人工智能在饿了么的应用实践

  作者今天主题是关于人工智能在 “饿了么” 的应用实践,主要是三部分,第一是 “饿了么” 简介,第二是 “饿了么” 的应用场景,第三讲运筹优化与机器学习的应用实例,这部分会讲一些算法。

  作者今天主题是关于人工智能在 “饿了么” 的应用实践,主要是三部分,第一是 “饿了么” 简介,第二是 “饿了么” 的应用场景,第三讲运筹优化与机器学习的应用实例,这部分会讲一些算法。

  关于饿了么

  大部分人都点过外卖,现在外卖成了中国吃饭的方式,点外卖是什么样的量级,说起来大家吓一跳,中国最大领域是电商,淘宝、京东,其次就是出行行业,滴滴、UBER 紧接是共享单车,这几家公司加起来是一天两三千万订单量左右。在外卖行业大家都知道,这个行业到今天为止已经每天 2500 万单,所以可以想象这个行业在飞速发展。为什么数据和算法起到那么大的作用,因为我们都知道在互联网 + 的情况下,有这么大的单量,至少是在数据行业我们有非常多事情要做。

  2500 万单量里面 “饿了么” 是什么样的场景:我们把手机 APP 打开,可以找到自己喜欢的餐厅,大家选择一个餐厅,选择喜欢吃的东西,这个行为虽然是点一个菜,但是实际上跟大家淘宝买衣服,在携程买机票是一样。前面是电商交易平台所交易食品,现在不仅是食品,可以在上面买鲜花,买到药品,同时还有本地的帮买帮送等等,所以电商只是第一部分,电商到了什么规模大家知道吗?,“饿了么” C 端注册用户 2.6 亿,B 端商家目前已经是 130 万,每年是千万级别的定单情况,这个是我们外卖行业的一部分,就是电商交易平台。

  第二部分就是大家也可以看见这张图就是骑手小哥拿着箱子,要么走路,或者骑着电动车。其实这就是本地物流平台,为什么要强调本地,因为我们行业特殊性跟其他物流行业不一样,他们几天时间到达,我们这个行业的本地物流一定是希望 30 分钟送到手里,所以我们设计这个架构的时候就有很大的挑战,这个有一些不同,一会儿讲到算法模型的时候就清楚了,我们是做一些本地的物流,所以时间上有非常严格的限制。

  到今天为止的话,我们配送员已经是 300 万,平均每天在任何时刻全国都有 30 万到 40 万的骑手活跃线下,随时准备接单,这个跟滴滴是一样的运营模式,现在已经覆盖了全国 2 千多个城市。

  关于 AI @ 饿了么

  第二部分是 AI 在 “饿了么” 的应用。这个行业为什么需要人工智能呢?作为本地生活的平台,我们都知道衣食住行是非常需要的。在每个方向都有很多大的商家,他们在技术上的挑战有什么不同,这个一定来自于他们的业务形态。

  这个跟大家简单过一下:首先是淘宝,我相信大部分都会用淘宝,淘宝是大家在线上买东西最常用的一个平台,里面主要是以用户和商户为主,线下大家知道是同城当日达更多定单是走开放平台,大家下了定单送到大家的手里,这个是三通一达,也可以菜鸟自己,或者顺丰,这个是开放平台,最重要的一点是时效性,通常以天来计算,超时不会有所谓的赔偿,这个是淘宝的情况。

  我们看携程,它可以定旅馆,酒店,线上以用户和商户为主,不会有线下订单的。

  跟外卖行业特别接近的就是滴滴,其实在国外优步也做的非常好,从业务形态来讲,像滴滴和外卖是非常接近。滴滴线下线上始终是用户和司机,定单形式也是众包的形式,要么通过加盟商,要么通过司机网上注册来承担运力,超时也不会惩罚司机,因为谁也不会预料到会不会出现车祸,这个时效没有保证,所以说它和饿了么是极其相似的。最后提到 “饿了么” 和外卖行业。

  首先线上以用户和商户为主,线下订单部分比较多,蓝色骑手有一部分是 “饿了么” 的员工,就是自营,还有团队和加盟商的形式,当然还有一种是众包,比如说今天开一个会,下午还有四个小时,我可以送几单,这是一种众包的形式。时效性以分钟来计算,我们的目标其实在很长时间已经做到了,全国平均半个小时可以把订单送到手里,还有超时赔付,如果 30 分钟之后超过 10 分钟没有到,有一个红包的赔偿,超时赔付的压力是比较大的,不过这样对客户来说算是一种服务不足的补偿。

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