天貓雙11帶給阿里巴巴的價值遠不止1682億這個數字
作者:知識 來源:娛樂 瀏覽: 【大 中 小】 發布時間:2025-12-10 07:31:33 評論數:
導讀：此前8年的天貓雙11，不斷倒逼阿里技術特別是雙帶IT架構進化，進而成就了今天的阿個數阿里云。今年天貓雙11大規模人機協同的價值理念則是阿里巴巴人工智能的里程碑，讓我看到了下一個阿里云的止億字影子。
在2016年人工智能成為行業最大熱點后，天貓人們對于機器未來是雙帶否會取代人類，一直爭論不休。阿個數馬云對于這個問題曾多次發表了自己的價值看法。在今年6月的止億字世界智能大會上，馬云“語出驚人”，天貓表示看到“人工智能”這個翻譯就很生氣，雙帶因為人類把自己看得太重要了：
“智能時代，阿個數不是價值讓機器做人能做的事情，而是止億字讓機器要做人做不到的事情。機器不應該成為人的替代者和競爭對手，而應是合作伙伴。機器和人只有合作在一起才是我們想要的智能時代。”
在去年的IT領袖峰會上，馬云就提出馬云人工智能更準確的說法應該是“機器智能”：“機器要做的是人類做不到的事情，這才叫本事。我們要多花時間在Machine Intelligence（機器智能）上，人類有責任和擔當讓機器成為人類的合伙人。”
在我印象中，互聯網大佬中最不懂技術的馬云，對人工智能的看法反而最獨到，他更重視“人機協同”的價值，不是讓機器去模仿或者學習人類，與人類做一樣的事情，而是讓機器具備獨特的能力，像汽車、工業設備、計算機等機器一樣做人類做不到的事情，與人類能力互補。今年雙11就是一次史無前例的大規模人機協同。
雙11為什么是最大規模人機協同？
在雙11狂歡節結束后，阿里巴巴CTO張建鋒對媒體表示，
“雙11不僅是史無前例的社會化大協同，機器智能的大規模應用，也讓今年的雙11成為人類歷史上最大規模的人機協同。今年雙11技術不是由我來指揮的，而是機器和人一起來指揮的。”
從所調動的全社會的資源規模、參與和影響的人數來看，說雙11是史無前例的社會化協同很容易理解，張建峰為什么說雙11是最大規模人機協同？
第一、機器智能應用范圍最廣：
與往年機器智能只是應用在營銷、選品和客服等少數場景不同，今年機器智能應用到了雙11的全部環節，包括選品、推薦、客服、物流、支付、營銷等等環節，一共有超過10個的不同類機器人組成了“AI”軍團，簡單介紹如下：
天貓智選：智能選品運營系統，可以指導賣家備貨，打造爆款；
機器導購員：在搜索、瀏覽等場景中給用戶提供千人千面的商品推薦；
店小蜜：一鍵授權的客服機器人，幫助賣家回答顧客問題；
安安：螞蟻金服的智能客服機器人，可以結合場景“未問先答”；
魯班：可以通過AI算法智能生成海報，比如海報中的“到手價格”就是根據復雜的促銷方案智能生成的；
螞蟻佐羅：支付寶的生物識別機器人，用于賬號鑒權、人臉支付等環節；
旗艦倉：將貨品送到揀貨員面前，減少其來回走動次數，提高分揀效率和節省體力；
小G二代：可躲避行人、乘坐電梯的智能送貨機器人，應用于阿里西溪園區，接下來將走出園區；
天巡：可自動巡查機房排查異常，接替了運維人員以往30%的重復性工作；
達靈：負責分配服務器資源的智能系統，可替代數十名工程師；
尖兵：壓力測試機器人，可以幫壓力測試工程師進行自動化測試，對服務器容量配比進行智能調整，快速定位問題。
阿里魯班做出來的海報：
可以看到，雙11不只是電商關鍵環節，就連后臺的生產環節如壓力測試、機房巡檢都用上了AI。
第二，機器智能應用規模最大：
今年雙11交易額1682億再創新高，各個關鍵業務指標創下記錄，如交易峰值達到32.5萬筆每秒、全天物流訂單8.12億、支付峰值達25.6萬筆/秒。這些數據背后是阿里人機協同的大規模應用，比如從雙11預售開始，店小蜜單日對話量都在1000萬以上，是首個日對話量達到千萬量級的服務機器人；再比如魯班可以每秒生產8000張商品banner，為設計師分憂。
