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　　2017年年初，阿里云透露，已同餓了么合作研發出人工智能ET新的調度引擎，正全面推行到外賣送餐領域。

　　2017年年末，百度外賣智能物流調度系統獲得了“吳文俊人工智能科技進步獎”，該獎項被譽為“中國智能科學科技最高獎”，代表中國人工智能學界的重大突破與最高榮譽。

　　果然不辜負“人工智能大爆發之年”的期望，2017年連外賣都搭上了人工智能列車，這大概也是吃瓜群眾們離頂尖技術最近的一次了。

　　喂飽用戶的同時如何“填飽自己的肚子”？

　　谷歌用人工智能來造福人類，百度卻用它來送外賣。聽完這句話是不是很想給谷歌打call，然后摸摸百度的頭，安慰它繼續加油，未來還有無限可能。然而，俗話說“民以食為天”，用人工智能送外賣難道就不是造福人類了么？

　　據了解，百度外賣在創立之初就是一個以技術驅動的平臺，因此它也是國內首家將深度學習能力進行運用打通的外賣平臺。

　　2017年8月24日，餓了么正式宣布合并百度外賣。餓了么CEO張旭豪表示，此次雙方達成合作后，將實施雙品牌戰略，百度外賣的團隊和人員不會發生變化。

　　隨后，11月23日，百度外賣與餓了么正式進行技術融合，雙方聯合發布了“未來物流”戰略，餓了么的配送準時率提升到了99%以上，而百度外賣技術范兒的智能物流調度系統獲得了中國智能科技最高獎，兩者通過技術實現了雙贏。

　　餓了么攜手百度外賣后，國內外賣“三國鼎立”的時代結束了。面對兩大勁敵的強強聯合，美團外賣的處境顯得有點尷尬。

　　2017年第3季度中國互聯網餐飲外賣市場分析報告顯示，“百餓”聯盟的市場份額為48.8%，超過美團外賣的43.1%。

　　顯然，美團也不是吃素的。12月21日，美團外賣發布智能語音助手，該產品基于大數據及多項人工智能技術，讓騎手在送餐過程中能用最自然的語音交互完成接單、上報等操作，不再需要手動操作手機，同時系統還將根據騎手騎行狀態自動喚起交通安全提示。

　　此外，美團還搭建了平均送達時間28分鐘的智能調度系統、訓練機器自動審核提高了運營效率以及采用圖片識別技術提升了用戶體驗。

　　人工智能給外賣“送”去了什么？

　　DCCI互聯網數據中心的《中國網絡外賣服務白領市場價值研究報告》顯示，已經有接近90%的用戶將外賣平臺作為全品類消費平臺。消費者數量的攀升在給平臺帶來利潤的同時也帶來了巨大的壓力。

　　百度CEO李彥宏曾表示，外賣從本質上講是物流的問題，一個外賣其實一天要送多少單，第一單送給誰，第二單送給誰？怎樣能保證配送的時間最佳、最準時？背后是一個人工智能、機器學習的問題。

　　從商家接單到用戶拿到產品的整個流程中，預估出餐時間是非常重要的一個環節，減少外賣小哥的等待時間將縮短全程的時間消耗。

　　出餐時間與菜品類型、堂食客戶數量、訂單數量等很多因素有關。以百度外賣為例，目前其使用的方法是深度學習中的LSTM（長短期記憶網絡），LSTM適用于處理和預測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。而出餐時間除了與歷史訂單有關，還與未來訂單有關。假如新訂單與現有訂單有重復的菜，商家便可以把菜放在一起做。這個模型可以學習到一些關鍵特征，不僅對預估時間有幫助，對訂單打包也有幫助。

　　對用戶來說，外賣平臺上越來越多餐廳的出現雖然滿足了用戶更多類型的需求，但同時也帶來了選擇的壓力和困擾。因此如何為用戶推薦出其感興趣的餐廳，既滿足其對價格的預期，又不超出其口味偏好，這非常考驗平臺對數據的挖掘以及計算能力。

　　美團外賣以GPU云主機提供的計算能力作為基礎支撐，將深度學習用于圖片質量識別和OCR印刷文字識別兩個場景。

　　用戶在外賣平臺上能夠看到大量的美食圖片，圖片的美觀程度這用戶在點餐時的視覺體驗以及下單決策結果，因此高質量的圖像質量識別尤為重要。基于此前圖片、點利率以及評論等數據的存儲，美團外賣通過深度學習建模，采用多維度特征設計，自動化數據標注的方式，用DNN算法來判斷圖片的品類、色彩、對比度等基礎特征，最終提供優質圖片給用戶。

　　另一方面，在對100萬余家商戶的整合的基礎上，美團云GPU主機通過對算法模型的加速，利用機器完成資質審核、文字錄入的工作，大大提升了平臺的運營效率，實現了精細化的運營，同時機器審核使商家得到了有效的審核管理。

　　在行業野蠻生長的時候，依靠燒錢補貼可以實現快速的用戶增長，但當其進入穩定發展期后，對用戶來說，服務品質往往是最重要的。

　　對當下已經發展到一定規模的外賣行業來說，用戶體驗正在成為競爭制高點。人工智能技術的加碼想必會讓這場“外賣大戰”更有看頭。