雙11 期間阿里的人工智慧「魯班」設計了1.7 億個BANNER - 報橘

A: 我在阿里花名樂乘，是淘寶UED 的產品設計師，也是阿里人工智能設計產品「魯班」的負責人，我們做的事情是人工智能技術與商業設計結合，並且落地成商業 ... Share 本文出自微信公眾號特贊Tezign（ID：Tezign），轉載已獲得授權。

【我們為什麼挑選這篇文章】如何快速而有效的節省重複的工作，是人工智慧誕生的重要使命，阿里巴巴的人工智慧「魯班」在2016年雙11期間協助創造了大量的Banner，完美實現了電商CONNECTwithAI，改變產業的動能！（責任編輯：林子鈞） 作者／特贊Tezign 隨著人工智能時代的到來，設計與人工智能的糾葛，藝術與科技的博弈，越來越頻繁地現身熱門話題榜。

而在設計人工智能領域，阿里巴巴已經開始加速探索。

就像那句廣為流傳的「Talkischeap,showmethecode」，他們也真的在去年「雙11」期間，show出了1.7億由阿里的設計人工智能產品「魯班」設計的banner（廣告橫幅）。

所以，懷著對科技既畏又愛的心，我們找「魯班」的產品設計負責人樂（yue）乘聊了聊。

阿里巴巴AI設計專案負責人樂乘（吳春松） Q=特贊Tezign A=樂乘 Q:請您先自我介紹一下吧？ A:我在阿里花名樂乘，是淘寶UED的產品設計師，也是阿里人工智能設計產品「魯班」的負責人，我們做的事情是人工智能技術與商業設計結合，並且落地成商業產品。

Q:您之前的專業就是設計嗎？在阿里多久了？ A:不是的，我大學是學建築環境，07年畢業後「不務正業」進入體驗設計行業。

我們這一批做交互的人很多不是科班出身，有很多心理學、工業設計背景的。

我大學時開始接觸互聯網，自己設計網頁，也做過站長。

畢業後，我先在一個媒體網站做了兩年交互，09年加入淘寶，也就是阿里開始實施「大淘寶」戰略的時候。

那會兒體驗設計在國內剛剛興起，騰訊和淘寶兩個UED團隊在圈內影響力很大，專業度很高，機緣巧合，最後選擇了淘寶。

Q:加入阿里之後的經歷是怎樣的？ A:我已經在阿里工作8年了，前幾年主要做搜索，後來開始做手淘。

2015年「雙11」後，我們在內部發起了一個人工智能設計的項目，主要開發的產品就是「魯班」。

我們是大公司內部創業加研究新技術的團隊，隨著產品和團隊逐漸壯大，現在團隊演進為「阿里智能設計實驗室」。

阿里智能設計實驗室Logo Q:這個團隊成立的契機是什麼？ A:團隊其實是自下而上發起的，在15年的「雙11」我是會場項目負責人，跟工程和算法兩個團隊有很密切的合作，也在「雙11」期間建立了深厚的「戰鬥感情」。

在15年之前的「雙11」，商品推薦都是人來控制的，由運營決定給用戶推薦什麼產品，而15年那次「雙11」，是阿里第一次基於算法和大數據，為用戶做大規模的、個性化的商品推薦，叫做「千人千面」，是阿里流量分發模式很大的升級和轉型。

「雙11」結束後，我們（設計、工程和算法團隊）就聚在一起，商量下一年要做些什麼。

我們當時想，我們已經做到的個性化推薦，但都是基於白底圖商品推薦，能不能往前邁一步，讓強營銷導向的廣告資源位的設計也「千人千面」呢？ 從純商品個性化跨到廣告資源位個性化，中間幾個關鍵的技術點打通之後，我們就著手做了。

