每秒數十萬交易暢順無阻 天貓雙11科技逐樣看

從挑選貨品、導購推薦、客戶服務、設計海報,到巡邏機房及管理倉庫,天貓雙11之中採用了不同智能技術,支持龐大的交易需求。
從挑選貨品、導購推薦、客戶服務、設計海報,到巡邏機房及管理倉庫,天貓雙11之中採用了不同智能技術,支持龐大的交易需求。

天貓雙11全球狂歡節(下稱「天貓雙11」)是全球最大型的購物狂歡節,集合全球14萬品牌、1,500萬種商品及超過5億消費者的參與。踏入11月11日,如洪水般的交易在線上「流入」阿里巴巴的平台之中,開場首3分鐘左右,交易額已突破100億元人民幣;天貓雙11創下交易峰值及支付峰值的新紀錄,交易峰值達到每秒32.5萬筆,支付峰值達到每秒25.6萬筆。

阿里巴巴集團首席執行官張勇指出,天貓雙11期間系統穩健,交易「如絲般順滑」。阿里巴巴集團首席技術官張建鋒表示,今年的天貓雙11不只是社會化大協同,更是機器智能的大規模應用,而今年的天貓雙11技術是由機器和人一起來指揮。

「魯班」、「天貓智選」、「店小蜜」、「天巡」、「旗艦艙」……一系列的智能機械系統從挑選貨品、導購推薦、客戶服務、設計海報、巡邏機房到管理倉庫,正在支撐體量如此龐大的交易,且看看這批機械「軍團」的驢山真面目。

「魯班」 – 雙11期間設計出逾4億海報

阿里巴巴工程師團隊發明的人工智能(AI)設計師「魯班」,在天貓雙11期間設計了4.1億張商品海報。「魯班」是一套利用大數據和機器學習的智能設計平台,綜合人類設計知識,讓機器根據需求,生成廣告視覺圖像。「魯班」集圖像深度學習、增強學習等AI技術於一身。

在今年天貓雙11前,「魯班」花了半個月時間,經歷了數百萬次設計練習,它具有可以根據運營提供的產品元素,智能生成網頁橫幅(Banner),每秒可以生產出8,000張商品橫幅,解決了天貓雙11期間排山倒海的設計需求。

而「魯班」亦正在不斷進化,目前已經學習了達百萬級的設計稿,演變出上億級的海報設計能力,並結合阿里巴巴洞察消費者的能力,以個性化的形式,將網頁設計呈現於消費者眼前。

「魯班」 - 雙11期間設計出逾4億海報

「機械導購員」 – 為消費者挑選個性化商品

在消費者挑選產品的環節,阿里機器智能推薦系統「機場導購員」,在天貓雙11當天為使用者生成超過567億個不同的專屬貨架,像智能導購員一樣,給消費者「億人億面」的個性化推薦。

從「千人千面」變成「億人億面」的規模,「機械導購員」的技術特點包括︰用戶標籤分類、實時興趣預測、購物狀態識別、商品內容理解,以至情感計算、個性化內容生成、個性化匹配,以及多場景聯合優化。

這項技術背後有強大的系統支撐,例如當中的分佈式計算、流式計算、超大規模機器學習,以及異構數據等;其次需要海量的數據;最後就是業務場景的差異化,例如電商知識圖譜和其他領域的知識圖譜差異非常大;因此整個系統不易於被複製,而這也成為阿里旗下平台的一大優勢。

「機械導購員」 - 為消費者挑選個性化商品

「天貓智選」 – 智能買手助商家挑選熱銷產品

在認識消費者的同時,商家亦從智能系統中得益。「天貓智選」是一套通過考慮用戶、商品、店舖、品牌、類目、季節等因素,從而協助商家更精準分析商品,推測暢銷款式的工具。

「天貓智選」不斷的演變進步。一方面由最初的通用模型發展到行業模型,針對不同行業定製開發了行業專屬模型,捕捉行業特點,提升預測準確率;此外從淺層特徵到深度特徵,構建了用戶品牌、類目行為的協同網絡,挖掘出商品、店舖、品牌和類目的深層次特徵,表達它們之間的深層關係。

還有就是從單一模型到融合模型,將新品、長週期、短週期概率預測模型融合,綜合評價商品熱門產品概率。 這套演算法模組背後使用了自然語言處理NLP(Natural Language Processing)、深度學習及集成學習作為演算法支撐。

與傳統買手的分別,「天貓智選」可以發掘出一具「潛力款式」,甚至是一些出自知名度較低或不為人知的設計商品。當然最終由商家決定挑選哪些商品,但是「天貓智選」就可因應市場情況,為商家提供一些具參考價值的資訊。

「天貓智選」發現,熱銷的產品主要有三大「基因」︰一、與80後及90後一類主流消費人群追求個性及新潮等的生活方式相匹配;二、具備健康、綠色的特質,可以滿足消費者日益增長的高生活品質需求;三、具體智能及便利的元素,滿足年輕人輕鬆及自我的風格。

