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配送|美团把AI搞出一股烟火气( 二 )


美团方面说 ， 疫情过后 ， 也会继续提供无人配送服务 ， 还会增加餐饮外卖、日用百货、药物等多品类 ， 并不断扩大配送范围 ， 带到更多的场景中去 。
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据了解 ， 除了无人车 ， 美团还一直在进行无人机配送相关的研发工作 。 相信不久的将来 ， 你在美团上点的餐 ， 有可能是无人机直接送到面前 。
不仅仅在配送途中 ， 美团还在新零售与餐饮等场景中 ， 进行着各类智能化升级探索 。
比如去年发布的面向零售到家商户 ， 自动化完成零售到家订单的拣选和打包任务的无人微仓 ， 以及持续通过视觉识别、大数据方式进行的智慧门店打造等等 。
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这一系列由AI加持的举动 ， 用一个专业化的术语来说 ， 这是“美团对商户服务的整体闭环” 。
商户 ， 是美团生态中最重要的参与方之一 ， 也是美团AI赋能的另一个核心群体 。
除了智能化升级方面的动作 ， 美团还基于NLP和搜索技术 ， 研发出了“美团商家大脑” ，
在这个“大脑”里面 ， 有超过77亿用户评价数据的分析 ， 千亿量级的知识关联 ， 商家能够看到用户对具体店面的情感曲线变化、用户的消费水平、环境偏好、推荐菜 ， 以及相似商家等等信息 。
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开过店的朋友可能知道 ， 这些数据对于一个店铺的运营有多么重要 。
而且 ，“大脑”还能对用户评论进行细粒度分析 ， 来刻画出商家服务现状、商家竞争力分析 ， 以及商圈洞察等等 ， 为商户提供精细化经营建议 。
基于美团丰富的场景 ， “大脑”适用于不同类别的商家 ， 可以提供从开店到店面运营管理等层面的决策参考 。
而商家只需要一个美团SaaS收银系统专业版 ， 就能够定期获取这些信息 ， 不需要自己去组建技术团队 ， 搭建服务器 ， 收集数据 ， 研发算法模型进行分析 。
降本增效 ， 何止一星半点？
与此同时 ， 美团的AI也正在通过自身的应用生态 ， 辐射到更广泛社会治理层面上 。
商家智能化是一个案例 ， 但美团单车的故事 ， 可能会更加贴切直观 。
不知道你是否注意到 ， 现在已经很少有共享单车乱停乱放的情况了 ， 而且当你想要骑车的时候 ， 大概率都能在附近找到 。
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这背后 ， 有社会各方共同参与治理的作用 ， 但也有美团AI的功劳 。
2017年开始 ， 美团单车（原摩拜单车） ， 就在行业内率先推出了大数据人工智能平台 ， 取名“魔方” ， 它的作用和美团的“超脑系统”有些像 ， 不过调度的是单车 。
“魔方”可以实时分析区域车辆分布和运行状况 ， 结合时间、位置、天气、交通流量、出行特征等数百项变量 ， 来对供需做出精准预测 ， 为车辆投放、调度和运维提供智慧指引 ， 从而提升运营效率 。
之后的这几年 ， 美团一直在迭代“魔方” ， 增加了智能动态调节供需平衡、智能停放点位预测等等功能 ， 来推动整个行业的智能化社会治理 。
就这样不知不觉间 ， 美团的AI已经渗入了我们的生活中 ， 承担的作用、发挥的效力越来越大 。
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场景、数据：美团培育AI技术的秘诀
与大多数从技术开始做AI的科技公司不同 ， 美团的AI技术 ， 直接来自于它丰富的业务场景 。
众所周知 ， 美团并不只是一家外卖公司 。
外卖之外 ， 美团还有到店餐饮、到店非餐服务、酒店旅行等超过200个生活服务场景——在国内乃至全球的互联网科技公司中 ， 都能够排在前列 。
这些生活中的切实场景 ， 对于AI来说 ， 都有着实实在在发挥价值的空间 。
而更关键的是 ， 这些场景背后的海量数据 ， 也是构成美团AI优势 ， 直接区别于其他科技公司的核心所在 。
数据、场景与算法被称为AI发展的三大基石 ， 数据是“石油”的论断到处都是 ， 甚至能直接决定一家AI技术的优秀与否 。
目前 ， 美团超过610万商户与4.5亿用户 ， 线上拥有超过70亿用户评价数据 ， 100亿的线上真实图片数据、还有每天在路上的399万外卖小哥所带来的地理定位数据、场景数据等等……都在持续为美团AI进行更深层迭代的供应养分 。
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所以也就有了夏华夏所说的美团AI是“场景驱动的AI”这一观点 。
与先有技术再寻找场景的模式相比 ， 场景驱动让技术有了更加明确的应用场景 ， 更加针对性的解决方案 ， 当然也能更加直接地产生价值 。


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