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美團點評：AI領域低調的進擊者

日前美國投行高盛發布了一份名為《中國人工智能崛起》的AI調研報告，曆數近年來中國公司在發力AI方向的成就。百度、騰訊、阿裏所組成的BAT集團由於擁有龐大的數據集以及合適的規模，被這份報告認為處在AI研發方麵的第一集團，報告中提到的“小巨頭”公司還包括美團點評、滴滴、科大訊飛等。而在另一份由脈脈數據研究院發布的《中國互聯網公司人才爭奪戰》中，也將美團點評稱之為AI實力深藏不露的玩家。

美團點評從事的本地生活服務業，在人們的固有觀念中與AI是扯不上什麼關係的。與BAT的財大氣粗不同，美團點評在投入方麵的節製作風，也很難令人將其與投入巨大的AI研發聯係起來。不過事情總有兩麵，資本實力並非決定AI研發的唯一因素，如果業務場景足夠，其發展存在著強烈的提升效率的需求，在AI研發方麵進行大舉投入就是不得不做的一件事了，恰好美團點評正是這樣一家公司。

美團點評目前年度購買用戶為2.7億人次，日訂單為2000萬，僅今年8月酒店的入駐間夜就超過2000萬。雖然在市值還遠不及BAT，但在業務量和用戶數量方麵，美團點評已是實質的準BAT級別。更特別的一點是，美團點評的主要業務內容是與日常生活服務相關的高頻交易，這已與以往BAT更偏重信息連接的業務屬性有很大差別，而線上高頻交易對於智能技術的需求更為迫切，這在客觀上倒逼了美團點評要在AI技術方麵出現躍進。推動AI研發的最重要條件，在算法和數據之外場景更為重要，美團點評則恰好是從豐富場景切入AI的。

普通的電子商務從下單到履單，要經過一係列的複雜流程，但這一流程在美團點評這裏卻是更為複雜。外賣業務是個活生生的例子，首先來自第三方商家的貨架陳列是高度動態化的，一個品類外賣售罄後關閉，需要後台係統做出實時反映，其複雜程度遠非普通電商可比。物流配送方麵，電商的商品配送一般都是按天計算的，最多也就是同城細化到小時，而美團點評的外賣配送則是要細化到秒的，這在技術上是相當難的一件事。

外賣的履約效率，也是唿喚智能化解決方案的一個因素。對美團點評來說，人工派單已成為曆史，既沒效率又無法保證用戶體驗，造成效率浪費和成本高昂等問題。機器化的實時調度才是未來，不過這並不是一個容易解決的問題，一般來說一個訂單的生命周期僅有一小時，越快履單成功體驗越好，外賣騎士送餐選取哪條路線，先送哪個後送哪個，係統必須在5秒鍾之內給出運算結果供執行。以一個配送區域為例，200個配送員50個新訂單，每個騎手有5個已有訂單，其單次優化調度的解空間可達20050*10!的規模，這是個複雜程度遠超工業領域優化的技術難題。

中國電子商務一個比較難解決的技術問題是高並發，“雙11”或“6·18”用戶蜂擁進入會導致IT基礎設施不堪重負，但在美團點評這裏，高並發的場景基本上每天都會出現。外賣訂餐時間主要集中在中午，每天的大部分訂單都會在中午這段時間湧現並執行完畢，除了線下保持足夠的配送力量之外，美團點評的技術係統需要快速地處理這些訂單，由於涉及到交易還需保持較低的容錯率，更要從運算和匹配中產出效率，而這沒有人工智能技術作為後盾肯定是不行的。

美團點評供應鏈的超級大腦“O2O實時物流調度係統”，就承擔了這一任務，這個係統的運作基於包含了數百萬曆史訂單、數十億快遞線路、數千萬不同的客戶和商家等數據，需要綜合考慮訂單結構、騎手習慣、區域路況、天氣、交通工具、取餐難度、出餐時間、交付難度、配送範圍等多類複雜因素並進行精準刻畫，實時追蹤騎手行進的方向和當前位置，在50毫秒內算出最優化結果。這套係統上線之後，美團目前的外賣履單時間可控製在平均28分鍾以內，騎手單均行駛距離從2260米降低至1980米，在訂單量上升的情況下，提升了單均履單效率，這意味著相同數量的騎手能夠承擔更多訂單的履行。美團點評在一年前的日訂單量還隻有500萬，如今已到2000萬，外賣業務也同比增長了200%，這可以從一個側麵說明其在智能化方麵的進步。

目前美團點評有301萬活躍商家，2800萬個POI，年度用戶2.7億，用平台同時連接用戶端和商戶端，促成兩者之間的種類繁多的交易，在技術上是個高度複雜的事情，對於平台的網絡協同和數據智能程度提出了很高的要求。日常生活中大部分原本在線下進行的生活服務交易，都被美團搬到了線上，不同的商家，不同的用戶，不同的服務品類，不同的地理定位，不同的結算方式，不同的配送方式，都需要平台通過提升網絡協同和智能化程度來加以解決，而這並不僅僅是業務在線就可以了，還要有很強的互動屬性。

美團點評的綜合技術實力也許不是最好的，這家公司也並非傳統意義上的技術驅動型公司，但高盛的分析報告仍舊盛讚了美團點評在AI方麵的進展，稱該公司從酒旅、外賣、金融、到餐綜合等業務，都是基於AI開展，並不吝讚美了美團點評具備極高效率的智能調度係統。事實上，推動AI產業發展的核心力量之一就是基於場景而生的需求，美團點評是一家有著豐富服務場景屬性的公司，就難免對AI技術的研發產生更多需求和渴望，需求有助於其在AI技術研發方麵取得長足進步，並成為AI領域一個低調的進擊者。

最後更新：2017-10-08 02:44:10

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