“萬物”到家,上海就是“終極考場” 美團算法工程師團隊調度70萬騎手配送超過3000萬日訂單

2020-05-06

  大圣是美團配送技術團隊的一名資深算法專家,“五一”期間他也沒閑著,準時送達的每一份外賣背后,都有著他所在團隊的技術支撐。

  每天早上,他都會打開電腦,從“美團超腦”智能調度系統的后臺,查看前一天的數據表現,并且抽查系統實時派單是否符合預期的運算邏輯。此時的上海八佰伴商圈,有80個新訂單,周圍有300名騎手,可能的分配方案有300的80次方;僅是一名接到5個訂單的騎手,要規劃5個訂單共10個點的取送路徑,就有11.34萬種可能,而究竟由誰送、怎么送、走哪條路、如何保證平均30分鐘送達,系統在幾秒內就給出了答案。

  “美團超腦”由他和團隊幾十名伙伴建設,調度全國70萬騎手配送超過3000萬日訂單。高峰期,系統每小時執行約29億次路徑規劃算法,默默保障著所有訂單安全、快速地送達顧客。這種高強度運算,使他們始終繃

  緊一根弦——算法背后是“業務體驗”

  今年“五一”假期,在大圣眼里有些特殊。疫情將人們出行游樂的需求壓抑許久,節日以來,他都擔心各大商圈、酒店、景點等外賣及商超訂單量會大幅上漲,“美團超腦”需要時刻保持全速運轉。

  節前一段時間,配送技術團隊一直在進行“壓力測試”,確保密集單量下系統依然穩定輸出最優計算方案。上海,是他最關注的地區之一。這名清華大學博士畢業的學霸工程師說:“我們的系統,是全球最大的即時配送系統,而上海又是訂單密度最高的城市之一,技術怎么樣,上海就是‘終極考場’。”

  一次次現場踏勘過程中,技術團隊不斷優化算法。大圣說,“只有從電腦背后‘走出來’,才能真正發現效率的提升空間。”比如,疫情期間商超訂單大大增加,根據原先的判斷,到商超取貨和到飯店取貨沒啥區別,實際卻發現在超市里等單很花時間,如果有一單遲遲出不來、同一騎手的其他訂單都要受影響。于是,系統增加功能可幫商家計算好揀貨順序以及騎手預計到店取貨時刻,揀貨和送貨協同好了,整體效率都得到了提升……

  未來無人車也將“參戰”

  如今的“美團超腦”從2015年上線以來已經歷經5代,大圣和他所在的團隊幾乎每天都會對系統進行迭代、每周都會做幾次大調整。最新的5.0版本,實現了從商圈級調度到城市級調度的升級,基于萬人萬單“秒級匹配”的運算能力,用多商圈、多運力、多模式的全域柔性調度,不斷探索配送效率的極限。

  整個技術團隊“藏龍臥虎”,是美團從各行各業招來的高手:有互聯網做搜索的,有傳統工業界做工業優化的,也有傳統物流界的老兵。大家在團隊里邊學邊干,狀態近乎“產學研一體化”。大圣覺得,這樣復雜的派送系統,需要機器學習、運籌優化等多學科交叉融合解決,團隊成員多樣化帶來的思想碰撞與發酵,為業務帶來了“最優解法”。

  “未來,外賣業務會涉及越來越多送餐以外的需求。”大圣盯著電腦上的系統畫面說。對他來說,AI算法遠非冷冰冰的數據,他可以從中讀出很多信息。

  在“萬物可到家”時代,各種品類的零售商品給配送提出全新的要求,比如多類型的運力配送,目前北京已經開始試點美團自研的無人車協同騎手一同配送。同時在零售場景下,新的配送模式有能力將效率提升兩三倍。未來的一切,復雜邏輯的背后卻是“大道至簡”,大圣已經做好準備,去盡情擁抱新技術。(采訪對象為化名)

來源:解放日報

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