餐飲O2O的快速發展，讓更多人關注外賣行業。在普通人眼裏，外賣無非就是打開APP，選擇餐食，下單，等待餐食送到家門口。但事實上，送餐所涉及的技術遠不止於此。以百度外賣為例，其智能物流調度係統已進入“調度係統4.0”新時代，可采用多品類、多工具、多模式的智能訂單調度模式。
“物流調度係統4.0”時代意味著什麼？
在白領聚集的大城市CBD，每天中午11點、12點左右是用餐高峰時間。天氣不好的時候，就會出現訂單高峰。那麼如何才能準確地交付每一個訂單，並在最短的時間內交付給用戶呢？百度外賣的智能物流4.0係統此時發揮了最大的作用。
以北京望京地區為例，當附近產生新的訂單時，係統會結合百度地圖顯示該區域騎士的分布情況，並為附近的騎士送貨員進行安排，以及訂單數量目前每個騎士所交付的標記都會在背景上完成。如果某個騎士的訂單量滿了，就會智能地安排給附近的另一個騎士，讓每個訂單都能以最快的速度送到用戶手中。此外，借助百度地圖LBS定位技術，百度外賣將為騎手選擇最優路線、計算紅綠燈數量、智能避開實時擁堵路線等，從而實現高效的配送速度和更好的滿意度。 “最後一公裏”配送服務。
大數據算法優化配送體驗
俗話說“民以食為天”，點個外賣吃一頓飯可以透露太多的生活秘密，不說經濟實力，就連事業也可見一斑。比如最受IT工作者歡迎的就是酸辣筍麵。這種食物吃起來又快又方便。確實是加班熬夜時提神醒腦的好外賣；廣告狗喜歡秘密的肥牛肉；而大多數人還停留在十元盒飯的階段，財務高管已經鎖定了50元的套餐，豐富又高端……不同身份、職業的用戶也偏好不同的口味。百度大腦可以通過機器深度學習來獲取這些身份信息。
百度在人工智能、深度學習等前沿技術上處於行業領先地位，這讓百度外賣在這方麵受益匪淺。通過百度外賣的個性化Rank技術，可以根據用戶特征、下單時間、下單地點等因素進行計算排序，明確用戶的喜好，進而從眾多商家中推薦用戶喜愛的餐點，展示給目標客戶。在瀏覽的頁麵上，對用戶和商家進行個性化匹配，實現“千人千麵”。這也意味著百度外賣會在對的時間、對的地點向大家推薦喜愛的外賣產品和餐廳。用戶，從而減少用戶時間成本投入，提高效率。
以一位在國貿工作的白領為例。如果他在百度搜索過附近的“牛肉飯”，那麼當他打開百度外賣時，大數據就會優先推薦附近的牛肉飯。這就是算法個性化匹配的力量。同樣，大數據分析也可以分析用戶的身體狀況。對於孕婦、老人等時效性要求較高的特殊群體，可以通過技術手段進行雲訂單派送、優先訂單處理。
雲計算的不斷發展帶動了海量平台的更廣泛的開發和利用。送餐方式也從配送模式轉向訂單派送模式。對此，采用“全時+訂單派送”模式的百度外賣，對終端的管控能力更強。這與百度外賣注重配送服務體驗密切相關，也將最終決定外賣市場未來的發展方向。
