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        新聞觀察

        百度外賣如何通過“專職+派單”玩轉同城物流?

        發布者:無錫展宏物流有限公司網站 發布時間:2016-9-23 11:14:53 點擊次數: 關閉

        隨著外賣O2O行業的迅速發展,物流已成為各大外賣平臺決勝市場的關鍵因素。其中,百度外賣憑借獨有的智能物流調度系統,以及“專職+派單”的配送模式,將配送準時率提升至98.78%,平均送達時長為32分鐘,居于行業領先位置。如此高效的物流背后離不開百度大數據、LBS定位等技術的支撐。
        日前,百度外賣CEO鞏振兵接受中國經營報記者采訪時表示,“并不是每家公司都能做派單的,這是一個數據問題!睂嶋H上,數據已經構成了百度外賣制勝物流的關鍵。具體到步行小路的地圖數據、城市商圈的人口流動數據等,構成了百度外賣物流調度系統的核心基礎,而這些數據正是其他外賣平臺所缺乏的。有了強大的基礎數據賦能,百度外賣做物流自然是如魚得水。比如,百度外賣可運用大數據,可以實現用戶分級和商戶分級,形成單點對多點、多點對多點的差異化配送能力等。
        除了大戶數優勢外,百度地圖LBS定位技術構成了百度外賣物流的另一個核心。眾所周知,百度外賣采取了“專職+派單”的配送模式,在全國有超過4萬名專職的百度騎士分布于150多個城市,當某個區域有新的訂單產生時,怎么才能從找到最合適的騎士進行派單呢?這時候,百度地圖LBS定位技術就發揮作用了,智能物流系統會結合百度地圖顯示該區域所有騎士的分布位置,從而找到就近的騎士配送員指定派單。同時,每個騎士當前所派送的訂單數目會在后臺可視化屏幕上進行標記,如果某個騎士的訂單量已經滿負荷,則會人工干預安排給附近的另一個騎士,從而保證配送速度,讓每一個訂單能夠以最快的速度送到用戶手中。此外,百度地圖LBS定位技術在配送路線規劃等方面也發揮著巨大的作用。
        當然,海量的大數據和LBS定位技術還需要經過精準、精確的運算處理后,才能真正形成可操作的物流調度管理方案。不過,運算如此海量且還有可能更新的數據絕非易事。因此,百度外賣利用百度深度學習實驗室的人工智能深度學習技術,開發了“時光機”沙盤模擬系統,讓智能調度策略能夠自學習,實現持續優化。通過智能調度系統準確預測送餐時間、合理調節運力、優化配送路徑等,“百度騎士”每天可以比同行多派送30%的訂單,而配送時間減少25%,工作效率大幅提升。
        將大數據、LBS定位、人工智能等創新技術應用到外賣物流中,再次彰顯了百度“技術控”的范兒。同時,也正是在這些技術的支撐下,百度外賣物流才得以領先同行,很好地解決了“最后一公里”問題,為用戶提供了極佳的物流服務體驗。(來源:www.sergio-ramos.com

         

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