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Amazon 推出八項全新 AI 視覺搜尋功能

💡了解 Amazon 如何將即時生成式 AI 整合至視覺搜尋,重新定義電商購物體驗。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
推出八項全新視覺搜尋功能,包含 Lens Live 與 Circle to Search。
為什麼重要
此更新顯示 Amazon 正積極將多模態 AI 整合至電商流程中,透過降低產品搜尋阻力來提升轉換率。這為與 Google 視覺搜尋競爭的零售應用程式樹立了新標準。
下一步行動
分析 Amazon 的視覺搜尋 UX 模式,並思考如何將其應用於您自己的電商或庫存管理 AI 應用程式中。
誰應關注:Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •推出八項全新視覺搜尋功能,包含 Lens Live 與 Circle to Search。
- •搜尋列整合即時 AI 生成圖像技術。
- •全面支援 iOS 與 Android 行動應用程式。
- •透過視覺輸入提升使用者意圖識別能力。
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 16 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •Amazon的視覺搜尋查詢量年增長了70%,顯示出使用者對此類功能的強勁需求與採用率的顯著提升。
- •新的搜尋列AI生成圖像功能旨在彌合想像與產品發現之間的差距,即使使用者不確定確切的產品術語(例如「垂墜領」或「藤編」),也能透過視覺化概念來搜尋商品。
- •Lens Live已與Amazon的AI購物助理Rufus(於2026年5月更名為Alexa for Shopping)整合,可在相機視圖中提供產品洞察、摘要和問題解答,從而增強購物體驗。
- •「Circle to Search」功能允許使用者在已上傳圖像中圈選特定商品,以精確聚焦搜尋目標,提供更為精準的結果。
- •iOS使用者現在可以直接從鎖定螢幕透過小工具啟動Amazon Lens相機搜尋,實現即時的實物產品探索。
📊 競品分析▸ Show
| 功能/公司 | Amazon視覺搜尋 | Google Lens | Pinterest Lens |
|---|---|---|---|
| 主要用途 | 電商產品發現、即時購物、AI生成圖像搜尋 | 識別實物、文字翻譯、地標資訊、購物連結 | 視覺發現、時尚靈感、AI購物助理 |
| 即時掃描 | Lens Live提供即時掃描與匹配,顯示可滑動的產品輪播 | 透過即時相機饋送識別物體,可根據商店調整結果 | 允許使用者拍攝家具、裝飾等照片以尋找類似商品 |
| 圖像/文字組合搜尋 | 允許上傳圖像後添加文字描述以精煉搜尋,並在搜尋列中生成AI圖像 | 支援多重搜尋功能,可使用圖像或即時相機饋送,並添加文字描述 | 允許使用者從圖片中突出顯示特定部分以尋找視覺上相似的內容 |
| AI助理整合 | 整合Alexa for Shopping(原Rufus),提供產品洞察和問答 | 結合電腦視覺與自然語言處理,提供物件資訊 | 已成為AI驅動的購物助理 |
| 平台支援 | iOS與Android行動應用程式 | Android手機內建,iOS透過Google Photos或Google App | 平台內建功能 |
| 獨特功能 | 搜尋列中即時AI生成圖像以橋接想像與產品發現;Circle to Search | 可識別超過10億個物件 | 專注於視覺相似性推薦和時尚搭配 |
🛠️ 技術深入
- Amazon的視覺搜尋利用先進演算法分析圖像中的顏色、形狀、紋理和圖案,並結合人工智慧、圖像識別和機器學習技術。
- 系統採用多模態嵌入(multimodal embeddings)和產品元數據,以實現精確的產品匹配。
- 核心架構依賴AWS服務,包括AWS Lambda函數、Amazon S3儲存、Amazon EventBridge排程器、Amazon Bedrock(用於Amazon Titan多模態嵌入G1模型,並可選用Anthropic Claude 3.5 Sonnet模型生成圖像描述)。
- 向量嵌入(vector embeddings)以k-最近鄰(k-NN)向量的形式儲存在Amazon OpenSearch Service等向量資料庫中,作為語義圖像搜尋的來源。
- Lens Live特別運行於AWS託管的Amazon OpenSearch和Amazon SageMaker服務上,部署大規模機器學習模型。
- Lens Live採用輕量級、高精度的電腦視覺物件偵測模型,可在裝置端即時識別產品,並使用深度學習視覺嵌入模型將客戶視圖與數十億Amazon產品進行匹配。
- 視覺搜尋系統可能採用3塔或4塔架構的多模態圖像匹配(MIM)模型,包含圖像編碼器(用於查詢圖像和產品圖像)和文字編碼器(用於產品文字和簡短文字查詢),並透過對比學習(contrastive learning)進行跨模態對齊。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
Amazon的AI生成圖像搜尋功能可能重新定義產品發現流程。
此功能透過在搜尋列中即時生成視覺化概念,幫助使用者在不確定確切術語的情況下探索產品,從而改變傳統的購物路徑和產品開發方式。
AI助理與視覺搜尋的深度整合將創造更具對話性和引導性的購物體驗。
Alexa for Shopping(原Rufus)在相機視圖中提供產品洞察、摘要和問答的能力,將視覺搜尋轉變為互動式助理,提升使用者參與度和決策效率。
搜尋結果中引入AI生成圖像可能為賣家帶來新的競爭和監管挑戰。
賣家可能需要調整其產品列表以適應AI生成的視覺概念,同時也可能引發關於AI生成圖像對購買行為影響的透明度和監管問題。
⏳ 時間線
2009-XX
Amazon推出「Amazon Remembers」視覺搜尋工具,主要用於媒體。
2010-XX
Amazon.com在其男女鞋店推出新的視覺搜尋功能。
2017-XX
Amazon推出更大規模的產品圖像識別功能。
2019-XX
Amazon推出StyleSnap,用於時尚視覺搜尋。
2024-10
Amazon Lens新增視覺搜尋功能,包括為圖像搜尋添加文字以獲得更精確結果。
2025-09
Amazon推出Lens Live,並整合其AI購物助理Rufus(後更名為Alexa for Shopping)。
📎 來源 (16)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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