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從百度鳳巢到美團(tuán)超腦

InfoQ：請(qǐng)您簡(jiǎn)單地介紹一下自己，包括工作經(jīng)歷，以及目前在美團(tuán)負(fù)責(zé)什么工作。

何仁清：我是何仁清，2006年西安工業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)碩士結(jié)業(yè)，以前的研究方向是互聯(lián)網(wǎng)信息安全，按理來(lái)說(shuō)更偏向工程，但卻由于機(jī)緣巧合，結(jié)業(yè)后步入到了百度NLP團(tuán)隊(duì)，從零開(kāi)始做起了算法。

在2009年的時(shí)侯，百度商務(wù)搜索部剛好成立搜索廣告團(tuán)隊(duì)，之后就轉(zhuǎn)崗到了“百度鳳巢”，在鳳巢時(shí)，我仍然從事NLP的相關(guān)工作，主要包括：廣告搜索、Query理解和改寫(xiě)等，一路隨業(yè)務(wù)和團(tuán)隊(duì)一起成長(zhǎng)，時(shí)任T9構(gòu)架師。

2016年初，我加入到了美團(tuán)點(diǎn)評(píng)，現(xiàn)今主要負(fù)責(zé)美團(tuán)配送的算法策略，智能配送系統(tǒng)建設(shè)，以及對(duì)配送的體驗(yàn)、效率、成本等方面的持續(xù)優(yōu)化。

InfoQ：您最初加入美團(tuán)的時(shí)侯，當(dāng)時(shí)美團(tuán)AI技術(shù)的情況是哪些樣的？

何仁清：說(shuō)來(lái)也是巧合，在2016年3月我加入美團(tuán)后的沒(méi)幾天，就4：1擊敗了世界象棋亞軍李世石，之后AI風(fēng)潮風(fēng)靡世界，AI時(shí)代大幕就此拉開(kāi)。當(dāng)時(shí)，美團(tuán)的配送算法團(tuán)隊(duì)剛才創(chuàng)立不久，團(tuán)隊(duì)也只有一個(gè)項(xiàng)目——“智能調(diào)度”。“智能調(diào)度”也可以被叫做系統(tǒng)派單，它的作用是取代線(xiàn)下幾千個(gè)站長(zhǎng)的人工派單工作，但是做到派單療效達(dá)到站長(zhǎng)人工派單的中上游水平。

由于當(dāng)時(shí)的技術(shù)還比較中級(jí)，“智能調(diào)度”也處在證明自己價(jià)值的階段，所以被騎手和管理者DISS各類(lèi)策略不合理就是家常便飯，好在團(tuán)隊(duì)的進(jìn)步很快，通過(guò)不斷的技術(shù)迭代和算法升級(jí)，到16年末的時(shí)侯，智能調(diào)度系統(tǒng)在專(zhuān)送業(yè)務(wù)方面已完成全量推廣，并且在當(dāng)時(shí)，這個(gè)項(xiàng)目還獲得了美團(tuán)點(diǎn)評(píng)公司級(jí)別的突破大獎(jiǎng)。

描畫(huà)現(xiàn)實(shí)世界的AI技術(shù)，是哪些？

InfoQ：“美團(tuán)超腦”配送系統(tǒng)似乎可以叫做整個(gè)美團(tuán)配送技術(shù)的核心，這么您能夠簡(jiǎn)單介紹一下“美團(tuán)超腦”配送系統(tǒng)相關(guān)的AI技術(shù)體系呢？

何仁清：配送系統(tǒng)最核心的業(yè)務(wù)目標(biāo)是體驗(yàn)、成本和效率，其中效率最為重要。假如效率不變，體驗(yàn)和成本通常成反比關(guān)系，體驗(yàn)上升，成本也急劇上升，這些情況下合理的均衡點(diǎn)是十分重要的；反之，假如效率提高，卻同時(shí)做到了體驗(yàn)的提高和成本的上漲。所以也可以這樣說(shuō)：效率在一定程度上決定了業(yè)務(wù)能力的下界。配送是一個(gè)鏈路很長(zhǎng)、參與方好多、場(chǎng)景復(fù)雜的業(yè)務(wù)，只做一兩個(gè)點(diǎn)的智能化是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，智能化覆蓋程度對(duì)提高整體效率十分關(guān)鍵，如同木盆理論說(shuō)的那樣，最短的板決定了能裝多少水。

