當(dāng)設(shè)計(jì)遇上AI

云棲小秘書?2017-03-23 13:39:15?瀏覽106?評論0

算法?電商?淘寶?運(yùn)營?云棲TechDay

摘要：?2017年2月22日云棲TechDay29期，淘寶高級交互設(shè)計(jì)專家樂乘帶來題為“當(dāng)設(shè)計(jì)遇上AI”的演講。本文主要從多維、閉環(huán)、在線的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)化開始談起，接著著重分析了設(shè)計(jì)智能化，包括走過的坑以及設(shè)計(jì)智能的四個(gè)步驟，最后對設(shè)計(jì)跨界AI進(jìn)行了分析總結(jié)。

2017年2月22日云棲TechDay29期，淘寶高級交互設(shè)計(jì)專家樂乘帶來題為“當(dāng)設(shè)計(jì)遇上AI”的演講。本文主要從多維、閉環(huán)、在線的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)化開始談起，接著著重分析了設(shè)計(jì)智能化，包括走過的坑以及設(shè)計(jì)智能的四個(gè)步驟，最后對設(shè)計(jì)跨界AI進(jìn)行了分析總結(jié)。

伴隨著數(shù)據(jù)的爆發(fā)和算法技術(shù)的進(jìn)步，人工智能勢必給各行各業(yè)帶來深遠(yuǎn)變革。設(shè)計(jì)這個(gè)行業(yè)兼具藝術(shù)的感性和商業(yè)的理性，它與人工智能可以碰撞出什么樣的火花呢？下面我們來一起聊聊在阿里電商平臺上用人工智能做設(shè)計(jì)的探索和思考。

以下是精彩分享整理：

阿里之前在設(shè)計(jì)與AI結(jié)合過程中做了哪些嘗試?

我們在淘寶平臺上做的事情，比如有運(yùn)營人員搞一個(gè)活動(dòng)，會(huì)找到設(shè)計(jì)會(huì)提很多的需求，要什么顏色、放什么商品、寫什么字，都需要按要求畫出來。淘寶每年雙十一雙十二大促，都有成百上千萬素材廣告要投到線上，對設(shè)計(jì)師而言是一個(gè)非常繁重的工作，但設(shè)計(jì)深度還是比較淺的，因?yàn)樗?jīng)常是重復(fù)的、短期的一些設(shè)計(jì)成品，可能一個(gè)廣告放在線上，投一兩天就結(jié)束了，這是過去的狀況。

對于做商業(yè)運(yùn)營的人來說，這樣做廣告圖片有一個(gè)很大的弊端。首先圖片人力成本；其次是選什么商品放廣告圖上很糾結(jié)；第三是千人一面，一張圖片放到廣告位里面，看到都一樣；最后就是點(diǎn)擊衰減，比如今天一個(gè)活動(dòng)投到一個(gè)點(diǎn)位上，一天不動(dòng)下午點(diǎn)就掉的很厲害。

我們做一個(gè)產(chǎn)品想從設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)化層面把弊端解決掉，所以把廣告分解成三個(gè)層面：主題風(fēng)格、投放商品和投放文案。設(shè)計(jì)師負(fù)責(zé)把主題風(fēng)格定義好，運(yùn)營人員去選擇里面的商品和字，然后我們會(huì)有在線合成，把這些商品跟文字、模塊做組合，合出大量的廣告圖片?？梢钥吹竭@些廣告圖片有一個(gè)特點(diǎn)，雖然風(fēng)格是一樣，但是里面的文字和商品變了，跟過去比不同的是，現(xiàn)在運(yùn)營人員選一萬個(gè)商品，就生成1萬張廣告圖片。

另外一個(gè)很大的變化是，今天每張圖片背后不再是一張簡單的Banner廣告，背后會(huì)帶上兩個(gè)對應(yīng)的，比如一張圖片會(huì)帶上兩個(gè)商品信息。每個(gè)Banner里面帶了兩個(gè)商品ID在里面，這樣就跟整個(gè)淘寶數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)上了，這樣就可以根據(jù)消費(fèi)者偏好推薦最適合展現(xiàn)的Banner廣告。我們會(huì)把這些Banner廣告生成一個(gè)投放的鏈接，放在各個(gè)廣告位上，用戶會(huì)在手淘各個(gè)位置看到這些圖片。

