美团点评:AI领域低调的进击者

日前美国投行高盛发布了一份名为《中国人工智能崛起》的AI调研报告,历数近年来中国公司在发力AI方向的成就。百度、腾讯、阿里所组成的BAT集团由于拥有庞大的数据集以及合适的规模,被这份报告认为处在AI研发方面的第一集团,报告中提到的“小巨头”公司还包括美团点评、滴滴、科大讯飞等。而在另一份由脉脉数据研究院发布的《中国互联网公司人才争夺战》中,也将美团点评称之为AI实力深藏不露的玩家。

美团点评从事的本地生活服务业,在人们的固有观念中与AI是扯不上什么关系的。与BAT的财大气粗不同,美团点评在投入方面的节制作风,也很难令人将其与投入巨大的AI研发联系起来。不过事情总有两面,资本实力并非决定AI研发的唯一因素,如果业务场景足够,其发展存在着强烈的提升效率的需求,在AI研发方面进行大举投入就是不得不做的一件事了,恰好美团点评正是这样一家公司。

美团点评目前年度购买用户为2.7亿人次,日订单为2000万,仅今年8月酒店的入驻间夜就超过2000万。虽然在市值还远不及BAT,但在业务量和用户数量方面,美团点评已是实质的准BAT级别。更特别的一点是,美团点评的主要业务内容是与日常生活服务相关的高频交易,这已与以往BAT更偏重信息连接的业务属性有很大差别,而线上高频交易对于智能技术的需求更为迫切,这在客观上倒逼了美团点评要在AI技术方面出现跃进。推动AI研发的最重要条件,在算法和数据之外场景更为重要,美团点评则恰好是从丰富场景切入AI的。

普通的电子商务从下单到履单,要经过一系列的复杂流程,但这一流程在美团点评这里却是更为复杂。外卖业务是个活生生的例子,首先来自第三方商家的货架陈列是高度动态化的,一个品类外卖售罄后关闭,需要后台系统做出实时反映,其复杂程度远非普通电商可比。物流配送方面,电商的商品配送一般都是按天计算的,最多也就是同城细化到小时,而美团点评的外卖配送则是要细化到秒的,这在技术上是相当难的一件事。

外卖的履约效率,也是呼唤智能化解决方案的一个因素。对美团点评来说,人工派单已成为历史,既没效率又无法保证用户体验,造成效率浪费和成本高昂等问题。机器化的实时调度才是未来,不过这并不是一个容易解决的问题,一般来说一个订单的生命周期仅有一小时,越快履单成功体验越好,外卖骑士送餐选取哪条路线,先送哪个后送哪个,系统必须在5秒钟之内给出运算结果供执行。以一个配送区域为例,200个配送员50个新订单,每个骑手有5个已有订单,其单次优化调度的解空间可达20050*10!的规模,这是个复杂程度远超工业领域优化的技术难题。

中国电子商务一个比较难解决的技术问题是高并发,“双11”或“6·18”用户蜂拥进入会导致IT基础设施不堪重负,但在美团点评这里,高并发的场景基本上每天都会出现。外卖订餐时间主要集中在中午,每天的大部分订单都会在中午这段时间涌现并执行完毕,除了线下保持足够的配送力量之外,美团点评的技术系统需要快速地处理这些订单,由于涉及到交易还需保持较低的容错率,更要从运算和匹配中产出效率,而这没有人工智能技术作为后盾肯定是不行的。

美团点评供应链的超级大脑“O2O实时物流调度系统”,就承担了这一任务,这个系统的运作基于包含了数百万历史订单、数十亿快递线路、数千万不同的客户和商家等数据,需要综合考虑订单结构、骑手习惯、区域路况、天气、交通工具、取餐难度、出餐时间、交付难度、配送范围等多类复杂因素并进行精准刻画,实时追踪骑手行进的方向和当前位置,在50毫秒内算出最优化结果。这套系统上线之后,美团目前的外卖履单时间可控制在平均28分钟以内,骑手单均行驶距离从2260米降低至1980米,在订单量上升的情况下,提升了单均履单效率,这意味着相同数量的骑手能够承担更多订单的履行。美团点评在一年前的日订单量还只有500万,如今已到2000万,外卖业务也同比增长了200%,这可以从一个侧面说明其在智能化方面的进步。

目前美团点评有301万活跃商家,2800万个POI,年度用户2.7亿,用平台同时连接用户端和商户端,促成两者之间的种类繁多的交易,在技术上是个高度复杂的事情,对于平台的网络协同和数据智能程度提出了很高的要求。日常生活中大部分原本在线下进行的生活服务交易,都被美团搬到了线上,不同的商家,不同的用户,不同的服务品类,不同的地理定位,不同的结算方式,不同的配送方式,都需要平台通过提升网络协同和智能化程度来加以解决,而这并不仅仅是业务在线就可以了,还要有很强的互动属性。

美团点评的综合技术实力也许不是最好的,这家公司也并非传统意义上的技术驱动型公司,但高盛的分析报告仍旧盛赞了美团点评在AI方面的进展,称该公司从酒旅、外卖、金融、到餐综合等业务,都是基于AI开展,并不吝赞美了美团点评具备极高效率的智能调度系统。事实上,推动AI产业发展的核心力量之一就是基于场景而生的需求,美团点评是一家有着丰富服务场景属性的公司,就难免对AI技术的研发产生更多需求和渴望,需求有助于其在AI技术研发方面取得长足进步,并成为AI领域一个低调的进击者。

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2017-09-11
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