近两年异军突起的短视频，不仅成了新的流量洼地，也是电商平台上商家展示商品的“利器”。据统计，截至今年8月，使用短视频形式展示的商品比重已占到淘宝商品总量的42%。对于需要展示大量商品的商家来说，如何快速高效地制作商品展示短视频成了他们的新烦恼。
为了解决这一问题，阿里巴巴和浙江大学联合实验室在双11来临前夕共同推出了一款AI新物种——Alibaba Wood。这款产品通过AI技术，在1分钟内就可以制作200个商品展示短视频。此外，它还首次使用了音乐情感分析技术——接到视频音乐需求后，Alibaba Wood会自动匹配音乐的风格、节奏、情感、韵律等，找寻最适合商品的视频音乐方式。
有了Alibaba Wood作为帮手，今年参与天猫双11的商家们从容淡定了许多。以森马为例，今年双11，森马共有200多件商品需要制作展示短视频，放在过去，这至少需要5个视频制作者鏖战2周才能完成。而现在使用Alibaba Wood，只需1分钟就能轻松搞定。
森马的试用结果显示，用了Alibaba wood后，视频制作成本降低了90%。与此同时，商品的成交转化率提升了50%，加购转化率提升了36.7%，每月增加收益近百万元。
那么，如此强悍的短视频制作“大师”到底是怎么炼成的呢？
据阿里巴巴介绍，Alibaba Wood内嵌了视频图片分析、视频分割、短视频知识图谱、短视频自动评估体系、视频和音乐情感分析等多项核心算法技术，并结合了阿里现有的大量商品分析、标签、购物趋势、视频观看偏好等数据。
其中，尤为值得一提是Alibaba wood中首次使用的音乐情感分析技术。
一般而言，音乐属性包括音乐的风格（Genre）和情感（Valence）两个方面。关于音乐风格，业内并没有统一的分类方式。Alibaba wood采用的是在线音乐网站”Free Music Archive”中作曲人共同认可的音乐风格分类模式，将音乐分成hip-hop、 pop、rock、folk、experimental、electronic、international、 instrumental八种风格。同时，Alibaba wood的研发团队还愉悦度（Valence）为度量，对音乐情感进行了定义：正值表示开心、欣快等正向情感；负值表示悲伤、愤怒等负向情感。
以此为基础，Alibaba wood的研发团队下载了淘宝网中将近5万个高销量的服装的视频（包括34种风格），通过统计分析每种服装风格下的音乐风格和情感信息，建立服装风格到音乐属性的映射关系。比如，大数据分析发现，商家们对于“甜美”风格的服装大多选择民谣音乐，Alibaba wood就会将“甜美”与“民谣”、“正向情感”对应起来。目前，Alibaba wood已经能取代一般视频制作者选择音乐，这也是业内首次建立起了商品和人类情感之间的连接关系。
目前，Alibaba wood还在围绕用户购物情绪的唤醒度和愉悦度不断进行优化，使消费者能更充分地了解商品的多种属性，提供有价值的参考。
据阿里巴巴人机交互实验室负责人傅利民透露，Alibaba wood已经积累了十余项专利，并入选了三篇顶会论文，同时也在构建全球首个泛短视频领域的知识图谱。
Alibaba Wood可以说是阿里巴巴人机自然交互实验室联合（阿里云）人工智能中心（Artificial Intelligence Center）和浙江大学IDEA实验室发挥各自优势的一次跨学科跨团队合作典范。阿里巴巴充分利用了自身对于庞大电商用户的场景表现力积累、用户需求洞察、领先的机器学习与图像识别、视频分析等技术，浙大则发挥了其在短视频知识图谱、情感计算和音乐分析技术方面的深厚功力，共同推进了视听语言和机器语言的融合，为阿里生态商品营销视频提供了一个优秀范本。
浙江大学国际设计研究院副院长、浙大-阿里IDEA Lab 负责人孙凌云表示，设计和AI的融合趋势势不可挡，阿里基于在商业场景和领先技术基础不断对于DesignAI探索和实践，在不久的将来，会对传统设计领域产生变革式的影响，不断拓展设计领域的边界。
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原文作者：刘伟
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