第二：线下

当交易行动产生时，我们欲望 30 分钟将外卖送到用户手里，这琅绫擎涉及到机械进修的筹划，我会具体讲智能的调剂，也挥蓐细讲到出餐时光和送餐时光的预估，以及动态订价等这几个模块。智能调剂是调剂的一部分，我们 30 分钟包含了预备的时光和路上的时光，甚至包管了送到楼下，等电梯到你手上的时光等等，所以 30 分钟有很多弗成预估的器械。那么压力均衡是什么意思？大年夜家都知道，线上交易和我们物流是抵触的，对于线上交易来说我们当然欲望订单越多越好，我们欲望有上切切的用户一会儿几秒钟进来。然则 30 分钟内把订单全部送出去，这个是不太可能一会儿解决的问题，为了达到压力均衡，就要包管交易和物流、配送等保持均衡，既达到交易质量，也不损掉用户的积极性。

第三：底层

关于运筹优化与应用实例

这一部分我会分两种来说，分别是机械进修的应用案例和机械进修应酬优化的案例。

案例 1 : 出餐时光预估 

第一个是出餐时光预估，我在这里用滴滴做比较，什么是等待时光预估，比如我们在滴滴场景下下了一个订单，比如说我想去浦东机场，它会告诉你这个车离这里两公里，3 分钟会到，3 分钟就是等待时光预估。“饿了么” 相当于下了一个单，大年夜概 20 分钟才能做好，我欲望来的早不如来的巧，作为我平台骑手刚好在 20 分钟就到，如不雅早了骑手等在那儿是浪费，然则去晚了，就可能订单跨越了时光。

这个出餐时光精确性是关键，当订单完成之后，怎么知道订单花多长时光完成，这个餐厅受很多的身分影响， 餐厅的备餐时光和食堂吃的用户数, 餐品类型, 烹调方法, 订单大年夜小等身分影响, 且备完餐后无通知，比如说餐厅客户特别多，日常平凡可能 5 分钟做出来，可能人多了就做不出来，还有产品品类的问题，甚至包含一天的气象各类原因，包含餐厅的出勤率，餐厅厨师告假忽然少了几小我，这些都是造成预估不精确的原因之一。我们想过为什么不让餐厅做好了告诉我们，我们就去，这个理论是可行，大年夜家想象一下在餐厅场景琅绫擎，厨房是什么样的情况，你想象一个厨师满手都是油，出来点一下这个订单好了，下一?订单了，这个是很难想象的工作，我们没有获得这方面的数据。这个是一个前提，我们的解决筹划毫无疑问是机械进修，最简单版本就是线性模型，一开端效不雅不是特别好，逐渐演进到后面用了的 GBDT ，大年夜家都比较熟悉下，在场景下做到平均不是特别平均，加上出餐时光是 10 分钟，我们可以固定 7 分钟到 13 分钟，这个精确率比较高。

我强调是平均，因为有很独特别场景，如不雅厨师出了什么工作，我们也不知道，因为机械进修只能根据以前的工作来猜测将来。在突发事宜有一些产品的筹划，比如说看到这个餐厅出餐量和订单量并没有呈线性的增长，前面出现了堵塞情况，我们根据数据对平台进行及时调剂。

最后如今用的办法是深度进修，我们是用 LSTM，右边这图大年夜家可以看一下这个文┞仿。我们经由过程时光相干性把猜测字的加倍精确，毫无疑问出餐时光必定会跟以前订荡竽暌剐关系，这个不消解释，然则为什么跟将来竽暌剐关系，我们预估将来 3 到 5 分钟有新的订单，然则跟现有的订荡竽暌剐合营之处，有可能是同样的菜品，有可能是合营的处所，同样的菜品对厨房是一个订单，可以把菜一路做，我们学到了，经由过程这个模型也可以捕获这些特点，对订单分派有必定的赞助，同样对订单打包也有必定的赞助。

案例 2 ：行程时光预估

行程时光的预估就是如许，当订单完成了今后，骑手把订单拿到手里，他会跑到办公室或者家里也好，这个是行程时光的预估，滴滴大年夜 A 获得 B 点，交通方法肯定就是车，并且有大年夜量的地图数据，像高德或者谷歌地图或者百度地图，这些数据会及时上传给办事器。

在这种交通情况猜测已经是比较精确，相对 “饿了么” 场景远远没有那么多的信息，起首骑手是有可能步行，有可能走电梯，或者走高低楼梯，或者骑电动车，或者换交通对象，这个直接造成了我们在数据汇集是极不精确的，还有一点提到了在麓竽暌诡内的交通复杂，这个数据很难获取。我们上班的时刻，餐厅和顾客都是在大年夜楼琅绫擎，大年夜楼琅绫擎没有 GPS 旌旗灯号或者不大年夜好，我们收到的数据或者定位误差高达几百米。

所以提前时光预估，我们须要把轨迹建立起来，因为时光预估在高德地图或者腾讯百度地图是基于汗青数据的，我们第一步做的是汗青数据清洗，室内定位不准甚至完全缺掉，这个情况下我们想了各类各样的办法，我们用 WIFI 旌旗灯号，GPS 旌旗灯号，或者大年夜家互相定位最大年夜程度削减定位缺掉的问题，其次即使定位有了，它的位点也是有 GPS 轨迹，也是有很多的噪音，所以须要去噪音，所以须要去噪。我们经由过程定位的算法把相干的时光，把 O 点和 D 点合起来，最落后行轨迹聚类。

大年夜部分人都点过外卖，如今外卖成了中国吃饭的方法，点外卖是什么样的量级，说起来大年夜家吓一跳，中国最大年夜范畴是电商，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切切订单量阁下。在外卖行业大年夜家都知道，这个行业到今天为止已经天天 2500 万单，所以可以想象这个行业袈溱飞速成长。为什么数据和算法起到那么大年夜的感化，因为我们都知道在互联网 + 的情况下，有这么大年夜的单量，至少是在数据行业我们有异常多工作要做。

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本文标题：人工智能在饿了么的应用实践

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