互聯(lián)網(wǎng)平臺的人工智能應用實踐

1、 互聯(lián)網(wǎng)平臺的人工智能應用實踐今天的內(nèi)容主要分為三個部分：“餓了么” 簡介。AI 在“餓了么” 的應用場景。運籌優(yōu)化與機器學習的應用實例。關于“餓了么”大部分人都點過外賣，現(xiàn)在外賣成了中國人吃飯的另一種方式。點外賣是什么樣的量級，說起來嚇大家一跳。中國最大領域是電商，淘寶、京東，其次就是出行行業(yè)，滴滴、UBER，緊接著是共享單車，這幾家公司加起來是一天兩三千萬的訂單量左右。而在外賣行業(yè)，到今天為止已經(jīng)每天達到2500 萬單，可以看到這個行業(yè)正在飛速發(fā)展。為什么數(shù)據(jù)和算法能起到那么大的作用？因為我們都知道在“互聯(lián)網(wǎng)+”的背景下，有這么大的訂單量，至少是在數(shù)據(jù)行業(yè)我們有非常多事情要做。2500 萬

2、訂單量里面 “餓了么” 是什么樣的場景？我們把手機 APP 打開，可以找到自己喜歡的餐廳，大家選擇一個餐廳，選擇喜歡吃的東西，這個行為雖然是點一個菜，但是實際上跟大家在淘寶買衣服和在攜程買機票是一樣的。前面是電商交易平臺所交易的食品，現(xiàn)在不僅是食品，還可以在上面買鮮花、買藥品，同時還有本地的幫買幫送等等。所以電商只是第一部分，電商到了什么規(guī)模？“餓了么”C 端注冊用戶 2.6 億，B 端商家目前已經(jīng)是 130 萬，每年是千萬級別的定單情況，這個是我們外賣行業(yè)的一部分，基于電商交易平臺。第二部分就是大家可以看見上圖中騎手小哥拿著箱子，要么走路或者騎著電動車，這就是本地物流平臺。為什么要強調(diào)本地，

3、因為我們行業(yè)的特殊性跟其他物流行業(yè)不一樣。他們幾天時間到達，我們這個行業(yè)的本地物流是希望 30 分鐘能送到用戶手里。所以我們在設計這個架構(gòu)的時候就有很大的挑戰(zhàn)，這個有一些不同，一會兒講到算法模型的時候就清楚了，我們是做一些本地的物流，所以時間上有非常嚴格的限制。 到今天為止，我們配送員已經(jīng)達到300 萬，平均每天在任何時刻，全國都有 30 萬到 40 萬的騎手活躍線下，隨時準備接單。這個跟滴滴是一樣的運營模式，現(xiàn)在已經(jīng)覆蓋了全國 2 千多個城市。AI 在“餓了么”的應用場景外賣這個行業(yè)為什么需要人工智能呢？作為本地生活的平臺，我們都知道衣食住行是非常需要的。在每個方向都有很多大的商家，他們在技

4、術上的挑戰(zhàn)有什么不同，一定取決于他們的業(yè)務形態(tài)。首先是淘寶，淘寶是大家在線上買東西最常用的一個平臺，里面主要是以用戶和商戶為主，線下是同城當日達，更多定單是走開放平臺。大家下了定單，東西送到大家的手里，這個是三通一達。也可以是菜鳥或者順豐，它們是開放平臺，最重要的一點是時效性，通常以天來計算，超時不會有所謂的賠償，這個是淘寶的情況。我們再看攜程，它可以定旅館、酒店，線上以用戶和商戶為主，不會有線下的訂單。跟外賣行業(yè)特別接近的就是滴滴，從業(yè)務形態(tài)來講，像滴滴這類出行和外賣是非常接近的。滴滴線下線上始終是用戶和司機，定單形式也是眾包的形式，要么通過加盟商，要么通過司機網(wǎng)上注冊來承擔運力，超時也不會

