在數字化轉型浪潮中，轉轉作為國內領先的二手交易平臺，正積極通過人工智能技術重塑業務模式與用戶體驗。轉轉聯合創始人兼CTO孫玄分享了其團隊如何系統性地打造AI工程架構體系，并介紹了為業務賦能的“村家AI系統”的核心實踐。

一、AI工程化：從模型到體系的升級

轉轉的AI發展并非一蹴而就，而是經歷了從單點模型應用向體系化工程架構的演進。孫玄指出，早期AI應用往往面臨“模型易建、工程難做”的挑戰。為此，轉轉構建了覆蓋數據、算法、平臺、應用四層的一體化AI工程架構：

1. 數據層：建立統一的數據湖與特征平臺，確保高質量、標準化的數據供給，解決數據孤島與一致性問題。
2. 算法層：通過模塊化設計，支持從圖像識別、NLP到推薦算法的靈活迭代，并引入AutoML等工具提升研發效率。
3. 平臺層：自主研發MLOps平臺，實現從模型訓練、評估、部署到監控的全生命周期管理，降低AI落地門檻。
4. 應用層：緊密結合業務場景，如智能定價、質檢自動化、客服機器人等，推動AI價值直接轉化為業務指標提升。

二、村家AI系統：業務驅動的智能引擎

“村家AI系統”是轉轉AI能力的集中體現，其命名寓意“深入業務一線，像村民一樣理解需求”。該系統并非單一產品，而是一個覆蓋多場景的AI解決方案集合：

1. 智能質檢引擎：利用計算機視覺技術自動識別商品劃痕、磨損等瑕疵，將人工質檢效率提升300%以上，并大幅降低爭議率。
2. 動態定價模型：基于市場供需、商品狀況、用戶行為等千維特征，實時給出合理估價，促進交易轉化與用戶信任。
3. 個性化推薦系統：通過多模態融合與強化學習，實現“千人千面”的商品與內容推薦，提升用戶停留時長與復購率。
4. 智能客服助手：結合NLP與知識圖譜，處理70%以上的常見咨詢，并賦能人工客服提供更精準的服務。

三、核心經驗：技術、文化與組織的協同

孫玄，轉轉AI體系成功的關鍵在于“技術為骨、文化為血、組織為脈”：

• 技術務實化：不盲目追求前沿模型，而是選擇與業務匹配的高性價比方案，注重投入產出比。
• 文化融合化：推動算法工程師深入業務部門，形成“技術懂業務、業務用技術”的共生文化。
• 組織敏捷化：設立跨職能的AI項目小組，快速響應需求，并通過內部競賽等機制激發創新活力。

轉轉將繼續深化AI在供應鏈、風控、營銷等環節的應用，并將“村家AI系統”的能力逐步開放給生態伙伴。孫玄強調，AI工程化的本質是“讓技術規模化解決商業問題”，而轉轉的實踐正是這一理念的生動注腳。