每年雙11能成功“抵抗”洪峰，都有成千上萬的工程師在支持，有數十萬的服務器、數千萬個基站在運轉，為用戶提供App、網絡的保障，數據顯示，雙11當晚用電量會出現一個高峰，很大部分用電需求就來自于機器。今年雙11又多了一個群體參戰：不同崗位的機器人物種，負責千百萬次計算、客服、設計、推薦、分揀等等工作。
第三，人機協作智能程度最高：
天貓雙11的機器智能應用不是“無人購物”這樣的噱頭，而是實實在在在地在協作人類“生產”。比如魯班設計師的簡單海報設計（或者說生成）能力已媲美專業設計師；比如阿里小蜜可以解決95%以上的客服需求；再比如菜鳥旗艦倉可以讓揀貨員從日行八萬步變為三兩千步。這些“機器人”沒有波士頓機器人那么炫酷，卻更接地氣，為人類服務。
許多人聽到機器人第一個聯想到“人形機器人”，事實上正在大規模應用的機器人卻是我們看不到的、無實體的軟件或后臺機器人，就像天貓雙11應用的機器人一樣，它們大規模應用到各個場景中，服務于買家、賣家、設計師、測試工程師、運維工程師等等人類，非常有價值。
大規模人機協同對阿里意味著什么？
最為直接的價值是抵御全世界最大規模的“人肉DDoS攻擊”。
今年是天貓雙11的第九個年頭，天貓雙11在技術支撐上也走過三個階段。
第一個階段是痛苦期：雙11交易額不斷攀升，最初存在各種瓶頸，比如會出現系統卡頓、物流爆倉、支付困難等現象，天貓甚至不得不采取分地區限流的方式，來確保有部分人可以正常參與雙11；
第二個階段是優化期。通過云計算等基礎IT架構優化，阿里前幾屆雙11已無太大技術瓶頸，尤其是阿里云其支撐天貓應對雙11千億級的成交規模和復雜業務場景，同時又通過這種極端場景來對自身能力進行壓力測試和優化升級，來應對下一年的雙11，形成了技術和商業場景的正循環。
第三個階段是智能期。今年是智能期的起點。阿里通過機器智能的大規模應用，將技術瓶頸全部清除了，因此阿里高管可以在雙11業務最高峰時“淡定喝茶”。今年交易額等等都更高了，去年同樣的架構、人力和資源恐怕都很難支撐，正是因為大規模人機協同才讓瓶頸沒有再現。
相對于普通互聯網技術而言，人機協同對于天貓以及阿里的新零售生態而言，也有更深層的價值。
第一，它可以成為一種智能服務。阿里的人機協同能力可以像云計算一樣，服務于商家、物流、金融等等與雙11和電商有關的角色。接入阿里魯班系統或者店小蜜等等AI方案，不只是可以降低成本提高效率，還能提升用戶體驗。過去商家要找天貓要流量，未來商家還要找天貓要智能服務。
第二，它可以成為零售人的幫手。阿里的機器智能不是要取代人類，而是要協作人類，讓人類去做更適合人類的事情。比如批量生成海報的事情魯班做了，設計師就可以去做更有創意的海報。這種人機協同不只是體現在設計師身上，運營人、物流人、金融人、運維測試工程師等技術人，都可以與機器很好地協同，而不是直接被替換。機器成為人類的伙伴也是人機協作的宗旨。
第三，它讓新零售落地速度更快。一方面，大規模人機協同大幅提升效率如智能選品和推薦系統可以提升營銷效率，魯班等AI系統提升賣家運營效率，旗艦倉提升物流倉儲環節的效率……另一方面，人機協同提升用戶體驗，比如智能商品推薦、客服等等體驗都更好。新零售的本質就是用技術驅動來提升零售行業各個環節的效率和用戶售前中后的體驗，今年天貓雙11大規模人機協作，正好體現出新零售價值，大規模人機協同，將加速新零售落地。
人機協作是阿里人工智能的戰略點
阿里巴巴CEO張勇在雙11狂歡節后的演講中指出：
“展望未來，我特別想說今天整個技術進步和商業創新，兩者是相輔相成的，雙11是最好的例證，是立足在技術創新基礎上的商業創新，兩者產生了完美的化學反應，成就了今天的雙11……未來，雙11的樣式一定會改變，一定會產生不一樣的雙11形式，但是它的前提是繼續在技術上不斷創新，才能使得原來的商業創新想法從不可能變成可能。”
