阿里AI鲁班即将上线，带大家长点知识

当阿里巴巴的AI“鲁班”即将走进我们的视野时，它带来的不仅仅是技术的革新，更是一场知识的盛宴。回想起2015年双十一后的那次团队聚会，淘宝的设计、工程和算法团队已经展望未来，思考着如何突破传统营销方式的局限。

当时，他们意识到，个性化推荐的潜力远不止于白底图商品推荐。他们渴望将广告资源位的设计也推向“千人千面”的新时代。在这之前，“双11”的商品推荐大多依赖于人工操作，运营人员决定着用户能看到哪些产品。在2015年的那次大促中，阿里首次基于算法和大数据，实现了大规模的个性化商品推荐，这一变革被称为“千人千面”，也是阿里流量分发模式的一次重大升级。

为了满足这一需求，阿里巴巴正式启动了“鲁班”项目，该项目后来逐渐发展成为“阿里智能实验室”，成果显著。鲁班系统通过学习人类设计师的成果和经验，不断进化。到去年双十一，其设计水平已达到阿里内部的P6水准。更令人惊叹的是，这位“鲁班设计师”的工作效率：平均1秒钟内可以完成8000张海报的设计，一天内能产出4000万张作品。对于阿里双十一需要的4亿张海报来说，这简直是小菜一碟。

那么，这一切是如何实现的呢？鲁班的成功离不开其四大核心：设计框架、元素中心、生成系统和评估网络。通过整理分类基础文件，人工标注元素，提炼设计素材的手法和风格，进行数据整合后告诉机器这些元素的组合原理。建立元素中心库，机器负责图像特征提取和分类，同时解决图像质量和版权问题。然后，在具体的生成系统中，行动器负责将元素放入设计框架中，就像在下围棋时放棋子一样。评估网络可以输入任何设计成品并给出评分，同时结合人工干预完成双向反馈。

值得一提的是，阿里的人工智能鲁班系统具备学习能力，会在学习中不断进化提升。虽然相关人士表示鲁班不可能完全取代设计师，但这并不妨碍我们期待机器在未来展现出更多的创意。未来的“双11”，或许仍是设计师与机器共同协作的模式，机器更多地扮演提升效率的助理角色。随着鲁班的不断进步，我们期待它在未来的营销活动中发挥更大的作用。在数字时代的浪潮中，阿里CEO曾提到：“鲁班，正是数据业务化的先锋。”在阿里巴巴的庞大架构中，长久以来积累了海量的数据资源，其中不乏大量的商品图像信息。这些数据大多处于闲置状态，或者利用效率不高。直到“鲁班”的出现，它像一股清新的风，吹拂整个数据领域，将这些数据转化为了实际的业务动力。

想象一下，通过大规模的设计和精准投放，鲁班犹如精巧的工匠，将每个广告位资源雕琢得恰到好处，大大提高了流量的效率和商业价值。点击率翻倍，收益也接近翻倍，这一切的变化，都在悄然之间发生。这一切并非简单的机器操作，背后并没有出现人员的缩减。相反，团队的工作内容有所调整，他们必须学习如何训练机器，让机器更好地理解他们的意图和需求。在美学方面也要做好把控，确保设计与用户体验的完美结合。

人工智能设计，这是一个不可阻挡的时代趋势，是我们迈向未来的关键步伐。虽然它刚刚崭露头角，但我们已然感受到它的巨大潜力。正如阿里CEO所言，我们刚刚走出第一步，未来的路还很长。但无疑，鲁班所代表的数据业务化，已经为我们描绘了一个充满无限可能的未来。在这个未来里，机器与人类将共同协作，创造出更多惊人的成果。