未知的瞬間 

何仁清，美團(tuán)點(diǎn)評算法通道主席、美團(tuán)配送AI方向負(fù)責(zé)人。

2006年哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)碩士，畢業(yè)后加入百度NLP團(tuán)隊(duì)，2009年轉(zhuǎn)崗到百度鳳巢團(tuán)隊(duì)，從事自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、檢索等研究方向，離職前任百度主任架構(gòu)師。

2016年初加入美團(tuán)點(diǎn)評，整體負(fù)責(zé)美團(tuán)配送的算法策略，進(jìn)行智能配送系統(tǒng)建設(shè)，全面支持美團(tuán)配送業(yè)務(wù)發(fā)展。目前工作方向橫跨運(yùn)籌優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、時(shí)空大數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)學(xué)科，工作內(nèi)容包括：智能調(diào)度、ETA、智能定價(jià)、智能規(guī)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)、AIoT、騎行地圖等多個(gè)子方向。

美團(tuán)外賣日單量超過3000萬，擁有近百萬騎手，是全球最大的即時(shí)配送網(wǎng)絡(luò)。與大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)線上業(yè)務(wù)為主的模式不同（比如搜索、推薦、電商、短視頻），配送系統(tǒng)需要在現(xiàn)實(shí)世界中的真實(shí)環(huán)境和真實(shí)場景中“運(yùn)行”，最大的挑戰(zhàn)是需要對騎手所在的環(huán)境和場景做到實(shí)時(shí)感知、準(zhǔn)確理解和最優(yōu)決策，這也是近幾年行業(yè)經(jīng)常說的“數(shù)字化”和“智能化”技術(shù)。

舉例來說，配送中需要很多現(xiàn)實(shí)世界信息，比如商家在哪個(gè)商場，在幾樓什么位置，從哪個(gè)門進(jìn)入，是否坐電梯？騎手到達(dá)商家了嗎，等餐多久了，還要等多久？ 這些信息的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，對如何做出更優(yōu)的決策至關(guān)重要，是持續(xù)提升配送體驗(yàn)和效率的關(guān)鍵要素。

美團(tuán)配送作為全球最大的即時(shí)配送網(wǎng)絡(luò)，具有豐富的大數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景優(yōu)勢，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、時(shí)空間大數(shù)據(jù)、AIoT相關(guān)技術(shù)，我們在“物理世界數(shù)字化和智能化”這方面做了很多探索和嘗試，這次主要分享這方面的重要技術(shù)和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

分享大綱：

1. 即時(shí)配送業(yè)務(wù)發(fā)展

    行業(yè)整體發(fā)展趨勢

    配送業(yè)務(wù)目標(biāo)和挑戰(zhàn)

2. “美團(tuán)超腦”配送系統(tǒng)簡介

    美團(tuán)配送的技術(shù)目標(biāo)

    美團(tuán)配送的AI技術(shù)體系

3. 刻畫現(xiàn)實(shí)世界的AI技術(shù)

    履約全環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)時(shí)間預(yù)估

    基于騎行軌跡的配送地圖（點(diǎn)-線-面）

    基于IoT技術(shù)的配送情景感知

4. 配送技術(shù)的未來展望

聽眾收益：

1. 了解新零售下的美團(tuán)配送的業(yè)務(wù)發(fā)展和AI技術(shù)體系

2. 了解AI技術(shù)在物理世界數(shù)字化方面，到底在解決什么問題，有什么挑戰(zhàn)，取得哪些成果

3. 了解如何從業(yè)務(wù)痛點(diǎn)出發(fā)，提煉業(yè)務(wù)問題，并進(jìn)行技術(shù)建模和持續(xù)優(yōu)化，并最終驗(yàn)證技術(shù)效果

聽眾范圍：熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、AIoT等技術(shù)，解決一線業(yè)務(wù)問題的算法工程師