百度外卖工程师：如何用AI服务用户

隔壁他二叔

百度外卖工程师：如何用AI服务用户

2016-03-28 11:51

　　“如何评价用于外卖的人工智能不比下围棋low?外卖的人工智能也很高端吗?”近日，知乎上有关人工智能的讨论引发众多网友关注，在参与讨论的网友中，还有很多计算机工程师现身说法，发表了自己对于外卖和人工智能的一点想法。
　　徐明泉是百度外卖的一名RD(研发工程师)，毕业于浙江大学计算机系，在知乎上的身份标识是“程序猿”，主要负责智能物流配送系统的设计和研发。“以前很少会主动回答问题，但看到这个问题，还是忍不住想回一下。”徐明泉表示。
　　很多人说送外卖没有技术含量，徐明泉并不这样认为。“我们每天的工作就是钻研如何用人工智能(AI)改变外卖这个行业，进而让用户能更快的收到餐品，让辛苦的骑士少跑些冤枉路多赚些钱。”那么，送外卖这个事情究竟用了哪些人工智能技术?这些技术又解决了哪些问题?

申请21项专利大大提升骑士配送效率

　　“外卖的物流调度，远比专车的调度问题复杂得多。”比如，有100个骑士，在用餐高峰时期接到了300份订单，这些订单需要从200家不同的餐厅取餐，并送往100个不同的地址。这100个骑士应该每个人取几份餐?他们应该分头按照什么线路行进，各自到哪些餐厅取餐，并送到哪些地址，最终可以做到让骑士少跑冤枉路，也让饥肠辘辘的用户尽快的收到所点的餐品?
　　显然，单靠人工派单并不能完成这个任务，而智能物流调度系统解决的正是这一揽子问题。徐明泉表示，“我们去年独立设计开发了物流界第一套智能调度系统，借助机器学习和人工智能技术可以实现订单最优的自动化分配”。当有新订单产生时，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。
　　订单分配好后，还有如何规划骑士配送路线的问题，从餐厅取餐到将餐品送到用户手中，这中间往往有好几条配送路线可供选择，系统根据大数据计算，会为骑士选择最佳的配送路线。“目前，我们实现了业界至今唯一的全自动化智能调度，获得了21项专利，并且在配送时长和骑士效率方面都远远优于其他平台。这也是我们敢于对用户承诺百度专送订单超时(超过预计送达时间30分钟)五折赔付(外卖平台中唯一的一家)的原因。”徐明泉说。
　　与人工智能深度结合 准确预估餐厅出餐时间
　　对于一个外卖骑士来说，自己几分钟能够赶到餐厅取餐是一个基本确定值，多长时间能够送到用户家中也可估算，可是“餐厅多长时间能把餐做出来”这件事，却是非常难以估算的。每家餐厅厨师的做饭速度不一，做得快了，可能骑士还没到餐厅，饭菜就做好了;做得慢了或者客人特别多，骑士就得在餐厅等上半天，一边还有别的订单在催促，用户也在家里等得着急。
　　徐明泉说：“为了解决这个问题，我们在出餐时长预估中采用了DNN模型，并与百度深度学习研究院一起进行了大量特征和模型的优化，最终模型预测的出餐时间误差在7分钟之内，这个误差比餐厅服务员人为预估更加准确。精准的出餐时间预估，使得骑士到店就能取餐，不必苦苦等待，节约送餐时间。”
　　作为人工智能系统，百度外卖的智能物流调度系统拥有自主学习能力，在物流调度领域具有胜于人工的优势，并且已经用来服务用户。“每当我想到，我们用技术帮助骑士多获得了一些收入，用人工智能帮助用户早一点吃上热乎乎的饭菜，我就觉得是一件很值得骄傲的事情”。徐明泉表示。

feilia557

谢谢哦，辛苦辛苦！