你的外卖超乎你的想象，揭秘饿了么背后的AI黑科技
“饿了么？饿了就用饿了么！”相信对大多数读者，尤其是上班族们，这是一段有声音的文字。每天上下班的电梯旁，播放广告的小电视里 24 小时滚动播出的饿了么 App 广告，其洗脑程度不亚于电视上的脑 X 金广告。
外卖，不知从什么时候开始已经成为了都市上班族生活当中不可缺少的部分。每到中午或者晚上下班前后，掏出手机打开饿了么 App，选定一家常吃的小馆子，下单然后等待餐馆做好、骑手取餐并送达，一单外卖就这么结束了。看似简单的流程背后其实隐藏了复杂的 AI 规划系统。
饿了么技术副总裁张浩将在全球人工智能与机器学习技术大会（AICon）上分享《机器学习和运筹优化在外卖行业的应用实践》，为方便各位读者参会时能够更好地理解讲师的演讲内容，AI 前线记者对张浩先生进行了独家专访。
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对非技术人员，尤其是饿了么 App 的用户们，也许无法想象 AI 和外卖之间的联系，所以张浩先生首先为我们解释了为什么会将 AI 引进外卖场景：“AI 在电商中的应用大家应该已经比较熟悉了。外卖平台其实也是一个电商，只不过交易的一方是卖外卖的餐厅。一方面，AI 通过在精准画像基础上的推荐和搜索可以大幅度缩短用户浏览时间和提高交易成功率。另一方面，外卖平台同时也是一个超级复杂的即时配送物流体系，饿了么的使命是‘ Everything 30' ’，订单从下单到到达用户手里的平均完成时间在 30 分钟之内，在中国的复杂交通状况和日均千万级的订单体量下，没有 AI 的帮助，这是完全不可想象的事情。”
在张浩看来，在外卖这个行业，AI 为用户带来的是体验的大幅度提升；对外卖平台而言，带来的是效率的极致提升和成本的大幅度降低。
如今外卖行业发展迅猛，正如上文所说：日均订单量都是超千万级别的。应对这样大量级的订单，同时降低订单的出错率，相信对于任何一个技术团队来说都是巨大的挑战。为了应对这样的挑战，饿了么引入 AI 进行辅助，并将 AI 主要应用在促成线上交易和完成线下物流两个方面：
线上交易部分，AI 通过在精准画像基础上的推荐和搜索可以大幅度缩短用户浏览时间和提高交易成功率。AI 帮助系统精细的了解每个用户的口味和消费习惯，每个商户的菜品品类和服务质量，最大限度的促成双方的匹配；
线下物流部分，饿了么自主开发的超级物流大脑，对线下的天气和交通状况、骑手的状态、用户的位置、餐厅出餐等信息做到了分钟级的更新，通过每分钟上亿次的计算来决定订单的分配和路径规划。
通过线上线下的配合，用户可以及时收到外卖，而系统也可以减轻由巨大量级的订单带来的压力。
相比其他的电商应用场景，外卖的最大特点就是服务的非标准性和时效性，在带来超级用户体验的同时，也带来了技术上最大的挑战。
按照饿了么“ Everything 30' ”的准则，平均 30 分钟的送达时间，中间有非常多的环节会出错，导致履约难以按预期完成。商户出餐、骑手取餐、骑手路上的行程、骑手在末端等待用户，每个环节都可能出现意外情况；在高峰时段，对意外事件的容忍度更低，犯错成本更大。
饿了么采用了大量深度神经网络技术对以上所有的环节进行预测，通过增强学习来实现系统的自适应性和鲁棒性，让系统更加聪明的来应对各种突发情况。在基础数据方面，饿了么也打造了完整的商圈、楼宇、交通等物理世界的数据特征，让虚拟世界的计算离现实越来越接近。
随着 AI 技术的发展，饿了么也在近期对外卖场景下的 AI 系统进行了新技能的“培训”，智能调度系统就是其中一项。张浩告诉我们，智能调度是饿了么和百度外卖的智能大脑和决策系统。通过大数据与机器学习，用户的订单将会在最优决策下被匹配最佳路径，保证配送效率。
百度外卖最新智能调度系统通过模糊配送商圈概念，让外卖小哥接单不再受商圈限制，在返回途中也能接到订单。试点数据显示，外卖小哥返程成本降低 62%，空驶的次数减少，小哥的收入也会增加，你的外卖会送达得越来越快。
饿了么“方舟智能调度系统”得益于深度学习与多场景智能适配分单，现在的饿了么智能调度比以往任何时候都更加聪明，不仅能对出餐时间、骑手计划、未来订单负载等基本参数进行精准预测，更能学习专家调度员的改派行为，并结合订单峰谷、冷热食品、新老骑手等特殊场景优化调度指令。
“数据显示，在首批测试的 30 城中，智能调度使配送时长缩短至 28.62 分钟，准时率和好评率均达 99%，天气糟糕、交通拥堵，都不再是你外卖的阻碍。”张浩十分自信地说。
当然，除了外卖，据张浩介绍，饿了么在即时配送领域也进行着探索：“饿了么配送平台延展出的新的产业空间也是巨大的，我们的使命是专注于“ Everything 30' ”，利用 AI 技术去优化改善平台服务，以及食品安全、环保、交通安全等环节，让更多消费者享受到便捷的本地生活服务。”
AI 发展至今已 60 余年，并且已覆盖了诸多生活场景，张浩说，AI 在越来越多的场景和层面进入普通人的生活，这是一定会发生的事情。不过他认为，在技术上 AI 现在还停留在弱人工智能阶段，在一些封闭场景里已经收到非常好的效果，比如安防、客服、电商、简单场景的机器人等等，但在更多的开放场景里效果还很有限，还有待人类在计算能力和算法方面大幅度的突破。
张浩，饿了么技术副总裁，负责人工智能与大数据建设。带领团队将机器学习应用在物流调度、压力平衡、美食推荐等场景，通过数据挖掘建立完整的数据运营体系，用数据和智能驱动业务发展。拥有十余年机器学习、数据挖掘、分布式经验，曾任滴滴研究院高级总监、美国 Uber 大数据部、LinkedIn 搜索与分析部、Microsoft Bing 语音组等从事机器学习与大数据工作。
在文章开头我们说过，张浩老师将参加全球人工智能与机器学习技术大会（AICon），届时，张浩老师会带来更多精彩分享，如果有读者想要跟他进一步交流探讨，可到现场与张老师面对面交流。另外，还有来自 Amazon、Snapchat、Etsy、BAT、360、小米、京东等公司一线 AI 专家前来分享他们的机器学习落地实践经验，希望对你有所帮助。
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