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榮耀標識從雙十一創造最大人機協作規模，談為何阿里一定要發展機器智能
阿里的機器智能在于幫助人類突破原有的人力瓶頸，擴大協作的規模以及效率，而在未來其也有著向全產業衍生的能力。
今年雙十一的交易額達到了1682億。在這一數字刷新歷史記錄的時，此前披露的能自動生成商品海報的AI設計師“魯班“ 、客服機器人 “阿里小蜜”、 機房巡邏員“天巡”等機器智能新物種都成為媒體熱點。
阿里首席技術官張建鋒表示，今年的雙十一創造了人類歷史上最大規模的人機協同，在阿里人力并沒有太大變化但是用戶購物需求猛增的情況下，這些新物種成為了幫助人類協作的最強大軍團。
馬云此前對于機器智能概念的解釋對公眾來說有些模糊，但此次各種新物種的落地，也給所有人交出了答卷。
借此，我們重新來看一下，阿里的機器智能到底是什么？而為何，阿里又堅定不移的打算走機器智能路線。
機器智能在于突破人類能力瓶頸
馬云曾表示，“如果汽車要模仿人類兩條腿走路，那永遠跑不快。”這句話說出了阿里機器智能的核心，并不是要一味的追求技術的各項指標能力，而是要幫助人類突破自己能力瓶頸。
以交通行業為例，僅僅憑借人力運輸，很難為整個產業帶來突破性的發展，因為人力有其瓶頸，但是當汽車、火車、飛機、輪船這些運輸工具出現后，人類的交通運輸能力發生了指數級的變化。
阿里每年的雙十一則是一個非常好的縮影，每年雙十一阿里都會面臨服務器需求增大的壓力，營銷需求增大的壓力、客服需求增大的壓力、物流需求增大壓力等等，但問題是人工處理能力不變，而消費需求則處于高速增長狀態，因此也反過來倒逼阿里進行技術上的突破，才能夠保證每年雙十一的正常運轉。
以“魯班”系統為例，其一秒可以生產8000張海報，一天產能高達4000萬張，而同樣4000萬的產能交給設計師，則需要耗費的時間與金錢可能是機器的數萬倍都有可能，更需要耗費階段的時間，而魯班則幫助阿里解放了這一負擔。
因此發展機器智能的目的，首先要做的是幫助人類突破自己的能力瓶頸，去做一些人無法做到但是產業又有巨大需求的事情。
機器智能能夠擴大人類的協作規模以及效率
當技術突破原有的人力瓶頸之后，下一步要做的正是幫助人類建立起更大的協作規模以及更高的效率。
例如當汽車、火車、輪船等這些交通工具出現之后，也直接拉動了農業、制造業、建筑業等等各行各業的發展，讓各個行業之間都建立起了更大的協作之網，并最終推動了全人類的城市化進程速度。
阿里此次的雙十一，則是人工智能時代的最佳縮影，通過智能的這一橋梁，其為買賣雙方創造了更大的協作規模。
例如，“魯班”系統通過機器大數據自動算法拼圖技術，實現了雙十一期間海量營銷圖片精準展示，商家輕松上傳圖片就可以與“魯班”協作，將其分發給全網上億規模的潛在用戶。而如此一來，商家需要做的則是將更多的精力用于自身店鋪的營銷海報設計、商品營銷的海報設計上，讓海報更加吸引用戶。
再例如“店小蜜”，其整合了大量的垂類自然語言理解技術，商家只需要接入該系統，就能與其協作，讓其向顧客回答自身商品的各種問題，而雙十一期間必然有著數億級別的問答需求。如此一來，商家則可以將剩下的精力去解決一些機器無法回答的用戶問題，讓成交率更高。
此外，像“天巡”、“天貓智選”、“機器導購員”、“安安”、“螞蟻佐羅”、“旗艦倉”等等物種都有著相關的一一對應的人機協作場景。如此一來，也為賣家以及阿里自身節約出了大量的人力，而這些人力又可以被運用到雙十一期間的其他領域，發揮更大的作用。
可以說機器智能本質上是在擴大人類的協作規模，以及協作的效率。
機器智能擁有跟隨人類協作需求變化，自我演化的能力
機器智能還有一個能力，就在于其可以根據人與人之間的協作變化不停的自我演化，自我取代。表面上看，阿里此次推出智能物種都有著“新”的特征，但實際上這些物種都有著過去的原型可以依賴，并非憑空出現。
例如“旗艦倉”這一首席揀貨機器人誕生之前，阿里的菜鳥物流早就有了倉儲物流監控調度指揮能力，只不過當產業需求擴大，協作規模擴大時，調度機器就成為可能，而此次雙十一物流的正常運轉也將取決于這些物流機器人的幫助。
像“靈達”負責的是服務器數據資源分配，去年雙十一需要的20位工程師都被該系統取代，而該系統則是衍生于阿里云每天都在迭代進化的系統，有著自我進化的明顯特征。
阿里這一支新物種軍團，其實都來自于過去技術的演化，而未來還將根據阿里電商到新零售的需求繼續演化出更多不同的形態。
機器智能也有著長期投資的價值，阿里必須對其堅定投入。
機器智能未來將會從阿里走向更大的產業協作
阿里需要解決自身所面臨的實際困境，于是做除了各種對應的機器智能來應對，但在我看來，這些能力一旦具備成熟則有著更大的對外技術輸出，賦能更多的產業發展，并為整個社會建立更大的協作。
阿里云與杭州政府一起推進的“城市大腦”，正是阿里機器智能輸出，為交通部門以及出行市民建立高效協作的最佳案例。
不過此次阿里所對外展示的新物種軍團，則向我們展示了其在諸多領域有著建立更大協作的潛力。
1）客服領域的潛力，此次的“店小蜜”當前只是連接電商客服與用戶，未來“新零售”戰略的驅動下，有機會進入到線下智能零售、無人零售超市等等諸多涉及客服環節，實現更多產業的連接。
2）批量設計生產的潛力，此次“魯班”自動作圖能力讓人側目，而實際上各個產業同樣有著批量化作圖的需求，阿里的電商數據則可以很好的副能到諸多產業，諸如線下智能屏幕廣告、在寫字樓、機場等地點，基于LBS、線下用戶屬于還有著更多向向空間。
3）物流領域的潛力，此次阿里的小G二代，在阿里西溪園區正式試點，其能夠將包裹送到每一個員工工位，而這也可以為末端物流配送提供更大的想象空間。
阿里的機器智能在于幫助人類突破原有的人力瓶頸，擴大協作的規模以及效率，而在未來其也有著向全產業衍生的能力。
#專欄作家#
承哲，微信公眾號：shouxifayanzhe，人人都是產品經理專欄作家，關注工具產品和人工智能領域，擅長AXURE，興趣愛好看書，思考。
本文原創發布于人人都是產品經理，未經許可，不得轉載。
題圖來自PEXELS，基于CC0協議
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