第21章 只能苦一苦硅基生命了

最好的选择。

归根结底，这是在用硅基生命的优势来补全碳基生命的劣势。但是林远从好团的测试记录来看，好团工程师们写出来的硅基生命显然不怎么给力。

由于出餐的、送餐的、点餐的这些人的不可预知性，ai算法识别面临“数据采样缺失”的问题。因此算法能准才有鬼了。

这就好比一道题目的已知条件有部分是隐藏的，那你能解出这道题才怪了。

因而林远很理解好团方面的无奈，为此他也找紫金分部这边的技术部老大仔细聊过。好团目前的算法策略主要就是两招：从过往历史数据中去估算订单量，以及通过ai计算优化骑手的送餐路径以及派单和转派逻辑。

针对某个区域估算订单量，这个很好理解。预测出订单量后就可以针对性安排站点分布和骑手数量。

虽然只要老天爷稍微动动手指，天气稍微有点变化，订单量和送餐效率都会随之波动。节假日因素又时不时过来插一脚捣乱。但是总体上根据历史数据估算出的订单量也有个七七八八。

至于路径和派单优化，就更好理解了，就是让骑手送餐更顺利嘛。提高单位时间劳动效率，增加整条经济链上各方面的收益。

林远从详细的测试报表来看，好团八成的精力都在路径和派单优化上了。毕竟相比于一个区域的订单总量，路径和派单问题要复杂的多。

如果把一个外卖订单比作是一次从a地到b地的导航，那在配送侧算法看来，每个骑手的任务就是一堆导航路线的集合。算法的任务就要把这一堆导航路线集合规划的合理。

仅仅是一次导航的话，这个问题看起来很简单。

可首先外卖订单不同于出行导航，骑手首先需要取餐，那这个路线就变成了a==》b==》。骑手先要从接单位置a，去商家位置b，再送到顾客位置。

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