指揮180萬名騎手，每天完成300萬訂單，人工智慧et有了乙份新工作——外賣排程員。1月11日，阿里雲透露已經同餓了麼合作研發出基於阿里雲人工智慧et的新的排程引擎，正全面推行到外賣送餐領域。
吃乙份熱乎飯有多難？
消費者利用送餐平台訂餐，無非就是想吃口熱乎飯，但是這個要求在寒冷的冬天可並不容易。資料顯示，餓了麼每天配送訂單超過300萬，每天中午和晚上是送餐高峰期。以上海**路配送站為例，每6秒鐘就要排程1單，這份工作已經完全不適合人類。但對人工智慧而言，et則非常擅長處理這類問題。
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。
一般來說，送餐過程主要包括三個階段：餐廳出餐、起手送餐，以及顧客取餐。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。
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。 為了將餐廳出餐時間預估的準確性做的盡可能高，專案組同餓了麼業務人員、運營人員、排程員、騎手多次溝通，設計大量特徵，並嘗試多種模型，最終選擇adaboost，模型**的出餐時間誤差在5分鐘之內。
騎手送餐地（poi）等待時間是指從騎手進入送餐地範圍到騎手確認送餐成功後的時間間隔，送餐地可能涵蓋商圈、寫字樓、學校等，不同的送餐地騎手需要等待的時間不同。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。?
例如，有些60多層的寫字樓，騎手等待電梯的時間可能要高達10分鐘之上，系統需要根據歷史資料，準確**每乙個送餐地騎手需等待的時間，才能給做騎手最優的路線規劃，並保障已背訂單不超時。另外，餐送到了，但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。
王金明介紹道，除了對送餐三個階段的時間控制，et還對時空相似訂單進行挖掘，用類似於層次聚類的演算法將相似訂單打包作為一次派發的工作包。另外，還對新包分配及騎手路徑規劃進行了智慧型優化，專案組定義合適的成本函式（多種成本函式，業務方可以根據需要調控），設計精確求解和近似求解演算法，嘗試計算新包分配給騎手前後，騎手新增的成本，選擇合適的騎手進行派包並給出最優的路線規劃。這些努力都有效地提高了送餐的效率。
除此之外，如果顧客點個10人份的大火鍋，et會將其自動識別為大單，並鎖定某乙個騎手專門完成配送。
「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。
現在et正極速進化。僅排程員的工作，et之前就做過四份。「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%，減少乘客再坐擺渡車的煩惱，臨時機位的使用率減半，跑道衝突率從42%減少到5%。
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%。
原文發布時間為：2023年1月11日
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