可以看到，阿里巴巴未來的重心還是通過技術創新來推動零售業變革。在過去的一年時間里，阿里巴巴在技術投入上的步伐明顯加快，比如啟動NASA計劃、成立達摩學院首期投資1000億美元，未來阿里巴巴還會加強技術投入，怎么做？我想，機器智能是重點，而人機協作則是重要戰略點。具體來說，我認為阿里在機器智能技術上，會在如下幾個方向發力：
1、人機協同的常態化。雙11所有規模應用的或者探索式應用的（如小G二代智能送貨機器人）人機協同，將會成為常態化能力，每天應用于阿里星羅棋布的業務中，未來阿里巴巴不同崗位的員工都要與機器一起上班，阿里巴巴生態中的不同環節如金融、物流甚至文娛都要習慣于人機協同。
2、人機協同的能力輸出。阿里巴巴一直注重能力輸出。比如阿里云是阿里IT技術輸出窗口；再比如螞蟻金服的戰略之一是金融科技能力開放；天貓則將新零售能力做輸出。阿里也會將人機協同能力輸出到更多行業，特別是零售行業，讓人機協同成為零售行業乃至各行各業的能力。通過此，阿里巴巴的機器智能技術可以在更多場景應用，進而獲取數據、改進算法，不斷學習進化。
2017年7月國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》指出，我國發展人工智能的重要任務之一是培育高端高效的智能經濟，要促進人工智能與各產業領域深度融合，形成數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。可見阿里部署人機協同以及輸出能力也符合國家戰略規劃。
3、機器智能技術的產品化。今年天貓雙11天貓精靈銷量突破100萬臺，成為首個進入100萬俱樂部的中國智能音箱，這是天貓第一次在雙11助推“天貓”牌產品，不是為了賣硬件，而是要搶占重要的家庭人機交互入口：智能音箱。對于天貓來說，這是一個潛在的流量入口；對于阿里技術來說，則是機器智能技術產品化的嘗試，未來阿里的機器智能技術或許會更多產品化。
此前8年的雙11，不斷倒逼阿里技術特別是IT架構進化，進而成就了今天的阿里云。今年天貓雙11大規模人機協同的理念則是阿里巴巴人工智能的里程碑，讓我看到了下一個阿里云的影子，馬云在復盤今年雙11時總結，“其實雙11不是我們賺錢，雙11本身對于我們來講沒有什么賺錢。”從人機大規模協同的實現來看，天貓雙11帶給阿里巴巴的價值，確實遠遠不止1682億這個數字。
在2016年人工智能成為行業最大熱點后，天貓人們對于機器未來是雙帶否會取代人類，一直爭論不休。阿個數馬云對于這個問題曾多次發表了自己的價值看法。在今年6月的止億字世界智能大會上，馬云“語出驚人”，天貓表示看到“人工智能”這個翻譯就很生氣，雙帶因為人類把自己看得太重要了：
“智能時代，阿個數不是價值讓機器做人能做的事情，而是止億字讓機器要做人做不到的事情。機器不應該成為人的替代者和競爭對手，而應是合作伙伴。機器和人只有合作在一起才是我們想要的智能時代。”
在去年的IT領袖峰會上，馬云就提出馬云人工智能更準確的說法應該是“機器智能”：“機器要做的是人類做不到的事情，這才叫本事。我們要多花時間在Machine Intelligence（機器智能）上，人類有責任和擔當讓機器成為人類的合伙人。”
在我印象中，互聯網大佬中最不懂技術的馬云，對人工智能的看法反而最獨到，他更重視“人機協同”的價值，不是讓機器去模仿或者學習人類，與人類做一樣的事情，而是讓機器具備獨特的能力，像汽車、工業設備、計算機等機器一樣做人類做不到的事情，與人類能力互補。今年雙11就是一次史無前例的大規模人機協同。
雙11為什么是最大規模人機協同？
在雙11狂歡節結束后，阿里巴巴CTO張建鋒對媒體表示，
“雙11不僅是史無前例的社會化大協同，機器智能的大規模應用，也讓今年的雙11成為人類歷史上最大規模的人機協同。今年雙11技術不是由我來指揮的，而是機器和人一起來指揮的。”
從所調動的全社會的資源規模、參與和影響的人數來看，說雙11是史無前例的社會化協同很容易理解，張建峰為什么說雙11是最大規模人機協同？
第一、機器智能應用范圍最廣：