目前，美團(tuán)的配送AI技術(shù)體系建設(shè)已相對(duì)完整，橫越時(shí)空大數(shù)據(jù)、運(yùn)籌優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)三大學(xué)科，涉及預(yù)估、地圖、定價(jià)、規(guī)劃、調(diào)度、IoT等多個(gè)領(lǐng)域，并且能夠提供各類(lèi)平臺(tái)能力，以及行業(yè)解決方案能力。

近來(lái)一年期間，“美圖超腦”配送系統(tǒng)最新的技術(shù)突破有三個(gè)：

第一個(gè)是化學(xué)世界的數(shù)字化，構(gòu)建數(shù)字世界的“四維時(shí)空”，主要是圍繞時(shí)空大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)查詢(xún)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等方面。第二個(gè)是化學(xué)世界與數(shù)字世界的聯(lián)接，對(duì)化學(xué)世界發(fā)生的風(fēng)波和過(guò)程，進(jìn)行實(shí)時(shí)感知和理解，并將其映射到數(shù)字世界。第三個(gè)是第五代智能調(diào)度系統(tǒng)——全域柔性調(diào)度。這個(gè)屬于手動(dòng)化專(zhuān)業(yè)概念，前面會(huì)詳盡介紹。

前兩個(gè)就是本次AICon會(huì)議即將分享的主題：描畫(huà)化學(xué)世界的AI技術(shù)。它主要是基于徒步軌跡、WIFI+藍(lán)牙、傳感器等多維度數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)感知、識(shí)別和理解過(guò)程，將化學(xué)世界數(shù)字化。它會(huì)構(gòu)建數(shù)字的“四維時(shí)空”，包括三維空間：點(diǎn)（POI）、線(xiàn)（路線(xiàn)）、面（AOI）、高（上下樓），還有一維時(shí)間拿來(lái)反應(yīng)不同時(shí)間的變化。

你們可能會(huì)好奇，直接使用現(xiàn)有的BAT地圖服務(wù)是否足夠？從美團(tuán)配送的實(shí)踐來(lái)看，答案是否定的。舉例來(lái)說(shuō)，首先是精細(xì)度，騎手常常遇見(jiàn)的問(wèn)題是，大黑天要去一個(gè)不熟悉的新村，找到13號(hào)樓5單元在哪些地方，走那個(gè)房門(mén)近來(lái)，當(dāng)?shù)貓D上找不到或則是給出一條錯(cuò)誤的路線(xiàn)時(shí)，就要四處找人尋問(wèn)，這對(duì)效率形成了極大的影響。其次是維度，例如登上20層寫(xiě)字樓須要多長(zhǎng)時(shí)間、不同時(shí)段差距有多大，通過(guò)了解這種，可以使訂單分配時(shí)留下合理余量，既不會(huì)讓騎手覺(jué)得到時(shí)間緊張，也不會(huì)讓用戶(hù)恐懼等待。

InfoQ：從客戶(hù)下單時(shí)的分店推薦，到騎手接單后的配送過(guò)程，以及最后訂單完成時(shí)費(fèi)用的抵扣，這一整個(gè)美團(tuán)外賣(mài)訂單完成的過(guò)程，是怎樣使用相應(yīng)AI技術(shù)的？

何仁清：外賣(mài)是一個(gè)比較復(fù)雜的業(yè)務(wù)，是一個(gè)客戶(hù)、商家、騎手三方市場(chǎng)（three-sided），同時(shí)涉及交易和履約兩大部份，這兒從客戶(hù)和騎手兩個(gè)視角，做一下說(shuō)明。

從用戶(hù)視角看。

找店家選食材：主要是搜索、排序和推薦等技術(shù)，這種精典問(wèn)題你們很熟悉。

下單并支付：須要使用ETA（預(yù)估送達(dá)時(shí)間）、配送費(fèi)定價(jià)等相關(guān)技術(shù)。

等待配送完成：恐怕你也喜歡下完單后刷一刷頁(yè)面，瞧瞧騎手到那里，還有幾分鐘能送達(dá)，但實(shí)際好多地方的GPS訊號(hào)十分差，例如在室外環(huán)境，這個(gè)時(shí)侯就須要AIoT相關(guān)技術(shù)，解決室內(nèi)定位問(wèn)題。

