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雙十一開始前的一個月，阿里巴巴CTO張建鋒就給技術部門下了一個特殊的“KPI”——今年雙11不但要做的好，還要做的輕松，要讓工程師們“喝著茶度過雙十一”。
11月11日0點一刻如期而至，阿里巴巴CEO張勇和一眾高管坐鎮雙11技術作戰室，在數據大屏前實時關注著雙11的各項數據。在一個小時后的媒體連線中，他用“如絲般順滑的交易” “簡單平靜的心態”等詞匯，對技術團隊做出了褒獎。
按照慣例，像雙11這樣的重大項目，核心“作戰室”都會設在阿里巴巴西溪園區的光明頂。3分01秒，100億；6分05秒，200億；9時04秒，1000億；24小時，1682億。
這次，雷鋒網為你重點扒一下，雙11歷史性交易額背后的“黑科技”。
1、智能客服
據雷鋒網了解，阿里人工智能客服系統可以對用戶問題進行提前猜測，主動提問、智能提醒。比如，當用戶登入支付寶頁面“我的客服”，還沒開始提問，智能客服就能通過用戶以往的行為軌跡、服務需求、瀏覽頁面等數據，提前將對應問題準備好。
此外，支付寶用戶在操作遇到問題時，即便沒有向客服求助，但是智能客服系統會先對客戶做一個觀察，然后根據算法，通過彈窗的形式，將解決方案展現在用戶面前。
以阿里人工智能服務機器人阿里小蜜所推出商家版“店小蜜”為例，其測試第一天，從23點至次日9點期間，共承接超過1100名用戶咨詢，并對商品咨詢、店鋪服務問題來者不拒。
2016年8月，店小蜜alpha版上線；2017年4月10日，店小蜜注冊商家數突破10萬家；2017年10月20日，店小蜜日常對話量突破1000萬，成為首個日對話量達到千萬量級的服務機器人。
本次雙11當天，店小蜜直接承載超過600萬的服務量，主要功能在于幫助淘寶天貓服務消費者，直接為消費者提供各種紅包支付、相關問題解決方法的咨詢服務。
但實際上，阿里智能服務事業部總經理趙昆對雷鋒網表示，店小蜜更大一部分的消費者咨詢是用戶對商家。去年，僅有包括小米、森馬、耐克等在內的十家店鋪，而今年，每天啟動并使用店小蜜的商家數量超過18000家，可以極大節省人力。
就本質而言，趙昆對雷鋒網解釋稱，店小蜜實際就是對過去傳統客服模式的改變，引入機器與人結合的服務模式，并實現成熟應用。
趙昆表示，店小蜜成立最關鍵的問題，在于想清楚機器最擅長什么，如何讓機器將它最擅長的事情做好。要解決這個問題，首先要具備與用戶做意圖識別的能力。
所謂意圖識別，即第一步要判斷出客戶要問什么問題，第二步，判斷這個問題是由機器來解決還是由人來解決。
為了在技術上具備以上能力，趙昆稱，團隊通過整合商家在平臺里的數據，結合平臺大數據能力，來初始化回答問題的能力。目前已經具備30%~40%的解決能力。
2、菜鳥物流
11月11日0點12分18秒，雙11剛剛啟動12分鐘，第一筆訂單即被簽收——上海嘉定區朱橋鎮，劉先生于11日0點在天貓超市購買了零食，菜鳥智慧物流從離他就近的倉庫發貨，實現了分鐘級配送。
菜鳥總裁萬霖在11月11日天貓雙11全球狂歡節現場表示，物流業今天的峰值就是明天的常態，雙11物流就是未來每天10億包裹解決方案的探索和嘗試。2017年雙11全天，菜鳥物流訂單達到了驚人的8.6億，相當于2006年全年包裹量的3倍還多。
據雷鋒網了解，淘寶和天貓的訂單通過菜鳥智能倉配系統，由機器人和流水線根據算法自動完成揀選和包裝。得益于技術的應用，雙11的快遞簽收“第一單”在4分內商品就被貼上菜鳥電子面單后從倉庫發出，12分18秒簽收成功。
