有人說送外賣是個(gè)體力活,沒有什么技術(shù)含量,放在一千年前可能的確是這樣,公元1101年北宋畫家張擇端創(chuàng)作的《清明上河圖》畫面下方正中左手舉著兩只碗,右手擎著一個(gè)大筐的,就被普遍認(rèn)為是一位外賣小哥。但是在今天,當(dāng)訂單量急劇擴(kuò)大,需要同時(shí)處理成百上千個(gè)訂單,單純依靠人力一對(duì)一送餐已經(jīng)不能滿足需求。那么,對(duì)于外賣平臺(tái)來說,在平臺(tái)運(yùn)營(yíng)、訂單派送的過程中需要應(yīng)用哪些技術(shù),才能保障優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)?
我知道你想吃什么:人工智能個(gè)性化匹配
以百度外賣為例,為了給用戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn),百度已經(jīng)將人工智能、深度學(xué)習(xí)等尖端技術(shù)應(yīng)用在外賣業(yè)務(wù)中,通過對(duì)人工智能、深度學(xué)習(xí)等尖端技術(shù)的應(yīng)用,百度外賣可以根據(jù)用戶特征、下單時(shí)間、下單地點(diǎn)等信息,推算出用戶喜歡的口味,從而將用戶喜歡的菜品展現(xiàn)在瀏覽頁(yè)面的最前端,實(shí)現(xiàn)用戶與商戶之間的個(gè)性化匹配。
以用戶小明為例,因?yàn)楣ぷ鞴?jié)奏快,午飯基本是通過外賣來解決,而習(xí)慣了吃紅燒肉蓋飯后,小明現(xiàn)在每天中午打開百度外賣APP時(shí),排在頁(yè)面前端的都是紅燒肉外賣。換句話說就是借助人工智能技術(shù),百度外賣可以在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間、恰當(dāng)?shù)牡攸c(diǎn),推薦最恰當(dāng)?shù)耐赓u產(chǎn)品和餐廳給用戶,從而減少用戶時(shí)間成本投入,增加效率。
之所以可以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化匹配,是因?yàn)榘俣韧赓u擁有強(qiáng)大的智能分析能力。每天百萬級(jí)訂單,累積了千萬級(jí)用戶,后臺(tái)海量的高品質(zhì)商戶和風(fēng)味檔次各異的菜品,為推薦系統(tǒng)算法的優(yōu)化提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐,可以精準(zhǔn)刻畫出每筆訂單的價(jià)位層次、口味偏好和消費(fèi)場(chǎng)景;同時(shí),百度外賣還網(wǎng)羅了各式餐廳的優(yōu)質(zhì)菜單,推導(dǎo)出背后的菜系、營(yíng)養(yǎng)、口味標(biāo)簽,甚至熱量消耗卡路里;進(jìn)而掌握國(guó)民體質(zhì)分布、起居規(guī)律和飲食習(xí)慣,訂制適合現(xiàn)代都市生活品質(zhì)的貼心食譜,倡導(dǎo)健康時(shí)尚的生活方式。
標(biāo)準(zhǔn)化的菜品分類與標(biāo)簽,層次化的細(xì)分人群,地域化的飲食習(xí)慣,更是為社會(huì)化標(biāo)簽體系的運(yùn)用提供了豐富的想象空間。無論用戶在何時(shí)何地何種場(chǎng)景,百度外賣總能從海量訂單中找出不同的口味和身份,推斷出個(gè)性化需求,給出貼切的理由,讓用戶選的省心,吃的明白。
人工智能深度學(xué)習(xí) 幫騎士預(yù)知未來
目前,外賣行業(yè)主要分為搶單和派單兩種模式,通過派單可以根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)尋求最優(yōu)解,以最大限度地提高效率。正是因?yàn)榕蓡螜C(jī)制,所以更多的時(shí)候,需要考慮商戶的出餐時(shí)間。對(duì)于外賣騎士來說,自己幾分鐘能夠趕到餐廳取餐是一個(gè)基本確定值,多長(zhǎng)時(shí)間能夠送到用戶家中也可估算,可是“餐廳多長(zhǎng)時(shí)間能把餐做出來”這件事,在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間里卻成為困擾騎士的一大難題。
在百度外賣,通過對(duì)人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用,已經(jīng)可以為騎士準(zhǔn)確預(yù)估餐廳時(shí)間。每當(dāng)百度外賣智能調(diào)度系統(tǒng)給騎士的手機(jī)發(fā)出提示,有用戶訂餐,系統(tǒng)同時(shí)還會(huì)告訴騎士,這份餐還需要多久可以做好,甚至系統(tǒng)會(huì)直接在此基礎(chǔ)上為其規(guī)劃路線。比如出餐時(shí)間較慢,則會(huì)規(guī)劃騎士先去送更快的一單;如果出餐時(shí)間較快,則可以做到騎士到達(dá)餐廳后很快就能取餐出發(fā)。