5、懲罰司機。因為誰也不會預料到會不會出現(xiàn)車禍，這個時效沒有保證，所以說它和餓了么是極其相似的。最后提到 “餓了么” 和外賣行業(yè)。首先線上以用戶和商戶為主，線下訂單部分比較多，藍色騎手有一部分是 “餓了么” 的員工，就是自營，還有團隊和加盟商的形式，當然還有一種是眾包。比如說今天開一個會，下午還有四個小時，我可以送幾單，這是一種眾包的形式。時效性是以分鐘來計算的，我們的目標在很長時間已經(jīng)做到了，全國平均半個小時可以把訂單送到手里。還有超時賠付，如果 30 分鐘之后超過 10 分鐘沒有送到，就有一個紅包的賠償，超時賠付的壓力是比較大的，不過這樣做對客戶來說算是一種服務不足的補償。根據(jù)上面所述，我們進

6、入了一個大的框架，就是在外賣這個行業(yè)是三個大框架，一個是機器學習，一個是大數(shù)據(jù)，再一個運籌優(yōu)化跟機器學習也是密不可分的。講到運籌優(yōu)化，大數(shù)據(jù)作為運籌優(yōu)化的基礎起到了非常關鍵的作用，現(xiàn)在大家看這個圖挺有意思，我會多花兩分鐘講一講在業(yè)務中的算法問題，大概有三個層面。底層的外賣行業(yè)希望 30 分鐘把食物送到用戶手里，不可能送到二十或者三十公里之外，除非你會飛，否則半個小時不可能送 10 公里?；谶@種情況，所有行業(yè)都是基于當前打開 APP 的位置，定位可能 3 公里或者 5 公里的半徑，LBS 保證在運營商網(wǎng)絡做各種推薦或者搜索為基礎，再往上兩層就是機器學習和優(yōu)化，所以具體講一下這三部分。交易如下圖

7、，大家可以看到中間這個模塊是用戶商戶分層，推薦搜索以及智能補貼，這幾個大的方向是任何電商都必須做的。在有很精細的用戶畫像體制上，我們希望對用戶和商戶的生命周期做嚴格的管理，在這個基礎上我們做相應的推薦、搜索、補貼。比如說有一個用戶進入沉睡期，我們會通過一定的方式對客戶進行刺激。線下當交易行為發(fā)生時，我們希望 30 分鐘將外賣送到用戶手里，這里面涉及到機器學習的規(guī)劃，我會詳細講智能的調(diào)度，也會詳細講到出餐時間和送餐時間的預估，以及動態(tài)定價等這幾個模塊。智能調(diào)度是調(diào)度的一部分，我們這30 分鐘包括了準備的時間和路上的時間，甚至保證了送到樓下，等電梯到你手上的時間等等。所以這30 分鐘有很多不可預估

8、的東西。那么壓力平衡是什么意思？大家都知道，線上交易和我們物流是矛盾的，對于線上交易來說我們當然希望訂單越多越好，我們希望有上千萬的用戶幾秒鐘一下子全進來。但是 30 分鐘內(nèi)把訂單全部送出去，這個是不太可能一下子解決的問題，為了達到壓力平衡，就要保證交易和物流、配送等保持平衡，既達到交易質(zhì)量，也不損失用戶的積極性。底層講到交易和線下這兩個之后就是一些底層的東西，現(xiàn)在讓我們看上面那張圖，左邊包括選址推薦等等。剛才講到配送是本地，當一個商家定下準備配送的地方就會畫一個圈，比如說我送一個圓圈或者六邊形，這個不是隨便畫的。首先有可能這個地方是高速路或者高架橋，不是每個人的平臺都是一樣的，有的用戶也有可

9、能老是定便宜訂單，我們在網(wǎng)格和站點規(guī)劃的時候會考慮所有因素。這個涉及很多運籌優(yōu)化的問題，最后一個例子就會講到選址和網(wǎng)格規(guī)劃的問題。下面簡單講一下我們在人工智能方面所有的一些嘗試，這對我們業(yè)務是非常重要的。運籌優(yōu)化與機器學習的應用實例這一部分我會分兩種來說：機器學習的應用案例。機器學習應酬優(yōu)化的案例。案例 1 : 出餐時間預估第一個是出餐時間的預估，我在這里用滴滴做比較，什么是等待時間預估。比如我們在滴滴場景下下了一個訂單，說我想去浦東機場，它會告訴你這個車離這里兩公里，3 分鐘會到，這個3 分鐘就是等待時間預估。“餓了么” 相當于下了一個單，大概 20 分鐘才能做好，我們希望的是來的早不如來的

