中国外卖家当的持续快速增长,不仅方便了广大民众的生活,也推动了餐饮家当的线上线下领悟发展,拓宽了消费运用处景,为餐饮行业发展注入了新动能。
依托于强大的大数据技能,运筹优化和机器学习,外卖平台得以完成从线上点单到线下配送的各个环节。
AI渗透进线上餐饮业的各个环节:用户下单时的智能推举算法;外卖配送过程中的策略、调度算法、定价系统;无人配送用到的的自动驾驶技能;骑手智能耳机里的语音识别、人脸识别技能;运用于客服系统的知识图谱等。

作者 | 涂颖

一 互联网外卖餐饮业市场规模及现状

近年来随着互联网的不断渗透以及移动客户真个逐步发展,餐饮企业不断布局电商行业,使得我国外卖市场规模不断增长。
数据显示,2019年我国在线外卖市场规模达5779.3亿元,较上年同比增长36.0%。
经由近几年外卖做事的遍及,目前我国在线外卖市场发展已进入稳定增长期。
由于疫情倒逼传统行业加速转型线上,外卖市场产品及业态将更加丰富多样。
在外卖市场供给与需求的双向浸染下,外卖市场规模有望持续扩大,估量2020年市场规模将打破6500亿元。

外卖也能高科技人工智能全方位助力餐饮配送场景

二 餐饮业中的人工智能技能

运筹优化:运筹优化是从所有可行解中探求最优秀的解的方法。
在外卖配送场景中,运筹优化是将商家与用户需求和运力供给做合理的配置,以达到效率最大化的核心技能。
配送区域方案,骑手排班,骑手路径方案,订单智能调度等详细业务场景都须要运用运筹优化算法。

大数据技能:大数据技能是指从各种各样类型的数据中,快速得到有代价信息的能力。
外卖平台借助用户的大数据刻画用户画像,赞助商家制订更精准的营销计策。
同时,外卖平台也能够借助大数据的运用完成更精准的智能推送,推送用户最喜好的菜品,提升用户的外卖体验。

机器学习:机器学习专门研究打算机若何仿照或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识构造使之不断改进自身的性能。
商家侧的商家上单、物料优化;用户侧的智能推举,投递韶光预估;配送中的实时调度分单系统等都须要用到机器学习技能。

物联网技能:物联网技能是通过信息传感设备,按约定的协议,将任何物体与网络相连接,以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。
IoT技能被用于外卖平台智能装备系统中,通过骑手APP联动和智能语音助手的交互掌握,形成IoT立体协同,以“人机耦合”的办法全面赋能骑手。

三 人工智能技能在餐饮业中的运用分布

四 人工智能在餐饮业中的运用案例简述

擎朗送餐机器人:疫情期间,擎朗无人配送机器人被运用在北京汉堡王等多家餐厅,承担从后厨到外卖取餐点的全流程配送以及餐厅内餐桌的菜品传送事情。
该机器人通过激光雷达+深度视觉+机器视觉等多传感器领悟技能实现室内高精准导航,能够在室内繁芜环境长期稳定自由移动;通过红外实物感知系统检测托盘物品拿取状态,实现快速自动原路返回。

美团大脑:美团大脑是美团NLP中央构建大规模的餐饮娱乐知识图谱,它充分挖掘关联各个场景数据,用AI技能让机器“阅读”用户评论数据,理解用户在菜品、价格、做事、环境等方面的喜好,挖掘人、店、商品、标签之间的知识关联,从而构建出一个“知识大脑”。
美团大脑已经在公司多个业务中初步落地,例如智能搜索推举、智能金融、智能商户运营等。

饿了么方舟智能调度系统:系统紧张基于四个开拓平台:Spark平台,GPU深度学习平台,特色工程平台,AB测试平台,紧张的业务方向有六个:聪慧物流,智能调度,智能营销,智能客服,图像视觉,智能硬件。
该系统替代了调度员大部分的事情,减少了人力参与的程度,实现了自动化、智能化派单。

美团骑手智能装备系统:美团外卖推出了智能装备系统,包括智能电动车、智能安全头盔、智能餐箱、智能语音助手和室内定位基站。
五款新装备通过骑手APP联动和智能语音助手的交互掌握,形成IoT立体协同,以“人机耦合”的办法全面赋能骑手。
如配备全套智能装备系统,骑手在送餐全过程中,可简化近80%的手机操作,订单派发后接单速率提升50%。

五 人工智能技能在餐饮业运用的局限性

极度景象与交通堵塞时配送有时延:调度系统如何适应景象交通等突发成分的影响,并对订单分配,骑手路径方案等环节作出实时调度以最小化时延至关主要。

普通舆图APP收录的路径不足风雅:在实际配送场景中,由于一样平常的舆图app对小路或小巷子的收录并不完备,利用这些舆图导航出来的可能不是最优路径,会使骑手投递韶光延长。

六 人工智能技能在餐饮业运用中的发展趋势

通过提高算力提升调度系统效率:如果能办理边缘打算中低功耗打算、不同设备的相互协同等问题,提高系统的算力,智能调度系统能更好地基于现实场景进行订单分配和骑手路径方案,从而最小化投递韶光。

Offline 场景下“5G+IoT+AI”:未来线下配送将会基于物联网技能,可能会与交通网络互联,更好地感知配送时的交通畅通度,精准定位骑手与判断路径。