百度外卖如何通过“专职+派单”玩转同城物流？

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大数据、LBS定位等技术的支撑。 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。，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。，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。 ，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。，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，彰显了百度“技术控”的范儿。，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“一公里”问题，为用户提供了极佳的物流服务体验。