今年双十一的交易额达到了1682亿。在这一数字刷新历史记录的同时，此前披露的能自动生成商品海报的AI设计师“鲁班“ 、客服机器人 “阿里小蜜”、 机房巡逻员“天巡”等机器智能新物种都成为媒体热点。

阿里首席技术官张建锋表示，今年的双十一创造了人类历史上最大规模的人机协同，在阿里人力并没有太大变化但是用户购物需求猛增的情况下，这些新物种成为了帮助人类协作的最强大军团。

马云此前对于机器智能概念的解释对公众来说有些模糊，但此次各种新物种的落地，也给所有人交出了答卷。

借此，我们重新来看一下，阿里的机器智能到底是什么？而为何，阿里又坚定不移的打算走机器智能路线。

机器智能在于突破人类能力瓶颈

马云曾表示，“如果汽车要模仿人类两条腿走路，那永远跑不快。”这句话说出了阿里机器智能的核心，并不是要一味的追求技术的各项指标能力，而是要帮助人类突破自己能力瓶颈。

以交通行业为例，仅仅凭借人力运输，很难为整个产业带来突破性的发展，因为人力有其瓶颈，但是当汽车、火车、飞机、轮船这些运输工具出现后，人类的交通运输能力发生了指数级的变化。

阿里每年的双十一则是一个非常好的缩影，每年双十一阿里都会面临服务器需求增大的压力，营销需求增大的压力、客服需求增大的压力、物流需求增大压力等等，但问题是人工处理能力不变，而消费需求则处于高速增长状态，因此也反过来倒逼阿里进行技术上的突破，才能够保证每年双十一的正常运转。

以“鲁班”系统为例，其一秒可以生产8000张海报，一天产能高达4000万张，而同样4000万的产能交给设计师，则需要耗费的时间与金钱可能是机器的数万倍都有可能，更需要耗费阶段的时间，而鲁班则帮助阿里解放了这一负担。

因此发展机器智能的目的，首先要做的是帮助人类突破自己的能力瓶颈，去做一些人无法做到但是产业又有巨大需求的事情。

机器智能能够扩大人类的协作规模以及效率

当技术突破原有的人力瓶颈之后，下一步要做的正是帮助人类建立起更大的协作规模以及更高的效率。

例如当汽车、火车、轮船等这些交通工具出现之后，也直接拉动了农业、制造业、建筑业等等各行各业的发展，让各个行业之间都建立起了更大的协作之网，并最终推动了全人类的城市化进程速度。

阿里此次的双十一，则是人工智能时代的最佳缩影，通过智能的这一桥梁，其为买卖双方创造了更大的协作规模。

例如，“鲁班”系统通过机器大数据自动算法拼图技术，实现了双十一期间海量营销图片精准展示，商家轻松上传图片就可以与“鲁班”协作，将其分发给全网上亿规模的潜在用户。而如此一来，商家需要做的则是将更多的精力用于自身店铺的营销海报设计、商品营销的海报设计上，让海报更加吸引用户。

再例如“店小蜜”，其整合了大量的垂类自然语言理解技术，商家只需要接入该系统，就能与其协作，让其向顾客回答自身商品的各种问题，而双十一期间必然有着数亿级别的问答需求。如此一来，商家则可以将剩下的精力去解决一些机器无法回答的用户问题，让成交率更高。

此外，像“天巡”、“天猫智选”、“机器导购员”、“安安”、“蚂蚁佐罗”、“旗舰仓”等等物种都有着相关的一一对应的人机协作场景。如此一来，也为卖家以及阿里自身节约出了大量的人力，而这些人力又可以被运用到双十一期间的其他领域，发挥更大的作用。

可以说机器智能本质上是在扩大人类的协作规模，以及协作的效率。

机器智能拥有跟随人类协作需求变化，自我演化的能力

机器智能还有一个能力，就在于其可以根据人与人之间的协作变化不停的自我演化，自我取代。表面上看，阿里此次推出智能物种都有着“新”的特征，但实际上这些物种都有着过去的原型可以依赖，并非凭空出现。

例如“旗舰仓”这一首席拣货机器人诞生之前，阿里的菜鸟物流早就有了仓储物流监控调度指挥能力，只不过当产业需求扩大，协作规模扩大时，调度机器就成为可能，而此次双十一物流的正常运转也将取决于这些物流机器人的帮助。

像“灵达”负责的是服务器数据资源分配，去年双十一需要的20位工程师都被该系统取代，而该系统则是衍生于阿里云每天都在迭代进化的系统，有着自我进化的明显特征。

阿里这一支新物种军团，其实都来自于过去技术的演化，而未来还将根据阿里电商到新零售的需求继续演化出更多不同的形态。

机器智能也有着长期投资的价值，阿里必须对其坚定投入。

机器智能未来将会从阿里走向更大的产业协作

阿里需要解决自身所面临的实际困境，于是做除了各种对应的机器智能来应对，但在我看来，这些能力一旦具备成熟则有着更大的对外技术输出，赋能更多的产业发展，并为整个社会建立更大的协作。

阿里云与杭州政府一起推进的“城市大脑”，正是阿里机器智能输出，为交通部门以及出行市民建立高效协作的最佳案例。

不过此次阿里所对外展示的新物种军团，则向我们展示了其在诸多领域有着建立更大协作的潜力。

1）客服领域的潜力，此次的“店小蜜”当前只是连接电商客服与用户，未来“新零售”战略的驱动下，有机会进入到线下智能零售、无人零售超市等等诸多涉及客服环节，实现更多产业的连接。

2）批量设计生产的潜力，此次“鲁班”自动作图能力让人侧目，而实际上各个产业同样有着批量化作图的需求，阿里的电商数据则可以很好的副能到诸多产业，诸如线下智能屏幕广告、在写字楼、机场等地点，基于LBS、线下用户属于还有着更多向向空间。

3）物流领域的潜力，此次阿里的小G二代，在阿里西溪园区正式试点，其能够将包裹送到每一个员工工位，而这也可以为末端物流配送提供更大的想象空间。

阿里的机器智能在于帮助人类突破原有的人力瓶颈，扩大协作的规模以及效率，而在未来其也有着向全产业衍生的能力。