智东西（公众号：zhidxcom）
文 | Lina
智东西11月18日消息，在双11电商购物节结束一周后，阿里在北京举办了一场小规模媒体交流会，介绍了阿里云、蚂蚁金服、淘宝、菜鸟物流如何用AI让双11包裹不堵塞、李佳琦和薇娅如何“逼”淘宝上阿里云、支付宝如何撑住了双11当天6100万次/秒的数据库调用量等等。
据阿里介绍，在双11当天，阿里平台全天交易GMV达到了2684亿，菜鸟物流的订单数达到了12.92亿，零点订单峰值达到54.4万笔/秒。
一、用AI让双11包裹不堵塞
阿里云智能计算平台事业部研究员关涛（花名：观涛）介绍了大数据与人工智能（AI）如何从人、货、场、供应链、物流等层面对双11进行的优化。
举个例子，通过AI对历史达数据的分析，阿里能够提前告知商家某款产品的备货数量，并提前把某些热门商品提前运送到特定地区的仓库当中，让爆款产品备货充足，并且让最近两年的双11中没有发生包裹拥塞。
双11当天阿里处理的数据量达到了970PB。
同时，在双11当天，阿里还通过对亿级数据进行了实时计算，以3.63TB/秒的速度对当时的行业销量与商家销量的数据进行分析，对商家提出实时的促销手段调整建议。
菜鸟北京技术中心资深技术专家陈罡（花名：行易）说过去7年间，天猫双11全天物流订单从1.52亿变成12.92亿，增长了8倍；但是通过菜鸟数智化仓里的IoT、自动化、智能算法的升级，双11包裹签收破亿件的时间却从9天缩短到了2.4天。
当前，菜鸟发往类似俄罗斯等地的跨境电商包裹，通过AI技术能够进行智能合并，让包裹送达的时效加速了80%——比如一个原本需要50天到达的包裹，如今只需要10天就能达到。
而达摩院机器智能资深技术专家雷鸣（花名：镭铭）则表示，在双11期间，阿里的语音AI支持了98%以上的电话客服服务，在双11当天的对话量达到了3亿、语音全量调用量达到了6亿余次，相当于8.5万名人工客服的工作量。
二、李佳琦、薇娅“逼”淘宝上阿里云
阿里巴巴淘系技术部资深技术专家洪海（花名：孤星）说，当前淘宝电商流量的计算峰值非常大，举个例子，头部直播博主李佳琦、薇娅一上线，整个系统流量开始飙升。
于是，淘宝从今年年初开始决定系统完全搬运到阿里云的公有云上，依靠公有云强大的伸缩能力、存储计算分离等技术支撑大规模的峰值流量计算。
阿里云智能基础产品事业部研究员张献涛（花名：旭卿）则表示，在今年阿里云栖大会上，阿里云推出了第三代自研神龙服务器架构和新一代神龙云服务器，正是专门为解决传统计算架构芯片、软件、服务器硬件之间存在断裂问题。
阿里云从2016年开始投入相关研发，2017年10月发布了第一代神龙云服务器。阿里云通过从自研芯片开始、到自研设备+Hypervisor、最后成功自研神龙服务器，打通芯片、软件、服务器硬件之间的断层，首次实现了云计算行业性能、资源的零损耗。
张献涛说，当前，云计算厂商已经是IT集成的集大成者，云厂商将是未来IT技术变革的主导者。
阿里云基础设施事业部资深技术专家唐陵波（花名：龙现）说，今年，阿里在张北、南通、河源三个地方的数据中心承担了今年双11的70%流量。同时，阿里云的液冷服务器相关技术即将开源。
三、数据库最大挑战：金融
阿里云智能数据库事业部资深技术专家曹伟（花名：鸣嵩）介绍道，通过阿里云自研的数据库系统POLARDB的分布式容错、异地多活全球同步、高性能稳定、高弹性低成本技术，顺利地支撑住了双11的峰值流量。
今年双11中，POLARDB数据库的TPS峰值达到了8700万次/秒，据曹伟说，这创下了一项世界纪录。
当前，阿里巴巴商业生态中电商云、金融云、物流云都采用了POLARDB数据库系统，服务客户/项目包括中国邮政、北京公交IC卡、银泰百货等等。
蚂蚁金服OceanBase数据库研究员杨传辉（花名：日照）则表示，支付宝的自研OceanBase数据在双11当天的峰值处理量达到6100万次/秒，同时将区块链技术全面覆盖商品溯源、原创保护、数字身份认证、供应链金融这四大场景。
杨传辉说，金融系统对于数据库来说是最大的挑战，支付宝任何一笔金融数据都不能够丢失，丢了任何一条数据都是“致命的”，对系统稳定性要求非常高。
蚂蚁金服网商银行首席架构师余峰（花名：褚霸）则介绍了网商银行如何通过人工智能算法+专家经验规则进行风险控制，通过图神经网络、图特征识别等技术进行实时反欺诈、反套现的功能，使得不良率降低到1%。
结语：人工智能还有更多落地应用场景
双11作为一年一度的线上电商购物节，其零点流量呈现高度的尖峰化、突发性，对电商平台背后的云计算、数据库调用、供应链、物流、以及金融等业务部门的挑战非常大。
通过上文各个业务负责人的分享，我们可以看到，当前以机器智能为主的人工智能技术正在真实地改变着企业业务流程的方方面面。在人工智能走过普及阶段，加入落地大潮的当下，阿里双11中所展示的各种落地应用只是AI技术的冰山一角，还有更多落地场景值得产业界去进一步挖掘。
