我们所熟知的购物的终结

Source: Dev.to

引言

想象一下：你在浏览 Instagram 时，看到一位网红穿的完美外套。你不必慌忙截图再进行 Google 逆向图片搜索，只需把手机对准屏幕。几秒钟内，人工智能就能识别出这件商品——一件售价 89 美元的复古风格牛仔外套，来自 Urban Outfitters——并展示出从 45 美元到 200 美元不等的数十家零售商的相似选项，只需轻点一下，就能完成购买，并在 24 小时内送达你家门口。欢迎来到“看见‑购买”革命，这一 15 秒的欲望与购买之间的间隔正在根本性地重塑人类消费模式和全球经济。

这不是科幻，而是当下的现实。亚马逊于 2025 年 9 月推出的 Lens Live，只需一次相机扫描即可识别数十亿商品；Google Lens 每月处理近 200 亿次视觉搜索；而像 Aesthetic 这样的初创公司在服装识别方面的准确率已达 90%。但随着这项技术改变我们的购物方式，它也在根本上改写我们的脑回路，重塑价值 29 万亿美元的全球零售商业，并提出关于隐私、消费以及人类在数字时代是否仍掌控购买决策的深刻问题。

即时视觉购物背后的技术

“看见‑购买”购物的基础是已经达到前所未有的准确性和速度的先进计算机视觉与机器学习系统。亚马逊新推出的 Lens Live 代表了当前的技术前沿，它采用轻量级计算机视觉模型，直接在智能手机上运行，用户在摄像头扫过场景时即可实时识别商品。

“我们使用深度学习视觉嵌入模型，将客户的视图与数十亿亚马逊商品进行匹配，检索出完全相同或高度相似的商品，” Lens Live 背后的技术如此解释。该系统能够瞬间处理视觉信息，得益于设备端 AI 处理的进步，消除了以往视觉购物繁琐的延迟。

市场对此热情高涨。亚马逊报告称，全球视觉搜索同比增长 70%，远超传统文本搜索每年 15‑20% 的增长率。Google Lens 已从 2018 年识别 10 亿商品发展到今天的 150 亿商品，每月处理近 200 亿次视觉搜索。这意味着自 2021 年以来搜索量增长了 100 倍。总部位于爱沙尼亚的初创公司 Miros 最近获得 630 万美元融资，旨在解决他们称之为“2 万亿美元全球问题：因文本搜索不佳导致的商品流失”。

技术突破在于视觉‑语言模型（VLM），它们能够同时理解视觉和文本输入。可以把 VLM 想象成高级翻译器，将图像转换为详细描述，再将这些描述与庞大的商品数据库进行匹配。这些系统不仅识别对象，还能理解上下文、风格乃至情感关联。当你拍摄一件复古皮夹克时，AI 不仅会标记为“夹克”，还会识别为“磨损的棕色皮革轰炸机夹克，复古风格，类似 AllSaints、Schott NYC 和 Acne Studios 等品牌”，并捕捉到“宽松版型”“老化光泽”“摇滚美学”等风格属性。

这一技术飞跃大幅降低了成本门槛。正如技术专家 Simon Willison 计算的那样，分析成千上万张个人照片的成本如今仅为几美元，而流媒体视频分析的费用约为每小时 0.10 美元。这种可负担性让先进的视觉识别民主化，零售商从 Instagram 小店到全球时尚巨头都能轻松使用。

其影响远超便利性。视觉 AI 正在创造经济学家所谓的“无摩擦商业”，传统的购买壁垒——时间、调研、比价——正被彻底蒸发。

数字时代冲动心理学

即时视觉购物的心理冲击代表了消费者行为的剧变。传统购物涉及多个决策点：需求识别、调研、比较，最后才是购买。视觉 AI 将这些阶段压缩为瞬间，根本改变了支配购买决策的神经通路。

2024 年的最新研究揭示了冲动购买的惊人趋势。一项针对 Z 世代消费者的综合研究发现，“唤起感和愉悦感始终是塑造冲动购买决策的关键中介”，尤其是在 AI 系统降低欲望与获取之间摩擦时。研究指出，超过 40% 的线上购物现在是冲动驱动，社交媒体平台是主要催化剂。

消费者心理学研究表明，当 AI 消除搜索和比较的认知负荷时，它直接绕过理性决策过程。结果是，购买行为主要由情绪反应而非深思熟虑的需求驱动，这一点在多项冲动购买行为研究中得到验证。

当这种技术与社交商务结合时，现象更为突出。《Frontiers in Psychology》发表的研究发现，尤其在用户感到无聊时，视觉识别技术触发的冲动购买更为显著。研究显示，技术提示——如 AI 驱动的商品匹配——在用户随意浏览社交媒体时显著放大冲动购买行为。

人为制造的时间压力，如“限时抢购”和“限时优惠”，进一步加剧了这种效应。当 AI 即时识别出用户想要的商品并同步呈现时间敏感的购买机会时，立即购买的心理压力随之升高。营销人员已经学会利用这种脆弱性，超过 70% 的制造商报告称通过社交媒体商务整合实现了销售增长。

代际差异揭示了有趣的行为模式。2024 年的一项研究发现，千禧一代（28‑43 岁）对 AI 推荐的响应度高于 Z 世代（12‑27 岁），有 67% 的千禧一代基于 AI 建议进行购买，而 Z 世代仅为 52%。这一反直觉的结果可能反映了千禧一代更高的可支配收入和已形成的购物习惯，而 Z 世代对算法操控保持更大怀疑。然而，Z 世代对视频驱动的冲动触发因素的易感性高出 73%，尤其是在 TikTok 和 Instagram Reels 等平台上，这些平台的视觉购物集成最为成熟。X 世代和婴儿潮一代对视觉 AI 购物的接受度分别只有 23% 和 12%，更倾向于传统电商界面。

模糊边界：Phygital 购物的崛起

实体与数字购物的融合——即“phygital”——可能是数十年来最重大的零售变革。这种混合模式正在根本重塑消费者期望和零售策略。

研究表明，超过 60% 的消费者已参与全渠道购物，期待数字与实体体验之间的无缝切换。实现这一切换的技术包括嵌入服装的 RFID 标签、提供即时商品信息的二维码，以及 AR 驱动的虚拟试穿体验。

想象现代购物旅程：消费者在社交媒体上看到一件商品，使用 AI 视觉识别确定它的身份，查询附近实体店的库存，利用增强现实进行虚拟试穿，随后通过线上支付加上店内取货完成购买。每一个接触点都富含数据，形成完整的消费者画像，为零售商的库存、营销和个性化策略提供依据。