從騎手視角看，問(wèn)題更復(fù)雜。

單子順不順：這個(gè)主要是派單合理智問(wèn)題，通過(guò)智能調(diào)度技術(shù)解決。

定價(jià)合不合理：考慮取貨-送達(dá)-交付各階段配送難度，以及天氣和供需誘因，給出騎手樂(lè)意接受的價(jià)錢(qián)。

如何送：在不確定條件下（出餐、天氣）路徑優(yōu)化問(wèn)題。

管控：騎手身分驗(yàn)證、騎手違法辨識(shí)。

InfoQ：一個(gè)合格的系統(tǒng)不可能一蹴而就，相信“美團(tuán)超腦”配送系統(tǒng)也是一樣，須要經(jīng)過(guò)不斷的發(fā)展，找到“偏好位置”，這么請(qǐng)問(wèn)：在其研制過(guò)程中，“美團(tuán)超腦”都經(jīng)歷了什么階段呢？

何仁清：配送AI技術(shù)基本戰(zhàn)略是AI的“廣+深”，“廣”是圍繞整體配送效率目標(biāo)，通過(guò)更精準(zhǔn)更智能的形式，不斷擴(kuò)大系統(tǒng)能力邊界，讓整個(gè)系統(tǒng)逐步成長(zhǎng)上去，這個(gè)過(guò)程中配送系統(tǒng)先后經(jīng)歷了：

2016年，智能調(diào)度+ETA，代替人工派單，使派單更順路、更高效，配送效率更高。2017年，智能定價(jià)+智能規(guī)劃，給業(yè)務(wù)一線(xiàn)營(yíng)運(yùn)賦能，業(yè)務(wù)運(yùn)行效率更高。2018年，智能助手+IoT硬件，讓騎手更方便安全，APP操作效率更高。2019年，智能感知+配送地圖，更精確的室外外定位、POI+AOI畫(huà)像、騎行路線(xiàn)，騎手履約效率更高。

“深”就是深入研究，技術(shù)持續(xù)精進(jìn)。舉例來(lái)說(shuō)智能調(diào)度經(jīng)歷了5次大版本迭代，從1.0搶派結(jié)合，2.0雙人多點(diǎn)，3.0多人多點(diǎn)，4.0動(dòng)態(tài)決策，發(fā)展到最新的5.0全域柔性。

InfoQ：外賣(mài)平臺(tái)層出不窮，而美團(tuán)卻是其中最優(yōu)秀的平臺(tái)之一，這么請(qǐng)問(wèn)在與其他外賣(mài)平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，現(xiàn)階段的“美團(tuán)超腦”配送系統(tǒng)有哪些樣的技術(shù)優(yōu)勢(shì)？

何仁清：我將至?xí)r配送行業(yè)將近4年，作為一個(gè)工程師也有超過(guò)10年的經(jīng)歷，從我自己的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，與其關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，不如關(guān)注業(yè)務(wù)和技術(shù)本身。

外賣(mài)是一個(gè)范圍廣、頻率高的業(yè)務(wù)，線(xiàn)下有幾十萬(wàn)騎手穿梭在大道小巷，但是室外場(chǎng)景豐富，就能觸達(dá)店家和用戶(hù)，僅僅定位上報(bào)每晚就有50億+。怎樣把這種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)借助好，建設(shè)成確切率高、維度豐富、覆蓋率廣的基礎(chǔ)服務(wù)，并把調(diào)度、定價(jià)、規(guī)劃系統(tǒng)做的更強(qiáng)化大，不斷提高其精細(xì)化和智能化程度，這樣就能進(jìn)一步把配送成本降出來(lái)，把配送體驗(yàn)搞起來(lái)。

