给你一秒钟，你能设计出8000张海报吗？

在2015年之前，淘宝商品推荐都是通过人工运营控制，但庞大的用户需求和运营资源的不对等带来的问题，需要通过技术解决。如果你是淘宝老用户，你会发现如今的淘宝是「千人千面」的，每个人都会有属于自己的商品首页，而专属于每个人的页面信息，就需要大量的图片支持，这就是鲁班诞生的原因。

和人学习的过程类似，作为AI设计师的鲁班，也是从模仿开始，当输入海量设计海报、banner等信息之后，它会对于其中的背景、主体、修饰等元素进行识别，由此理解它们间的关系。随后，鲁班会「照猫画虎」一样对这些素材进行组合，尝试风格不同的组合后，这些随机生成的图片会通过机器来判断并进行打分，因此生成一系列最优结果反馈给神经网络，并最终成为阿里电商平台对外展示的海报、banner等图像。

「2016年的双11，鲁班制作了1.7亿张广告banner，如果全靠设计师人手来完成，假设每张图耗时20分钟，满打满算需要100个设计师连续做300年。」

「鲁班」创始人、阿里巴巴智能设计实验室负责人吴春松告诉我们，因为每年双11的海量设计需求，设计师需要有这样的工具帮助提升效率。

实际上，从2016年以来，如果你打开淘宝，遇到双11等大型活动，看到那些花花绿绿充满设计风格的海报作品，不要怀疑，它们的确有不少是机器生成的，并且没有一张完全一样。到2017年，鲁班一天就能完成4000万张海报，平均每秒8000张。

2018年，从新手做起两年时间后，鲁班终于迎来了对外开放的时刻。

乐乘告诉我们，今年鲁班将会改名「鹿班」，并在五月份把核心能力对外开放，其核心能力主要包含四个方面：

1，一键生成：将商品相关素材、文字输入，选择自己需要的海报尺寸、风格等，可自动生成符合要求的海报作品。

2，智能排版：将拍摄好的照片和需要的文字输入，选择尺寸，可自动生成带有随机风格的海报作品或产品展示。

3，设计拓展：将设计完成稿输入，选择需要拓展的尺寸，可自动生成相应拓展尺寸的结果。

4，智能创作：拥有自己独特风格的设计师将自己创作好的系列作品输入，可以训练机器，并成为系统新的效果风格。

其中，前三点核心能力主要面向企业和商家，第四点能力则是面向设计师群体，让他们用另一种方式卖出自己的作品，这样既能够让设计灵感变现，同时也能为这套AI系统不断升级。乐乘告诉我们，作为阿里巴巴的AI落地应用，开放后的「鲁班」将会成为一个新的商业项目，而生产海报的费用相比人工来讲会降低很多。

这里面令人好奇的事情在于，作为一项将新的商业项目，海报生成的结果能否让付费用户满意？每个人对于好不好看有自己的评价标准，「鲁班」要靠什么来达到这一标准？

为了解决这个问题，「鲁班」项目选择和清华大学建立合作，清华大学计算机系「长江学者」特聘教授、人机交互研究所所长史元春教授，目前担任「鲁班」的视觉美学评估总负责，她表示：「美学可以牵涉到很多问题，基本的是我看到一个东西，我总体的感官和它的主题，这对人的视觉感受来说，在心理学上已经有一些可以参考的依据，而这些依据可利用已有的大量数据验证，并且成为构造算法的依据。」

实际上这一套美学相关的判断标准也经过阿里巴巴电商平台大数据的不断反馈来进行调整，清华大学在这方面的研究也会得到进一步验证，因此从商业场景考虑，AI设计师「鲁班」已经不再是试验性质的产品。

目前，这套系统一端将对接商家和企业，另一端则连接设计师和一些素材库，在和乐乘的沟通中，他告诉我们，目前已经合作的包括视觉中国、花瓣等图片库以及方正字库、汉仪字库等正版字库，因此从实用角度来看，生成的结果不会逊色于设计师，并且商家和企业也可以在使用时事先预览结果，找到最满意的结果再选择付费。

不过，鲁班并非要取代设计师的工作，即便目前功能如此好用，却仍旧需要大量数据让它成长起来，乐乘告诉我们，今天的人工智能都是基于大数据规模结构化标注数据，设计行业在不断变化，如果没有办法提供新的数据，那么鲁班就只能停留在过去的阶段，毕竟只有人能够主观创造新的设计趋势和风格，鲁班的存在更多的是解决让设计师感到繁重的体力工作。而训练它还需要我们人类，这也是目前官方正在进行「驯鹿」计划，让设计师参与进来的重要原因。

我们有理由相信，随着AI技术的更快速发展，我们会见到更多这样实际的应用出现在我们身边，而利用好这些工具，需要每一个人重新去理解人和AI之间的关系，正如微软CEO纳德拉说的那样：

「每个人的基本需求是能够更有效利用自己的时间，而不是让AI说『让我们来取代你。」

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