AI赋能外卖配送，挽救小哥于水深火热之中

人工智能接力移动互联网，创始了新的年代，当人们都在津津有味生产力和资源重组有哪些打破时，既得利益者除了互联网公司以外，都纷繁把目光聚集于外卖这一高频的范畴。

作为懒人经济许多特征之一，点外卖是时下白领和宅男宅女的宠爱，翻开外卖APP，一切的美食一目了然，但是点餐后的等待时刻却反常难熬，要是遇见下雨天，指不定得饿上几个小时。

而之所以呈现这样的状况，首要是因为后台调度体系在分配运力上很简略绰绰有余，没有即时对实时状况做出调整，规划路线上存在局限性。

物流调度是外卖职业门槛最高的板块，没有长时刻技能堆集和探索，想在海量订单中，高效分配尤为困难。顾客收不到餐，他们只认渠道，而骑手只认商家，这中心存在许多对立，因此订单的规划决议计划由谁来做，怎么履行更具合理性变得反常重要。

相关业界人士此前表明，外卖场景下的配送简略来看虽然是一种送盒饭的场景，但是在场景化处理方法上却比打车、同享单车方法要杂乱得多。首要原因是外卖送餐从单纯的间隔判别取送规矩现已演变成时空的问题。

针对这一问题，智能物流调度体系承当起了艰巨的使命。首要，智能物流调度体系，能够精准化商户数据，定位商户方位，对当天的订单量、配送间隔、并单状况、评级做一个智能匹配。然后由调度工作台、实时监控、虚拟仿真和寻宝体系在上诉的要素中，选取重要序列，再依据商圈动态数据，在对快的反响时刻内做出优化分配。

外卖O2O本质上是以技能为本，支撑其不断优化的根底是大数据，和后台算法，当用户画像越来越明晰，决议计划本钱也随之变低，即时物流功率也将更上一个台阶。正如业界专家而言，整套处理计划的根本逻辑，是根据优化方针和订单时刻窗口进行一切或许的核算判别，并找到大局最优的调度计划然后实时反映到运营层面的实操落地