盡管如今AI技術(shù)比較火爆，但主要還是集中在機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域，例如NLP、推薦、語(yǔ)音和圖象等。與之相比，時(shí)空大數(shù)據(jù)領(lǐng)域、運(yùn)籌優(yōu)化領(lǐng)域的研究和突破，整體來(lái)說(shuō)比較偏少，因而在這兩個(gè)領(lǐng)域探求和研究過(guò)程中，須要持續(xù)的投入。目前，我們?cè)谶@兩方面都有一些研究成果，但因?yàn)榇舜蜛ICon會(huì)議的分享時(shí)間有限大學(xué)配送系統(tǒng)，在會(huì)議上主要會(huì)晤及時(shí)空大數(shù)據(jù)相關(guān)，運(yùn)籌優(yōu)化領(lǐng)域的相關(guān)內(nèi)容涉及較少，而此次采訪(fǎng)似乎是一個(gè)機(jī)會(huì)，可以簡(jiǎn)單介紹一下。

配送中訂單分配問(wèn)題是一個(gè)典型運(yùn)籌優(yōu)化問(wèn)題，這類(lèi)問(wèn)題系統(tǒng)才能處理的數(shù)據(jù)規(guī)模越大，得出的解越趨近于全局最優(yōu)，但因?yàn)檫@是一個(gè)NP-Hard問(wèn)題，數(shù)據(jù)量越大搜索的空間也會(huì)急劇呈指數(shù)級(jí)膨脹，并且配送訂單分配對(duì)即時(shí)性要求很高，須要在幾秒之內(nèi)就將訂單分配出去。解決這個(gè)問(wèn)題的通常方式是：根據(jù)商圈將城市切割成一個(gè)一個(gè)區(qū)域，各個(gè)區(qū)域獨(dú)立分段以增加估算復(fù)雜度。很其實(shí)，這兒面不僅剩在很大的優(yōu)化空間，也有驟然而至的巨大挑戰(zhàn)。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，調(diào)度提出了建設(shè)“全域柔性”的大目標(biāo)，“全域”是指一個(gè)城市所有訂單和所有運(yùn)力，能進(jìn)行整體統(tǒng)一調(diào)度。“柔性”是指系統(tǒng)在面對(duì)惡劣天氣、單量突增等變化時(shí)，能快速和智能的手動(dòng)調(diào)整。這兒面涉及的問(wèn)題好多，例如品類(lèi)、運(yùn)力和模式等，但最首要的問(wèn)題還是算力，而算力還涉及到工程、算法、硬件、IO等多方面，須要長(zhǎng)時(shí)間探求以及一步步積累能夠達(dá)到目標(biāo)。

“美團(tuán)超腦”配送系統(tǒng)分析

InfoQ：“美團(tuán)超腦”配送系統(tǒng)的研制過(guò)程中遇見(jiàn)了什么挑戰(zhàn)？又是怎樣挑戰(zhàn)成功的？

何仁清：拿全域柔性調(diào)度系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，研制過(guò)程中在技術(shù)困局攻堅(jiān)、業(yè)務(wù)落地上都遇到了大量挑戰(zhàn)。而面對(duì)挑戰(zhàn)，非常是技術(shù)上的挑戰(zhàn)時(shí)，打破思維定式，跳出固有解決問(wèn)題的模式來(lái)思索，常常才能找尋到事半功倍的解決方式。

舉個(gè)小反例，全域柔性調(diào)度系統(tǒng)須要大規(guī)模騎手與訂單的匹配算法，過(guò)去的認(rèn)知是難以進(jìn)行并行優(yōu)化的，由于騎手之間存在相互耦合，問(wèn)題未能清晰分解；并且，假如順著過(guò)去的模式來(lái)優(yōu)化，很容易身陷到解決一個(gè)個(gè)具體技術(shù)問(wèn)題當(dāng)中，一點(diǎn)一點(diǎn)啃腿骨，不但進(jìn)展很慢，但是“天花板”很低。

這個(gè)時(shí)侯就須要思索一下，我們對(duì)于這件事情的認(rèn)知全面嗎？假定、目標(biāo)和約束合理嗎？經(jīng)過(guò)這種思索，就有可能從全新的視角去看待這個(gè)問(wèn)題，因而從局部跳下來(lái)，從另外一個(gè)維度切入進(jìn)去。

