未知的瞬間
何仁清,美團點評算法通道主席、美團配送AI方向負責人。
2006年哈爾濱工業大學計算機碩士,畢業后加入百度NLP團隊,2009年轉崗到百度鳳巢團隊,從事自然語言處理、數據挖掘、機器學習、檢索等研究方向,離職前任百度主任架構師。
2016年初加入美團點評,整體負責美團配送的算法策略,進行智能配送系統建設,全面支持美團配送業務發展。目前工作方向橫跨運籌優化、機器學習、時空大數據挖掘等多個學科,工作內容包括:智能調度、ETA、智能定價、智能規劃、機器學習、AIoT、騎行地圖等多個子方向。
美團外賣日單量超過3000萬,擁有近百萬騎手,是全球最大的即時配送網絡。與大多數互聯網企業線上業務為主的模式不同(比如搜索、推薦、電商、短視頻),配送系統需要在現實世界中的真實環境和真實場景中“運行”,最大的挑戰是需要對騎手所在的環境和場景做到實時感知、準確理解和最優決策,這也是近幾年行業經常說的“數字化”和“智能化”技術。
舉例來說,配送中需要很多現實世界信息,比如商家在哪個商場,在幾樓什么位置,從哪個門進入,是否坐電梯?騎手到達商家了嗎,等餐多久了,還要等多久? 這些信息的準確性和實時性,對如何做出更優的決策至關重要,是持續提升配送體驗和效率的關鍵要素。
美團配送作為全球最大的即時配送網絡,具有豐富的大數據和應用場景優勢,結合機器學習、時空間大數據、AIoT相關技術,我們在“物理世界數字化和智能化”這方面做了很多探索和嘗試,這次主要分享這方面的重要技術和相關經驗。
分享大綱:
1. 即時配送業務發展
行業整體發展趨勢
配送業務目標和挑戰
2. “美團超腦”配送系統簡介
美團配送的技術目標
美團配送的AI技術體系
3. 刻畫現實世界的AI技術
履約全環節的精準時間預估
基于騎行軌跡的配送地圖(點-線-面)
基于IoT技術的配送情景感知
4. 配送技術的未來展望
聽眾收益:
1. 了解新零售下的美團配送的業務發展和AI技術體系
2. 了解AI技術在物理世界數字化方面,到底在解決什么問題,有什么挑戰,取得哪些成果
3. 了解如何從業務痛點出發,提煉業務問題,并進行技術建模和持續優化,并最終驗證技術效果
聽眾范圍:熟悉機器學習、數據挖掘、AIoT等技術,解決一線業務問題的算法工程師
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