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身边的人工智能 | 给你送餐的外卖员,竟然是ET派来的
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来源:上观新闻 作者:任翀 2017-01-17 06:01
摘要:人工智能ET调度引擎已应用至外卖送餐领域。

你知道吗,当你在外卖送餐平台下单时,决定谁给你送餐、什么时候送到的,不是人工,而是ET!

 

解放日报•上观新闻记者获悉,阿里云已与饿了么合作研发出人工智能ET这一全新的调度引擎,并在此前在交通、空管、货运等领域担任调度员的基础上,全面推行到外卖送餐领域。

 

阿里云技术工程师闵万里介绍说,在外卖送餐领域,ET最大的优势在于对全局的洞察和实时决策上。对一个合格的能够满足即时配送业务需求的调度员来说,应当掌握以下技能:一是能进行多维度因素综合考虑,例如骑手维度、餐厅维度、送餐地维度、配送区域维度、天气维度等;二是能快速决策,避免高峰期“爆单”、同时要在最短时间内计算出最优配送路线并推荐给骑手;三是要对餐厅属性(餐厅出餐时间、餐厅订单量预估)、骑手属性(骑手配送能力、骑手抗压能力)、送餐地属性(热门商圈,是否需要长时间等电梯)等关键因素需“了若指掌”,这样才能准确派单。

 

对人类调度员说,这几乎是不可能完成的任务。以饿了么上海商城附近配送站的高峰时期为例,一个调度员每6秒钟就要调度1单,很难将上面的因素考虑周到。但对人工智能ET而言,则非常擅长处理这类问题。

 

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。

 

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。

 

周到的是,阿里云和饿了么的研发团队还为ET内置了恶劣天气的算法模型,以应对雾霾大风大雨等恶劣天气。因为每逢恶劣天气,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。通过这套算法,ET就会考虑天气因素,然后给出合适的配送解决方案。

 

闵万江透露,ET还在进化。去年1月份阿里云在上海发布了一站式大数据平台数加,包含了大量的人工智能产品,正是这些产品背后的技术组成了ET。目前,仅调度员的工作,ET就做过四份。

 

比如在广州白云机场, ET可以将近机位乘客的比例从77%提高到94%,减少乘客再坐摆渡车的烦恼,临时机位的使用率减半,跑道冲突率从42%减少到5%;同样在广州,ET通过观察路面车辆对红绿灯进行调度,在南华中路-宝岗大道9时-13时和15时-20时的平均拥堵指数分别下降了25.75%和11.83%。

 

车货匹配公司运满满将ET应用到了货车调度领域。ET可对货物和车辆进行评估、车辆评估,进行智能化的匹配和推荐。货车司机按照ET的建议,可以接更多顺风单、接力单。

 

如果要追溯到更远,阿里云同快的打车的合作应该是国内首次将人工智能应用到调度领域。当时抢单时长最高降低了21.11%,成交率提升了7.87%。

 

“供给与需求如何高效匹配,这是一个通用性的问题”。闵万里说,所以ET也可以说是一个通用的调度引擎,通过和不同合作方联合研发,就能适配到不同行业

 

(题图来源:视觉中国  图片编辑:苏唯  编辑邮箱:sh_chuangke@163.com)

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