1月11日，阿里雲在大資料平台數加一週年分享會上透露，阿里雲已同餓了麼合作研發出人工智慧et新的排程引擎，正全面推行到外賣送餐領域。
吃一口熱飯有多難
究竟et是如何實現智慧型派單並確保效率最優的呢？簡單來說，et會將配送站新的訂單插入到每個騎手已有的任務中，重新規劃一輪最短配送路徑，對比哪個騎手新增時間最短。
為了能夠準確預估新增時間，et需要知道全國100萬家餐廳的出餐速度、超過180萬騎手各自的騎行速度、每個顧客下樓取餐的時間。
一般來說，餐廳出餐等待時間佔到了整個送餐時間的三分之一。et要想提高騎手效率，必須準確預估出餐時間以減少騎手等待，但又不能讓餐等人，最後飯涼了。
要想計算騎手的送餐路程時間，et還需要知道每個騎手在不同區域、不同天氣下的送餐速度。但餐送到了，顧客並不一定會立刻來取。顧客可能需要等三部電梯才能下來。這些et都需要計算在內。
et進化
做起全能排程員
「其他公司的大資料和人工智慧還只是停留在概念階段時，阿里雲的人工智慧已經在高速公路上跑了一年了，並且成績卓著。」閔萬里說，去年1月份阿里雲在上海發布了一站式大資料平台數加，包含了大量的人工智慧產品，正是這些產品背後的技術組成了et。
「供給與需求如何高效匹配，這是乙個通用性的問題」。閔萬里說，為此我們為
et配置了通用的排程引擎，同時和各個合作方聯合研發，將引擎適配到不同的行業。
在廣州白雲機場，天池選手為
et開發演算法用於排程1000多架飛機。et可以將近機位乘客的比例從
77%提高到
94%。
同樣在廣州，
et通過觀察路面車輛對紅綠燈進行排程。在南華中路
-寶崗大道9時
~13時和15時
~20時的平均擁堵指數分別下降了
25.75%
和11.83%。
車貨匹配公司運滿滿正將
et應用到了貨車排程領域。
et可對貨物和車輛進行評估、車輛評估，進行智慧型化的匹配和推薦。貨車司機按照
et的建議，可以接更多順風單、接力單。
如果要追溯到更遠，阿里雲同快的打車的合作應該是國內首次將人工智慧應用到排程領域。當時搶單時長最高降低了21.11%，成交率提公升了7.87%。
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