像這樣一個(gè)系統(tǒng)，今天在商業(yè)上會(huì)帶來一個(gè)非常直觀和明顯的價(jià)值，我們今天能夠讓一個(gè)廣告位的投放點(diǎn)擊效果翻倍，能比過去引導(dǎo)的分流能力提升一倍，這是我們過去一年在淘寶平臺上得到的一個(gè)驗(yàn)證結(jié)論。

去年雙十一期間，大家看到整個(gè)手淘最頂部的廣告圖片，都是我們系統(tǒng)投放出去的。所以我們核心目標(biāo)是把原來的設(shè)計(jì)變成數(shù)據(jù)，把它從一個(gè)單純象素圖片變成整個(gè)電商平臺上面可被使用和計(jì)算的數(shù)據(jù)。在這個(gè)系統(tǒng)里面，我們的角色不再是一個(gè)做設(shè)計(jì)的人，我們變成一個(gè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的人。原來一張商業(yè)廣告只是互聯(lián)網(wǎng)上的圖片連接，不放任何信息，經(jīng)過我們做完展現(xiàn)給消費(fèi)者產(chǎn)生的所有點(diǎn)擊數(shù)據(jù)都是非常寶貴的信息。

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設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)

設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)化關(guān)鍵的地方是要把原來單一維度的變成多維，這樣得到三個(gè)維度信息再嫁接上底層電商平臺更多數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生非常大的價(jià)值。

構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)

第二個(gè)關(guān)鍵的地方是，首先我們把設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化了，因?yàn)榘磦鹘y(tǒng)手工方式做設(shè)計(jì)，所有設(shè)計(jì)都是一次性的、臨時(shí)的產(chǎn)生一個(gè)結(jié)果，我們現(xiàn)在把它拆成模板、文案跟商品以后，其實(shí)是被我們做了一次標(biāo)準(zhǔn)化；有了這個(gè)之后，我們就可以用機(jī)器像流失線一樣去生產(chǎn)大量的Banner廣告，去年雙十一期間，我們累計(jì)在線上投放廣告圖片有1.71億張，這就是機(jī)器流水線帶來的價(jià)值；最后就是今天產(chǎn)品的模式，包括對運(yùn)營人員的使用，操作易用性也是很關(guān)鍵的，我們要足夠降低生產(chǎn)成本，提高效率，才有可能讓一種新的模式取代舊的模式。

除了以上三點(diǎn)，設(shè)計(jì)變成數(shù)據(jù)后，還需要形成一個(gè)數(shù)據(jù)的閉環(huán)。商家負(fù)責(zé)提供原始商品素材的，然后平臺上的小二做加工，把一個(gè)商品圖變成廣告，再通過機(jī)器智能投放，把它分發(fā)給不同消費(fèi)者，最后用戶通過點(diǎn)擊消費(fèi)來為看到的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行投票。整個(gè)過程數(shù)據(jù)是一個(gè)閉環(huán)，從最初的生產(chǎn)到加工，到投放到數(shù)據(jù)的回流，包括持續(xù)幫我們提升每個(gè)廣告的投放效果，所以數(shù)據(jù)的閉環(huán)非常重要，如果某一步斷掉了，這個(gè)系統(tǒng)就很難長期運(yùn)營下去。

數(shù)據(jù)化以后帶來很大的價(jià)值，在線、可計(jì)算。云計(jì)算帶來的價(jià)值就是，原來一張?jiān)O(shè)計(jì)稿或者一張廣告圖片做完以后，可能就存在設(shè)計(jì)師電腦里面，用完就廢掉了。而當(dāng)它變成一個(gè)在線的系統(tǒng)，經(jīng)過個(gè)性化投放以后，所有數(shù)據(jù)都會(huì)存儲在我們的平臺上，而且它是能夠反復(fù)去增強(qiáng)的。

