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阿里云与饿了么联合研发 用人工智能ET送外卖
童程童美 2017-01-12
阿里云在大数据平台数加一周年分享会上透露,阿里云已同饿了么合作研发出人工智能ET新的调度引擎,正全面推行到外卖送餐领域。
摘要阿里云在大数据平台数加一周年分享会上透露,阿里云已同饿了么合作研发出人工智能ET新的调度引擎,正全面推行到外卖送餐领域。
ET是阿里云旗下的人工智能,优势在于对全局的洞察和实时决策上。此前已在交通、空管、货运等领域担任调度员工作。
饿了么是中国最大的在线外卖和即时配送平台,每天配送订单超过300万。天量订单催生了全球最大实时调度系统的诞生。
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。以上海商城路配送站为例,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。因此可以说,这份工作已经完全不适合人类。但对人工智能而言,ET则非常擅长处理这类问题。
不过“不谙世事”的ET,也遇到了不少问题。阿里云人工智能科学家闵万里介绍,联合研发小组在最近的一次测试中发现有2个配送站点出现严重超时问题。后来才知道:2个站点均在成都,当地人民喜欢早、中餐一起吃,高峰从11点就开始了。习惯了北上广节奏的ET到成都就懵了。
“不存在一套通用的算法可以适配所有站点,所以我们需要让ET自己学习或者向人类老师请教当地的风土人情、饮食习惯”。闵万里说,除此之外,饿了么覆盖的餐厅不仅有高大上的连锁店,还有大街小巷的各类难以琢磨的特色小吃,难度是其他企业的数倍。
吃一口热饭有多难
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。
那如果顾客点个火锅呢?ET也知道。它可自动识别其为大单,将锁定某一个骑手专门完成配送。
如果北京雾霾,ET能看见吗?双方研发团队为ET内置了恶劣天气的算法模型。通常情况下,每逢恶劣天气,外卖订单将出现大涨,对应的餐厅出餐速度和骑手骑行速度都将受到影响,这些ET都会考虑在内。