「天貓智選」 - 智能買手助商家挑選熱銷產品

「店小蜜」- 助數十萬商家提供智能客服

機械人客服「阿里小蜜」,在天貓雙11當天承擔95%的客服諮詢,回答消費者關於活動規則、購物車、退款申請等問題,極大提高服務能力。

「阿里小蜜」是由阿里巴巴自主研發,於去年3月正式推出的智能客服系統,承接了阿里平台日常大部分的客戶服務,至今已經是淘寶天貓等多個業務中的重要服務力量。同年開始研發阿里「店小蜜」,將人工智能能力賦能給沒有技術背景的普通商家,並於2017年3月正式對所有商家發佈。

去年天貓雙11時,Apple、小米、華為榮耀、vivo、森馬、Nike等9個品牌的天貓旗艦店就率先試用了「店小蜜」的公測版,成為首批試用企業。當天,「店小蜜」接待了超百萬消費者。今年「店小蜜」首次大量投入到天貓雙11中,已經授權大約30萬合作夥伴使用。

店家會安排具有客服經驗的職員擔當機器「飼養員」,向機器人提供相關知識,説明店舖服務買家。舉例如,在衣服店裡的「飼養員」要對店鋪內常年上線的2,000多個單品(SKU)的面料、版型等重要資訊進行批量導入,此後,當買家詢問相關問題時,「店小蜜」就能比人工客服更快更準確的調取相關信息並作出回答。

「店小蜜」覆蓋將近50個類目的90%的商家。阿里平台每天產生海量的使用者對話數據,通過深度學習和演算法技術,「店小蜜」有上下文會話識別能力,目前對提問的理解精准度已達到90%以上。如果客戶對回復有任何疑問,可以選擇切換到人工客服。使用了「店小蜜」的店鋪,店舖平均回應時長可以降低一半以上,平均接待能力大幅提升,為商家在天貓雙11期間大幅提升了用戶體驗,節省了不少的管理成本。

「店小蜜」- 助數十萬商家提供智能客服

「旗艦艙」 – 建構智能倉加快揀貨效率

在菜鳥物流的配送中,實現了智慧物流的全面升級和規模化應用,通過對 天貓雙11物流全鏈路的智能分析提高遞送效率,在天貓雙11開始前,就提前將暢銷品調撥到離消費者最近的倉庫。先進的機器人分倉,也讓倉配運轉效率超越人工運轉的極限。

值得留意的是,菜鳥網絡打造了中國最大的機械人庫,應用上百台外貌有如「掃地機械人」般的AGV搬運機械人「旗艦艙」,可以互動協調亦可獨立運行。

AGV機械人接收到指令,會自行到存放了相應商品的貨架下,將貨架頂起,帶到去揀貨員跟前,完成揀貨程序之後,機械人會將貨架帶回貨架區擺放。

目前中國有不少智能倉正應用搬運機械人,不過一般都只有10至20台,愈多機械人同時運作,在分配任務上的難度就愈高,例如要合理地將每個任務分配給對應的機械人,從而實現以最佳效率完成整體任務,還要防止機械人之間碰撞,防止部分區域出現機械人擁堵及死鎖等等。

「旗艦艙」 - 建構智能倉加快揀貨效率

而在阿里巴巴園區內,正有一名智能配送員「小G二代」正在工作,小G本身已在阿里園內行走一年多,今年天貓雙11更升級第二代,更加智能敏捷。「小G二代」懂得自行乘坐電梯及躲避行人,可以把貨物送到員工的崗位上。看來由機械人出動送貨的時代不遠矣。

小G二代

「尖兵」 – 模擬壓力測試應對龐大流量

阿里巴巴應用北斗系統,通過機器學習算法,可以實現自動定位網絡故障,並完成60%以上的故障自動化處理恢復。

還有全鏈路壓力測試中的「尖兵」計劃,可以實現無人值守,自動報錯,減少人為壓測壓力,在今年的天貓雙11之中,通過使用「尖兵」,全鏈路壓力測試就節省了1,000人次的工程師。

「尖兵」會化身成為模擬流量洪峰,挑戰系統的承壓能力,可以自行就著系統容量作對比及智能調整,快速定位問題。這樣的技術尤其適用於不同時間舉辦的大促銷活動。

「尖兵」 - 模擬壓力測試應對龐大流量
「天巡」 – 自動定位故障及進行修復

機器人也保障著天貓雙11數據中心的安全。天貓雙11期間,華北數據中心的巡檢工作由智能運維機器人「天巡」完成。

「天巡」是目前互聯網數據中心精度最高的智能運營機械人,屬於工業級別,帶有全景高精度攝像頭及傳感器。它會24小時巡查數據中心,對億萬級的數據點進行秒級檢測和故障定位,接替了運維人員以往30%的重複性工作。

「天巡」採用了像無人駕駛汽車同樣的原理進行導航,結合阿里的應用及算法,保證數據採集的高精確率,同時實現人機合作,可以幫助機房管理人員進行安全檢查、隨工服務、溫度、濕度、電氣參數測量監測等等;同時實現對服務器的秒級排查、故障預判及自動修復等工作。

「天巡」 - 自動定位故障及進行修復

機械智能 – 持續進化賦能社會及夥伴

張建鋒表示,在2017年天貓雙11,機械和人在商品選品、客服、物流、技術運維等領域全面合作,規模之大、領域之廣、協同之深是前所未有的。通過天貓雙11這樣大規模的實踐,機械智能的發展進程將大大加速:一方面,需求場景、數據將推動機械智能的進化,越變越聰明;而不斷進化的機械智能,將更好地賦能阿里的生態夥伴,以及整個社會。

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