随着人工智能时代的到来，设计与人工智能的纠葛，艺术与科技的博弈，越来越频繁地现身热门话题榜。而在设计人工智能领域，阿里巴巴已经开始加速探索。

就像那句广为流传的Talk is cheap, show me the code，他们也真的在去年双 11期间，show 出了 1.7 亿由阿里的设计人工智能产品鲁班设计的 banner（广告横幅）。所以，怀着对科技既畏又爱的心，我们找鲁班的产品设计负责人乐（yue）乘聊了聊。

阿里巴巴 AI 设计项目负责人乐乘（吴春松）

Q= 特赞 Tezign A= 乐乘

Q: 请您先自我介绍一下吧？

A: 我在阿里花名乐乘，是淘宝 UED 的产品设计师，也是阿里人工智能设计产品鲁班的负责人，我们做的事情是人工智能技术与商业设计结合，并且落地成商业产品。

Q: 您之前的专业就是设计吗？在阿里多久了？

A: 不是的，我大学是学建筑环境，07 年毕业後不务正业进入体验设计行业。我们这一批做交互的人很多不是科班出身，有很多心理学、工业设计背景的。我大学时开始接触互联网，自己设计网页，也做过站长。毕业後，我先在一个媒体网站做了两年交互，09 年加入淘宝，也就是阿里开始实施大淘宝战略的时候。那会儿体验设计在国内刚刚兴起，腾讯和淘宝两个 UED 团队在圈内影响力很大，专业度很高，机缘巧合，最後选择了淘宝。

Q: 加入阿里之後的经历是怎样的？

A: 我已经在阿里工作 8 年了，前几年主要做搜索，後来开始做手淘。2015 年双 11後，我们在内部发起了一个人工智能设计的项目，主要开发的产品就是鲁班。我们是大公司内部创业加研究新技术的团队，随着产品和团队逐渐壮大，现在团队演进为阿里智能设计实验室。

阿里智能设计实验室 Logo

Q: 这个团队成立的契机是什麽？

A: 团队其实是自下而上发起的，在 15 年的双 11我是会场项目负责人，跟工程和算法两个团队有很密切的合作，也在双 11期间建立了深厚的战斗感情。

在 15 年之前的双 11，商品推荐都是人来控制的，由运营决定给用户推荐什麽产品，而 15 年那次双 11，是阿里第一次基於算法和大数据，为用户做大规模的、个性化的商品推荐，叫做千人千面，是阿里流量分发模式很大的升级和转型。

双 11结束後，我们（设计、工程和算法团队）就聚在一起，商量下一年要做些什麽。我们当时想，我们已经做到的个性化推荐，但都是基於白底图商品推荐，能不能往前迈一步，让强营销导向的广告资源位的设计也千人千面呢？

从纯商品个性化跨到广告资源位个性化，中间几个关键的技术点打通之後，我们就着手做了。

鲁班做出来的 banner

Q: 都是哪几个关键技术点？

A: 一是图像算法抠图。因为高质量的广告设计需要把商品图片抠出来，放到精美的设计主题里。以前都是设计师给商品抠图後再做设计，现在我们用机器做海量设计，就得让机器来做这个事情。我们跟阿里搜索部门做图像切北京员工军训割的算法团队合作，处理海量的商品自动抠图。

第二点是把设计变成数据。一张广告设计图片是像素组成的信息，不是数据。我们利用机器把商品、文字和设计主题进行在线合成，这样每张广告图片就带上了商品信息，可以根据消费者偏好进行个性化投放。所以鲁班产品上线初期，我们请设计师根据活动主题做了大批量风格确定的模板，证明了这种模式投放效果可以大幅提升点击率。

第三点就是让机器学习设计。靠人肉设计模板度过了第一个阶段，但长远发展角度我们必须让机器来做设计。大概是 16 年 8 月份开始的，有一位之前负责淘宝拍立淘（在淘宝内通过图片搜索找同款，随拍随找）产品开发的图像算法专家加入进来，主导整个智能设计的算法框