主页（http://www.cnwulian.net）：从价格战到物流战 人工智能打造百度外卖智慧配送体系
当外卖走过烧钱优惠抢用户之后，做内功成了未来发展的必要功课。这也是任何一个科技互联网领域必经的过程。在目前外卖三强（百度外卖、美团外卖、饿了么）中，无疑百度外卖背靠百度，拥有最高的技术实力，也是第一个在技术方面下大力气的外卖平台。未来，对于更大重量的商品，在多行业、多品类以及多交通工具配送上，如何从全局实现最优的效果，是百度外卖需要重点解决的技术问题。
当有新的订单产生时，系统会获取同一配送范围内的订单路线，并对配送线路中相似度较高的订单进行拼单，集中派发给距离较近的某个骑士。每个骑士当前所派送的订单数目会在后台可视化屏幕上进行标记，如果某个骑士的订单量已经满负荷，则会人工干预安排给附近的另一个骑士，从而保证配送速度，让每一个订单能够以最快的速度送到用户手中。
外卖领域一定会存在餐饮行业不标准的问题，例如去一个餐厅点不同餐品，商户出餐的时间是不一样的，中午高峰期点餐的出餐时间势必相对较晚，为了将餐品准时送达消费者手中，百度外卖在出餐时长预估中采用了DNN模型，并与百度深度学习研究院一起进行了大量特征和模型的优化，最终模型预测的出餐时间误差在7分钟之内。
而对于配送员来说，百度外卖智能物流实现了配送员配送方式的“傻瓜化”，配送员不再需要动脑思考改如何配送，只需要看他的手机APP，就能了解到百度物流系统已经分配好的所需配送商品的数量以及地点，完全实现配送的序列化。
解决了配送路线优化的问题，那么，在计算配送路线之前还有一个运力分配的问题，或者说，这一个订单分配给哪个骑士更合理？这个时候，机器深度学习就派上了用场。基于深度学习技术的海量训练，百度外卖形成的大数据运力分配系统，给最合适的骑士分配最合适的订单。
比如，百度外卖骑士从餐厅取餐到将餐品送达用户手中，一定有好几条配送路线可供选择，先去谁家后去谁家送餐，确实是一套复杂的排列组合题。以往，这都要靠骑士的经验来选择，现在，依托百度外卖智能物流调度系统，骑士们就犹如拥有了一台“哆啦A梦”的“时光机”一样，不用费脑子都是最优选择。
以上就是百度外卖“智能物流调度系统4.0”的重要应用价值，目前，这个系统拥有30多项专利，通过大数据挖掘还可进行用户分级和商户分级，形成了单点对多点、多点对多点的差异化配送能力。也正是依托于人工智能技术以及调度系统4.0，百度外卖的平均配送时长已经降至了32分钟，配送准时率达到98.78%。
进入2016年，外卖O2O从以前的“幕前”价格战走向“幕后”物流战，物流服务已经成为用户体验的关键。而外卖O2O物流最核心两个挑战莫过于“及时”与“高效”。每个商圈都有一个商户，同时每个POI的写字楼和住宅里面又有很多用户，高峰时期会有很多的订单同时出现，其中的关键点必然是对现有技术进行优化升级，才能满足消费者不断提升的配送需求。
