餐飲O2O的火速發展,讓更多的人關注到外賣這個行業。在平常人看來外賣無非就是打開APP選好餐品下單等餐上門而已。但事實上,外賣涉及到的技術遠不止這些。以百度外賣為例,其智能物流調度系統已邁入全新的“調度系統4.0”時代,可采用多品類、多工具、多模式的智能化派單模式。

　　“物流調度系統4.0”時代意味著什么?

　　在白領聚集的大城市CBD,每天中午11,12點左右是用餐高峰期,天氣不好的時候還會出現爆單的情況。那如何能做到精準派送每一份訂單,并且在最短的時間內送到用戶手上?百度外賣的智能物流4.0系統此時發揮最大的作用。

　　以北京的望京地區為例,當附近有新的訂單產生時,該系統會結合百度地圖顯示該區域的騎士分布,安排給就近的騎士配送員,而且每個騎士當前所派送的訂單數目會在后臺上進行標記,如果一個騎士的訂單量已經滿負荷,則會智能安排給附近的另一個騎士,讓每一個訂單能夠以最快的速度送到用戶手中。此外,借助百度地圖LBS定位技術,百度外賣會為騎士選取最優路線,計算紅綠燈的數量、智能的躲避實時擁堵的路線等,從而實現高效配送速度,更好的滿足“最后一公里”的配送服務。

　　大數據算法優化配送體驗

　　所謂“民以食為天”,訂個外賣吃個飯,能看出太多的人生秘密,別說是經濟實力,就連職業都能看得出來。比如IT民工最熱衷的就是酸辣筍尖粉,這種食物既快速又省事兒,實在是加班熬夜、提神醒腦的好外賣;廣告狗鐘愛秘制肥牛;而在大部分人都還停留在十元盒飯的階段時,金融高富帥們已經鎖定了50元套餐,豐富搭配又高端大氣……不同身份、職業的用戶偏愛的口味也不同,百度大腦可以通過機器深度學習獲得這些身份信息。

　　百度在人工智能、深度學習等尖端技術上的領先業界,使得百度外賣在這方面獲益匪淺。通過百度外賣的個性化Rank技術,可根據用戶特征、下單時間、下單地點等因素進行計算及排序,明晰用戶的喜好,進而可以從眾多商家中推薦用戶喜歡的餐品,展現在目標客戶瀏覽的頁面上,對用戶和商家進行個性化匹配,實現“千人千面”,這也意味著,百度外賣將在恰當的時間、恰當的地點,推薦最喜歡的外賣產品和餐廳給每個用戶,從而減少用戶時間成本投入,增加效率。

　　以在國貿工作的一個白領為例,如果在百度搜索過附近的“牛肉飯”,那么當他打開百度外賣時,大數據會優先給他推薦附近的牛肉飯,這就是算法個性化匹配的力量。同樣地,通過大數據分析也可以分析出用戶的身體狀況,對孕婦、老年人等對時效性要求較高的特殊人群,采取云端派單,通過技術手段優先派單。

　　云計算的不斷發展,得到了廣大平臺更廣泛的開發利用。外賣送餐方式也由配送轉向派單模式,在這方面,采用“專職+派單”模式的百度外賣對終端有著更強的管理與控制。這與百度外賣注重配送服務體驗有著密切關系,也終將決定未來外賣市場的發展走向。