就前面這個(gè)事例而言，我們打破固有認(rèn)知以后，發(fā)覺(jué)并借助新的行之有效的解題思路，算法性能優(yōu)化了50%以上。

InfoQ：沒(méi)有哪些可以極盡完美，同樣“美團(tuán)超腦”配送系統(tǒng)還具有什么問(wèn)題是須要解決呢？

何仁清：美團(tuán)外賣(mài)每晚3000萬(wàn)訂單的體量，就算是百分之一的配送體驗(yàn)優(yōu)化，也會(huì)影響到30萬(wàn)用戶(hù)，所以整個(gè)系統(tǒng)持續(xù)精耕是十分有價(jià)值的，無(wú)論是在時(shí)空大數(shù)據(jù)，還是在機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化上，都須要堅(jiān)持最高標(biāo)準(zhǔn)，追求極至。

另外隨著外賣(mài)滲透率提高以及新零售發(fā)展，配送規(guī)模和社會(huì)價(jià)值將會(huì)越來(lái)越大，那些都是對(duì)系統(tǒng)的巨大挑戰(zhàn)。具體須要解決的問(wèn)題有以下幾點(diǎn)：

首先，缺乏行業(yè)最佳實(shí)踐。即時(shí)配送是一種分鐘級(jí)的新型貨運(yùn)形態(tài)，發(fā)展非常迅速，以至于在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究、經(jīng)驗(yàn)都偏少，拿調(diào)度系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，算法和工程上好多技術(shù)困局，都必須通過(guò)自研的方法，邊探求邊實(shí)踐。

其次，行業(yè)數(shù)字化水平較低。例如店家何時(shí)出餐的問(wèn)題，因?yàn)楹枚嗟昙覜](méi)有信息化，純靠人工上報(bào)，不但未能驗(yàn)證正確性，但是費(fèi)時(shí)吃力。這些就須要平臺(tái)和店家相互協(xié)同，找到低成本的解決方案，并在行業(yè)推廣。

最后，人和系統(tǒng)的協(xié)同問(wèn)題。配送系統(tǒng)不是一項(xiàng)獨(dú)立的產(chǎn)品，而是須要和人（騎手、管理者等）緊密配合，產(chǎn)生高效的“人-機(jī)協(xié)同系統(tǒng)”，才才能發(fā)揮出最大的價(jià)值。

InfoQ：您認(rèn)為，綜合環(huán)境下的“美團(tuán)超腦”配送系統(tǒng)，未來(lái)的“進(jìn)化”方向是如何的？

何仁清：即時(shí)配送行業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，應(yīng)當(dāng)是多品類(lèi)商流、多類(lèi)型運(yùn)力、多配送模式大學(xué)配送系統(tǒng)，在這個(gè)趨勢(shì)下邊，會(huì)衍生出好多種業(yè)務(wù)和玩法。而配送系統(tǒng)的目標(biāo)，就是能否容納那些新變化，提供數(shù)字化、自動(dòng)化和智能化的配送平臺(tái)。所以全域柔性調(diào)度系統(tǒng)的未來(lái)進(jìn)化方向可以具象為以下兩點(diǎn)：

1）全域柔性：這個(gè)新特點(diǎn)上面解釋過(guò)了，未來(lái)不但在調(diào)度系統(tǒng)中，在定價(jià)、規(guī)劃、運(yùn)營(yíng)等其他系統(tǒng)，也會(huì)根據(jù)這個(gè)思路建設(shè)，讓整個(gè)美團(tuán)超腦越來(lái)越強(qiáng)。

2）5G+AIoT：隨著5G的推廣，硬件、邊緣估算、AI技術(shù)的不斷成熟，化學(xué)世界的數(shù)字化程度將持續(xù)加深；配送系統(tǒng)的智能化水平在越來(lái)越高的同時(shí)，會(huì)通過(guò)手機(jī)、語(yǔ)音、智能硬件、可穿戴設(shè)備等各類(lèi)終端，更全面的為騎手、商家、管理者賦能。

未來(lái)的事

InfoQ：AI技術(shù)在好多方面是共通的，美團(tuán)的AI技術(shù)未來(lái)有沒(méi)有可能應(yīng)用到其他領(lǐng)域？例如旅游路線(xiàn)規(guī)劃等。

