百度重拾电商：要发现新大陆，得扔掉旧地图
图片来源 @视觉中国
文｜市值榜，作者｜何玥阳，编辑｜嘉辛
AI 电商，在过去的 2023 年被频频提及，不出意外的话，也是 2024 年电商的关键词。
马云说，AI 电商时代刚刚开始，对谁都是机会，也是挑战。
1 月 10 日，沃尔玛宣布与 OpenAI 合作，打造类似于 Chat GPT 的电商搜索功能，基于生成式 AI、AR 等技术，在其社交电商平台推出了一键试穿功能。
在 AI 电商下了猛功夫的是百度。
大厂纷纷卷起大模型之后不久，百度就推出了新电商业务 " 百度优选 "，与此前在电商江湖里的多次尝试相比，这一次百度的电商业务加入了 AI 元素，并且推出了商家后台管理工具和营销工具，电商业务做得更深了。
从去年 5 月份推出百度优选，到 "618 AI 购物狂欢节 "，到 10 月的百度世界大会，再到今年 1 月的生态大会，百度电商业务不断提及。
2007 年，百度成立电子商务事业部，之后又推出以 C2C 模式为主的电商平台，该平台名为 " 百度有啊 "，放言 " 三年内必超淘宝 "。
此后，在电商赛道上，百度走得并不顺利。这一次，AI 大模型似乎正在 " 圆 " 李彦宏的电商梦。
思路决定了电商业务未来
在 1 月 10 日的 "AI 重构电商 " 生态大会上，百度副总裁、百度电商总经理平晓黎介绍，2023 年，百度优选 GMV 同比增长 594%，交易用户数和动销商家数分别增长 4 倍和 3 倍，AI 大模型参与促成的交易占总交易的 20%。
百度优选计划在 2024 年助力 100 个年销售额过千万的达人、100 家年销售额过亿的商家以及 50 家 GMV 过亿的服务商。
百度做电商，似乎要翻身了。
AI 是百度的优势区，是铁一般的事实。
技术方面，百度的智能驾驶、智能云都排在前列。AIGC 应用级产品文心一言也可以为电商商家提供脚本写作、创意参考等。
AI 需要高人才密度，而百度被称为 AI 人才的黄埔军校。
AI+ 电商，可以说是从 2007 年以来百度做电商遇到的最大的机会，所以百度下重注也理所当然。
可是，AI+ 电商究竟应该是什么样的呢？
AI 与前几次技术革命有所不同。在电力革命、信息革命之前，绝大多数人不知道电和信息有什么样的 " 原生 " 应用。
而在文学及影视作品的长期熏陶之下，我们对于 AI 的想象是在不断升级的，尤其是在 AlphaGo 会下棋之后，我们距离真正的 AI 距离越来越近，期待越来越高。
落到电商上面，我们可能希望 AI 直接根据身材、风格、出席的场合进行量体裁衣，或者是筛选出合适的工厂，沟通需求再进行生产制造物流，希望 AI 能够根据装修风格在电商上找到或者定做合适的装饰品……
这样的终局显然太远。
在此之前，AI 在电商上对消费体验的渐进式改善很容易低于期待。
可能都不如 2016 年马云提出新零售的时候，我们所畅想的 " 线上下单、配送到家 "" 线上线下价格体系打通、会员体系打通 "" 到处都是无人售货机 " 所带来的冲击大。
其实直到现在，喊了很多年私域，现实状况是很多品牌在线上线下、线上不同平台之间的会员体系、价格体系仍然没有打通，更别提 " 需求决定生产 " 上供给侧实现超高周转和超低库存了。
既然终局太远，那么演进的路径和方式就十分重要。
百度优选的定位是搜逛推一体的智能电商平台，在电商大脑的依托下，在搜索、直播、视频、商城四个场域，将用户与场景进行链接和交互，深度融合人找货、货找人，促成交易。
百度的思路关系着 AI 能不能帮助其电商业务打场胜仗、实现翻身。
AI 是长矛还是厚盾？
先来看这半年多，百度在智能电商做了什么。
在 2023 年百度世界大会上，百度电商商业负责人展示了 AI 对电商业务的重构成果和重要的落地应用：慧播星和智能导购。
慧播星是百度电商的数字人直播平台。在慧播星上，商家可以用 2D 真人形象的数字人进行直播，整个过程比较便捷，比如用后台的模板可以在 10 分钟内制作出数字人直播间，包括 5 分钟视频制作、AI 辅助配置剧本、平台内一键发布等。
