8月10日，阿里旗下千问开放平台正式上线，面向生态伙伴和开发者开放手机、PC和AI眼镜三类终端的AI智能体接入能力。通过开放平台，第三方可创建AI智能体，以独立对话空间形态在千问App上为用户提供从咨询、推荐到履约的完整服务链路。

千问开放平台的推出，标志着AI行业竞争正从“大模型能力比拼”转向“智能体生态争夺”。华泰证券8月11日研报指出，基础模型竞争正由产品探索走向高价值场景与企业市场的商业化竞争，竞争维度进一步扩展至高价值Token消耗、企业渗透及产品分发能力。

■新快报记者 郑志辉

模型升级与开放平台同步推进

据记者了解，首批接入的伙伴覆盖物流运输、房产居住、本地生活、理财、汽车等十余个领域，包括顺丰速运、天鹅到家鹅宝、联想乐享、自如租房、盈米基金且慢小顾、哈啰租车、彩云天气、快递100果宝、闪送、飞常准、美的美居、嘟嘟巴士等。与此同时，菜鸟、夸克网盘、夸克扫描王等阿里生态产品也同步接入，提供智能寄件、网盘整理、超清扫描、文件查询等能力。

用户在千问上只需“@”相关服务，或点击页面右上角的“圆点角标”进入相应智能体，即可完成从咨询、推荐到下单的完整服务链路。相比传统应用，AI智能体可通过理解、规划、记忆等能力支持用户的复杂需求。例如，顺丰智能体可记住用户寄送地址等物流关系，直接完成“帮我给上海客户寄个文件”的快递需求。

在AI眼镜端，开放平台提供Skill接入和行业定制两种模式。开发者甚至可用自然语言定制Skill，如调用“眼镜拍照”能力为视障人士打造“身边有什么”Skill，主动提醒门槛、台阶等前方障碍物。

过去一周，阿里在AI领域动作密集。8月3日，阿里巴巴正式发布新一代基座大模型Qwen3.8-Max，总参数量达2.4万亿，采用稀疏MoE架构，激活参数950亿，原生具备多模态视觉能力。同日，阿里还开启了企业级Agent产品“千问办公”的公测，整合了QoderWork、MuleRun和悟空三款Agent产品。

价格方面，Qwen3.8-Max国内API每百万Tokens输入12元、输出36元，隐式缓存命中仅1.5元。国盛证券8月6日研报指出，该模型“参数规模跃升至2.4T，模型能力跻身全球第一梯队”，且“与海外相近智能的前沿模型相比有更高性价比”。广发证券8月10日研报维持阿里巴巴“买入”评级，指出其AI全栈布局“实现了算力、模型、harness层全面覆盖”，预计“未来几个季度云业务收入将加速增长”。

AI硬件版图扩张，影石接入千问

在开放平台之外，阿里还在加速AI硬件的布局。8月7日，影石Insta360为GO Ultra拇指相机上线AI语音助手，中国大陆地区接入阿里千问大模型。该语音助手内部代号为“Kira”，端侧负责声纹识别和用户意图判断，千问在云端处理问答、翻译、模式切换等复杂任务。有内部人士透露，影石选择千问主要看重其多模态感知和主动式交互能力。

更具标志性的是，千问将作为AI能力集成至国行Apple智能，覆盖iOS、iPadOS、macOS和visionOS。国盛证券认为，此前Qwen的C端依赖用户主动下载App，接入苹果系统后转为系统默认调用，依托苹果设备的大量存量用户，有望为Qwen带来C端Token消耗的量级提升。

目前，国内AI智能体开放平台已形成路径分化的竞争格局。字节扣子（Coze）主打多人多Agent协同作业，联动飞书与抖音生态；百度千帆聚焦政务、法律、医疗等B端强知识密集型领域；腾讯元器内置微信支付MCP协议，打通企业微信与公众号流量生态。阿里千问则选择以交易履约闭环为核心，千问开放平台提供账号、AI支付、订单接入等基础设施，并内置前端组件与模板，支持多模态交互体验。

从技术展示走向业务落地

从市场规模来看，这一赛道正在快速膨胀。据易观报告显示，2026年第二季度桌面端AI办公智能体市场中，17款主流产品合计月访问量突破6000万次。另据数据显示，中国企业级AI智能体市场2025年已达212亿元，预计2026年将增至449亿元。

在这场入口争夺战中，阿里并非唯一的玩家。腾讯推出WorkBuddy，将文件处理、数据分析和内容生产整合至企业AI工作台，6月月访问量达2097万次；字节跳动则将飞书产品团队整体并入豆包，整合AI办公资源。三家大厂正在企业级AI办公赛道展开正面竞争。模型侧DeepSeek近期大幅上调API服务定价，也折射出国内推理需求快速增长与高质量算力供给紧张的现状。

马云去年曾对阿里云技术骨干表示：“AI不是工具，AI是生产力本身的重构。我们今天不做，明天就会被人做掉。”如今，阿里正以千问开放平台为核心抓手，将AI能力从对话窗口延伸为覆盖多场景的完整服务生态。

未来，生态伙伴可基于千问的AI能力，探索更具主动性的服务模式。例如，租房类伙伴可结合保洁、维修、续约、换房等时间节点，为租户打造个性化的“租房日历”服务。

大模型竞争已经从技术展示走向业务落地——谁能稳定完成真实任务，而不只是生成看似合理的回答，正在成为衡量AI助手价值的新标准。