离开大数据/人工智能 饿了可能“吃不上饭”

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 80后或者更为年长的朋友一定都看过1996年春晚名为《打工奇遇记》的经典小品。在小品的结尾,演员赵丽蓉手拿锅盆说了一句"买豆腐还用叫车!?"的台词。二十年后的今天,买豆腐不但不用叫车,想吃什么还有专人给您送到家。

80后或者更为年长的朋友一定都看过1996年春晚名为《打工奇遇记》的经典小品。在小品的结尾,演员赵丽蓉手拿锅盆说了一句"买豆腐还用叫车!?"的台词。二十年后的今天,买豆腐不但不用叫车,想吃什么还有专人给您送到家。快速便捷的外卖行业在互联网时代下催生、发展、壮大起来。过去一段时间里,外卖行业主要靠地推、执行力来驱动和发展,未来,引领外卖行业下半场不是靠执行力,而是要依靠人工智能、数据分析等技术创新。

日前,51CTO有幸专访到"饿了么"技术副总裁张浩先生,倾听他对外卖行业与人工智能技术的结合、外卖行业服务与技术新标准的看法。离开了人工智能,外卖餐点将无法准时送达,饿了可能"吃不上饭"。


“饿了么”技术副总裁张浩


【张浩,WOTI2017全球创新技术峰会特邀讲师,"饿了么"技术副总裁,负责公司人工智能与大数据建设。带领团队将机器学习应用在物流调度、压力平衡、推荐搜索等场景,通过数据挖掘建立完整的数据运营体系,提高运营效率,用数据和智能驱动业务发展。拥有十余年机器学习、数据挖掘、分布式计算的实际经验,曾任滴滴研究院高级总监、美国Uber大数据部、LinkedIn搜索与分析部资深数据科学家,Microsoft语音识别组高级数据工程师。】

多年前,大多数餐厅通过电话来接收外卖订单,效率很低,高峰时段还会占线。"饿了么"看到了这样的切入点,想要尝试给商户提供一个简单的系统,提供一个网上的平台,让他们可以在网上来接收订单,从而解决占线、订单打印等等的问题。2009年4月,"饿了么"网上订餐平台在上海创立了。

随着移动互联网的普及,网上订餐供需两旺,外卖小哥遍布全国。在不熟悉外卖行业的人眼里,送外卖和AI是最完全搭不上关系的两个名词。AI的基础是大数据,凡是有海量数据的地方AI都能够闪光。饿了么的AI应用主要体现在交易效率、运营效率和物流效率这三个方向。外卖的本质是交易与物流的结合,线下部分很重,体现的是管理和运营能力;而AI加大数据可以成倍的提高线下的效率,在某些方面会完全替代线下的工作,比如智能调度。

对于人类调度员来说,每天中午和晚上的高峰都是巨大的挑战。举例看来,高峰用餐时段一个调度员每6秒钟就要调度1单,他需要考虑骑手已有订单量、路线熟悉度等。这份工作无疑会让人类应接不暇。但对人工智能ET调度引擎来说,处理这些问题得心应手。

究竟ET是如何实现智能派单并确保效率最优的呢?简单来说,ET会将配送站新的订单插入到每个骑手已有的任务中,重新规划一轮最短配送路径,对比哪个骑手新增时间最短。为了能够准确预估新增时间,ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客下楼取餐的时间。一般来说,餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率,必须准确预估出餐时间以减少骑手等待,但又不能让餐等人,最后饭凉了。要想计算骑手的送餐路程时间,ET还需要知道每个骑手在不同区域、不同天气下的送餐速度。但餐送到了,顾客并不一定会立刻来取。顾客可能需要等三部电梯才能下来。这些ET都需要计算在内。

在人工智能ET调度引擎的协助下,饿了么提出了"MakeEverything30'"(30分钟送达)的愿景。人工智能起到了智能化与高效率的关键作用。在中短期,在本地生活场景下,让用户更有效更快速的找到自己喜欢的食物和生活用品,并在30分钟内送到手里。中长期来看,当技术和法规法律同时到位的时候,机器人、无人机都会逐渐普及,彻底颠覆物流劳动密集型生产方式。

人工智能进入外卖行业不是一蹴而就的。物流是个有数千年历史的行业,AI介入之后效率的提升不是百米短跑,但会是个加速跑,一旦跑到前面,人工调度就不可能追上了。在短短30分钟里面,餐厅、骑手、商场、顾客、交通拥堵、路障、电梯甚至楼下的门卫都会对服务质量产生不可预估的影响,利用数据挖掘、机器学习和运筹学技术,结合线下的运营,智能调度可以最大限度的提升调度的准确性和合理性并且持续提高服务效率。

