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人工智能支撑起百度外卖超高配送效率

2016-08-10 14:53
孤身万里游
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  餐饮O2O的火速发展,让更多的人关注到外卖这个行业。在平常人看来外卖无非就是打开APP选好餐品下单等餐上门而已。但事实上,外卖涉及到的技术远不止这些。以百度外卖为例,其智能物流调度系统已迈入全新的“调度系统4.0”时代,可采用多品类、多工具、多模式的智能化派单模式。

  “物流调度系统4.0”时代意味着什么?

  在白领聚集的大城市CBD,每天中午11,12点左右是用餐高峰期,天气不好的时候还会出现爆单的情况。那如何能做到精准派送每一份订单,并且在最短的时间内送到用户手上?百度外卖的智能物流4.0系统此时发挥最大的作用。

  以北京的望京地区为例,当附近有新的订单产生时,该系统会结合百度地图显示该区域的骑士分布,安排给就近的骑士配送员,而且每个骑士当前所派送的订单数目会在后台上进行标记,如果一个骑士的订单量已经满负荷,则会智能安排给附近的另一个骑士,让每一个订单能够以最快的速度送到用户手中。此外,借助百度地图LBS定位技术,百度外卖会为骑士选取最优路线,计算红绿灯的数量、智能的躲避实时拥堵的路线等,从而实现高效配送速度,更好的满足“最后一公里”的配送服务。

  大数据算法优化配送体验

  所谓“民以食为天”,订个外卖吃个饭,能看出太多的人生秘密,别说是经济实力,就连职业都能看得出来。比如IT民工最热衷的就是酸辣笋尖粉,这种食物既快速又省事儿,实在是加班熬夜、提神醒脑的好外卖;广告狗钟爱秘制肥牛;而在大部分人都还停留在十元盒饭的阶段时,金融高富帅们已经锁定了50元套餐,丰富搭配又高端大气……不同身份、职业的用户偏爱的口味也不同,百度大脑可以通过机器深度学习获得这些身份信息。

  百度在人工智能、深度学习等尖端技术上的领先业界,使得百度外卖在这方面获益匪浅。通过百度外卖的个性化Rank技术,可根据用户特征、下单时间、下单地点等因素进行计算及排序,明晰用户的喜好,进而可以从众多商家中推荐用户喜欢的餐品,展现在目标客户浏览的页面上,对用户和商家进行个性化匹配,实现“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,推荐最喜欢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。

  以在国贸工作的一个白领为例,如果在百度搜索过附近的“牛肉饭”,那么当他打开百度外卖时,大数据会优先给他推荐附近的牛肉饭,这就是算法个性化匹配的力量。同样地,通过大数据分析也可以分析出用户的身体状况,对孕妇、老年人等对时效性要求较高的特殊人群,采取云端派单,通过技术手段优先派单。

  云计算的不断发展,得到了广大平台更广泛的开发利用。外卖送餐方式也由配送转向派单模式,在这方面,采用“专职+派单”模式的百度外卖对终端有着更强的管理与控制。这与百度外卖注重配送服务体验有着密切关系,也终将决定未来外卖市场的发展走向。
 

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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