深度 || 阿里巴巴的無人超市與人工智慧戰略

馬雲表示，阿里巴巴的戰略目標是服務20億客戶、創造1億個就業機會、讓1000萬企業獲利。為了完成這些目標，阿里巴巴需要投資科技設施，包括機器學習、晶元、物聯網、生物識別技術等等。

在2017淘寶造物節上，阿里巴巴公布了其開發的無人超市「淘咖啡」：無需人工結算，顧客只需通過「結算門」，就可自動結算所購買的商品。這一進展或許和今年4月前Amazon Go首席科學家任小楓入職阿里巴巴有著聯繫（註：任小楓目前擔任阿里巴巴數據科學與技術研究院的首席科學家和副院長，也將在美國的Bellevue組建一支高水平的計算機視覺團隊）。

7月5日，阿里巴巴在其人工智慧實驗室（Alibaba A.I. Labs）的夏季新品發布會上發布了智能音箱「天貓精靈X1」，入局智能音箱領域。這款天貓精靈可通過中文語音指令實現包括傢具控制、語音購物等等功能，其開發者平台AliGiene也可支持四類開發者：內容開發者、應用開發者、智能家居開發商和硬體生產商。

這些進展都顯示了阿里巴巴在技術上的雄心和實力。今年三月，在阿里巴巴的首屆技術大會上，馬雲就宣布了阿里巴巴正在啟動 「NASA」計劃：面向未來 20 年組建強大的獨立研發部門，建立新的機制體制，為服務 20 億人的新經濟體儲備核心科技。

馬雲表示，阿里巴巴的戰略目標是服務20億客戶、創造1億個就業機會、讓1000萬企業獲利。為了完成這些目標，阿里巴巴需要投資科技設施，包括機器學習、晶元、物聯網、生物識別等等。

阿里巴巴的首席技術官張建鋒說：「過去 18 年來，阿里巴巴的商業做得太成功，掩蓋了技術的光芒。」

而在6月的阿里巴巴2017年投資者大會上，馬雲則提出：「我討厭談論 AI，只有那些沒有數據的公司才喜歡談論 AI」，「如今美國都在談 AI、大數據，尤其是 AI，彷彿不談 AI 你就有問題。阿里其實從來不談 AI。AI 不是學術研究者、教授們討論出來的，我們早已經運用了許多年。」

本篇文章要談的，正是阿里巴巴未來的AI布局：

馬雲說阿里巴巴已經運用AI許多年，那麼到底將AI運用到了何種程度；

阿里巴巴只是想要入局已有數個競爭者的智能音箱和無人超市領域嗎？

與其它公司相比，阿里巴巴強大的網購平台、物流體系、支付平台到底能夠如何助力它的人工智慧布局？

目錄

• 導言：阿里巴巴、網購和人工智慧

• 阿里巴巴如何應用人工智慧

• 智能產品搜索與推薦

• 智能客戶服務

• 普及的個性化

• 智慧供應鏈

• 智能物流

• 螞蟻金服—金融還是AI公司

▍阿里巴巴、網購和人工智慧

應用於網購上的人工智慧技術，並不像無人駕駛、聊天機器人、AlphaGo等那樣抓人眼球和具有未來感，但卻在更潛移默化和直接地影響著我們的生活。截止2015年，的在線零售平台已為世界最大，超過美國80%。阿里巴巴是當今世界最大的零售商務公司，年營業額近230億美元。

在阿里巴巴的網購業務背後，人工智慧已經嵌入了它的數字基建之中，並正在重新定義數億線上消費者和批發商的購物體驗（註：截止2017年第一季度，阿里巴巴年度活躍用戶數約為4.54億，來源：Statistica）。

對於用戶來說，相應的網購體驗提升可能是不易察覺的：產品搜索結果變得異常準確；彷彿有預見性的搜索引擎讓你注意到自己也沒有察覺到想買的東西；為你的偏好量身打造的店面宣傳；虛擬的聊天機器人；數小時就可以送達的訂單等等。

▍阿里巴巴如何應用人工智慧

阿里巴巴正在應用如線上機器學習、遷移學習、深度學習、人工智慧網路和強化學習等級數。舉個例子，通過強化學習，計算機可以像小孩 「試錯」一樣學習。而給機器學習演算法「喂」的數據量越大，演算法會變得越來越「聰明」、準確。

阿里巴巴得天獨厚地擁有大量的計算資源和數億用戶的線上數據，因此它能夠將人工智慧應用到一些列的日常功能之中。

自成立起18年，阿里巴巴建立了世界最大的分佈計算網路之一，並擁有足夠的計算功率。阿里巴巴的雲計算子公司「阿里雲」也是世界五大公共雲提供商之一，所開發的操作系統「飛天」（Apsara）可將遍布全球的百萬級伺服器連成一台超級計算機，計算引擎可每秒處理超175,000次交易。據最近美國技術研究諮詢公司高德納公司的報告，阿里巴巴在雲領域有著足以和亞馬遜和微軟競爭的實力。