2017年7月21日-22日,由51CTO主办的WOTI全球创新技术峰会将在北京富力万丽酒店隆重举行。本次峰会将围绕机器学习、人机交互和智+应用三个大主题展开,数十位专家级嘉宾将带来多场精彩的技术内容分享。届时,张浩先生将在巅峰论坛主会场与来宾分享"AI派来的外卖送餐员"主题演讲,为大家详细阐述人工智能如何提升外卖送餐服务与树立行业新标准。51CTO诚邀您莅临大会,与我们共享技术带来的喜悦。


本文作者:刘妮娜

来源:51CTO


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
深入探索人工智能与大数据的融合之路
本文旨在探讨人工智能(AI)与大数据技术如何相互促进,共同推动现代科技的进步。通过分析两者结合的必要性、挑战以及未来趋势,为读者提供一个全面的视角,理解这一领域内的最新发展动态及其对行业的影响。文章不仅回顾了历史背景,还展望了未来可能带来的变革,并提出了几点建议以促进更高效的技术整合。
|
7天前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
阿里云推出的MaxFrame是链接大数据与AI的分布式Python计算框架,提供类似Pandas的操作接口和分布式处理能力。本文从部署、功能验证到实际场景全面评测MaxFrame,涵盖分布式Pandas操作、大语言模型数据预处理及企业级应用。结果显示,MaxFrame在处理大规模数据时性能显著提升,代码兼容性强,适合从数据清洗到训练数据生成的全链路场景...
24 5
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
|
2天前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
大数据& AI 产品月刊【2024年12月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年12月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
1月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
大数据& AI 产品月刊【2024年11月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年11月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:AI与大数据在IT运维中的应用探索####
本文旨在探讨人工智能(AI)与大数据分析技术如何革新传统IT运维模式,提升运维效率与服务质量。通过具体案例分析,揭示AI算法在故障预测、异常检测及自动化修复等方面的实际应用成效,同时阐述大数据如何助力实现精准运维管理,降低运营成本,提升用户体验。文章还将简要讨论实施智能化运维面临的挑战与未来发展趋势,为IT管理者提供决策参考。 ####
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索人工智能与大数据的融合之道####
— 本文旨在探讨人工智能(AI)与大数据如何协同工作,以推动技术创新和产业升级。通过分析二者的基本概念、核心技术及应用场景,揭示它们相互促进的内在机制,并展望未来发展趋势。文章指出,AI提供了智能化处理数据的能力,而大数据则为AI提供了海量的训练资源,两者结合将开启无限可能。 ####
|
2月前
|
存储 人工智能 分布式计算
大数据& AI 产品月刊【2024年10月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年10月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
2月前
|
人工智能 算法 搜索推荐
探索人工智能与大数据的融合之道####
本文深入探讨了人工智能(AI)与大数据之间的紧密联系与相互促进的关系,揭示了二者如何共同推动科技进步与产业升级。在信息爆炸的时代背景下,大数据为AI提供了丰富的学习材料,而AI则赋予了大数据分析前所未有的深度与效率。通过具体案例分析,本文阐述了这一融合技术如何在医疗健康、智慧城市、金融科技等多个领域展现出巨大潜力,并对未来发展趋势进行了展望,强调了持续创新与伦理考量的重要性。 ####
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能与大数据的融合之美####
【10月更文挑战第29天】 身处信息技术飞速发展的时代,人工智能与大数据如同两颗璀璨的星辰,在科技的夜空中交相辉映,共同推动着社会进步与变革的浪潮。本文旨在揭开AI与大数据深度融合的神秘面纱,探讨这一融合如何引领技术前沿,激发创新活力,并展望其在未来世界中的无限可能。通过深入浅出的解析,展现技术背后的逻辑与魅力,邀请读者一同踏上这场科技与智慧的探索之旅。 ####
98 2
|
2月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
探索人工智能与大数据的融合之路####
本文将深入探讨人工智能(AI)与大数据之间的共生关系,揭示二者如何相互促进,共同推动技术边界的拓展。不同于传统摘要的概述形式,本部分将以一个生动的比喻开篇:如果把大数据比作广阔无垠的数字海洋,那么人工智能就是航行其间的智能航船,两者相辅相成,缺一不可。随后,简述文章将从数据采集、处理、分析到决策应用的全流程中,详细阐述AI如何借助大数据的力量实现自我迭代与优化,以及大数据如何在AI算法的驱动下释放出前所未有的价值。最后,预告文章还将探讨当前面临的挑战与未来趋势,为读者勾勒一幅AI与大数据融合发展的宏伟蓝图。 ####