一位网友对双十一的“吐槽”上了热门评论：双十一的物流速度快得让人一点盼头都没有了。
撰文 | 宇多田
「这是阿里整个技术团队的创新，即便在双十一度的交易洪峰中，用户体验也如丝般顺滑。」
在上海媒体中心的大屏幕上，当双十一销售额停格在 1682 亿后，张勇上台的第一句话，不是谈论成绩，而是向这场战斗背后的所有技术人员们致敬。
很大程度上，对于新技术给零售带来的改革，应用者是兴奋和忐忑不安的，而消费者，却是后知后觉的。在整个链条中，他们是最后一群被新技术所触及到的人。
多数时候，他们可能首先惊喜于「支付怎么突然不卡了」，或者是「这一次的物流竟然变快了」，而不是轻易去认同和接受科技公司或者媒体刻意鼓吹的「技术改变世界，人工智能改变世界」。
确切地说，不是技术，而是技术在传统行业里潜移默化的渗透，才能改变世界。但现实就是，一边是人工智能的「自吹自擂」，一边却是普通人的「无动于衷」。
这也恰好应了一段当下较为时髦的说法：
「都说现在进入 AI 时代了？其实还早。因为大多普通人一听到人工智能，脸上还是会露出崇拜、懵懂、兴奋亦或是恐惧的表情；但相对的，当我们看到一个屏幕，手指却常常会不由自主地想去触碰或者滑动它。这是我们被移动时代『教育』和『同化』的标记。而 AI，并没有这种影响。」
但在这一点上，阿里的这个「双十一」，却有点让消费者们刮目相看。
实体店里的「智能产品」，是新零售的噱头还是真功夫？
在「新零售」概念里，线下实体店大概被教育最多的一个词就是「体验」。这正如新媒体「42 章经」对新零售的总结：
新零售的极致，就在于每一家实体店，既是库存外包和线上售卖的区域分拣中心，又是具备基本销售能力的体验中心和品牌养成馆。
因此，阿里将技术的落脚点之一放在了这个关键问题上：「怎样利用人工智能吸引更多人进店消费」。换句话说，就是大幅提高店铺的获客能力。
因此，那些所谓的导购机器人、智能导购机，还有摆在化妆品店里的智能试妆镜，以及服装店里的智能试衣镜，是当下吸引用户最直接，也是看起来最不复杂的技术应用手段。
是的，这没什么稀奇的，产品谁都会做，而且推出市场的速度快得出奇：美妆零售店丝芙兰、化妆品巨头欧莱雅，包括阿里、美的以及很多创业公司，都推出了一系列智能试妆产品。
然而，这种「智能」真的能帮店面留住客户，甚至让我们多买几支口红吗？
机器之能曾在法国召开的一个科技大会上，试用过某著名化妆品品牌研发的化妆镜。这个化妆镜产品，曾被诸多媒体誉为「颠覆化妆品体验的划时代产品」。
然而，「非常幸运」的是，在试用了这个镜子后，我们便陷入了对智能产品长时间不能自拔的怀疑及排斥情绪。
没错，通过图像识别技术，这个镜子完全可以对你的眼睛、鼻子和嘴巴进行建模，在你选中某项彩妆产品后，在五官处叠加化妆品的试装效果……然而，效果，一言难尽（有图有真相，简直是照妖镜）。
小编亲自上阵……这张图绝对没有 P 过，真实效果如此，将就看
很难想象，在试用效果不佳，或者在用户觉得自己在试妆后变得更丑以后，他们会不会愿意继续在店里逛下去；而即便是作为单纯的营销手段，也难免让顾客产生一些坏情绪。
总之，看到这么丑的自己……购物欲望还是要保持下去的。
没有对比就没有伤害。在双十一当天天猫新零售线下走访的几个小时里，智能美妆镜几乎黏住了女孩子们的腿。
然而，的确还是同一个人，效果是这样的：
没有经过任何 P 图，反正就是在镜子前面照了半个小时吧
「图像识别，3D 建模，AR，基本市面上大多数美妆镜都用到了这些技术，」一位工作人员简单地讲了一下，「但是，目标检测的精度和脸部采样点的数量是不一样的。捕捉的面部特征越多，它针对你的轮廓特征叠加的位置就越精准。」
但在很多时候，一款智能产品要做的，远远不止技术活。
「技术是我们的 IDST（阿里一个神秘的人工智能研发部门）研发的，但是做好了以后，他们还要请彩妆师来测试，叠加效果不好的地方，或者颜色不对的地方，他们还要继续调试一下。」工作人员点了睫毛膏这个选项，镜子里我的睫毛又被渲染了一下：
「这面镜子是跟**莲合作的，他们的人前几天又根据睫毛膏的实测效果，把粗细调了一下。」
如果单纯从消费者一面来看，更加精准的色块对位，更让人接受的色彩浓度，没有夸张的「网红脸 style」微整容效果……虽然镜子里呈现出的产品效果与现实中我们亲自试用的效果仍然有差距，但是，作为潜在用户，我们的确被取悦到了。
「镜子肯定要让你试妆后更美，但它绝对不是美图修图 app。魔镜是为了让你开心买东西，帮店家提升营业额而存在的，所以在做这面镜子时，『真实性』与『让你更漂亮』之间，需要把握一个平衡。」他表示。
你不得不承认，阿里的电商属性，让它对「如何去认真取悦用户」这个操作显得轻驾就熟。而做技术，特别是零售场景中的技术，也是如此。
