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外卖如何通过百度地图标注同城物流?

随着外卖O2O行业的迅速发展,物流已成为各大外卖平台决胜市场的关键因素。其中,百度外卖凭借独有的智能物流调度系统,以及“专职+派单”的配送模式,将配送准时率提升至98.78%,平均送达时长为32分钟,居于行业领先位置。如此高效的物流背后离不开百度地图标注大数据、LBS定位等技术的支撑。

百度地图标注

日前,百度外卖CEO巩振兵接受中国经营报记者采访时表示,“并不是每家公司都能做派单的,这是一个数据问题。”实际上,数据已经构成了百度外卖制胜物流的关键。具体到步行小路的地图数据、城市商圈的人口流动数据等,构成了百度外卖物流调度系统的核心基础,而这些数据正是其他外卖平台所缺乏的。有了强大的基础数据赋能,百度外卖做物流自然是如鱼得水。比如,百度外卖可运用大数据,可以实现用户分级和商户分级,形成单点对多点、多点对多点的差异化配送能力等。
除了大户数优势外,百度地图LBS定位技术构成了百度外卖物流的另一个核心。众所周知,百度外卖采取了“专职+派单”的配送模式,在全国有超过4万名专职的百度骑士分布于150多个城市,当某个区域有新的订单产生时,怎么才能从找到最合适的骑士进行派单呢?这时候,百度地图LBS定位技术就发挥作用了,智能物流系统会结合百度地图显示该区域所有骑士的分布位置,从而找到就近的骑士配送员指定派单。同时,每个骑士当前所派送的订单数目会在后台可视化屏幕上进行标记,如果某个骑士的订单量已经满负荷,则会人工干预安排给附近的另一个骑士,从而保证配送速度,让每一个订单能够以最快的速度送到用户手中。此外,百度地图LBS定位技术在配送路线规划等方面也发挥着巨大的作用。
当然,海量的大数据和LBS定位技术还需要经过精准、精确的运算处理后,才能真正形成可操作的物流调度管理方案。不过,运算如此海量且还有可能更新的数据绝非易事。因此,百度外卖利用百度深度学习实验室的人工智能深度学习技术,开发了“时光机”沙盘模拟系统,让智能调度策略能够自学习,实现持续优化。通过智能调度系统准确预测送餐时间、合理调节运力、优化配送路径等,“百度骑士”每天可以比同行多派送30%的订单,而配送时间减少25%,工作效率大幅提升。
将大数据、LBS定位、人工智能等创新技术应用到外卖物流中,再次彰显了百度“技术控”的范儿。同时,也正是在这些技术的支撑下,百度外卖物流才得以领先同行,很好地解决了“最后一公里”问题,为用户提供了极佳的物流服务体验。

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