【技巧沙龙】AI开辟者拭魅战营-7分钟打造1个定制技能。7月22号，我们等你一路！
【51CTO.com原创稿件】2017年7月21日-22日，由51CTO主办的以人工智能为主题的WOTI2017全球立异技巧峰会在北京富力万丽酒店隆重举办。峰会时代，30+AI明星，数十场环绕人工智能主题的出色演讲与圆桌论坛渐渐揭开面纱。除了场内的出色演讲，场外还有专门为AI爱好者搭建的着手实验室和科技体验区，这一切都让本次大年夜会亮点实足。
7月21日下昼WOTI2017主会场，饿了么副总裁张浩进行了主题为《AI派来的外卖送餐员》的出色演讲。以下是演讲实录，让我们先睹为快！
饿了么副总裁张浩
大年夜家下昼好！很高兴有机会和大年夜家分享，也感激WOTI给的┞封个分享平台。同业颐魅者已经大年夜最早的外卖走向本地生活，我下面开端我的演讲。我今天的分享分三个阶段：第一，简单介绍一下饿了么。第二，讲一讲AI在饿了么的应用。第三是我的主题，四个案例，给大年夜家分享一下运筹优化与机械进修应用实例。
当你把APP打开今后，起首看到的是交易平台，就像咱们在淘宝和京东看到的是一样的，只不过搜的不是衣服，主如果以交易为主，搜刮、推荐、菜品发掘等等这些。今天，我要给大年夜家道的更多的是第二部分，本地的物流收集。物流到如今很多年了，并且这个行业应用大年夜运筹学到统计优化，一向到机械进修，这三个合起来对我们现代物流体系有很大年夜赞助。我们的用户如今已经到2.6亿，B端商家全国已经是130万，更重要的是我们的配送员，在我们平台注册的配送员已经达到300万，覆盖全国两千家城市地区。
互联网行业，衣、食、住、行，淘宝、携程、滴滴、饿了么分别代表四个偏向，我想做个铺垫，因为这个行业特点，和其他三家有什么不合的处所和独特的挑衅。起首是淘宝，淘宝纯粹是以用户和商户为主，线下当你下了单今后，线下走开放平台，时效性平日是以天计算，所以它的挑衅更多的是可以或许把转化率提到最高，很短时光内找到本身想要的器械。而携程也是一个纯粹以线上用户和商户为主的交易平台，根本膳绫腔有线下订单，不管是订酒店照样其余都是线上完成，相对而言，滴滴和饿了么都是O2O的两个比较大年夜的方面，这里有不合之处在于，滴滴推荐搜刮不是特别重要，不会上去搜这个车不爱好搜别的的车，更多是经由过程体系最优结不雅推荐给你，这是比较大年夜的差别。别的一个比较大年夜的差别是在时光上的请求，一般我们请求几分钟车达到，但上了车今后就是司机和乘客的问题了，平台不会为此负义务。最后是饿了么，线上以用户和商户为主，但不合的是线下更为复杂，更重要的是时效性比如准时达、30分钟、40分钟，一旦跨越这个时光，平台将为用户进行补偿，这对我有很大年夜的挑衅。
在本地物风行业，或者即时配送，说即时配送更好一些，因为物流太大年夜了。我们欲望当你下了单今后30分钟，全部交易不仅是菜出来送到你手里，全部完成过程我们欲望控制在30分钟。所以这里有几个大年夜的不合的处所，纯粹线上交易，起首就是运筹优化，第二才是进修，更重要的是大年夜数据，我们经由过程离线计算，然后及时算法。
这是一个比较粗略的一览图，我们的营业里边算法分三个部分。第一个是基于LBS，我们根据你的定位搜到本地配送范围，所以LBS是我们最重要的办事。其次就是machine learning和optimization。对我们来说，站点网格配送范围是最重要的，有了这些后面配送才有了最合理的结不雅。第二个是选址，除了餐厅以外，很多同业业也在做自立餐厅，加盟商在我们厨房里做品牌，选址就异常关键了。
后面的就Ｒ单了，推荐搜刮，我们是交易平台。紧接着是供需猜测、订单运单猜测，最后我们的物品是经由过程人，不管是走动照样骑电动车，给你送到手里，我们须要提前一个季度甚至半年做好筹划，我们须要根据汗青数据根据算法推想出，比如夏天北京经常下雨，大年夜概须要若干运力和运单，所以供需猜测和运单猜测异常重要。用户商户分层，这个精细化运营要做到。后面智能补贴、路径筹划，这都是现什物流傍边异常重要的，动态订价指的是我们在配单的时刻，必须根据当时的运力情况调剂和控制流量，同时对路径进行筹划。出餐时光、送餐时光的预估，这几个是我下面在算法模块里具体讲到的重点，我先跳过。我分两个部分，第一个是讲机械进修在饿了么营业的应用。第二个是在机械进修基本之，上运筹优化和机械进修在饿了么中的应用。
第一个是出餐时光预估，当你订了一个餐今后，我们欲望30分钟可以或许送到，这傍边包含餐厅出餐时光，所以对餐厅的出餐时光预估是我们配送环节最难的一个，因为我们对它完全没有控制，我们不知道它什么时刻能出完。这点和滴滴的出发时光预估差别就在这个处所，滴滴场景大年夜家可以看到左边的图，你在那个处所，平日欲望一到两公里之内就有车达到，这个平台不消管。
右边是饿了么场景，餐厅配餐时光受很多身分影响，起首是堂食的身分，餐品的品类，烹调方法，订单大年夜小，实际情况傍边餐厅备完今后他不会告诉你ready，必须经由过程机械进修办法猜测。我们怎么做呢？我们大年夜开端到如今大年夜概经历了三个版本，当然，任何做机械进修的最开端都邑做线性模型，毫无疑问，没什么特别讲的。
最后一个是最优餐厅选址问题，这个跟菜鸟搞仓储的不合，但意思是一样的，比如菜鸟决定在全国建主站网，仓库负责哪个区域，大年夜A仓库到B仓库怎么设计路线，这是比较经典的FACILITY LOCATION PROBLEM。在城市琅绫擎我们欲望餐厅有交错，可以或许囊括最大年夜的用户。左边的公式，大年夜两个点之间他们的价值也最小，这个是我们如今还在经营的营业，叫将来餐厅，我们欲望本身可以或许在最便宜地点选到最大年夜化潜在的最多GMV增长。
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本文标题：饿了么张浩：AI派来的外卖送餐员
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