如此效率的背后，是菜鳥遍布浙江嘉興、湖北武漢、廣東惠陽、廣東增城、天津武清等地的無人倉群，這些倉群由菜鳥自主研發的中控系統連接，形成了對倉庫環節物流鏈路的全局把控。
其次，菜鳥網絡通過人工智能技術，分析海量歷史數據，對爆品在不同城市的銷量做出預測，并據此建立前置倉，提前將商品布局在離消費者最近的倉庫。包括寶潔、全棉時代等商家都提前進入前置倉，消費者尚未下單的商品，可能已在距離其100公里的地方等著了。
菜鳥人工智能負責人徐盈輝對雷鋒網表示，從源頭上講，物流行業必然要解決的一個問題就是供應鏈優化，其主要優化點在于，從傳統快遞行業的一倉發全國模式，變成根據前臺電商對消費者的洞察，進而理解消費者需求的分布，這樣就能夠讓庫存更合理地提前下沉到離消費者最近的地方。
今年圍繞雙十一，菜鳥物流創建了前置倉，使得熱銷商品能夠更快地分布到離消費者最進的前置倉。
訂單確定后，菜鳥需要完成的，就是優化工作。徐盈輝解釋稱，可以將其理解為基于物流業態的生產線，當用戶提出需求后，通過存儲分配進行優化，這就是所謂訂單分揀優化。
通過這兩類優化，大幅提高整個倉庫作業效率。貨物出倉之后，菜鳥網絡還會進行運輸優化，可以使快遞物流在運輸網絡內更高效的執行投遞任務。
3、AI設計師魯班
2017年5月，阿里巴巴發布了人工智能設計師“魯班”，同時公布：去年雙11期間共1.7億張banner，全靠它完成。
“魯班”AI設計師智能設計平臺是一套使機器人通過自學達到設計認知能力的系統，和人類學習設計的過程類似，包括“風格學習-行動器-評估網絡”三大核心模塊。
據阿里內部人士對雷鋒網透露，這1.7億的素材,至少需要100個設計師連續做300年才能完成。而今年，魯班比去年更加強大，設計水平顯著提升，目前已經學習百萬級的設計師創意內容，實現一天制作4000萬張海報的能力，并且沒有一張會完全一樣。據說今年雙11高達4億張的banner海報都由它完成。
魯班負責人樂乘對雷鋒網表示，AI工具魯班實際在去年雙11是第一次對外上線使用，但還是較為初級的版本，智能系統也稍微薄弱。
整個魯班智能系統實際著重于兩件事情——設計生成與精準投放。樂乘表示，模板是死的，但AI 指導下的魯班是“活”的。它會機動性搭配顏色和諧、細節不同的方案。不同方案的底色、結構等，在濾鏡下基本上一樣的，但它底色的配色、文字的搭配顏色、按鈕等細節，都是根據不同商品圖像的特點搭配出來的。
而魯班最終的效果，就是實現千人千面。
而阿里之所以能夠開發出這一一套系統，樂乘表示，是基于阿里平臺自身的資源優勢、業務場景優勢。“至今還沒有哪個公司或平臺，可以一次性、幾億張地達到這一的需求。”
至于整個魯班系統的開發難點，樂乘表示，分為兩部分——從零到一地將系統構造出來；從無到有地創造一張圖像出來。
除此之外，還有很多其他領域內黑科技：
人臉識別佐羅，由螞蟻金服宣布其獨立科技平臺ZOLOZ（中文名為螞蟻佐羅）研發，定位金融級人臉識別，解決用戶身份識別問題，全面應用于賬戶安全保護。
菜鳥機器人揀貨員，具備人力三倍以上揀貨能力，提升揀貨效率。
菜鳥智能配送機器人“小G”、“小G2代”、基普拉斯，末端配送機器人矩陣，無人駕駛技術，末端無人、智能配送。
智能運維機器人“天巡”，于阿里巴巴張北數據中心上崗工作，全天24小時巡檢，接替了運維人員30%以上的重復性工作。
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