「魯班」做出來的banner Q:都是哪幾個關鍵技術點？ A:一是圖像算法「摳圖」。

因為高質量的廣告設計需要把商品圖片摳出來，放到精美的設計主題裡。

以前都是設計師給商品摳圖後再做設計，現在我們用機器做海量設計，就得讓機器來做這個事情。

我們跟阿里搜索部門做圖像切割的算法團隊合作，處理海量的商品自動摳圖。

第二點是把設計變成「數據」。

一張廣告設計圖片是像素組成的「信息」，不是「數據」。

我們利用機器把商品、文字和設計主題進行在線合成，這樣每張廣告圖片就帶上了商品信息，可以根據消費者偏好進行個性化投放。

所以魯班產品上線初期，我們請設計師根據活動主題做了大批量風格確定的模板，證明了這種模式投放效果可以大幅提升點擊率。

第三點就是讓機器學習設計。

靠「人肉設計模板」度過了第一個階段，但長遠發展角度我們必須讓機器來做設計。

大概是16年8月份開始的，有一位之前負責淘寶「拍立淘」（在淘寶內通過圖片搜索找同款，隨拍隨找）產品開發的圖像算法專家加入進來，主導整個智能設計的算法框架。

設計數據化 Q:中間有踩坑嗎？ A:有的，因為我們在做一件很新的事情，行業裡沒有什麼參考對象，只能不斷試錯。

剛開始的時候，我們的數據不太夠，就制定了很強的設計規則去控制，結果就是機器要么跑不出設計結果，要么設計出來的結果很失控。

設計是有無窮可能性的，靠弱數據強規則必然走不通。

意識到這一點以後，我們就集中精力去解決數據問題，把內部設計師電腦裡的設計圖和供應商的設計圖都收集過來。

Q:這麼多圖片散落在這麼多電腦裡，怎麼收集和整理啊？ A:我們有自己開發的設計協同工具「設計板」，有點類似Slack（一款協作辦公應用），但是是專門用於設計協同的。

這樣才能方便我們大批量、規模化的找到這些數據。

Q:收集起來也還是很亂啊。

A:是的，所以就遇到了第二個挑戰，就是數據清洗和輸入機器，因為收集過來的數據是很雜亂的。

比如「雙11」期間「魔性」的設計風格跟無印良品這種「性冷淡」風格差異很大，這是完全不一樣的品牌調性和設計需求。

我們花了很大的力氣去整理和建立了一套數據體系去管理設計數據，讓機器生產出更匹配的結果。

設計智能化 Q:有人說「魯班」沒有達到設計人工智能的階段，只是「大數據生產」，您如何看待這個說法？ A:現在講AI，外界很難感受到機器的智能含量多高、體現在什麼地方，但我也不太同意「大數據生產」這一說，我覺得這個疑問涉及兩個核心的，也是最基本的問題：一是什麼叫設計智能，二是怎麼評價機器是否具備了設計智能。

AI目前有幾個主要方向，一個是「識別」，像語音識別、圖像識別；另一個是「生成」，也就是我們在做的，從無到有創造東西，讓機器能根據請求生成符合特定要求的結果。

我們把我們的智能設計定位為：可控的圖像生成技術。

我們可以結合技術框架和原理來理解，我會在UCAN大會上詳細講。

  Q:那在這裡先給我們簡單講講？ A:也可以。

在整個生成過程中，有4個核心步驟。

第一步，讓機器理解設計是什麼構成的：我們通過人工數據標註，對設計的原始文件中的圖層做分類，對元素做標註。

設計專家團隊也會提煉設計手法和風格。

通過數據的方式告訴機器這些元素為什麼可以放在一起，我們把專家的經驗和知識通過數據輸入。

這部分核心是深度序列學習的算法模型。

第二步，建立元素中心：當機器學習到設計框架後，需要大量的生產資料。

我們會建立元素庫，通過機器做圖像特徵提取，然後分類，再通過人工控製圖像質量以及版權問題，我們買了有版權的圖庫，也是希望從一開始就避免版權方面的糾紛。

第三步，生成的系統：原理有點像AlphaGo下圍棋。

我們在設計框架上構建起虛擬畫布，類似棋盤，生成的系統把元素中心的元素往棋盤放，在這裡我們採用了「強化學習」，就好像你在家裡放一台掃地機器人，讓它自己跑，跑個幾圈，它自己會知道哪裡有障礙要避開。

在強化學習的過程中，機器參考原始樣本，通過不斷嘗試，得到一些反饋，然後從中學習到什麼樣的設計是對的、好的。

第四步，評估的系統：我們會抓取大量設計的成品，從「美學」和「商業」兩個方面進行評估。

美學上的評估由人來進行，這方面有專業眾包公司；商業上的評估就是看投放出去的點擊率瀏覽量等等。

4個核心步驟 Q:明白了，所以您覺得「魯班」的最大優勢是什麼？ A:我覺得「魯班」是商業和技術兩方面的比較好的結合產物。

首先在技術深度方面，它有門檻很高的一套系統，另外在商業方面，它的確能通過「智能化」和「個性化」，實現商業價值最大化，顛覆傳統方式。

Q:聽說去年「雙11」，「魯班」設計了1.7億個banner，你怎麼看這個「歷史事件」？ A:其實這1.7億個banner是有設計強干預的，因為「雙11」的風格是比較確定而且需要嚴格執行，所以設計師製作了很多「雙11」特定風格的固定模板。