為了更準(zhǔn)確的預(yù)估出餐時(shí)間,將來百度外賣會(huì)用更多維度因子考慮進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)擬合曲線尋找規(guī)律。并且會(huì)將更多的維度例如送餐時(shí)間,送餐距離,商戶的出餐時(shí)間等都放在一起,通過百度獨(dú)有的深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室,整合百度外賣自身的數(shù)據(jù)資源,確定更多的模型,通過機(jī)器學(xué)習(xí)尋找規(guī)律。
外賣騎士:我有一臺(tái)時(shí)光機(jī)
說起時(shí)光機(jī),你首先會(huì)想到什么?是威爾斯《時(shí)光機(jī)器》里能夠進(jìn)行時(shí)光旅行的機(jī)器,還是動(dòng)畫片《哆啦A夢(mèng)》里可以跨越時(shí)空、任意穿梭于過去和未來的一種時(shí)光機(jī)器。而今天,百度外賣也有了一臺(tái)屬于自己的“時(shí)光機(jī)”,可以將騎士的配送路線記錄下來,就像穿梭到騎士配送現(xiàn)場(chǎng)一樣,畫面感十足。
從餐廳取餐到將餐品送到用戶手中,這中間往往有好幾條配送路線可供選擇,對(duì)于百度外賣騎士趙強(qiáng)來說,他不用自己去判斷走哪一條路線會(huì)更近一些,因?yàn)榘俣韧赓u的智能物流調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)大數(shù)據(jù)計(jì)算,已經(jīng)為他選擇了最佳的配送路線。“調(diào)度系統(tǒng)會(huì)清晰的規(guī)劃出AB點(diǎn)之間的配送路線,不過有時(shí)我也會(huì)想,系統(tǒng)選擇的路線究竟是不是最優(yōu)的。”趙強(qiáng)說。
“時(shí)光機(jī)系統(tǒng)”技術(shù)的引入讓趙強(qiáng)的疑慮得以消除,借助這套系統(tǒng),百度外賣可以通過圖表和可視化的方式回溯派單數(shù)據(jù),讓騎士思考自己走過的路是否合理,如果騎士認(rèn)為有更合適的送餐路徑,可以反饋給系統(tǒng)。
為確認(rèn)騎士反饋是否更為合理有效,百度外賣研發(fā)出了一套技術(shù)含量非常高的仿真系統(tǒng),可以對(duì)騎士白天的配送路線進(jìn)行復(fù)盤,在此基礎(chǔ)上不斷調(diào)整算法,模擬當(dāng)時(shí)的交通情況,在虛擬空間內(nèi)重新跑一遍訂單,這個(gè)機(jī)制保證了調(diào)度系統(tǒng)是動(dòng)態(tài)的,且時(shí)刻保持最優(yōu)。
騎士的指路明燈:大數(shù)據(jù)運(yùn)力分配
如果說“時(shí)光機(jī)”還只是通過系統(tǒng)復(fù)盤對(duì)配送路線進(jìn)行優(yōu)化,那么基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的海量訓(xùn)練,百度外賣形成的大數(shù)據(jù)運(yùn)力分配系統(tǒng)則為外賣騎士提供了指路明燈——給最合適的騎士分配最恰當(dāng)?shù)挠唵危⑶抑敢T士按照最優(yōu)的路線完成配送任務(wù)。
具體來看,當(dāng)有新的訂單產(chǎn)生時(shí),系統(tǒng)會(huì)獲取同一配送范圍內(nèi)的訂單路線,并對(duì)配送線路中相似度較高的訂單進(jìn)行拼單,集中派發(fā)給距離較近的某個(gè)騎士。以趙強(qiáng)所在的五道口商圈為例,因?yàn)槔昧似磫渭夹g(shù),趙強(qiáng)平均每天要比之前多配送七八單。
訂單量增多本是好事,可以帶來更高收入,然而偶爾趙強(qiáng)也會(huì)面臨幸福的煩惱,由于送餐箱的面積有限,訂單量過多反而會(huì)影響配送速度。而百度外賣的大數(shù)據(jù)運(yùn)力分配系統(tǒng)可以很好解決這一問題,每個(gè)騎士當(dāng)前所派送的訂單數(shù)目會(huì)在后臺(tái)可視化屏幕上進(jìn)行標(biāo)記,如果某個(gè)騎士的訂單量已經(jīng)滿負(fù)荷,則會(huì)人工干預(yù)安排給附近的另一個(gè)騎士,從而保證配送速度,讓每一個(gè)訂單能夠以最快的速度送到用戶手中。
在百度外賣,訂單的分配以及配送路線的規(guī)劃并不由外賣騎士自己決定,而是來自智能物流調(diào)度系統(tǒng)的推算。通過對(duì)定位數(shù)據(jù)、路況數(shù)據(jù)、餐廳出餐速度數(shù)據(jù)、騎士個(gè)人特征數(shù)據(jù)、路線規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行大量計(jì)算分析,智能調(diào)度這個(gè)大腦可以時(shí)刻思考,判斷并做出決策。
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