與往年機器智能只是應用在營銷、選品和客服等少數場景不同，今年機器智能應用到了雙11的全部環節，包括選品、推薦、客服、物流、支付、營銷等等環節，一共有超過10個的不同類機器人組成了“AI”軍團，簡單介紹如下：
天貓智選：智能選品運營系統，可以指導賣家備貨，打造爆款；
機器導購員：在搜索、瀏覽等場景中給用戶提供千人千面的商品推薦；
店小蜜：一鍵授權的客服機器人，幫助賣家回答顧客問題；
安安：螞蟻金服的智能客服機器人，可以結合場景“未問先答”；
魯班：可以通過AI算法智能生成海報，比如海報中的“到手價格”就是根據復雜的促銷方案智能生成的；
螞蟻佐羅：支付寶的生物識別機器人，用于賬號鑒權、人臉支付等環節；
旗艦倉：將貨品送到揀貨員面前，減少其來回走動次數，提高分揀效率和節省體力；
小G二代：可躲避行人、乘坐電梯的智能送貨機器人，應用于阿里西溪園區，接下來將走出園區；
天巡：可自動巡查機房排查異常，接替了運維人員以往30%的重復性工作；
達靈：負責分配服務器資源的智能系統，可替代數十名工程師；
尖兵：壓力測試機器人，可以幫壓力測試工程師進行自動化測試，對服務器容量配比進行智能調整，快速定位問題。
阿里魯班做出來的海報：
可以看到，雙11不只是電商關鍵環節，就連后臺的生產環節如壓力測試、機房巡檢都用上了AI。
第二，機器智能應用規模最大：
今年雙11交易額1682億再創新高，各個關鍵業務指標創下記錄，如交易峰值達到32.5萬筆每秒、全天物流訂單8.12億、支付峰值達25.6萬筆/秒。這些數據背后是阿里人機協同的大規模應用，比如從雙11預售開始，店小蜜單日對話量都在1000萬以上，是首個日對話量達到千萬量級的服務機器人；再比如魯班可以每秒生產8000張商品banner，為設計師分憂。
每年雙11能成功“抵抗”洪峰，都有成千上萬的工程師在支持，有數十萬的服務器、數千萬個基站在運轉，為用戶提供App、網絡的保障，數據顯示，雙11當晚用電量會出現一個高峰，很大部分用電需求就來自于機器。今年雙11又多了一個群體參戰：不同崗位的機器人物種，負責千百萬次計算、客服、設計、推薦、分揀等等工作。
第三，人機協作智能程度最高：
天貓雙11的機器智能應用不是“無人購物”這樣的噱頭，而是實實在在在地在協作人類“生產”。比如魯班設計師的簡單海報設計（或者說生成）能力已媲美專業設計師；比如阿里小蜜可以解決95%以上的客服需求；再比如菜鳥旗艦倉可以讓揀貨員從日行八萬步變為三兩千步。這些“機器人”沒有波士頓機器人那么炫酷，卻更接地氣，為人類服務。
許多人聽到機器人第一個聯想到“人形機器人”，事實上正在大規模應用的機器人卻是我們看不到的、無實體的軟件或后臺機器人，就像天貓雙11應用的機器人一樣，它們大規模應用到各個場景中，服務于買家、賣家、設計師、測試工程師、運維工程師等等人類，非常有價值。
大規模人機協同對阿里意味著什么？
最為直接的價值是抵御全世界最大規模的“人肉DDoS攻擊”。
今年是天貓雙11的第九個年頭，天貓雙11在技術支撐上也走過三個階段。
第一個階段是痛苦期：雙11交易額不斷攀升，最初存在各種瓶頸，比如會出現系統卡頓、物流爆倉、支付困難等現象，天貓甚至不得不采取分地區限流的方式，來確保有部分人可以正常參與雙11；
第二個階段是優化期。通過云計算等基礎IT架構優化，阿里前幾屆雙11已無太大技術瓶頸，尤其是阿里云其支撐天貓應對雙11千億級的成交規模和復雜業務場景，同時又通過這種極端場景來對自身能力進行壓力測試和優化升級，來應對下一年的雙11，形成了技術和商業場景的正循環。
第三個階段是智能期。今年是智能期的起點。阿里通過機器智能的大規模應用，將技術瓶頸全部清除了，因此阿里高管可以在雙11業務最高峰時“淡定喝茶”。今年交易額等等都更高了，去年同樣的架構、人力和資源恐怕都很難支撐，正是因為大規模人機協同才讓瓶頸沒有再現。
相對于普通互聯網技術而言，人機協同對于天貓以及阿里的新零售生態而言，也有更深層的價值。