機器在這個基礎上，把調整尺寸這些行為進行優化，節省了尺寸拓版的人力。

用機器生成億級設計從而帶來商業效果提升，總體來說也是一次非常成功的應用實踐。

我想未來的「雙11」仍然會是設計師帶著機器做設計的模式，重大活動中設計機器是提升效率的助理角色。

Q:取得了這麼大的成功，阿里內部如何評價「魯班」呢？另外，「魯班」把banner都「擼」完了，原來做banner的人怎麼辦？ A:引用阿里CEO的話——「魯班是數據業務化的代表」，之前我們有很多數據，但都是閒置的或者利用效率不高的，比如海量的商品圖，而「魯班」把數據變成了業務，通過大規模設計加精準投放，提高每個廣告位的資源效率，帶動了流量的效率和業務價值，點擊率是翻倍的，收益也接近翻倍。

人員倒沒有出現縮減，只是做的事情有調整了，要學習這套系統，學習如何訓練機器，同時在美學方面做把控。

從「設計思維」到「數據思維」 Q:說到這裡，好像漏了一個很重要的問題，為什麼這個產品要叫「魯班」？聽說是「擼一個banner」的諧音？ A:（笑）當時我們開玩笑說要「讓天下沒有難擼的banner」，諧音就是「魯班」，後來發現簡直太合適了，魯班不僅本身是個偉大的工匠，也是很多工具的發明人，所以他的理念跟我們做的事情是不謀而合的，我們也希望發明工具，讓設計師更好地工作。

「魯班」的Logo Q:感覺你們也是一群大神，你們團隊現在有多大？ A:我們現在有十幾個人。

Q:只有十幾個？！ A:對，有設計、算法和工程三個部分，成員大部分是80後，現在也有90後加入了，我們對計算機視覺領域的人一直是求賢若渴的（歡迎大家投簡歷）。

因為是在阿里內部獨立做研究，所以團隊氛圍跟很多小型創業公司很像，大家都很有熱情、很果斷、行動力很強。

Q:現在看來，你們的方向已經很清晰，那下個階段要攻克的挑戰是什麼？ A:主要有兩個吧，一是要讓智能設計去影響阿里設計生態，讓「魯班」能服務百萬量級的商家和設計師。

一開始在內部推進「魯班」的時候，我們也面臨過阻力。

傳統的方式就是，設計一個banner，放很多商品，顯得很熱鬧，而「魯班」做出來的banner上就是單件商品，但與消費者是相關的，因為是基於算法精準推薦的，是你會感興趣的，只是這樣就要把商品放大、顯眼，可能在設計上就不夠美。