舉去年雙十一為例。我們男裝和女裝有兩個(gè)活動(dòng)會(huì)場，一共投了兩個(gè)素材，一是做了9萬張，一是做了10幾萬的廣告素材。歷次做活動(dòng)，不管是男裝女裝，只要同時(shí)投放一定是女裝的點(diǎn)擊效果好。但是去年雙十一發(fā)生一個(gè)很好玩的現(xiàn)象，去年男裝有幾天點(diǎn)擊超過了女裝，發(fā)生了什么事情？當(dāng)數(shù)據(jù)變成在線可計(jì)算以后，存在我們的平臺里面做分析，我們看同一天點(diǎn)擊這兩個(gè)廣告的消費(fèi)者的性別對比，發(fā)現(xiàn)點(diǎn)男裝會(huì)場男性用戶是56%，女性用戶是44%，接近一半的女生在點(diǎn)男裝的廣告，反過來看女裝點(diǎn)擊絕大部分是女性，男性用戶點(diǎn)這個(gè)女裝只有14%，所以從數(shù)據(jù)層面來看，其實(shí)是女生在點(diǎn)男生的男裝會(huì)場。

今天我們有海量的數(shù)據(jù)在線投放，里面的數(shù)據(jù)顆粒度變的越來越細(xì)，維度越來越復(fù)雜的時(shí)候，對整個(gè)商業(yè)運(yùn)營還是設(shè)計(jì)分析，包括未來的改進(jìn)都能帶來很大的價(jià)值。

所以，數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)化其實(shí)就三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，就是把設(shè)計(jì)變成一個(gè)多維、閉環(huán)、在線可計(jì)算的數(shù)據(jù)資源，這對設(shè)計(jì)來說是一個(gè)很大的觀念轉(zhuǎn)變。

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設(shè)計(jì)智能化

講了這么多數(shù)據(jù)化，那設(shè)計(jì)跟AI又有什么關(guān)系？

從做廣告圖片設(shè)計(jì)這個(gè)場景來看，過去其實(shí)是一個(gè)手工作坊時(shí)代，給你多少活就做出多少，到去年為止變成一個(gè)機(jī)器化、個(gè)性化的時(shí)代，用機(jī)器做生產(chǎn)，用個(gè)性化跟消費(fèi)者的偏好做投放，就變成了千人千面，既然機(jī)器能夠幫我們合成這些廣告圖，那它能幫忙設(shè)計(jì)廣告圖嗎？如果機(jī)器能自己設(shè)計(jì)廣告，它跟設(shè)計(jì)關(guān)聯(lián)會(huì)有更深的影響，整個(gè)設(shè)計(jì)行業(yè)可能也會(huì)帶來很大的改變。所以我們就決定起一個(gè)新的項(xiàng)目，想把電商的廣告圖片從機(jī)器合成時(shí)代變成用機(jī)器設(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn)，這是一個(gè)很讓人興奮的主意，場景前景非常遠(yuǎn)大，但是用AI做設(shè)計(jì)真的可靠嗎？

完整的答案現(xiàn)在還沒有摸索到，可以與大家分享一半的答案。最開始設(shè)想是這樣的，未來一個(gè)廣告圖片，機(jī)器設(shè)計(jì)廣告確定一個(gè)商品，確定一個(gè)風(fēng)格給到平臺產(chǎn)品，就像用美圖秀秀濾鏡一樣，選一個(gè)照片濾鏡就變的很好看了。在我們系統(tǒng)里面，確定一個(gè)要投放的商品，選一個(gè)風(fēng)格，就變成一個(gè)廣告圖，而且廣告圖是符合你期望的廣告圖，這是我們最大愿景。根據(jù)一個(gè)商品的原始素材，智能機(jī)器人會(huì)去尋找跟它相符的背景元素，比如說一個(gè)碎花連衣裙，它自己會(huì)去分析找到一個(gè)跟它的紋理風(fēng)格相近一個(gè)花朵背景。

機(jī)器還有幾個(gè)能力如下：

1.?????????機(jī)器人具備構(gòu)圖能力，一個(gè)廣告構(gòu)圖總結(jié)下來就幾十種，這是可以窮舉的，或者是有規(guī)律的。

2.?????????機(jī)器人具備自己的配色能力，它能夠?qū)W習(xí)設(shè)計(jì)師的配色經(jīng)驗(yàn)和配色數(shù)據(jù)，根據(jù)商業(yè)需求或者業(yè)務(wù)場景自己完成配色。

3.?????????機(jī)器人具備修飾元素能力，除了背景元素和構(gòu)圖以外，經(jīng)常會(huì)往里面放修飾，讓廣告看起來比較熱鬧，或者符合氛圍。