第一，它可以成為一種智能服務。阿里的人機協同能力可以像云計算一樣，服務于商家、物流、金融等等與雙11和電商有關的角色。接入阿里魯班系統或者店小蜜等等AI方案，不只是可以降低成本提高效率，還能提升用戶體驗。過去商家要找天貓要流量，未來商家還要找天貓要智能服務。
第二，它可以成為零售人的幫手。阿里的機器智能不是要取代人類，而是要協作人類，讓人類去做更適合人類的事情。比如批量生成海報的事情魯班做了，設計師就可以去做更有創意的海報。這種人機協同不只是體現在設計師身上，運營人、物流人、金融人、運維測試工程師等技術人，都可以與機器很好地協同，而不是直接被替換。機器成為人類的伙伴也是人機協作的宗旨。
第三，它讓新零售落地速度更快。一方面，大規模人機協同大幅提升效率如智能選品和推薦系統可以提升營銷效率，魯班等AI系統提升賣家運營效率，旗艦倉提升物流倉儲環節的效率……另一方面，人機協同提升用戶體驗，比如智能商品推薦、客服等等體驗都更好。新零售的本質就是用技術驅動來提升零售行業各個環節的效率和用戶售前中后的體驗，今年天貓雙11大規模人機協作，正好體現出新零售價值，大規模人機協同，將加速新零售落地。
人機協作是阿里人工智能的戰略點
阿里巴巴CEO張勇在雙11狂歡節后的演講中指出：
“展望未來，我特別想說今天整個技術進步和商業創新，兩者是相輔相成的，雙11是最好的例證，是立足在技術創新基礎上的商業創新，兩者產生了完美的化學反應，成就了今天的雙11……未來，雙11的樣式一定會改變，一定會產生不一樣的雙11形式，但是它的前提是繼續在技術上不斷創新，才能使得原來的商業創新想法從不可能變成可能。”
可以看到，阿里巴巴未來的重心還是通過技術創新來推動零售業變革。在過去的一年時間里，阿里巴巴在技術投入上的步伐明顯加快，比如啟動NASA計劃、成立達摩學院首期投資1000億美元，未來阿里巴巴還會加強技術投入，怎么做？我想，機器智能是重點，而人機協作則是重要戰略點。具體來說，我認為阿里在機器智能技術上，會在如下幾個方向發力：
1、人機協同的常態化。雙11所有規模應用的或者探索式應用的（如小G二代智能送貨機器人）人機協同，將會成為常態化能力，每天應用于阿里星羅棋布的業務中，未來阿里巴巴不同崗位的員工都要與機器一起上班，阿里巴巴生態中的不同環節如金融、物流甚至文娛都要習慣于人機協同。
2、人機協同的能力輸出。阿里巴巴一直注重能力輸出。比如阿里云是阿里IT技術輸出窗口；再比如螞蟻金服的戰略之一是金融科技能力開放；天貓則將新零售能力做輸出。阿里也會將人機協同能力輸出到更多行業，特別是零售行業，讓人機協同成為零售行業乃至各行各業的能力。通過此，阿里巴巴的機器智能技術可以在更多場景應用，進而獲取數據、改進算法，不斷學習進化。
2017年7月國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》指出，我國發展人工智能的重要任務之一是培育高端高效的智能經濟，要促進人工智能與各產業領域深度融合，形成數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。可見阿里部署人機協同以及輸出能力也符合國家戰略規劃。
3、機器智能技術的產品化。今年天貓雙11天貓精靈銷量突破100萬臺，成為首個進入100萬俱樂部的中國智能音箱，這是天貓第一次在雙11助推“天貓”牌產品，不是為了賣硬件，而是要搶占重要的家庭人機交互入口：智能音箱。對于天貓來說，這是一個潛在的流量入口；對于阿里技術來說，則是機器智能技術產品化的嘗試，未來阿里的機器智能技術或許會更多產品化。
此前8年的雙11，不斷倒逼阿里技術特別是IT架構進化，進而成就了今天的阿里云。今年天貓雙11大規模人機協同的理念則是阿里巴巴人工智能的里程碑，讓我看到了下一個阿里云的影子，馬云在復盤今年雙11時總結，“其實雙11不是我們賺錢，雙11本身對于我們來講沒有什么賺錢。”從人機大規模協同的實現來看，天貓雙11帶給阿里巴巴的價值，確實遠遠不止1682億這個數字。