美团点评:AI赋能餐饮业,将带来更好规模效应

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9 月 7 日,由中国工程院信息与电子工程学部主办,浪潮承办的首届人工智能计算大会(AI Computing Conference 简称 AICC)在京举行。会上,除海内外数十位知名专家围绕 AI 计算创新作主题报告外,另有行业领先的企业代表在 AI+计算创新、AI+互联网、AI+产业创新、AI+HPC 融合分论坛上介绍了各自在 AI 领域的应用进展。

美团点评高级技术总监王栋作为受邀嘉宾,在AI+互联网分论坛进行了题为《人工智能在餐饮行业的应用场景》的演讲,就美团点评如何将人工智能应用于餐饮业务场景中的做了分享。


平均28分钟完成配送,美团外卖背后的AI力量

用户下单,商家接单、出餐,骑手配送,在美团外卖上,每天30多万的骑手完成千万订单的交付。整个外卖服务流程中平台包含了对用户的菜品个性化推荐、下单和支付服务、同步商家、通知骑手、订单送达通知、评价审核、客服等场景。因此,在餐饮行业中外卖服务链条长,更具挑战性,也正是因为其长链条的服务模式,外卖有更多人工智能应用场景。

在外卖场景中如何利用AI?主要可以从两个维度来看:


纵向维度,可以划分为基础设施、算法、技术方向、具体技术以及解决方案几个层面。

在基础设施层,包括了计算规模、计算资源划分、数据和计算能力等底层基础设施。在这一层,美团云为外卖提供了包括资源调度、计算能力以及数据存储等方面的支持。

再上层的算法及技术方向层,算法包含机器学习、深度学习以及增强学习;技术方向,则主要是计算机视觉、嗅觉、味觉等以及智能匹配、规划决策等。继续向上一层,则是具体场景中技术应用。

美团点评AI团队主要在技术及应用场景层面进行研究和优化工作,比如用DNN去做CTR预估,用NLP去优化智能客服的算法模型,采用了CNN算法并加入BLSTM的模式提升文字识别精度,利用深度学习搭建智能调度系统等等。

横向的维度来看会有感知分析,理解思考和交互决策三个层次。目前在感知分析层次,研究较多的计算机视觉、听觉,而对餐饮业非常重要的味觉、嗅觉方面则还处于比较初级的研究阶段。目前,美团外卖在利用图像识别技术做商家、菜品图片的识别,并将这些信息应用于核心的个性化排序场景。在理解与思考层次,主要的应用场景是用户需求的感知与智能匹配。最后是交互与决策层次,运力调度、订单指派、路径规划等场景则归属于这一领域。

其中智能匹配和规划决策是美团外卖目前主要的探索方向,也是外卖用户个性化平台和配送实时配送智能调度平台的技术基础。在送餐员有限的情况下实现高效配送,主要考验平台的资源匹配和配送路径规划能力,目前美团外卖已经可以在毫秒级完成路径规划,平均28分钟完成配送。

“目前美团点评整体处在从机器学习到人工智能时代过渡演进的过程当中,现在美团点评利用深度学习和在线学习,去感知到用户偏好的变化,辅助商家去优化菜品质量、营销策略等等,未来希望通过增强学习打通用户历史信息和实时信息,结合深度的知识理解服务,能够更好地理解用户和商户,提升服务质量。”王栋表示。

美团点评抢滩AI,将做更多场景探索

9月初,高盛发布的《中国在人工智能领域崛起》的研究报告,称美团点评凭借自身独有的大数据优势完成了AI的初期布局,并重点提及了美团外卖的实时配送智能调度系统。

上周,脉脉发布一份《中国互联网公司人工智能争夺战》报告,报告中也解析了BAT以及美团点评等一线互联网公司在人工智能方面的战略布局。美团点评因将AI应用于商家选址、引流、外卖/配送、经营管理、供应链金融、营销推广等一整套服务体系获得了重点关注。

美团点评之所以能够实现AI技术的场景化成熟应用,一方面得益于其场景以及业务规模优势,另一方面则在于美团点评内部高效的AI团队架构。

美团点评的AI团队架构中,AI研发团队主要根据业务场景打磨算法以及模型,做产品优化以及新技术的探索,而在底层则由美团云提供资源调度、数据访问、计算力以及模型测试等方面支持,并根据不同场景下的特殊需求进行产品选型、资源调配。

比如在选型方面,目前美团云提供GPU云主机机型包括m60、p40系列,还有FPGA云主机以及KNL物理机,美团云会根据不同的场景需求做产品测试,提供适合业务场景的产品。

另外由于美团点评本身应用的场景非常多,除餐饮场景外还有酒店、旅游等业务,对AI技术的需求是巨大的。所以在SaaS、PaaS两个层面,美团云作为对内加速孵化、对外开放合作的角色,在输出自身能力的同时,也与人工智能领域的技术领先型企业展开合作,打造更好的技术和产品,帮助美团点评完善AI布局,提高业务效率的同时,也能兼顾整体的成本控制。

目前除外卖的智能调度平台外,美团云提供的人脸识别、OCR识别以及内容安全审核等应用也已经应用于美团外卖的商家身份认证、资质审核以及用户违规评论等场景中,提高了服务效率;美团云深度学习平台也帮助美团外卖加快了人工智能模型训练的速度和精度。

演讲最后,王栋总结,人工智能的应用,无论是对餐饮行业现在已经做的和将来有可能展开的领域来说,都是非常好的具备规模效应的利器,相信将来会有更多应用场景涌现。


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