通過這些步驟后，就能夠自己完成一張廣告圖，而且能夠滿足正常的商業(yè)需求。

目前我們的進(jìn)展跟前面描繪的場景差不多，就是選一個(gè)商品，然后選一個(gè)風(fēng)格，打幾個(gè)字就能合成廣告圖片，但是目前設(shè)計(jì)設(shè)備離真正大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用還有一定的差距，我們還在花時(shí)間打磨里面的數(shù)據(jù)跟效果。接下來我來給大家講下我們是怎么做這個(gè)事情的，以及過程中踩過的坑和思路。

輸入大量規(guī)則讓機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)師方式？

有了這個(gè)構(gòu)想，團(tuán)隊(duì)就著手開始做事，設(shè)計(jì)師首先做的就是提煉規(guī)則，提煉大量的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)跟規(guī)則給機(jī)器算法，讓他去學(xué)。以如圖的廣告為例，背后一些設(shè)計(jì)規(guī)則大概是這樣的，背景主色跟商品要取近似色，文字離商品多遠(yuǎn)最合理，還有文字不能直接放在復(fù)雜背景上，如果背景很復(fù)雜，要墊一個(gè)底色讓它看起來更清楚一點(diǎn)。

按照這個(gè)方式進(jìn)行了一個(gè)月的探索，發(fā)現(xiàn)這條路完全行不通，因?yàn)榻裉煸O(shè)計(jì)規(guī)則跟它遇到的情況是無窮無盡的，沒法窮舉所有的設(shè)計(jì)規(guī)則跟遇到的判斷。設(shè)計(jì)師是經(jīng)過多年訓(xùn)練才具備這個(gè)能力，設(shè)計(jì)水平越高，經(jīng)驗(yàn)越豐富。對機(jī)器來說，它今天有可能遇到兩個(gè)相互矛盾的規(guī)則，或者規(guī)則沒有學(xué)會(huì)就會(huì)做一個(gè)很糟糕的結(jié)果，規(guī)則太復(fù)雜，沒有一個(gè)專家系統(tǒng)能夠解決設(shè)計(jì)的問題。所以后來算法專家跟我們說，你們少點(diǎn)設(shè)計(jì)套路，多給我們一點(diǎn)數(shù)據(jù)，因?yàn)楣饨o規(guī)則，是做不出來我們想要的設(shè)計(jì)智能的。

于是，我們就換了一個(gè)思路，我們不談規(guī)則，不指望通過規(guī)則讓機(jī)器完成學(xué)習(xí)和完成智能設(shè)計(jì)。那么，我們能不能把所有的東西都變成數(shù)據(jù)輸入給機(jī)器，讓數(shù)據(jù)本身訓(xùn)練呢？

對此，我們分四個(gè)步驟著手來做：

1.????????設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)化：更多維，機(jī)器可學(xué)習(xí)

我們把設(shè)計(jì)拆借為更細(xì)力度的數(shù)據(jù)。之前我們只是把數(shù)據(jù)拆成商品、模板、文案文字這三層，現(xiàn)在我們想拆的更碎、更細(xì)的數(shù)據(jù)讓機(jī)器能夠接觸到，以上面廣告圖為例，我們會(huì)把它分成主體、修飾、蒙版、背景，我們把在廣告設(shè)計(jì)里面都會(huì)用到的設(shè)計(jì)元素拆解出來，大概分成了6大類，十幾小類，先把這些設(shè)計(jì)元素標(biāo)類，這樣機(jī)器才知道衣服是主體，黃色是用來區(qū)域修飾，藍(lán)色的波點(diǎn)是背景，這樣它就知道一張?jiān)O(shè)計(jì)里面有什么構(gòu)成，以及它和這些元素組合在一起之后的圖片風(fēng)格。這就把數(shù)據(jù)變成了更細(xì)的數(shù)據(jù)。

2.????????數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量，標(biāo)注讓機(jī)器可理解