这也是为什么，除了淘宝能成为把「猜你喜欢」功能做的最好的电商之一，而在针对零售业的智能产品研发方面，让技术与零售场景无缝对接的实力也让人有了期待。
如果说在传统电商时代，阿里用价格成功驱使大量女性消费者向线上转移；而现在，阿里又在用技术把宅在家里的我们，逐渐拐入线下。
智能物流，效果不会说谎
就在 4 个小时前，编辑部的小伙伴突然在群里发了一张图：一个装了生鲜产品的箱子，还有一个被拿出来的冰袋。
「物流真的挺快的，你看冰袋基本没化。」
虽然现在正是大冬天，冰袋不化其实也蛮正常。但是，如果你在微博上输入「双十一」和「物流」这两个关键字，按照「实时」搜出来的结果有点出乎意料——竟然有大量对这次双十一物流的好评是什么鬼？
确切地说，当听到菜鸟网络总裁万霖在台上讲物流数字的变化时，我们对于此次双十一在物流方面取得的成绩基本无感，甚至还在担心自己的包裹会卡在义乌小商品城 N 天以上。
但来自微博网友们的大量好评，却能证明一些东西。
我们很清楚，大幅提升菜鸟物流网络的覆盖范围与密集度（增加了更多仓库、快递网点及驿站，召集了更多快递员）只是「物流速度终于让我们有了实感」的重要因素之一。
只靠增加量，是无论如何都承载不了散落在中国和海外各个角落的上亿份订单的。
「根据历年双 11 的经验，今天的峰值就是明天的常态。截止双十一晚上 21 点，就已经有 7 亿订单。在这种趋势下，未来每天 10 亿个包裹很快会成为现实。这么大的物流体量是全世界都没有遇到过的，配送难度非常大，纯粹增加仓库和分拨点是难以应付这个量级的。」万霖表示。
因此，人工智能，算法，才是本次这次克服亿级配送难度的关键。
这就和滴滴的拼车是一个道理，只要有算法规划好的路线（运送路线），和一定数量的司机（快递员和网店），就可以满足更大范围内的用户叫车需求（订单）。
因此，如何规划运送路线，如何最高效地利用各个仓库与快递人员，以及如何在最短时间内从仓库挑拣出货物，决定了这次你的双十一订单，到底在路上停留几天。
好吧，我们想说的就是大数据、智能分单以及机器人在这次双十一物流作战中起到的作用。
刚才提到，菜鸟的智能物流路线规划与滴滴利用智能算法来分配拼车线路的道理是基本一致的。
但这并不是今年的首次应用，早在 2015 年，菜鸟网络就推出了大数据智能分单项目，让大数据分单逐渐替代了人工分单。
但是只靠阿里一家肯定不够。因此，这种通过算法来分配线路的应用，又在过去两年逐渐渗透到了中通、圆通、申通等物流企业的订单分配管理中，直到今年，才得到了全面应用，也因此让拣货和送货效率有了质变。
3 年前，在快递公司的分拨中心流水线上，还存在大量的分拣员。他们的工作是要亲自查看包裹上的地址信息，凭记忆确定包裹下一站到达哪个网点。
靠人工记忆分拣，可想而知，除了要培训上岗，你在双十一前后能否及时招聘到大量的分拣员？但平时你又不需要这么多怎么办？
在不能按照物流峰值灵活调配的限制下，每逢大促，快递企业就会因为人手不足导致快递大量积压。如果你经历过 2015 年前的双十一，就应该对自己的快递深有感触。
而现在的分单环节，彻底被算法改变了。
通过算法自动生成包裹路径后，订单信息可以直接被打印成电子面单，完全省掉了人工环节。根据阿里的测算，如果这是一家日均包裹量 1000 万的快递公司，仅这一项，除了效率提升 50% 以上，节省的成本每年可达到 8000 万。
与此同时，分单错误率，也从过去人工时代最少 5%，提升到当下的 99.9%。如果按照每单快递 2 元的失误成本来算，一家日均包裹量 1000 万的快递公司，要每天承担 100 万的损失。也就是说，仅从失误成本来考虑，算法可以每天为这个体量的公司节省 100 万。
而你今年对「送货速度好像提高了一丢丢」的感受，就有着智能分单系统在菜鸟网络中彻底普及化的一份功劳。
当然，还有那些仓库里的机器人、机械臂以及全自动的流水线……都是阿里「智能仓」战略的一部分，只是未能亲眼所见，略有遗憾。
一位网友表示，双十一当天的数字，仅仅是一个数字；而用户的物流体验、线下实体店体验、产品体验，才是检验阿里双十一成绩的最好证据。
现在来看，起码已经过了部分人的关。
往期文章
大公司：微软、亚马逊、阿里、百度、腾讯、英伟达、苏宁、西门子、浪潮
创业公司：商汤科技、依图科技、思必驰、竹间智能、三角兽、极限元、云知声、奇点机智、景驰科技、思岚科技、追一科技、海知智能、出门问问、钢铁侠科技、体素科技、晶泰科技、波士顿动力、弘量研究、小源科技、中科视拓
人物报道：吴恩达、陆奇、王永东、黄学东、任小枫、初敏、沈威、肖建雄、司罗、施尧耘
自动驾驶：传统变革、Uber、图森未来、速腾聚创、驭势科技、全球汽车AI大会