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历史转折中的美团,AI进化新范式

时间:2020-01-14

美团评论称,公司拥有近6万名员工、1万多名工程师,市值近400亿美元。

最近一个季度收入为190亿元,最大收入来源外卖业务贡献111.72亿元,占比59%,是中国第四大互联网公司的直接实力。

根据美团点评的最新数据,在外卖业务中,每天派送53万多名乘客,餐饮外卖的平均日交易额为1940万份订单。

但这一切不仅仅是冰冷而合理的数据,因为在每一个单一的过程中,商人的膳食、配送距离、电梯楼梯、路况、风、霜、雨和雪以及其他时间和空间因素都包括在内。

然而,由于美国的分销网络,目前一切都很好。尽管订单每月仍在增加,智能大脑配电网络仍在有序运行,在调度系统的高峰期每小时有29亿次路由计算。

当然,人工智能和算法在推动世界前进方面早已司空见惯。

但最令人惊奇的是,这种算法模型规模大、情况复杂、需要实时计算,背后只有50名算法工程师。

多么自动化的例子。

技术变革

人工智能占主导地位,算法调度,不难理解。

530,000名骑手在体型和数量上不可低估,但由于人工智能的大脑和中枢,他们可以有序而高速地奔跑。

它收集从各个方向收集到的每一个订单,然后实时处理,最后精细准确地分发给车手,并协助车手完成分配过程中的全部任务。

它是一个统一的中心,也是每个骑手的个性化助手。

美团还解释了基本原理,首先通过感知将线下业务数字化,然后分析这些“大数据”,然后“智能地”创建人工智能模型,最后将其应用于地面分布,使人工智能无处不在。

但是总结容易,开始难。事实上,在美国外卖店成立之初,情况就大不相同了。

当时,美国集团采取的外卖策略是“手动派一个骑手去抓一个”。

也就是说,在用户下订单后,订单池就形成了,骑手会根据自己的情况抓取订单并交付。

这就要求各级渠道都要有很强的运营效率,很大程度上依赖分销点的站长和人类成熟的经验。

据当时负责系统建设的学生说,在调度系统上线之前,通常是组成一个外卖送货员小组,然后订单一到,各站点的调度人员就将订单分发给该小组。有些人会拿起它,而没有人会拿起调度员,直接指派乘客通过电话或其他方式运送它。

缺陷也是自然的。

首先,效率很低,因为它依赖于人工分发,最多每分钟只能发送5-6个订单,并且在很大程度上依赖于调度员的能力。强势的站长是强势的,而弱势的站长是弱势的。

其次,用户体验难以保证。抓票的决定完全来自骑手当时的当地情况。一旦特定的骑手咬得太多,错误估计交货时间,走错路,等等。它将直接影响用户体验。

更核心的问题是人类的经验很难标准化快速训练。外卖骑手行业有很大的员工流动性,并严重依赖骑手的能力。一旦被新的人取代,适应业务需要时间。这既不是提高效率的好方法,也不利于大规模扩张。

但是历史进程中的美国联盟别无选择。

美团外卖于2013年正式推出,并且是后来者。那时,饥饿已经存在五年了,大量的军队正在运送。到2015年,百度还呼吁O2O,称将首先在自己的份额上花费200亿元。

谈到外卖食品,美团不仅是一个新玩家,也是他们自己的新生意。

因此,如果你想以后赶上,玩就成了关键。

如果你想快速冲刺并抢占市场份额,关键是尽可能赢得车手。

此外,抓单系统本身的开发并不复杂。骑手们可以自己拿钱

从顶部开始,美国集团也开始了持续测试、演示和讨论的过程。最后,当时美国集团的直接负责人王蒲忠和美国集团的联合创始人王会文领导了一场自我变革的技术变革之战。

成熟的业务、新技术、飞行中的发动机变化

要想进行革命,首先必须有人。美国代表团的挑战是显而易见的,没有人在场。

一方面,调度不是一个成熟的工程问题,没有现成的模型可用,固有的技术团队无法处理。

另一方面,美国代表团发送订单所需的系统是一个动态的时空全局调度系统,涉及整个交付周期的优化。打车算法不适用于交付领域。

因此,人们自然很难招募,团队组建也很困难。

美团交付技术团队负责人孙赵志于2015年6月加入交付技术团队。当时,交付团队刚刚与外卖分开,甚至没有正式的算法团队。

他回忆说,当时他的判断是,这个问题非常复杂,不能用一门学科来解决。这一领域需要复合型人才,这类人才的市场并不直接匹配,更不用说相关人才的短缺。

此外,人才进来后,他们还一边学习一边工作,国家已接近生产、教学和研究的一体化。孙赵志回忆说,当时许多专家都是从各个行业招聘来的。它们包括在招聘范围内,如互联网搜索、传统行业的产业优化和传统物流方向。