接下來就是搜集和生產(chǎn)大規(guī)模設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，比如我們按5分到1分，把各個(gè)水平各個(gè)檔次設(shè)計(jì)東西整理好，按定義好的數(shù)據(jù)模型標(biāo)注好一些數(shù)據(jù)，5分的目前有10萬級別的設(shè)計(jì)原始數(shù)據(jù)，讓它標(biāo)注成機(jī)器可以理解的各種格式，機(jī)器就知道設(shè)計(jì)師歷史上做過哪些設(shè)計(jì)，這樣做能得多少分，機(jī)器會(huì)基于這個(gè)去做，這就是機(jī)器智能的原始底料。

3.????????機(jī)器學(xué)習(xí)，訓(xùn)練模型

第三步，當(dāng)我們拿到大量設(shè)計(jì)元素后，機(jī)器基于訓(xùn)練發(fā)現(xiàn)里面的模型和規(guī)律。這一點(diǎn)與Alphago是有點(diǎn)接近的，圍棋也是在一個(gè)網(wǎng)格里面，一個(gè)19×19的棋盤里面放黑子和白子，而我們設(shè)計(jì)是在一個(gè)網(wǎng)格畫布里面放各種各樣的建議好的設(shè)計(jì)元素和類型，只是我們放的內(nèi)容不一樣。我們會(huì)從前面提供的海量設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)里面去提煉出概率和可能性，比如今天我們給它一個(gè)撞色風(fēng)格，給它幾千幾萬個(gè)設(shè)計(jì)素系后，它就知道在撞色風(fēng)格下，它往這邊放商品的下一步會(huì)在下邊放一個(gè)黃色原點(diǎn)的概率是非常高的，它從設(shè)計(jì)里面訓(xùn)練出模型后，就會(huì)根據(jù)歷史信息自己做決定，我們是按歷史數(shù)據(jù)里面得到的概率和模型往里面填元素。而且，對設(shè)計(jì)來說，我們要生產(chǎn)一個(gè)最終的成品，我們按規(guī)定好的步驟走好每一個(gè)元素的擺放以后，得到一個(gè)成圖，也會(huì)給它打分，告訴你做完這是5分的設(shè)計(jì)，這是3分的設(shè)計(jì)。目前是通過人的方式給他反饋，因?yàn)槲覀儧]有一個(gè)輸贏的概念，所以我們給它正向和負(fù)向打分來完成。

4.????????生成樹，生成設(shè)計(jì)結(jié)果并評估

最終我們會(huì)生成大量的成品出來，有些是機(jī)器自己打分，有些是我們專家角色打分，給它一個(gè)反饋，它就可以從這里面訓(xùn)練跟學(xué)習(xí)出設(shè)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)來，這就是我們目前看到的，如果接下來接口不出錯(cuò)的話，基本原理就是這樣，這里面的復(fù)雜度和坑遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。

這其中很關(guān)鍵的是思維變化以及設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)算法之間的轉(zhuǎn)化。從一個(gè)設(shè)計(jì)角度看，它可以分四層：

• 最底層的是美學(xué)，我們判斷美丑的一些最基本的美學(xué)原理。

• 再往上一層是各種各樣的設(shè)計(jì)手法。黃色貓頭那種設(shè)計(jì)的手法可能是居中對齊手法。

• 結(jié)構(gòu)層是講所有信息的擺放。

• 最上層是表現(xiàn)層，與顏色、紋理、漸變、質(zhì)感有關(guān)，如果變成數(shù)據(jù)的話，就把它轉(zhuǎn)化為一些系統(tǒng)可理解的參數(shù)。比如風(fēng)格會(huì)分類，結(jié)構(gòu)層表示大小位置就是在坐標(biāo)、大小、形狀上，我們用圖像特征提取的方式把它識別出來，標(biāo)注在元素里面，這樣就變成純粹的數(shù)據(jù)問題，把設(shè)計(jì)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題，這樣設(shè)計(jì)和AI之間就能建立一個(gè)通道和橋梁。

所以設(shè)計(jì)智能化，我認(rèn)為它是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)化的一個(gè)延伸和升級。數(shù)據(jù)化是最基礎(chǔ)的理念，變成設(shè)計(jì)智能就一定需要幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：

1)?????????能夠構(gòu)建一套數(shù)據(jù)模型，把設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型去解決。

2)?????????機(jī)器基于模型加大量的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出自己做判斷的決策能力以及決策的水平。