阿里巴巴的淘寶、天貓網站和移動APP每天有數億的訪問量，提供了大量的消費者行為數據，包括購物習慣、支付與信用歷史、人口學信息、搜索偏好、社交網路信息、個人興趣愛好等等，而這些大數據正是機器學習的飼料。

馬雲在近期阿里巴巴的一次內部技術峰會上提及：大型計算和數據是人工智慧的「父母」。他認為，當今世界上有資源和平台真正開發人工智慧技術的公司不到五家，而成功的公司必須同時擁有數據和計算能力，當然，也必須相信人工智慧具有高需求；阿里巴巴無疑是世界前三。

馬雲也強調，人工智慧技術目前仍然是嬰兒期。

一些搜索和推薦引擎使用的是消費者的購物歷史數據來推薦產品。例如，如果你只買過一隻腕錶，那麼很可能你只會在購物網站上看到有關腕錶的產品推薦。但這樣的搜索和推薦系統不是那麼準確和全面。

針對這一問題，阿里巴巴使用實時線上數據建造模型並預測消費者想要的產品。人工智慧會不斷為每個消費者更新模型，以不僅僅反映消費者的購買歷史，而是反應更大範圍的活動如瀏覽、書籤、評論等等。

舉一個例子：一位女士的孩子有嚴重的皮膚過敏情況，醫生建議她為寶寶使用軟棉紗布毛巾以減少刺激，因此她在淘寶上購買了該產品，而當她下一次打開淘寶的時候，淘寶很可能會推薦一篇有關過敏嬰兒膳食的文章——這是因為人工智慧演算法已經學習到：許多購買軟棉紗布毛巾的女性也瀏覽了有關兒童過敏的信息。

另一點值得一提的是，阿里巴巴人工智慧的數據並不僅僅來源於淘寶、天貓，也是來源於阿里巴巴下屬或合作的眾多互聯網資源，例如支付寶可以提供交易和信用數據、高德地圖可以提供定位信息、UC瀏覽器可以提供搜索信息、優酷可以提供內容消費信息。

▍智能客戶服務

阿里小蜜是阿里巴巴開發的客服聊天機器人，目前已經廣泛地被運用於解決客戶問題和投訴上。它可以處理口頭和書面的詢問，可回答常見問題或是特定交易問題（如送貨狀態），除此之外，它也可以憑藉用戶提供的口頭/文字描述或是照片來尋找產品。

阿里小蜜可根據其大量的用戶交互不斷升級自己的能力。它還可以為用戶提供一些更廣泛的幫助，例如電話充值、查詢天氣、購買機票等等。

和人工客服相比，聊天機器人將人工智慧和語音識別相結合的技術提高了不少效率並降低了成本，並可能最終取代呼叫中心的所有員工。阿里巴巴稱，阿里小蜜已經足以應對95%的客服問題。除此之外，阿里巴巴還為其平台的零售商們提供了基於文本的個性化聊天機器人。

▍普及個性化

在線商戶都希望能通過和用戶更好的交互來提高點擊率和銷售，而阿里巴巴具有高度針對性和人工智慧輔助的營銷可以起到助力效果：天貓和淘寶的商戶可以為不同的用戶個性化定製店鋪主頁，並根據用戶數據提供實時和定製化的推薦。

阿里巴巴商家服務業務部門的數據技術主管魏虎談到：「淘寶和天貓就像是具有數十億商品的虛擬商場，整個網站彙集了大量的購物行為，如何基於這些大量的購物行為選擇特定的一些商品進行展示是一項挑戰。許多情況下消費者是第一次光顧某一家店鋪，所以沒有歷史消費行為數據。因此，我們的挑戰就是如何選擇合適的商品展示給隨機的店鋪光顧者，來提高轉化率和銷售。」

阿里巴巴提出的相應的解決方案是：教會AI演算法做出個人定製的預測、匹配產品和消費者、進行排序。簡單來說，就是將店鋪的新產品和消費者過往在同一店鋪或其它店鋪的購物數據進行匹配。AI演算法可以讓這一過程快速而持續地進行，並不斷地在新數據基礎上進行性能提升。

個性化基本已經遍布淘寶和天貓的各個角落。舉例來說，去年雙十一期間，淘寶和天貓的23萬商戶共生成了約67億個個性化的購物頁面，將轉化率提高了20%。

▍智慧供應鏈

阿里巴巴開發了阿里智慧供應鏈——利用AI幫助線上和線下的商戶預測商品需求；準備、補充和分配庫存以達到最佳周轉率；確定最佳供應商品以及定價策略。這一平台的總體目標是幫助商戶有效平衡供需，從而降低成本以及庫存不足帶來的損失。

