阿里云在大數據平臺數加一周年分享會上透露，阿里云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。

ET是阿里云旗下的人工智能，優勢在于對全局的洞察和實時決策上。此前已在交通、空管、貨運等領域擔任調度員工作。

餓了么是中國最大的在線外賣和即時配送平臺，每天配送訂單超過300萬。天量訂單催生了全球最大實時調度系統的誕生。

對于人類調度員來說，每天中午和晚上的高峰都是巨大的挑戰。以上海商城路配送站為例，一個調度員每6秒鐘就要調度1單，他需要考慮騎手已有訂單量、路線熟悉度等。因此可以說，這份工作已經完全不適合人類。但對人工智能而言，ET則非常擅長處理這類問題。

不過“不諳世事”的ET，也遇到了不少問題。阿里云人工智能科學家閔萬里介紹，聯合研發小組在最近的一次測試中發現有2個配送站點出現嚴重超時問題。后來才知道：2個站點均在成都，當地人民喜歡早、中餐一起吃，高峰從11點就開始了。習慣了北上廣節奏的ET到成都就懵了。

“不存在一套通用的算法可以適配所有站點，所以我們需要讓ET自己學習或者向人類老師請教當地的風土人情、飲食習慣”。閔萬里說，除此之外，餓了么覆蓋的餐廳不僅有高大上的連鎖店，還有大街小巷的各類難以琢磨的特色小吃，難度是其他企業的數倍。

吃一口熱飯有多難

究竟ET是如何實現智能派單并確保效率最優的呢?簡單來說，ET會將配送站新的訂單插入到每個騎手已有的任務中，重新規劃一輪最短配送路徑，對比哪個騎手新增時間最短。

為了能夠準確預估新增時間，ET需要知道全國100萬家餐廳的出餐速度、超過180萬騎手各自的騎行速度、每個顧客下樓取餐的時間。

一般來說，餐廳出餐等待時間占到了整個送餐時間的三分之一。ET要想提高騎手效率，必須準確預估出餐時間以減少騎手等待，但又不能讓餐等人，最后飯涼了。

要想計算騎手的送餐路程時間，ET還需要知道每個騎手在不同區域、不同天氣下的送餐速度。但餐送到了，顧客并不一定會立刻來取。顧客可能需要等三部電梯才能下來。這些ET都需要計算在內。

那如果顧客點個火鍋呢？ET也知道。它可自動識別其為大單，將鎖定某一個騎手專門完成配送。

如果北京霧霾，ET能看見嗎?雙方研發團隊為ET內置了惡劣天氣的算法模型。通常情況下，每逢惡劣天氣，外賣訂單將出現大漲，對應的餐廳出餐速度和騎手騎行速度都將受到影響，這些ET都會考慮在內。