10、巧。作為我們平臺的騎手剛好在 20 分鐘就到，如果早了騎手等在那兒是浪費，但是去晚了，就可能訂單超過了時間。這個出餐時間的準確性是關鍵，當訂單完成之后，怎么知道訂單花多長時間完成？這個餐廳受很多因素的影響，餐廳的備餐時間和食堂吃的用戶數(shù)、餐品類型、烹飪方式、訂單大小等且備完餐后無通知。比如說餐廳客戶特別多，平時可能 5 分鐘做出來，可能人多了就 5 分鐘做不出來。還有產(chǎn)品品類的問題，甚至包括一天的天氣各種原因，包括餐廳的出勤率，餐廳廚師請假突然少了幾個人，這些都是造成預估不準確的原因之一。我們想過為什么不讓餐廳做好了后直接告訴我們，然后我們就去取餐，這個理論是可行。但是大家想象一下在餐廳場景里

11、面，廚房是什么樣的情況？你想象一下一個廚師滿手都是油，出來點一下這個訂單好了，然后看下一個訂單，這個是很難想象的事情，我們沒有得到這方面的數(shù)據(jù)。這個是一個前提，我們的解決方案毫無疑問是機器學習，最簡單版本就是線性模型。一開始效果不是特別好，但逐漸演進到后面的 GBDT ，在場景下做到平均不是特殊平均，加上出餐時間是 10 分鐘，我們可以固定 7 分鐘到 13 分鐘，這個準確率比較高。我強調(diào)是平均，因為有很多特殊場景，如果廚師出了什么事情，我們也不知道，因為機器學習只能根據(jù)過去的事情來預測將來。在突發(fā)事件有一些產(chǎn)品的方案，比如說看到這個餐廳出餐量和訂單量并沒有呈線性的增長，前面出現(xiàn)了堵塞情況，我

12、們根據(jù)數(shù)據(jù)對平臺進行實時調(diào)整。最后我們的方法是深度學習，用的是 LSTM。我們通過時間相關性把預測做的更加準確，毫無疑問出餐時間一定會跟過去訂單有關系，這個不用解釋。但是為什么跟未來有關系，我們預估未來 3 到 5 分鐘有新的訂單，但是跟現(xiàn)有的訂單有共同之處，有可能是同樣的菜品，有可能是共同的地方，同樣的菜品對廚房是一個訂單，可以把菜一起做。我們學到了，通過這個模型也可以捕捉這些特征，對訂單分配有一定的幫助，同樣對訂單打包也有一定的幫助。案例 2 ：行程時間預估行程時間的預估就是當訂單完成了以后，騎手把訂單拿到手里，他會跑到辦公室或者家里也好，這個是行程時間的預估。例如滴滴從 A 點到 B 點

13、，交通方式肯定就是車，而且有大量的地圖數(shù)據(jù)，像高德或者谷歌地圖或者百度地圖，這些數(shù)據(jù)會實時上傳給服務器。在這種交通情況預測已經(jīng)是比較準確的，但是相對 “餓了么” 場景遠遠沒有那么多的信息。首先騎手可能步行，走電梯、走上下樓梯、騎電動車或者換交通工具，這個直接造成了我們的數(shù)據(jù)搜集是極不準確的，還有一點在樓宇內(nèi)的交通復雜，這個數(shù)據(jù)很難獲取。我們上班的時候，餐廳和顧客都是在大樓里面，大樓里面沒有 GPS 信號或者信號不大好，我們收到的數(shù)據(jù)或者定位誤差高達幾百米。所以提前時間預估，我們需要把軌跡建立起來，因為時間預估在高德地圖或者騰訊百度地圖是基于歷史數(shù)據(jù)的。我們第一步做的是歷史數(shù)據(jù)清洗，室內(nèi)定位不準

