“剁手”这个词，以一个词汇的方式，形象的描述了双十一从“光棍节”向“购物节”的转变，因此，双十一也被剁手党们用复杂的心情称为“剁手节”。
然而，从今年的双十一开始，“剁手”可能就要开始称为历史了。剁手这个词是怎么来的呢，就是网购时不停的手握鼠标点点点，或者在屏幕上用手指点点点，不知不觉间花费大量金钱，回头一看账单懊恼不已，自嘲要剁手。
俗话说，“君子动口不动手”。很多年前，大家就在预测，以后购物不用动手，动口即可。也就是所谓的语音购物，所以这两年亚马逊的Echo很是受青睐，用户借助语音命令就可以让Echo在亚马逊上下单买东西了。用户首先需要说出指定的唤醒词语（默认为Alexa），然后说出“re-order + 商品名称”（再次购买某商品）之后Echo就会在过去的订单中找到用户所需的商品并且在得到用户确认之后再次购买。
技术的发展永远超出了我们的想象。亚马逊的Echo尚未进入中国，语音购物尚未流行，今年的双十一，突然发现，不需要动手，也不需要动口，你就可以购物了。
是的，“君子不动口不动手”，就可以网购，那动什么呢？答案就是——动眼。
2016年11月11日，下午两点，深圳大运中心，天猫双十一的主会场。当我进来后看到给我准备的那副VR眼镜的时候，我知道，一个历史性的时刻来了。
今年的双十一，天猫双十一的数字依旧刺激。52秒，交易额就破10亿；6分58秒，突破了100亿；一个小时后，达到了353亿；15点19分，成交就超过2015年双11的912亿的总成交额…………数据总归是数据，从趋势看，在我心目中，重要性比不上这个时刻。
略微有点颤抖，我戴上了VR眼镜。我立马从深圳穿越到了纽约，坐上了一辆黑人美女开的的出租车，我用眼神示意她停在了梅西百货的门口，进去后我就开始四处逛，用眼神示意前进的方向，最终我在某个品牌的女包柜台前停下，用眼神盯住这款包包，就有了支付选项。整个购物支付过程只需要十几秒。
今年4月1日的时候，阿里推出过VR购物的一个视频，当时很多人以为是马云在愚人节的一个玩笑，没想到今年的双十一，VR购物就成现实了。过去，线上购物重在效率，线下购物重在体验，现在，VR购物把二者都兼顾了。这种兼顾效率和体验的购物模式，即将成为主流。
不用动手，动动眼神就行。以后不能说“剁手”了，那说什么，就叫“戳眼”吧。那么，双十一也要从“剁手节”变成“戳眼节”了。
从“剁手”到“戳眼”，双十一也开始进入智能时代了。
除此之外，今年的天猫双十一，还有很多智能时代的玩法。
天猫双11晚会中，所有人都对电视里飞到手机上的林志玲外衣惊叹不已，但这件带着女神原味的外衣不仅飞到了你的手机上，还真实的由菜鸟联盟送往了一名幸运用户的手中。
很神奇吧，这件事的背后是AR(现实增强)技术，每个用户点击抢衣服的动作和精确时间都会被服务器记录，最后放在奖池统一摇奖，网友“千千笑”成为了幸运儿，这件“女神原味外衣”将由这位网友收入囊中。
比女神扔外衣更绝的是一位拥有“超能力”的神秘嘉宾——阿里云人工智能ET。ET一出场便秀出强悍的语音识别和交互能力，与主持人华少神同步。众所周知，华少凭借400字/分钟的语速被誉为“中国好舌头”。ET竟然可以实时将华少的现场口播翻译成文字，投在电视机屏幕上，达到极高的准确率。好玩的是，一旦出现错误，ET还会结合上下文语境进行毫秒级修正。
比语音交互更厉害的是，在全球上亿观众的见证下，ET隔空计算出5人手中的扑克牌，震惊全场。理论上32张扑克牌分到5人手里要全部猜对的概率是2400万分之一。ET究竟是如何做到的呢？
“这是一个经典的魔术，不过这次是由人工智能魔术师来表演。32张扑克牌以De Bruijn 序列排列，五人洗牌之后，实际上排列可能减少到32种，ET将转身观众（黑牌）记作1红牌观众记为0。进一步从32种可能性中算出最终的唯一排列”，阿里云人工智能科学家初敏说，通常这个魔术非常考验魔术师的记忆和推算能力。对ET来说，这些都不是难题。
难的是整个过程中需要ET要具备高精确度、高实时性的视频识别能力，并用人类的语言和主持人沟通交流。“因直播环境受到场地、灯光、音效的影响，语音识别、视频识别都会受到很大考验”，初敏说。
据了解，无论是语音识别还是图像识别，底层都依赖于深度学习算法以及大规模计算能力。一套复杂算法模型的训练往往需要千亿级别的样本数据，这就对背后的计算能力提出了很高的要求。
不管是AR帮助林志玲扔外衣，还是ET隔空计算扑克牌，还是VR购物，总之，人工智能让今年的双十一变得与众不同。从剁手到戳眼，败家败出新高度的同时，一系列人工智能的惊艳亮相，一再说明，双十一的半只脚，已经迈入了智能时代。
免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与极客网无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
