2017年年初，阿里云透露，已同餓了么合作研發(fā)出人工智能ET新的調(diào)度引擎，正全面推行到外賣送餐領(lǐng)域。

　　2017年年末，百度外賣智能物流調(diào)度系統(tǒng)獲得了“吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)”，該獎(jiǎng)項(xiàng)被譽(yù)為“中國(guó)智能科學(xué)科技最高獎(jiǎng)”，代表中國(guó)人工智能學(xué)界的重大突破與最高榮譽(yù)。

　　果然不辜負(fù)“人工智能大爆發(fā)之年”的期望，2017年連外賣都搭上了人工智能列車，這大概也是吃瓜群眾們離頂尖技術(shù)最近的一次了。

　　喂飽用戶的同時(shí)如何“填飽自己的肚子”？

　　谷歌用人工智能來(lái)造福人類，百度卻用它來(lái)送外賣。聽完這句話是不是很想給谷歌打call，然后摸摸百度的頭，安慰它繼續(xù)加油，未來(lái)還有無(wú)限可能。然而，俗話說(shuō)“民以食為天”，用人工智能送外賣難道就不是造福人類了么？

　　據(jù)了解，百度外賣在創(chuàng)立之初就是一個(gè)以技術(shù)驅(qū)動(dòng)的平臺(tái)，因此它也是國(guó)內(nèi)首家將深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行運(yùn)用打通的外賣平臺(tái)。

　　2017年8月24日，餓了么正式宣布合并百度外賣。餓了么CEO張旭豪表示，此次雙方達(dá)成合作后，將實(shí)施雙品牌戰(zhàn)略，百度外賣的團(tuán)隊(duì)和人員不會(huì)發(fā)生變化。

　　隨后，11月23日，百度外賣與餓了么正式進(jìn)行技術(shù)融合，雙方聯(lián)合發(fā)布了“未來(lái)物流”戰(zhàn)略，餓了么的配送準(zhǔn)時(shí)率提升到了99%以上，而百度外賣技術(shù)范兒的智能物流調(diào)度系統(tǒng)獲得了中國(guó)智能科技最高獎(jiǎng)，兩者通過(guò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了雙贏。

　　餓了么攜手百度外賣后，國(guó)內(nèi)外賣“三國(guó)鼎立”的時(shí)代結(jié)束了。面對(duì)兩大勁敵的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，美團(tuán)外賣的處境顯得有點(diǎn)尷尬。

　　2017年第3季度中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)餐飲外賣市場(chǎng)分析報(bào)告顯示，“百餓”聯(lián)盟的市場(chǎng)份額為48.8%，超過(guò)美團(tuán)外賣的43.1%。

　　顯然，美團(tuán)也不是吃素的。12月21日，美團(tuán)外賣發(fā)布智能語(yǔ)音助手，該產(chǎn)品基于大數(shù)據(jù)及多項(xiàng)人工智能技術(shù)，讓騎手在送餐過(guò)程中能用最自然的語(yǔ)音交互完成接單、上報(bào)等操作，不再需要手動(dòng)操作手機(jī)，同時(shí)系統(tǒng)還將根據(jù)騎手騎行狀態(tài)自動(dòng)喚起交通安全提示。

　　此外，美團(tuán)還搭建了平均送達(dá)時(shí)間28分鐘的智能調(diào)度系統(tǒng)、訓(xùn)練機(jī)器自動(dòng)審核提高了運(yùn)營(yíng)效率以及采用圖片識(shí)別技術(shù)提升了用戶體驗(yàn)。

　　人工智能給外賣“送”去了什么？

　　DCCI互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的《中國(guó)網(wǎng)絡(luò)外賣服務(wù)白領(lǐng)市場(chǎng)價(jià)值研究報(bào)告》顯示，已經(jīng)有接近90%的用戶將外賣平臺(tái)作為全品類消費(fèi)平臺(tái)。消費(fèi)者數(shù)量的攀升在給平臺(tái)帶來(lái)利潤(rùn)的同時(shí)也帶來(lái)了巨大的壓力。

