2025年9月初，亚马逊公司正式宣布推出其视觉搜索功能“Amazon Lens”的全新升级版本——Lens Live。新媒网跨境了解到，此次升级旨在通过集成先进的人工智能技术，进一步提升用户在亚马逊购物应用中的产品发现体验，使其更为迅速、便捷且富有洞察力。

这项由亚马逊商店基础AI副总裁兼杰出科学家特里舒尔·奇利姆比（Trishul Chilimbi）撰文介绍的新功能，核心亮点在于其即时扫描能力、实时产品匹配机制以及与亚马逊生成式AI购物助手Rufus的深度整合。

Lens Live的核心功能体现在三个方面。首先，它能够即时扫描现实世界中的产品，并迅速在屏幕下方以可滑动轮播的形式展示实时匹配的商品，极大简化了用户寻找心仪商品的过程。其次，Lens Live深度整合了亚马逊的AI购物助手Rufus。在用户浏览商品时，Rufus能够提供产品洞察、总结信息，并解答用户的疑问，帮助消费者做出更明智的购物决策。最后，该功能已于2025年9月初面向数千万美国iOS版亚马逊购物应用用户推出，并计划在未来数周内覆盖更多用户。

亚马逊方面表示，当消费者在社交媒体上发现喜爱的物品，或在日常生活中偶遇某件商品时，Amazon Lens一直是其在亚马逊购物应用中快速查找类似商品的高效工具。此次引入AI驱动的Lens Live，旨在将这种体验推向新的高度，使其更加便捷和实用。

Lens Live的推出，使得亚马逊在视觉购物领域的布局更为完善。新媒网跨境获悉，当拥有Lens Live功能的顾客打开Amazon Lens时，摄像头将立即开始扫描商品。扫描结果会迅速以可滑动的轮播形式呈现在屏幕底部，用户可以快速进行商品对比。此外，用户现在可以直接在摄像头视图中轻触某个商品以聚焦特定产品，通过点击“+”图标将其直接添加到购物车，或点击心形图标将其保存到愿望清单，所有操作均无需离开摄像头界面，极大地优化了购物流程的连贯性。

为了进一步帮助使用Lens Live的顾客更深入地了解他们正在查看的商品，亚马逊将AI购物助手Rufus整合到了这一体验中。在摄像头视图下，顾客将看到系统建议的问题以及关于产品突出特点的简明总结。这些对话式提示和总结显示在产品轮播下方，使得顾客能够快速进行研究，便捷地获取关键产品洞察，并及时得到问题的答案。例如，用户可以询问商品的材质、尺寸、评价摘要等，Rufus会根据现有商品数据给出精准回答。这种交互模式，不仅提升了购物效率，也增强了用户对商品信息的掌握度，从而降低了决策风险。

目前，Amazon Lens Live已面向数千万美国iOS版亚马逊购物应用的用户开放，并计划在不久的将来逐步推广至更多美国用户。值得注意的是，如果用户偏好，他们仍然可以使用传统的Lens选项，如拍照、上传图片或扫描条形码进行商品搜索。这表明亚马逊在推出新功能的同时，也兼顾了用户的习惯与选择，确保了过渡的平稳性。

Amazon Lens Live背后的AI技术解析

Lens Live的强大功能离不开其背后的先进人工智能技术支持。据亚马逊方面介绍，该系统运行在亚马逊网络服务（AWS）管理的Amazon OpenSearch和Amazon SageMaker服务上，这些服务能够大规模部署机器学习模型。

在具体技术实现上，Lens Live采用了轻量级且高精度的计算机视觉对象检测模型，该模型直接在设备端运行。这意味着当用户移动摄像头或聚焦于特定物品时，模型能够实时识别场景中的产品。这种实时检测功能能够自动识别主要对象，为用户提供流畅的体验，将所需的用户交互降至最低。其核心在于，用户无需手动选择或框定商品，系统能够智能识别并突出显示。

此外，Lens Live还利用了深度学习视觉嵌入模型，将用户摄像头捕获的视图与亚马逊海量商品库中的数十亿商品进行匹配，从而检索到完全相同或高度相似的商品。视觉嵌入技术能够将图像转换为高维向量，使得相似的图像在向量空间中彼此靠近，极大地提高了搜索的准确性和效率。当用户扫描一件商品时，其图像特征会被提取并与数据库中所有商品的特征进行比较，最终呈现出最匹配的结果。

同时，Lens Live现在也利用了Rufus大型语言模型（LLM）来提供相关的问答服务，并助力商品发现。Rufus LLM能够理解用户的自然语言提问，并根据亚马逊庞大的商品知识图谱和商品详情信息，生成有洞察力的回答和总结。这种AI驱动的对话能力，不仅为用户提供了便捷的信息查询途径，也进一步拓宽了产品发现的维度，使得购物体验从被动浏览变为主动探索。

亚马逊方面表示，未来公司将继续探索更多方式，以提升Amazon Lens的搜索和购物便利性，帮助消费者更快地找到并购买他们需要和想要的商品。这反映了亚马逊持续投入AI技术，以优化用户购物体验的长期战略。通过不断创新视觉搜索功能，亚马逊致力于构建一个更为直观、智能的购物生态系统，进一步巩固其在全球电商领域的领先地位。

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