百度外卖创新之路：用人工智能实现订单最优化

　　近两年，外卖O2O发展迅猛，逐渐从野蛮生长阶段过渡到成熟发展期，人工智能、大数据等技术优势正在成为外卖平台发展的主要推动力。据艾瑞近期发布的《2016年中国外卖O2O行业发展报告》显示，通过大数据和人工智能技术的应用，外卖平台可以不断提升其智能配送系统，综合考虑到用户、商户体验，判定出配送最优的方案，提升外卖配送人员的调度效率，同时借助地理信息、平台累积数据，预测外卖需求，实现精准营销。

　　传统外卖配送一般是由餐饮商家雇佣工人进行定点配送，由于运力限制，商家只能处理周围3公里内的订单业务。而当网络外卖平台崛起后，外卖订单量急剧扩大，这时外卖配送已经不同于传统意义上的一对一服务，如果每个骑士都是一单一单去送，效率会很低，对平台和用户而言成本都会很高。因此外卖配送需要一整套高度智能化的订单分配算法，既保证用户能够快速、准时的收到餐品，又大幅提升骑士每小时能够配送的订单量。

　　比如，在午高峰时间段，某一个商圈同时接到了500份订单，需要从300家不同的餐厅取餐，而所在商圈的骑士只有100人。那么这100个骑士每个人应该取几份餐?应该分头按照什么线路进行配送?各自到哪些餐厅取餐?最终要送往哪些地址?

　　“为了解决这些问题，百度外卖独立设计开发了物流界第一套智能调度系统，期望借助机器学习和人工智能技术实现订单最优的自动化分配。”百度外卖负责人表示，百度外卖的物流智能调度系统拥有自主学习的能力，具有胜于人工的优势，在用人工智能服务着每一个用户。用技术帮助骑士们多获得了一些收入，用AI帮助用户早一点吃上热乎乎的饭菜。

　　借助人工智能技术，百度外卖为调度系统搭建了一套精准的仿真系统和评估系统，可以对骑士白天的配送路线进行复盘，在此基础上不断优化算法，模拟当时的订单情况、骑士情况、交通情况，在虚拟空间内尝试不同调度算法和参数重新分配订单，自动对结果进行仿真和评估，选取效果更优的算法应用到线上。这个机制保证了调度系统是动态的，具有自主学习的能力。“每完成一天的订单派送，都会丰富现有的数据库，使得智能调度系统派送信息更加精准。”百度外卖负责人表示。

　　目前，这套仿真系统可以对任何调度模型的订单分配结果进行预测，预测每个订单的完成时间精度在3分钟之内。基于这套仿真系统，百度外卖开始应用机器学习的方法，不断基于真实数据训练并优化调度模型，使得不同的调度模型与参数组合都能在仿真和评估系统中得到检验，这样便能根据每个城市的订单情况，定制化的训练最适合当地的模型，并能够每天根据最新的数据自动学习更新。

　　随着用户需求的不断变化和提升，依托物流服务技术优势，外卖平台可以扩展衍生出更多像生鲜配送、百货、商超、维修、医药、送洗等“跑腿”服务，进而实现外卖平台系统的全面升级。三大平台之中，百度最早将人工智能、深度学习等技术应用在外卖业务中，通过优化物流技术，百度外卖不断提高配送效率，为用户提供了更优质的服务体验，已经成为了行业领先者。