这不仅包括清华大学自动化系的物流优化专家郝京华博士,还包括百度凤超的高级算法专家何仁清和许多其他专业人士。

事实证明,如此复杂的交付系统需要多学科的交叉整合,如机器学习和操作优化,团队成员背景的多样性所带来的思想碰撞和发酵,为最终实现业务带来了最佳解决方案。

除了人才队伍建设的问题,我们面临的第一件事就是对这样一个新问题的探索和定义。在我们了解问题的根源之后,我们进入了不断搜索和优化解决方案的过程。在这里,定义需求和建模维度是解决问题过程中的巨大挑战。

为了构建满足如此复杂的外卖业务需求的配送系统,有太多的维度需要考虑,例如:

在配送系统上线之前,在订单的配送过程中,商家和用户的用餐和配送时间将占整个订单配送时间的一半以上。这样,如果能准确估计出用餐和送货时间,就能减少乘客额外的等待时间,避免“用餐等待”现象。

商家用餐时间的长短与类别、时间段、天气等因素有关。而且交货时间更复杂。用户在几楼,是否在中午高峰时间,是否有电梯,等等。将影响骑车人(到达用户位置后)向用户交付订单的时间。

在这个过程中,每个骑手都是一个动态因素。他是否熟悉配送区域的道路,当天的配送状况是否正常,以及他在配送方面是否“熟练”,都会影响整体配送效率。

此外,这仍然是一个需求动态增长的过程。当郝京华和他的同事们开始建立完善的订单分配系统时,美国集团的外卖业务也在继续发展。相比之下,这很像是更换高速行驶的汽车的发动机。

与此同时,系统稳定性也受到压力。

系统开发过程结束后,日交货订单数量日益增加。美国代表团在2015年12月交付了440,000张门票,六个月后超过了130万张,而2016年初推出的新系统首次出现故障,最高可达150万张。

美国代表团负责系统工程的同学回忆说,当时技术团队正在召开需求会议,这时系统突然开始报警,访问性能开始下降。但以前没有迹象,只有

如果你问郝京华这段旅程中最困难的部分是什么,他会告诉你,给你印象最深的是人机共生时代的新问题。

事情可以从2015年12月20日开始。

当天周日,在调度系统的祝福下,美国外卖集团选择北京回龙观作为试点。

虽然郝京华在试点开始前带领团队与回龙观地区的送货站站长进行了充分沟通。而在布道的过程中,站长也花了很大力气去调整。

但是这个试点项目仍然给了他们最敏锐的反馈。

在抛光整个系统时,工程师们面临着数据、代码和模型。

然而,现在活着的骑手已经直接表达了他们的反抗。如何让他们接受技术带来的帮助,已经成为工程师们面临的全新挑战。

因为在线分销系统意味着既得利益的再分配。

过去,表现好的骑手要么能力很强,要么与站长关系很好。他们彼此关系密切,保持着他们的利益。现在在线的新系统将打破所有以前的订单?

骑手们反抗是因为订单可能会变小,他们不相信机器的决策和调度。

站长也反抗了,因为他的“权威”在新系统到来时被推翻了。

飞行员已经拒绝了两天,外卖乘客抱怨越来越多。

面对离线时巨大的推阻力,业务团队当时压力很大,甚至开始对“算法调度”的可行性产生很大怀疑。这些压力和问题被层层报道,最终传到了“老王”王会文。

没有太多摇摆的过程。在了解了在试运行期间确实提高了分发效率的数据之后,王会文给了每个人一个机会,他说这个问题不应该被低估,但是从长远来看,利大于弊,我们需要找到执行它的方法。

然后,工程师们开始走出电脑的后部,真正看到什么是“问题”。

“这不仅仅是一个简单的技术问题,它只需要优化一个技术目标,”郝京华说。"这更像是一个系统工程."

分发算法工程师开始在前线与网站管理员沟通。为了拉近与网站管理员的距离,他们经常买两包烟并塞在里面,希望先得到网站管理员的支持。同时,通过与站长和一线骑手的直接沟通,我们可以了解一线业务中的问题,并从“人”的经验中找到“机器”的方法。

另一方面,工程师还开发了一个调度回放功能,让骑手知道人工智能通过视觉倒带传递给他的“不合理订单”背后的“思维”,因为骑手不信任机器订单。

不久,骑手们发现效率更高,分配更无忧,收入也增加了。

从此,调度系统走出回龙观和北京,开始在全国推广。

还可以做更多

现在,美国外卖的平均送货时间是30分钟,每份订单,每天都在进一步优化。

在此基础上,也有更多的想象空间。

调度系统建成后,进入精细化优化阶段。精细操作也是一个探索和前进的过程。在业务快速增长的过程中,每次技术创新启动后都需要足够的信任空间。从美国外卖团队负责人王普开始,上层和下层都给了分销技术团队最大的创新空间。

在这个过程中,具有互联网背景的算法领导者何仁清充分发挥了自己的优势,带领分发算法团队将互联网大数据、机器学习和操作优化的理念结合起来,在精细化和全面性方面进一步提高分发过程的运行效率。

例如,背景算法在描绘骑手、商人和用户的数据方面越来越精细;配电网规划的持续升级;它不仅实时规划调度轨迹,而且开始预测配送需求,提前分配运输能力,以满足不同场景的需求.

