時間：2018-04-12 14:44:30 點擊：次
來源：TechWeb 作者：

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如今的互聯(lián)網(wǎng)似乎無所不能。

先是做外賣的跨界搞起了出行用車,，于是做網(wǎng)約車的也宣布進軍外賣,。

只是拋開外賣和出行兩大市場的差異性不談,，這兩塊業(yè)務背后的技術差異也不可小覷。

事實上,，匹配司機和乘客需求的網(wǎng)約車技術難度在移動互聯(lián)網(wǎng)大行其道的當下已經(jīng)被反復提及,。

只是，相比之下,，外賣這個行當雖然歷史久遠,，但是技術難度往往被忽略。

這一次,，美團外賣配送算法團隊負責人何仁清接受了采訪,，詳細解讀為了實現(xiàn)“從下單到外賣送達只有28分鐘”，美團外賣如何通過技術手段讓超過50萬的騎手高效工作,。

算法壁壘

外賣和網(wǎng)約車似乎都在解決同一類問題：在騎手或者司機有限的情況下,，如何在更短時間內(nèi)準確完成訂單。這個訂單,，對網(wǎng)約車來說就是送乘客前往目的地,，對外賣來說則是把食物送到顧客手中。

于是,，從出行跨界外賣的商業(yè)邏輯可以解讀為,，出行的本質是運輸，而外賣平臺的上線則是這一服務網(wǎng)絡的延展,。也就是說,，從打車到送外賣，這其中的轉變只是將“運送人”變成了“運送物”,。

但事實上,，外賣訂餐送餐的流程要比簡單的“運送物”復雜得多。

最直接的差異在于,，網(wǎng)約車平臺連接的是司機和乘客兩方,，服務主要是接人、送人兩個環(huán)節(jié),。而外賣需要匹配的是一個多人多點的匹配問題,。

在路徑規(guī)劃的基礎上，計算騎手與訂單的最優(yōu)匹配關系又是指數(shù)級的解空間,。如此大的計算量,，算法卻要在秒級完成所有最優(yōu)路徑的計算、所有訂單的最優(yōu)指派,，因為計算的時間越長,，下達指令時的實際情況與算法開始計算時的情況偏差越大，決策出錯的可能性越大,。

從流程上看,，用戶點了餐就希望能按時送到,，而騎手上了路就希望每趟路線能多配送幾單，商家接了餐就希望騎手快來取餐,，而外賣平臺則關心如何以最小的運力承接最大的配送壓力,，最重要的是還能扛住高峰時段突如其來的訂單量。

事實上,，用戶,、騎手、商家,、平臺的目標有時是互相矛盾的,，滿足了一方，勢必會影響另一方,，調(diào)度訂單是非常復雜的多目標動態(tài)規(guī)劃決策過程,。

在美團外賣算法團隊負責人何仁清看來，外賣特點是多方參與,，而且整體流程很長,。這意味著，對于技術而言,，不僅是更多維度上的挑戰(zhàn),，整體調(diào)度系統(tǒng)也會更加復雜。

外賣是一個多點實時匹配的問題,。據(jù)何仁清透露,，一般情況，美團外賣一個騎手手上最多有十幾個訂單,，這意味著20多個取送餐任務節(jié)點,，而路徑規(guī)劃的各種可能已是天文數(shù)字。

所以,，如果一開始后臺調(diào)配系統(tǒng)能力更不上,，就很容易出現(xiàn)騎手暫時接不到訂單，而商家不得不“手動”通知騎手到店取餐,，再通過小票的電話和地址送餐的尷尬,。

數(shù)據(jù)壁壘

除了算法上數(shù)量級的差異,，整個外賣送餐的事實操作流程要更加復雜,。

首先，外賣系統(tǒng)需要通過優(yōu)化設定配送費以及預計送達時間來調(diào)整訂單結構,。

這意味著,，在接收訂單之后，系統(tǒng)需要考慮騎手位置,、在途訂單情況,、騎手能力,、商家出餐、交付難度,、天氣,、地理路況、未來單量等因素,，在正確的時間將訂單分配給最合適的騎手,，并在騎手執(zhí)行過程中隨時預判訂單超時情況并動態(tài)觸發(fā)改派操作，實現(xiàn)訂單和騎手的動態(tài)最優(yōu)匹配,。