　　百度CEO李彥宏曾表示，外賣從本質(zhì)上講是物流的問(wèn)題，一個(gè)外賣其實(shí)一天要送多少單，第一單送給誰(shuí)，第二單送給誰(shuí)？怎樣能保證配送的時(shí)間最佳、最準(zhǔn)時(shí)？背后是一個(gè)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題。

　　從商家接單到用戶拿到產(chǎn)品的整個(gè)流程中，預(yù)估出餐時(shí)間是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，減少外賣小哥的等待時(shí)間將縮短全程的時(shí)間消耗。

　　出餐時(shí)間與菜品類型、堂食客戶數(shù)量、訂單數(shù)量等很多因素有關(guān)。以百度外賣為例，目前其使用的方法是深度學(xué)習(xí)中的LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)），LSTM適用于處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列中間隔和延遲相對(duì)較長(zhǎng)的重要事件。而出餐時(shí)間除了與歷史訂單有關(guān)，還與未來(lái)訂單有關(guān)。假如新訂單與現(xiàn)有訂單有重復(fù)的菜，商家便可以把菜放在一起做。這個(gè)模型可以學(xué)習(xí)到一些關(guān)鍵特征，不僅對(duì)預(yù)估時(shí)間有幫助，對(duì)訂單打包也有幫助。

　　對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，外賣平臺(tái)上越來(lái)越多餐廳的出現(xiàn)雖然滿足了用戶更多類型的需求，但同時(shí)也帶來(lái)了選擇的壓力和困擾。因此如何為用戶推薦出其感興趣的餐廳，既滿足其對(duì)價(jià)格的預(yù)期，又不超出其口味偏好，這非�？简�(yàn)平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘以及計(jì)算能力。

　　美團(tuán)外賣以GPU云主機(jī)提供的計(jì)算能力作為基礎(chǔ)支撐，將深度學(xué)習(xí)用于圖片質(zhì)量識(shí)別和OCR印刷文字識(shí)別兩個(gè)場(chǎng)景。

　　用戶在外賣平臺(tái)上能夠看到大量的美食圖片，圖片的美觀程度這用戶在點(diǎn)餐時(shí)的視覺(jué)體驗(yàn)以及下單決策結(jié)果，因此高質(zhì)量的圖像質(zhì)量識(shí)別尤為重要。基于此前圖片、點(diǎn)利率以及評(píng)論等數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，美團(tuán)外賣通過(guò)深度學(xué)習(xí)建模，采用多維度特征設(shè)計(jì)，自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注的方式，用DNN算法來(lái)判斷圖片的品類、色彩、對(duì)比度等基礎(chǔ)特征，最終提供優(yōu)質(zhì)圖片給用戶。

　　另一方面，在對(duì)100萬(wàn)余家商戶的整合的基礎(chǔ)上，美團(tuán)云GPU主機(jī)通過(guò)對(duì)算法模型的加速，利用機(jī)器完成資質(zhì)審核、文字錄入的工作，大大提升了平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)效率，實(shí)現(xiàn)了精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)，同時(shí)機(jī)器審核使商家得到了有效的審核管理。

　　在行業(yè)野蠻生長(zhǎng)的時(shí)候，依靠燒錢補(bǔ)貼可以實(shí)現(xiàn)快速的用戶增長(zhǎng)，但當(dāng)其進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展期后，對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，服務(wù)品質(zhì)往往是最重要的。

　　對(duì)當(dāng)下已經(jīng)發(fā)展到一定規(guī)模的外賣行業(yè)來(lái)說(shuō)，用戶體驗(yàn)正在成為競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)。人工智能技術(shù)的加碼想必會(huì)讓這場(chǎng)“外賣大戰(zhàn)”更有看頭。