帮骑士预知未来？为什么说外卖是个技术活儿

搜狐科技 • 8年前扫码分享

我是创始人李岩：很抱歉！给自己产品做个广告，点击进来看看。

过去两年，外卖O2O行业的各种竞争已经让用户看的眼花缭乱，用价格战抢夺用户之后，人口红利递减效应显现，到了拼硬功夫的时代。物流无疑是横在外卖行业路上的一个拦路虎，谁能提升物流效率谁就能获得更好的用户体验。而物流需要的不是跑断腿而是人工智能。

7月13日，百度公司董事长兼CEO李彦宏还特别为百度外卖站台：“百度外卖的技术含量是不低的，外卖从本质上讲是物流的问题，一个外卖骑士一天要送多少单，第一单送给谁，第二单送给谁？怎样能够保证配送的时间是最佳的、最准时的？路径是怎样规划的？其实，这是一个人工智能、机器学习的问题。”

　　 “智能预估技术”精算出餐时间

那么，为什么李彦宏在谈到百度外卖时，会重点突出技术优势？据说，百度首席科学家、“人工智能之父”吴恩达所领军的百度深度学习实验室，已经研发出来“智能预估技术”并应用在了百度外卖身上。也即是说，用人工智能、大数据和深度学习，帮助外卖骑士预知未来。

对于预知未来这种事情，大部分人更愿意把它理解成一个玄学问题。对于百度外卖的送餐骑士来说，更是一个头疼的问题。他们能够知道用多长时间能够赶到餐厅取餐，也大概知道用多长时间能够送到用户手中，但是，他们无论如何也不知道餐厅的厨师需要多长时间能够把餐做出来。

没错，每家餐厅的效率不同，厨师做饭速度不同，餐厅内就餐的客流量也不固定，所以，外卖餐的用时当然就是一个玄学问题。而且，万一做的快了，骑士还没来，做的慢了，骑士就要在餐厅耗上半天，还有别的订单在催，用户也在完全未知的情况下苦苦等待。

那么，如何提前预知餐厅的出餐时间，就成了解决这个问题的关键点。这就是“智能预估技术”的用武之地。

　　 “时光机”为骑士选择最佳路线

众所周知，餐厅的出餐时间并不是由餐厅来提前告知骑士，而是来自于百度外卖智能物流系统的全自动精准计算，也就是“智能预估出餐时间”。你会很好奇，这将如何实现呢？

说起来倒是很简单，就一句话的事。首先，百度外卖搜集了过往每一单、每间餐厅、每道菜的出餐时间，形成一个大数据库。然后，用深度学习的神经网络对这些大数据进行计算，推算出每道菜、每一单在每个餐厅的出餐时间。实践验证结果更是令人惊讶，人工智能推算出来的出餐时间竟然比餐厅服务员人为预估的出餐时间更准确。

我们来脑补一下这套逻辑。

百度外卖骑士从餐厅取餐到将餐品送到用户手中，一定有好几条配送路线可供选择，先去谁家后去谁家送餐，确实是一套复杂的排列组合题。以往，这都要靠骑士的经验来选择，现在，骑士们就犹如拥有了一台“哆啦A梦”的“时光机”一样，不用费脑子都是最优选择。

当然，你会问了，你怎么保证这是最优选择呢？百度外卖可以通过图表和可视化的方式回溯派单数据，让骑士思考自己走过的路是否合理，如果骑士认为有更合适的送餐路径，可以反馈给系统。这样，另外一套技术含量非常高的仿真系统就派上了用场，它可以在每天夜里骑士们都休息的时候开始工作，它对配送路线进行复盘，在此基础上不断调整算法，模拟当时的交通情况，在虚拟空间内重新跑一遍订单，这个机制保证了调度系统是动态的，且时刻保持最优选择。

　　 机器深度学习解决运力分配

“用深度学习界最前沿的技术，解决消费者日常遇到最常见的问题，这就是深度学习实验室和百度外卖正在做的事情。”吴恩达说。

上面提到的路线选择“时光机”，通过系统复盘解决了配送路线优化的问题。那么，在计算配送路线之前是不是还有一个问题，就是运力分配的问题，或者说，这一个订单分配给哪个骑士更合理？

这个时候，机器深度学习就派上了用场。基于深度学习技术的海量训练，百度外卖形成的大数据运力分配系统，给最合适的骑士分配最合适的订单。

继续脑补。想象一下，当有新的订单产生时，系统会获取同一配送范围内的订单路线，并对配送线路中相似度较高的订单进行拼单，集中派发给距离较近的某个骑士。

但是，万一某个骑士的送餐箱满了怎么办？运力分配系统可以很好解决这一问题，每个骑士当前所派送的订单数目会在后台可视化屏幕上进行标记，如果某个骑士的订单量已经满负荷，则会人工干预安排给附近的另一个骑士，从而保证配送速度，让每一个订单能够以最快的速度送到用户手中。

做个小结。谈技术问题，是最枯燥难懂的，我所说的和所举的例子，不足万一，只是尽量用大家能听懂的语言来简单介绍一下而已，真正的技术远不是这么简单。总之，在百度外卖，订单的分配以及配送路线的规划并不由外卖骑士自己决定，而是来自智能物流调度系统的推算。通过对定位数据、路况数据、餐厅出餐速度数据、骑士个人特征数据、路线规划数据进行大量计算分析，智能调度这个大脑可以时刻思考，判断并做出决策。

这就是百度外卖的“智能物流调度系统4.0”，据说，这个系统拥有30多项专利，通过大数据挖掘还可进行用户分级和商户分级，形成了单点对多点、多点对多点的差异化配送能力。这个再说下去就更复杂了。

　　 外卖不只是送餐这么简单

如果你以为上面这些关于物流的技术是百度外卖的全部技术那就大错特错了。我要告诉你，通过对人工智能、深度学习等尖端技术的应用，百度外卖可以根据用户特征、下单时间、下单地点等信息，推算出用户喜欢的口味，从而将用户喜欢的菜品展现在浏览页面的最前端，实现用户与商户之间的个性化匹配，也就是传说中的“千人千面”。这也意味着，百度外卖将在恰当的时间、恰当的地点，推荐最恰当的外卖产品和餐厅给每个用户。从而减少用户时间成本投入，增加效率。举个例子，如果你在百度搜索过“牛肉饭”，那么当你打开百度外卖时，大数据会优先给你推荐附近的牛肉饭外卖，这就是算法个性化匹配的力量。

如果把话题更展开一些，你会看到百度外卖更大的技术含量和战略宏图。为了实现打造千亿级同城物流和交易平台的终极目标，百度外卖正在经历这样的一个三部曲：首先，夯实平台基础，通过高频刚需的餐饮外卖切入市场，做深外卖业务，打造高品质用户体验；其次，通过外卖O2O业务，磨合智能物流调度系统，打造国内最强的“最后一公里”即时配送能力；最后，基于用户基础及物流能力，横向拓展交易品类，实现从餐饮到商超、下午茶、水果生鲜等全品类覆盖，深入拓展本地社区O2O市场。总之，百度外卖，绝对不只是送餐这么简单。

　　 小结：

回到文章开头所说，当外卖走过烧钱优惠抢用户之后，做内功成了未来发展的必要功课。这也是任何一个科技互联网领域必经的过程。在目前外卖三强（百度外卖、美团外卖、饿了么）中，无疑百度外卖背靠百度，拥有最高的技术实力，也是第一个在技术方面下大力气的外卖平台。当然，回报也是满满的。

下面是几个第三方数据调研公司给出的调研数据，不用解释，直接上图。

　　帮骑士预知未来？为什么说外卖是个技术活儿