI

AI做决策的速度远比人脑要快，其传播速度几乎接近光速。

这种速度直接影响着生产力：Anthropic的2025年数据显示，AI可以将任务完成时间缩短80%。据其估算，人们只需几分钟，就能借助AI完成人类大约需要1.4小时才能做完的任务。

聊天机器人正是这种生产力如何影响沟通的一个例子。更好的可用性、更快的速度以及更准确的信息，是顾客选择AI而非人工客服的首要原因。

对人工客服人员而言，同样的生产力提升也真实存在：Salesforce的2025年报告发现，使用AI的客服人员在处理常规案例上所花的时间减少了20%，估计每周可以腾出四个小时。

3. 交通与医疗中的AI

人工智能利用规律来预测接下来可能发生的情况，这项技术支撑着Waymo的自动驾驶汽车。

Waymo运用机器学习，根据车辆周围的环境在瞬间做出决策。该品牌的2026年安全报告发现，在相同条件下，其自动驾驶车辆发生导致人类驾驶员死亡或重伤的碰撞事故要少92%。

医疗行业同样受到AI的影响，普通人也开始将AI模型用于这一目的。

有人表示，在AI模型建议其就一个可能存在的出血风险及时就医后，ChatGPT救了他们一命。一位澳大利亚男子还通过让AI解读肿瘤的DNA，为他的爱犬定制了一款癌症疫苗。

AI对你的电商业务意味着什么

1. 撰写产品描述和内容
2. 客户服务与聊天机器人自动化
3. 库存、定价与运营
4. 在AI对话中直接销售：ChatGPT店面

Shopify在2025年针对店主开展的一项调查发现，提升重复性任务的效率（55%）以及协助头脑风暴和激发创意（55%），是店主们提到最多的两大AI优势。

“从小处着手，快速迭代，然后再规模化，”Shopify资深开发人员兼AI倡导者亚历克斯·皮隆（Alex Pilon）建议道，“当你处理海量数据时，先在特定案例上测试你的提示词，或者在小批量数据上运行基于AI的流程，这样更便于抽查核对，也能充分检验你的流程。”

以下是这一理念在电商AI应用场景中的实际体现：

1. 撰写产品描述和内容

Syndigo的2025年报告发现，44%的顾客曾因缺乏足够的产品信息而放弃购买。然而，要在庞大的产品目录中手动扩充内容并非易事。

“我们有数百款产品。我可以告诉你，如果你是一位新店主，或者尤其是你已经在这个行业摸爬滚打了一段时间，当你要上架一整套新品并为它们添加产品描述时：头几个还挺带劲，”Private Label的CEO迈基·莫兰（Mikey Moran）在一次Shopify Masters播客访谈中说道，“你会满怀干劲、兴致勃勃。可接下来，你就会发现，脑子里的创作思路和用词开始变得千篇一律。”

生成式AI此时便可介入，根据一条提示词撰写全新的网站文案——包括产品描述。在Shopify Sidekick中，这条AI提示词大概会是这样的：

“帮我为我的手工浇制蜡烛写一段产品描述。香味是香草味，采用可重复使用的玻璃罐包装。语气要风趣活泼。”

Shopify Sidekick是一款了解你店铺数据的AI助手。它已处理了数百万次对话，使用量同比增长了三倍。

“要长时间保持创造力真的很难，”迈基说道——而这正是Shopify Sidekick大显身手的地方。“我竟然能这么快就创作出这么棒的产品描述，Shopify Sidekick让我大开眼界。”

2. 客户服务与聊天机器人自动化

AI驱动的聊天机器人可以全天候处理常规的客户问题，从订单状态更新、退货政策到产品信息，无所不包。对于复杂的问题，AI聊天机器人还能收集信息，并将顾客引导至合适的人工团队成员。

AI聊天机器人系统能够跨多个渠道——你的网站、短信、社交媒体——与顾客互动，提供即时回复。根据Zendesk的2026年客户体验报告，88%的顾客期望获得比一年前更快的响应速度，而AI恰好能满足他们的这一需求。

以Ridge的CEO肖恩·弗兰克（Sean Frank）为例，他如今让AI处理全部客服工单中的60%。启用这套系统后，该品牌的净推荐值（NPS）提升了两个百分点。

“真正的好处在于，我的人工客服团队现在可以专注于那些需要更多判断力和同理心的复杂案例，”肖恩说道，“AI负责处理数量，人工负责应对其中的微妙之处。”