14、甚至完全缺失，這個情況下我們想了各種各樣的辦法，我們用 WiFi信號，GPS 信號或者大家互相定位，最大程度減少定位缺失的問題。其次，即使定位有了，它的位點也是有 GPS 軌跡的，也有很多的噪音，所以需要去噪。我們通過定位的算法把相關的時間，把 O 點和 D 點合起來，最后進行軌跡聚類。案例 3 ：智能分單滴滴與我們的分單難度不一樣，滴滴場景下要配一個司機，最多接兩三單。在 “餓了么” ，一個騎手一個包同時背 5 到 10 單，而且訂單之間有時間限制，涉及大量的時效要求。我講兩個方案，第一個方案是路徑規(guī)劃的問題，很傳統(tǒng)的 VIP。當你給一個訂單，在騎手容量和成本固定的情況下，我們需要找到匹配的

15、線路，每個訂單承諾時間是不一樣的，就是保證不能超時。默認模式下, 一個騎手可以同時送 5 到 10 單, 每單都有嚴格的時效要求, 并且訂單在午間高峰爆發(fā)式增加。方案 1 就是車輛路徑規(guī)劃：輸入：訂單，騎手，容量，成本。輸出：訂單和騎手間的匹配以及行走路線。優(yōu)化目標：最小化時間或者行駛距離。約束條件：騎手背單數(shù)、騎手數(shù)量、最晚到達時間等。我們用了模擬退火算法，模擬退火算法 ( Simulated Annealing，SA ) 是基于 Monte-Carlo 迭代求解策略的一種隨機尋優(yōu)算法。通過賦予搜索過程一種時變且最終趨于零的概率突跳性，從而可有效避免陷入局部極小并最終趨于全局最優(yōu)的串行結(jié)構(gòu)的

16、優(yōu)化算法。從理論上來說這個算法具有概率的全局優(yōu)化性能，目前已在工程中得到了廣泛應用，諸如 VLSI ，生產(chǎn)調(diào)度、控制工程、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、信號處理等領域就是用它來做訂單的分配。但是最后結(jié)果不是特別好，因為時間預估存在不準備性，在路徑規(guī)劃的時候，先走 A 單還是 B 單，在時間一旦出現(xiàn)誤差的情況下，這個路徑規(guī)劃會非常差。最后用的是第二個算法，也是一種基于大量函數(shù)的組合算法。左下角是個矩陣，每一行是一個訂單，每一列是一個騎手，我們希望通過一些規(guī)則和一些機器學習的算法算出來，右邊是一個定單匹配的結(jié)果。最優(yōu)匹配就是 KM 算法，調(diào)度算法的演進最早是 VRP。后來采用的是 KM 算法，但是這個基礎框

17、架界定了以后，還有很多工作需要做。訂單實際上有相似性，因為訂單是可以打包的，一個人稍微等幾分鐘，也許這個訂單出來跟那個訂單很相似的性質(zhì)，就是去同一個地方，就可以把訂單給同一個人拿走。所以訂單打包和吸水是我們做的第一件事情，但是訂單靠什么規(guī)則在高峰期和非高峰期的時候是不一樣的，這里存在兩個方向的路和兩個方向的夾角不一樣的地方，所以定單匹配模型是在 2.2 版本之上做出來的。用機器學習通過歷史數(shù)據(jù)來訓練，在這里我們也碰到一些挑戰(zhàn)，由于在不同的站點配送員習慣不一樣，我們推廣的時候會遇到一個問題，在 A 站點大家覺得是 OK，但是在 B 站點不行。我們現(xiàn)在做到千站千面的東西，根據(jù)類似的站點歷史過去分擔一些情況，我們把這些模型用來做訓練，做到類似的站點它有類似分單的方式。所以不會出現(xiàn)說你特別不喜歡這個分單的方式，多多少少有一點類似性，后來做到了 2.3 這個版本。現(xiàn)在做的版本就是增強學習，我們根據(jù)實時的情況來進行動態(tài)地調(diào)整。餐廳選址就不詳細講了，我們也和商家開始合作開一些餐廳，我們都希望選最好的地方，餐廳覆蓋最多的用戶，菜品不一樣，用戶群不一樣，所以這個選址是很重要的。總結(jié)我做機器學習十幾年，個人感受，工作挑戰(zhàn)