2017年,外界也有“意想不到”的进展,美国军团悄悄地布置了硬件。

为了让骑手

郝京华表示,从0到1完成后,团队现在必须做更多的工作来解决每个1%组成的长尾问题,但每个似乎都没有什么进展,随着业务的增长,每个1%的进展直接带来了调度效率和经验的提高。郝京华说:“在目前每天2100万的订单水平上,每1%的改善意味着每天至少改善20万用户的体验。”。

有趣的是,一个“小传统”也在调度系统启动时诞生了。现在,美国集团分销团队的技术工程师将被派往前线体验几天。

这不仅是出于“不要忘记你的首创精神”,也是为了更多地了解车手和向优秀车手学习经验,从而教会人工智能这些人类能力。“是时候谈论未来了”王星说:科技创新的根本目的是造福大众。

人工智能带来了越来越多的价值。

用于外卖递送战场。美国联赛是后来者,但它现在是拥有60%以上市场份额的头号选手。调度系统的贡献非常重要。

从表面上看,从抢订单到分发订单,效率有所提高,行业进入门槛也有所降低。

当外卖骑士很难吗?这似乎很容易。但是很快成为一名优秀的外卖骑手容易吗?这一定不容易。

美团以优秀的骑手为老师,通过分销网络,每个骑手都具备人工智能能力。

人工智能日夜都在进化。在人工智能的帮助下,未来的每一个新骑手都能快速成长。人类经验传承的方式正在改变。

更重要的是,以智能调度为核心的配电网将成为新一代商业基础设施。

运输能力的竞争和运输能力调度技术的竞争将是核心。

现在,美国联赛已经结了网。该网络具有虚拟世界和现实世界之间的连接、技术中心和终端(骑手)之间的连接以及商家和用户之间的连接。

我们目前看到的最多的是外卖服务,将来可能需要立即提供所有服务。

在分销领域,有没有哪一个类别比外卖更注重时效性?除了外卖,B2C零售可以送货,新鲜家庭送货可以送货,服装可以送货,甚至任何可以代跑腿购买的领域,没有什么是不可分割的。这也是美国代表团正在做的事情。

我们现在看到的是人类骑手的分布。未来,将会增加更多无人驾驶的配送方式来帮助乘客提高效率。

就在今年,美团还宣布推出无人配送开放平台,开放其需求、场景和资源,允许更多自动驾驶玩家参与并开始测试水和无人配送。其中,配送技术也是美团对无人配送的重要信心。

这不仅是潜力的展示,也是对分销技术实力和行业地位的信心。

我也不知道美国代表团在决定改变其分销技术时,是否从这么长远的角度来看待这件事。但就今天的情况而言,他们建立的专业技术平台正在成为诸如无人配送等长期方向的重要帮助。

想象空间不小。

美国联盟的经验

当然,美国联盟遇到的问题也是这个时代遇到的问题。

兴趣和分工正面临变化,但我们真的准备好了吗?

如果你是一名骑手,你如何相处?如果你是站长,你怎么能共存?如果你像美国联盟一样在转型和转变,你如何处理人机共存?

美国代表团在恢复贸易后总结的“转型”经验如下:

首先,在这种变化下,痛苦是不可避免的。高层管理人员应坚定并保持“长期耐心”,以发现持续变化过程中的问题。

在外卖业务快速发展的过程中,如果骑车人拒绝妥协或停止前进,未来的发展可能不是现在的结果。

技术变革,没有进步,就没有退路,我们必须不断地面对和解决问题,因暂时的障碍而妥协只能功亏一篑。

其次,去前线,深入前线

过去,在互联网上,“小步骤,快速运行,快速迭代”是黄金法则,但它需要在人工智能系统中进行调整,人工智能系统在线和离线连接。

虽然系统仍在线部署,但实际操作是离线的,这是人工智能行业最明显的挑战。

最后,这条路通向简,拥抱新技术,不断进行自我革命。

外界经常问王星,美国代表团的边界在哪里?

他的回答是:太多人关注边界,而不是核心。

美国联盟的核心是什么?

这家赢得了成千上万团战斗并以O2O为荣的科技公司,已经发展成为中国市值第四大科技公司。

你认为美国联赛的核心是什么?

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