3. 库存、定价与运营

AI能通过分析销售趋势、季节性规律和市场状况，帮你预测需求。Gartner估计，到2030年，70%的大型企业将使用AI技术来预测未来需求。

零售商可以借助AI来协助完成库存管理任务，例如：

• 自动补货；
• 根据需求调整价格；
• 优化库存持有成本。

肖恩说，Ridge此前有三个人专门负责库存规划和采购。“现在，我只需一位库存总监就能搞定所有事情，”他说，“我们把销售数据、趋势、上新日历和预测数据输入一个AI模型，由它来做复杂的分析。这一个人负责审核结果、运用判断力并做出决策。”

4. 在AI对话中直接销售：ChatGPT店面

购物者愿意通过AI平台购物，这为拥抱智能体商务的品牌带来了巨大的机遇。

Shopify的2026年数据发现，超过一半由AI引流的访问会从产品页面开始，而自然搜索的这一比例仅为20%。这些购物者的转化率要高出近50%，一旦下单，消费金额也会多出14%。

如果你正在使用Shopify，你就可以直接在ChatGPT对话中销售。这项集成功能会将你Shopify店铺的数据引入相关的ChatGPT对话中——无需链接或跳转——从而在顾客已经使用AI购物的地方触达他们。

有关AI的迷思与真相

1. “AI会抢走我的饭碗”
2. “AI对小企业来说太复杂了”
3. “AI总是准确无误”

人们对AI存在一些误解，尤其是与就业市场及其复杂程度相关的看法。以下是三个常见的有关AI的迷思，以及它们究竟是真是假：

1. “AI会抢走我的饭碗”

根据SurveyMonkey的2026年报告，超过半数的员工认为，AI最终至少能像他们本人一样出色地完成部分工作内容。四分之一的人认为，AI将能够取代他们至少25%的职责。

尽管存在这些担忧，BCG估计，AI将重塑美国50%到55%的工作岗位，这一比例高于它所取代的岗位。而PwC的全球AI就业晴雨表发现，几乎所有受AI影响的职业，其薪资都在增长。

迈基分享了他如何应对团队对AI就业保障的担忧：“我会说，‘不，AI不会取代你——恰恰相反，AI会让你的价值翻倍，因为你一天能完成的事情多了那么多。所以等AI开始发挥作用之后，我大概还能给你涨工资呢。’”

2. “AI对小企业来说太复杂了”

Shopify的2025年店主调查发现，在尚未使用AI的店主中，29%的人不知道该从何入手。如果你也是如此，不妨从你正在使用的工具中已经内置的AI模型开始。

Shopify Sidekick已内置于每一个Shopify套餐中。你可以用这款AI助手来处理日常事务、进行战略规划、撰写产品描述和管理店铺。Shopify Sidekick能够全天候即时协助你完成Shopify店铺任务、批量操作、生成产品描述，并提供个性化建议。

例如，你可以这样问Shopify Sidekick：

• 哪个流量来源为我的网站带来了最多的顾客？
• 帮我生成一个全站九折的折扣码，再起草一封邮件，让我可以把这个折扣码发给我最重要的50位顾客。
• 设置一个Shopify Flow自动化流程，当任何产品的库存降至10件以下时，通过邮件通知我。

“人们有一个天大的误解，以为你需要50种不同的工具，”Physical Phones的创始人兼CEO凯瑟琳·格茨（Catherine Goetze）说道，“我们平时经常用的也就一两种，只不过我们非常非常清楚，该怎么把它们用好。”

3. “AI总是准确无误”

AI的水平取决于用来训练它的数据。如果最初的数据存在偏见或不准确，或者AI模型引用了不可靠的外部数据源（比如互联网），那么这款工具就可能给出：

• 虚假信息，即与事实不符的内容。
• 凭空捏造的内容，这发生在模型基于初始训练数据做出了错误假设的时候。

HAI的2026年数据发现，AI模型出现“幻觉”的概率在22%到94%之间。请务必核实它给你的任何内容，并让人工参与其中，以降低风险。

“如果我是第一次接触AI，我会说把它当成一个‘思考伙伴’’来互动——就某件事、就你正在做的任何事情随便问它一些问题，”亚历克斯说道，“在你逐渐培养起对它运作方式及其能力边界的直觉的过程中，对它给出的答案要留个心眼。”