慧播星的数字人还有一个优点是拟真度比较高。百度慧播星也是百度电商在 2024 年升级的重点之一。
智能导购也很容易理解。用户可以和智能导购多次交流，大模型也会根据这些互动以及搜索动作、浏览习惯等数据行为分析用户的喜好，从而得到更清晰的建议，找到更合适的商品。
理想的状态下是这样的：百度优选通过数字人直播这类方式为商家节省运营成本，进而吸引更多商家入驻，形成越来越强的供给能力，通过智能导购的方式吸引用户，帮商家对接更多需求。
这个理想状态能否走通是存疑的。
整个电商产业链，粗略来分就是供给、履约、流量，流量又包括需求和运营，更精细一点的划分方式可以采用京东提出的十节甘蔗理论：创意、设计、研发、制造、定价、营销、交易、仓储、配送、售后。
慧播星和智能导购影响的更多的是营销、运营，是价值链上重要的一环，却很难说是决定性的一环，如果想用营销、运营来提升产业链整体的效率或者改变产业链上的价值分配，需要做到非常极致。
在供给过剩、非标准化以及需要升级的当前，纵观后起的新兴电商，都是将需求端作为更重要的发力点，通过影响需求影响供给和匹配方式。
比如拼多多改造的是 " 价格 " 这一市场极其敏感的要素，通过改变定价体系进而影响生产，抖音电商是在需求端发力，用兴趣内容撬动兴趣需求，广阔的需求又促使了供给侧的繁荣。小红书电商业务定位买手电商，这个定位就已经很明显了。
当然，智能导购也可能催生需求、促进匹配的效率，但这不是百度的专属，比如淘宝的淘宝问问，智能导购属于 " 没有不行，有了也不一定行 " 的创新。
换句话说，百度在 AI 电商上的创新是防御性质的。
这些新兴电商创造出了新的规则、新的模式，在新的体系之下掌握话语权。
百度打造的智能电商，仍然是在原本的电商体系之中进行的改良。现在的规则之下，电商需要供需双方都够多，消费者能择优，商家能找到市场，如果只是在非决定性环节领先别人一步，恐怕很难颠覆原本的体系。
苹果的做法，可能是解题方向
前文提到 " 供大于求 " 是主旋律，产能过剩一定是主要矛盾，谁能做到以销定产或者生产多少就卖出去多少，谁就能有更好的发展。
不管是新零售还是 AI 电商，都是向着效率更高的方向走，在供给侧的表现是超高周转超低库存，在需求侧的表现是想要的都有、都能很容易获取。
怎么做到高周转低库存甚至无库存呢 ? 起点还是在需求端，就像 AI 所做的那样，通过浏览、搜索、对话等行为，理解消费者真正的需求。
这是百度的技术优势所在。
百度也有很多的移动生态，生态汇聚了很多搜索流量。客观来看，这些流量有两个特点。
第一，即时性。
绝大多数人仍将百度作为搜索工具，找到需要的信息就会离开，工具流量没有黏性是百度很多年致力于解决的问题。
拼用户时长，恰恰是当下电商都在发力的点。
第二，泛流量不利于绘制出消费画像。
与消费相关的搜索行为只是百度搜索流量中的一部分。积攒更多的数据还是要通过 " 百度优选 " 完成，百度的电商数据积攒还是要走艰难的创业期。
此外，智能导购、AI 买手提供购买建议，这是个容忍度很高的场景。
智能导购智能辅助决策，无法提供唯一解，购物场景也不允许提供唯一解，毕竟购物对很多人来说，逛和发现是必不可少的乐趣。
也正因为没有唯一解，智能导购成为了更容易落地的场景，淘宝、京东也都已经安排了。
而 AI 方面技术的优秀往往体现在消除幻觉，也就是避免 AI 一本正经胡说八道，搜索场景对错误的容忍度可能都比购物场景下要高。
再往前一步，是除了告诉你信息比如怎么去做，还会根据足够多的数据和精密的算法，做出决策并帮你去做。
智能驾驶就是一个典型的错误容忍度很低的场景，百度的优势也展现出来了。
而在数字人直播、智能导购之类的场景下，百度就算手中握有最先进的武器，效果也很难达到降维打击。
那么，AI 会以什么样的方式重构电商？
目前，几个电商平台的解题思路大差不差，相似意味着保守，保守意味着有前进的空间，但难以重新洗牌。
百度也可以有另一种选择：效仿苹果。
苹果搞出个空间计算，自成一统，试图另建新世界的入口，可能需要多次迭代才能达到公众预期，但一旦成为被广泛接受的入口，别说电商了，通吃都有可能，在下一个时代继续坐收苹果税。
新的尝试，虽然风险高，但彩头也足够大。