何仁清：美團(tuán)超腦是針對(duì)分鐘級(jí)配送貨運(yùn)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)，類(lèi)似智能調(diào)度、路線(xiàn)規(guī)劃這些能力，可以比較自然的應(yīng)用到運(yùn)籌優(yōu)化相關(guān)領(lǐng)域，例如貨運(yùn)、交通、智能倉(cāng)儲(chǔ)等復(fù)雜環(huán)境。同時(shí)，數(shù)學(xué)世界數(shù)字化技術(shù)的通用型更強(qiáng)，像室內(nèi)定位技術(shù)、AOI畫(huà)像等都具有比較高的商業(yè)價(jià)值。

目前，美團(tuán)憑著外賣(mài)、配送、到店、共享自行車(chē)、打車(chē)等眾多業(yè)務(wù)，擁有超大規(guī)模、超多維度和強(qiáng)悍覆蓋率的時(shí)空大數(shù)據(jù)，假如結(jié)合AI技術(shù)，這種數(shù)據(jù)將會(huì)在智慧城市、ToB服務(wù)等方面發(fā)揮出更大價(jià)值。

InfoQ：美團(tuán)整體AI技術(shù)未來(lái)的重點(diǎn)會(huì)是哪些？是側(cè)重于大數(shù)據(jù)處理，還是對(duì)感知系統(tǒng)的建立，亦或是發(fā)展其他還未關(guān)聯(lián)到最新AI技術(shù)？

何仁清：現(xiàn)今AI技術(shù)比較火爆，尤其是在深度學(xué)習(xí)方面，各類(lèi)網(wǎng)路結(jié)構(gòu)模型不斷涌現(xiàn)，相關(guān)paper和技術(shù)博客層出不窮，院校結(jié)業(yè)中學(xué)生也是扎堆涌向。因?yàn)楦鞔蠊驹诠こ谭矫娴某掷m(xù)攻堅(jiān)，不但使機(jī)器學(xué)習(xí)擁有了超大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力，但是技術(shù)開(kāi)源和平臺(tái)也明顯減少了使用門(mén)檻。

整體看來(lái)，這是一件好事。對(duì)國(guó)家人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃、AI領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展、傳統(tǒng)行業(yè)的“AI+”轉(zhuǎn)型等都很有幫助。但接出來(lái)，隨著AI在產(chǎn)業(yè)的不斷深入，好多問(wèn)題也漸漸顯露。

例如數(shù)據(jù)問(wèn)題中數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全、信息孤島等問(wèn)題；例如邊沿估算問(wèn)題中低幀率估算、不同設(shè)備的相互協(xié)同等問(wèn)題；再例如AI與產(chǎn)業(yè)特性怎樣更好結(jié)合的問(wèn)題。而這以上的幾個(gè)問(wèn)題，其實(shí)就是AI技術(shù)下一階段的主要挑戰(zhàn)。

美團(tuán)是典型的O2O公司，在場(chǎng)景下，AI技術(shù)應(yīng)用將是它要面臨的主要困局，所以美團(tuán)更多的還是要考慮“5G+IoT+AI”這個(gè)技術(shù)方向；另外，O2O是一個(gè)重營(yíng)運(yùn)的行業(yè)，怎么結(jié)合“++”，全面提高營(yíng)運(yùn)效率，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)是重點(diǎn)所在。并且，我覺(jué)得這種也將會(huì)是美團(tuán)未來(lái)須要解決的重點(diǎn)技術(shù)問(wèn)題所在。

專(zhuān)訪(fǎng)嘉賓介紹

何仁清，美團(tuán)點(diǎn)評(píng)算法通道主席、美團(tuán)配送AI方向負(fù)責(zé)人。2006年西安工業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)碩士，結(jié)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(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、檢索等研究方向，辭職前任百度校長(zhǎng)構(gòu)架師。2016年初加入美團(tuán)點(diǎn)評(píng)，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。目前工作方向橫越運(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。

活動(dòng)推薦

以上就是InfoQ對(duì)于何老師做的簡(jiǎn)單專(zhuān)訪(fǎng)，還想進(jìn)一步跟何老師交流的可以來(lái)AICon上海2019會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)面基。

AICon會(huì)議匯集了來(lái)自、、、BAT、字節(jié)跳動(dòng)、美團(tuán)、滴滴、京東等一線(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)公司的50+優(yōu)秀AI技術(shù)案例，約請(qǐng)顏水成、賈揚(yáng)清、崔寶秋、吳華等60+AI技術(shù)大咖帶來(lái)精彩的內(nèi)容分享。

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