而系統(tǒng)派單后,，還要為騎手提示該商家的預計出餐時間和合理的配送線路，并通過語音方式和騎手實現(xiàn)高效交互,；在騎手送完訂單后,，系統(tǒng)根據(jù)訂單需求預測和運力分布情況，告知騎手不同商圈的運力需求情況,，實現(xiàn)閑時的運力調(diào)度,。

這其中的配送路線并不是簡單的地圖導航。

網(wǎng)約車主要在小區(qū)外主干路完成服務,，沒有小區(qū)內(nèi)部和室內(nèi)導航問題,，因為復雜度不高。而外賣騎手的訂單配送過程既有在室外主干道上的通行,，又有上下樓取餐和交付等室內(nèi)任務,，需要較高精度的小區(qū)內(nèi)部導航和室內(nèi)定位技術。

“不管是高德地圖,、還是百度地圖,，能夠提供的是從A點到B點的室外距離需要的時間。但是真正的室內(nèi)地圖這塊,，美團的數(shù)據(jù)其實是依賴外賣騎手們一單一單的跑出來的,。”何仁清表示，美團外賣每天產(chǎn)生巨量的訂單配送日志,、行駛軌跡數(shù)據(jù),。

而通過對配送大數(shù)據(jù)進行分析、挖掘,，會得到每個用戶,、樓宇、商家,、騎手,、地理區(qū)域的個性化信息，以及有關各地理區(qū)塊騎行路徑的有效數(shù)據(jù)?；诖髷?shù)據(jù)平臺,，可以根據(jù)訂單的配送需求、地理環(huán)境以及每名騎手的個性化特點來實現(xiàn)訂單與騎手的高效動態(tài)最優(yōu)匹配,。

有意思的是,，在美團的送餐系統(tǒng)里面，會特別關注騎手的是上下樓時間,。何仁清透露,，他甚至專門研究過騎士在去低樓層和高樓層時的時間速度，低樓層的商戶如果在一個商場里的時候就快,，因為騎手沒有等電梯,，而是乘坐扶梯。

而這些都不是一天能夠積累出來的,，還需要不斷調(diào)優(yōu)——要知道,，每個商場的路徑規(guī)劃都有自己的特點，這直接影響了騎手去找商家的時間成本,。除了上下樓時間,，目前的系統(tǒng)還會關注騎電動車的時間。

何仁清認為,，如果想要做到精確配送,，必須要拿到這些數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)需要長期的線下積累,。”

運營壁壘

除了后臺系統(tǒng)調(diào)配,，對于騎手工作時候的安全問題也是外賣平臺需要關注的重點。

何仁清想要強調(diào)的重點是,，美團其實花很大的精力去關注騎手開電動車安全的問題,。

而這其中最棘手的問題就是如何讓騎手在騎車的時候不要去看手機。畢竟,，作為外賣騎手,，每天都必須在城中的大街小巷與時間賽跑，在人多車多的大城市,，加上繁雜的手機訂單處理操作,，讓騎手們的安全存在極大的隱患。

美團給出的解決方案是在去年12月開始向外賣騎手提供“智能語音助手”,。

這個“智能語音助手”其實是美團耗時歷經(jīng)7個月研發(fā)時間的產(chǎn)品,，主要由一個藍牙耳機和人工智能技術的語音交互系統(tǒng)組成。

“我們就怕騎手路上為了接單出事,。”何說,。

當外賣騎手佩戴耳機后,，可以通過自然的語音交互方式完成接受派單,、到店上報,、取餐上報、語音撥打電話,、送達上報等操作,；除此之外，系統(tǒng)還會為騎手播報騎行超速提醒,、天氣提醒,、配送任務規(guī)劃等消息，實現(xiàn)全方位為騎手的配送安全保駕護航,。

這意味著,，當騎手佩戴耳機后，可以通過自然語音交互方式完成接受派單,、到店上報,、取餐上報等操作，實現(xiàn)全場景的語音交互,，簡單便捷,。此外，依托美團配送人工智能大腦,，系統(tǒng)還會進行一系列的智能提醒與引導,，包括騎行超速提醒、訂單查詢與自動播報,、配送任務規(guī)劃等,，為騎手安全提供全方位護航。

此外,，智能語音助手還首創(chuàng)了“零喚醒”的語音交互設計,。“零喚醒”交互基于配送全維度大數(shù)據(jù)和多項核心人工智能技術，可以實現(xiàn)場景自動識別,，騎手只需“傻瓜式”回復“是與否”就能完成操作,。