3)?????????還有評估，今天機(jī)器不知道美跟丑，因?yàn)閷徝离y變成一個(gè)數(shù)學(xué)問題。我們通過評估方式解決問題，把審美變成大量的數(shù)據(jù)，評估數(shù)據(jù)輸入給機(jī)器，讓它基于此去做訓(xùn)練。但是我們也沒有想明白如何讓機(jī)器去評估一個(gè)設(shè)計(jì)成品，所以評估我們下一步會(huì)花很多時(shí)間去研究和探索。

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設(shè)計(jì)跨界AI

那么，設(shè)計(jì)與算法如何協(xié)作？設(shè)計(jì)作為半藝術(shù)半功能的東西，跟純數(shù)學(xué)模型的東西之間是怎么建立橋梁的？

這是設(shè)計(jì)的世界，設(shè)計(jì)師關(guān)注風(fēng)格、形狀、趨勢、美丑。而圖像在算法眼里是一堆看不懂的數(shù)學(xué)公式，雖然每個(gè)字母都懂，但連在一起就一點(diǎn)都不懂了。所以我們一方面要了解，一方面自己要去判斷，因?yàn)檫@是兩種思維的世界。所以有過工程或者計(jì)算機(jī)背景，現(xiàn)在又是干設(shè)計(jì)的，既懂算法又懂設(shè)計(jì)，未來一定是非常有前途的。

從專業(yè)出發(fā)

所以當(dāng)設(shè)計(jì)背景跟算法背景合作的時(shí)候，首先就是從專業(yè)出發(fā)，一切數(shù)據(jù)化，要建立很明確的數(shù)據(jù)概念；其次我們要有運(yùn)營專家數(shù)據(jù)，對機(jī)器來說，它需要大量專家專業(yè)的知識跟數(shù)據(jù)告訴它設(shè)計(jì)是什么樣的，所以我們團(tuán)隊(duì)目前在為機(jī)器人提供所有數(shù)據(jù)；還有設(shè)計(jì)知識庫，這個(gè)知識圖譜在Banner廣告設(shè)計(jì)領(lǐng)域下，還是可以被提煉和抽象出變成機(jī)器的輔助知識庫，不斷去構(gòu)建和打磨一些設(shè)計(jì)知識，形成一個(gè)圖譜讓算法來應(yīng)用。

跨界

我們今天站在自己專業(yè)角度跨到算法過程中，可能沒有辦法理解怎么實(shí)現(xiàn)的，但是我們要知道它是什么原理，要理解算法基礎(chǔ)原理；另外也要了解算法邊界，以目前計(jì)算能力跟它的算法水平，它能做到什么程度，這對我們做這類產(chǎn)品非常重要，我們知道它的能力范圍，方便為門去打磨產(chǎn)品；最后一點(diǎn)，還是要回歸到專業(yè)跟用戶的場景下，算法有數(shù)據(jù)以后能做出好的效果來，但是它并不懂設(shè)計(jì)的場景，設(shè)計(jì)流程是怎么樣的，設(shè)計(jì)的評估體系怎么樣，所以我們還是回到場景來看。

努力攻克的問題

• 下一步努力攻破數(shù)據(jù)的增強(qiáng)，因?yàn)榻裉斓脑O(shè)計(jì)數(shù)據(jù)市面上是很碎片的，而且沒有被數(shù)據(jù)化，躺在全中國可能幾千萬設(shè)計(jì)師的電腦和硬盤里面；

• 設(shè)計(jì)評估體系，怎么評估跟判斷一個(gè)設(shè)計(jì)好壞；

• 與設(shè)計(jì)行業(yè)結(jié)合，設(shè)計(jì)AI跟現(xiàn)在整個(gè)設(shè)計(jì)行業(yè)怎么結(jié)合，怎么孵化，怎么能夠變成一個(gè)商業(yè)產(chǎn)品。這是我們目前探索的，也是一定會(huì)拿到結(jié)果的方向。

樂乘：超過10年互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)經(jīng)歷，8年電商產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，曾負(fù)責(zé)淘寶搜索、無線、雙十一會(huì)場等產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作。現(xiàn)負(fù)責(zé)搭建阿里智能設(shè)計(jì)平臺，主要專注于人工智能與商業(yè)設(shè)計(jì)結(jié)合的研究實(shí)踐和產(chǎn)品落地。

總結(jié)

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