问小创
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2026年6月，电商巨头亚马逊宣布完成旗下购物应用的AI视觉搜索模块全线升级，此次更新基于2024年上线的Amazon Lens功能迭代，新增AI图像生成器、“按风格购物”工具，配合此前落地的Lens Live实时扫描功能，形成覆盖图片搜索、实时识别、风格匹配的全场景AI购物交互体系，大幅降低用户筛选商品的时间成本。
随着全球电商市场规模持续扩张，各平台平均SKU量级已突破千万级，其中服饰、家居等非标品的年增速超过20%。但传统依赖关键词的搜索模式始终无法匹配用户的模糊需求，据行业公开数据，目前主流电商平台非标品的搜索匹配准确率仅为27%，近6成用户表示曾因找不到心仪商品放弃下单，AI视觉搜索正是解决这一痛点的核心方案。
亚马逊对视觉搜索的布局已经持续了数年：2024年推出的Amazon Lens率先打破了文本搜索的单一逻辑，支持用户上传图片后补充文本描述缩小筛选范围，比如上传连衣裙照片后追加“长款、棉麻”关键词，即可精准定位符合要求的商品；后续上线的Lens Live功能进一步把搜索场景延伸到线下，用户对着实体商品实时扫描，最快3秒就能匹配平台同款及不同价位的替代选项。
此次2026年的升级，最大的亮点是新增的AI图像生成器和“按风格购物（Shop by Style）”工具。用户无需找到具体的参考商品，只要上传几张符合自己审美的氛围感图片，或者输入“复古工业风餐桌”“日系通勤外套”这类模糊的风格描述，AI就能生成对应的商品效果图，同时匹配平台内的在售商品。该功能还支持跨品类的风格搭配，用户选好一款沙发后，系统会自动推荐同风格的茶几、地毯、装饰画等组合商品，真正实现了此前行业热议的“拼贴式购物”体验。
据亚马逊内部测试数据，使用AI视觉搜索的用户下单转化率比普通搜索用户高32%，客单价也提升了18%，这套技术体系已经成为平台拉动营收增长的核心抓手之一。
后续亚马逊还计划把这套视觉搜索能力开放给平台第三方卖家，帮助卖家更精准地匹配目标用户，同时结合AR试穿、虚拟搭景等功能，进一步缩小线上购物和线下购物的体验差。而随着视觉大模型的精度持续提升，未来AI甚至可以根据用户的穿搭习惯、家居户型直接生成专属的购物方案，实现“需求表达-方案生成-商品匹配”的全链路自动化。
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