阿里智慧供應鏈也運用了AI來預測新產品或促銷產品的需求，平台處理的數據包括：消費者的偏好與購物行為，以及季節性和區域性的數據變化。

舉個例子，去年的雙十一期間，阿里智慧供應鏈平台就通過預測區域性需求、指導庫存分配以優化了商戶的供應，在訂單量巨大的情況下降低了運貨時間。

▍智能物流

阿里巴巴的附屬物流菜鳥物流成立於2013年，至2016年8月，菜鳥物流通過和國內外90多個合作夥伴合作，已經處理了70%的包裹運輸，約每天4200萬件。

菜鳥物流的大數據和智能倉庫管理系統、數字運單系統、計算機包裹分揀和發貨中心功不可沒。

AI在其中的應用呢？菜鳥物流正在應用地理信息系統GIS和AI訓練計算模型來找到最為節約成本的運貨路徑。菜鳥還宣布和幾個大型汽車製造商合作製造100萬輛綠色能源運輸車，通過利用AI技術可以將車輛使用量降低10%、將行駛距離降低30%。

AI還可以預測含多個商品的訂單的包裝盒尺寸，菜鳥透露這一技術可以減少10%的包裝材料。

▍螞蟻金服—金融還是AI公司？

不久的將來，或許如果你的車被撞壞了，你只需要拿出手機、拍個照然後用AI系統遞交索賠申請。這一流程，螞蟻金服的AI系統很可能會幫你完成。

2014年，阿里巴巴成立了螞蟻金服來運營支付寶。螞蟻金服目前的目標用戶主要是個人和缺乏傳統金融服務的小型企業，提供諸如小型貸款、信用評估等服務。螞蟻金服今年4月宣布收購美國支付服務商MoneyGram並提價至12億美元，該交易預計在今年下半年完成。這一舉措，很可能幫助螞蟻金服將其技術施展到海外和跨境匯款。

螞蟻金服還在使用AI面部識別技術確保安全的電子支付，這一技術被MIT Techonology Review評為了2017十大突破性技術之一。

螞蟻金服副總裁和首席數據科學家漆遠談到，AI目前滲透在螞蟻金服業務的每一個角落。例如自動的事故處理系統，深度學習可以將圖像處理自動化，並且識別出人眼難以識別的東西。

漆遠曾在MIT獲得博士學位，並在普度大學擔任計算機科學教授，於2014年加入阿里巴巴並開發了阿里巴巴第一個客服語音識別系統。

今年五月，螞蟻金服更是宣布加州大學伯克利教授、機器學習和統計學名人Michael Jordan加盟成為公司的科學智囊團主席。

瑞信銀行估計，螞蟻金服處理了58%的移動支付業務，另一主要競爭對手是微信支付，其份額大約40%。螞蟻金服的估值呢？據香港的一家投資公司估值大約750億美元，公司可能在2018年IPO。

螞蟻金服還進行了一系列投資：印度支付公司Paytm（10億美元）、泰國在線支付公司Ascend、新加坡金融公司M-Daq。去年螞蟻金服收購了美國眼部識別（生物識別）安全公司EyeVerify。

我們可以大致看到，阿里巴巴在運用AI技術，而且不僅僅是將AI應用於電子商務。例如，阿里雲開發的全功能計算大腦ET，具備從語音識別、交通預測到情感分析等一系列的功能。阿里雲甚至開發了幫助醫療行業的技術，例如基於AI的腫瘤診斷。

阿里巴巴2016年成立了人工智慧實驗室，並與數家智能產品公司進行合作；阿里巴巴還有內部的數據科學與技術研究院，致力於提升阿里巴巴在機器學習、自然語言處理、語音/圖像識別等方面的能力。

不難看出，阿里巴巴從電子商務出發，卻希望將AI廣泛應用於多個行業。就像馬雲說的，不用擔心互聯網對傳統行業究竟會造成多大的影響，而是要認識到我們必須要使用互聯網和AI。

作者：茗君

參考資料：

At Alibaba, Artificial Intelligence Is Changing How People Shop Online，來源：ALIZILA，作者：Jim Erickson，Susan Wang

Meet the Chinese Finance Giant That』s Secretly an AI Company，來源：MIT Technology Review，作者：Will Knight

Alibaba: cumulatvie active online buyers 2017， 來源：statistica

Alibaba is using AI to create tailor-made shopping experiences，來源：The Drum，作者：Danielle Long

Can China and the Internet Save American Small Business?，來源：MTI Technology Review，作者：Emily Parker

Alibaba hires top scientist to mastermind AI drive，來源：China Daily