但最後，我們讓數據說話，確實後者給業務帶來了很好的增長。

這個教育過程是比較長的，在內部我們可以做，但面對百萬商家和設計師如何去做？這是我們的挑戰。

第二個挑戰是數據算法本身的持續升級。

AI行業每年都會有很大的變化，新的技術不斷湧現出來，如何跟上最新的技術？這也是我們始終不能鬆懈的點。

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） 特贊微信號 Share 馬上訂閱CONNECT▼ NowReading 電商CONNECTwithAI，雙11期間阿里的人工智慧「魯班」設計了1.7億個BANNER 4minread 最新文章 2022台灣產業科技趨勢大調查 雲端運算人工智慧 雲端服務 數位轉型應用 資訊安全 資訊科技 未來生活電動車 智慧城市 新零售 數位金融 數位行銷 通訊科技5G/6G 太空 低軌道衛星 電信通訊 新科技 供應鏈智慧製造 半導體 能源創新 ESG IoT Web3.0元宇宙 區塊鏈 虛擬貨幣 NFT 觀看影音新工作進行式 以人為本，醫療新服務 線上教育，素養學習篇 線上教育，數位落差篇 0% ✕ Close 徵才 2022台灣產業科技趨勢大調查 最新文章 雲端運算 人工智慧 雲端服務 數位轉型應用 資訊安全 資訊科技 未來生活 電動車 智慧城市 新零售 數位金融 數位行銷 通訊科技 5G/6G 太空 低軌道衛星 電信通訊 新科技 供應鏈 智慧製造 半導體 能源創新 ESG IoT Web3.0 元宇宙 區塊鏈 虛擬貨幣 NFT 投資創新 新投資 新人才 創業故事 公共服務 數位醫療 線上學習 數位政府與未來治理 網路民主與公民 觀看影音 科技橘子 品牌簡介 ABOUTUS 聯絡我們 ✕ 徵才 2022台灣產業科技趨勢大調查 最新文章 雲端運算 人工智慧 雲端服務 數位轉型應用 資訊安全 資訊科技 未來生活 電動車 智慧城市 新零售 數位金融 數位行銷 通訊科技 5G/6G 太空 低軌道衛星 電信通訊 新科技 供應鏈 智慧製造 半導體 能源創新 ESG IoT Web3.0 元宇宙 區塊鏈 虛擬貨幣 NFT 投資創新 新投資 新人才 創業故事 公共服務 數位醫療 線上學習 數位政府與未來治理 網路民主與公民 觀看影音 新工作進行式 以人為本，醫療新服務 線上教育，素養學習篇 線上教育，數位落差篇 品牌簡介 ABOUTUS 聯絡我們 LatestPosts 前腳剛整合加密貨幣，後腳立馬辭職！SignalCEO退位引起外界各種臆測 戴上VR頭盔，乳牛產奶量大增5公升！動物能像人類一樣享受VR嗎？ 英特爾搶人才搶瘋了！美光、蘋果大將都被挖角，在台灣再祭出「24萬元推薦獎金」獵人頭 台灣工程師、NASA共同合作，為「韋伯太空望遠鏡」打下基礎！ 第三劑疫苗間隔縮短，如何預約？「疫苗地圖」手速預約教學，一文看懂！ 為提供您更好的網站服務，本網站會使用Cookies及其他相關技術優化用戶體驗，繼續瀏覽本網站即表示您同意上述聲明了解隱私權政策同意並關閉視窗Manageconsent Close PrivacyOverview Thiswebsiteusescookiestoimproveyourexperiencewhileyounavigatethroughthewebsite.Outofthese,thecookiesthatarecategorizedasnecessaryarestoredonyourbrowserastheyareessentialfortheworkingofbasicfunctionalitiesofthewebsite.Wealsousethird-partycookiesthathelpusanalyzeandunderstandhowyouusethiswebsite.Thesecookieswillbestoredinyourbrowseronlywithyourconsent.Youalsohavetheoptiontoopt-outofthesecookies.Butoptingoutofsomeofthesecookiesmayaffectyourbrowsingexperience. Necessary Necessary AlwaysEnabled Necessarycookiesareabsolutelyessentialforthewebsitetofunctionproperly.Thesecookiesensurebasicfunctionalitiesandsecurityfeaturesofthewebsite,anonymously. CookieDurationDescriptioncookielawinfo-checkbox-analytics11monthsThiscookieissetbyGDPRCookieConsentplugin.Thecookieisusedtostoretheuserconsentforthecookiesinthecategory"Analytics".cookielawinfo-checkbox-functional11monthsThecookieissetbyGDPRcookieconsenttorecordtheuserconsentforthecookiesinthecategory"Functional".cookielawinfo-checkbox-necessary11monthsThiscookieissetbyGDPRCookieConsentplugin.Thecookiesisusedtostoretheuserconsentforthecookiesinthecategory"Necessary".cookielawinfo-checkbox-others11monthsThiscookieissetbyGDPRCookieConsentplugin.Thecookieisusedtostoretheuserconsentforthecookiesinthecategory"Other.cookielawinfo-checkbox-performance11monthsThiscookieissetbyGDPRCookieConsentplugin.Thecookieisusedtostoretheuserconsentforthecookiesinthecategory"Performance".viewed_cookie_policy11monthsThecookieissetbytheGDPRCookieConsentpluginandisusedtostorewhetherornotuserhasconsentedtotheuseofcookies.Itdoesnotstoreanypersonaldata. Functional Functional Functionalcookieshelptoperformcertainfunctionalitieslikesharingthecontentofthewebsiteonsocialmediaplatforms,collectfeedbacks,andotherthird-partyfeatures. Performance Performance Performancecookiesareusedtounderstandandanalyzethekeyperformanceindexesofthewebsitewhichhelpsindeliveringabetteruserexperienceforthevisitors. Analytics Analytics Analyticalcookiesareusedtounderstandhowvisitorsinteractwiththewebsite.Thesecookieshelpprovideinformationonmetricsthenumberofvisitors,bouncerate,trafficsource,etc. Advertisement Advertisement Advertisementcookiesareusedtoprovidevisitorswithrelevantadsandmarketingcampaigns.Thesecookiestrackvisitorsacrosswebsitesandcollectinformationtoprovidecustomizedads. Others Others Otheruncategorizedcookiesarethosethatarebeinganalyzedandhavenotbeenclassifiedintoacategoryasyet. SAVE&ACCEPT