深耕生活服务，美团AI能否凭借场景优势弯道超车

阿里说要投2000亿，腾讯转眼就“跟”5000亿，当巨头抢滩新基建红利，战况一开始就变得很激烈，而它们都盯上的内容——云计算、人工智能、物联网、数据中心等，AI无疑处在其中的C位，成为科技企业们争相发展的对象。

我们看到AI巨头百度再度高高举起AI的旗帜，阿里不断用AI发展的成果来强调自己“科技公司”的一面，连一向对技术似乎不是很感冒的腾讯也高调宣布要搞一个人工智能超算中心，加上已经默默在AI领域耕耘多年的华为等，这波AI热潮将达到一个拥有更广泛、更深度玩家参与的新高度。

而在这个过程中，还有一些AI“潜行者”也从暗影中走出，以更清晰的姿态示人。

这两天极客公园与B站合办的Rebuild 2020大会上，美团“首席科学家”公开亮相，以技术大咖嘉宾的身份参与分享。大众心目中的“外卖平台”如此强调技术，拿出了很多硬核项目分享，令人意外。但是，这种“意外”在行业维度上或许恰恰说明了AI发展存在着路线分歧，超出通常理解的AI发展方式正崭露头角，并伺机“弯道超车”。

在这场AI新基建浪潮中，除了看巨头们争抢的热闹，AI不同的发展方式以及它们带来的结果不同，同样值得关注。

美团AI“露出”后，AI两种玩法格局确立

“为什么主要和吃相关的公司要有一个首席科学家?”

这是Rebuild 2020上一个带着疑惑的弹幕。事实上，很多人可能与这个弹幕有同样的感受，而这种普遍的疑惑背后，是多数人对技术发展类似的、固有的认知——技术就应当从技术开始，它只能是“起点”， 美团作为一个与“吃”相关的公司，与技术产生很强的关联不符合这种认知。

当美团以场景为起点产生众多硬核AI技术后，AI两种玩法的行业格局已经确立：

1、技术为起点：技术“牵线”场景

以传统BAT等巨头为主，它们打起技术的旗号，投入大量资源研发出AI科技，先有技术再有场景。

以技术为起点，这种做法试图先建立扎实的AI基础，再去寻找、匹配各种落地场景。 在这种玩法下，AI体现出三大特征：

完整的技术规划：有一个大的布局，不同巨头在AI的布局上最终都殊途同归，语音技术、图像技术、自然语言、数据智能等大类齐备;

深度的技术探索：在各技术领域不断凸显优势，例如百度的语音识别、人脸识别等;

典型场景应用：巨头往往会突出一两个优势AI场景，像阿里的电商推荐，百度的无人驾驶、语音助手等。

而无论何种特征，技术都是第一位的，有了广泛且深入的技术布局，再去找落地场景、不断磨合实现AI的落地。

2、以场景为起点：场景“酝酿”技术

以美团科技为典型，技术“藏在”业务背后，随着业务的开展，不断开发新的技术来优化解决各种痛点问题。

场景对更好体验的追求，不断酝酿出各种AI技术，逐步构建出完整而深刻的AI体系。

这种玩法下，AI的发展有几个特点：

布局上，不是“原生”就有一个大的技术规划，而是逐步添加的过程，刚开始可能是碰到什么问题，再考虑用什么样的技术去解决，例如美团利用AI解决外卖小哥接送餐路线问题，后来会有意识利用AI做一些深耕生活服务场景进行长远布局的前沿创新，例如美团配送的无人车;

深度上，AI技术的加深，是随着场景服务深耕而加深，例如美团科技利用AI规划路线，刚开始业务量不大时，对AI技术的深度可能要求不算太高，随着美团每天的外卖订单逐步达到3000万，外卖小哥数量达到70万，对AI技术的需求无疑更加深入。

可以发现，从技术出发和从场景出发，AI发展走出了两条截然不同的道路。

场景服务深耕，让美团构建起一个完整的AI体系？

2013年，王兴找到“首席科学家”夏华夏时，强调了美团“三高三低”的运营理念——高效率，低成本，高品质，低价格，高科技，低毛利。

这说明王兴从一开始就把技术、把AI定位到场景服务深耕的要素上，不像从技术出发那种玩法一样给出一个大的规划然后逐项进行深度研发，而是围绕其“三高三低”配套进行技术实现。

不知道当下美团AI的发展是否超出王兴的预料，至少，在多年深耕场景服务的过程中，美团已经事实上、客观上构建起了一个完整的AI体系。

从行业角度看，这代表着以场景为起点的AI玩法是能够完全走通的。具体来看，包括四个方面：

1、运营优化所衍生的数据智能

美团最基本、最有直接价值的AI技术无疑是日常运营优化所带来的数据智能。

夏华夏在Rebuild 2020上举了一个例子，按照基本的数学理论，如果一个外卖小哥同时接到了5个订单，需要从5个商家提取，送往5个不同的用户，这其中的路线组合，高达113400种。

3000万单、70万骑手，如果没有智能化的派单和路线规划能力，很难想象这个系统如何有效运转下去。对高效配送、节省人力、更好用户体验的追求，直接催生深度的数据智能。

而更进一步看，在包括外卖、到店、酒旅等不同场景下，不同的外卖小哥还有不同的骑行速度，不同的店面还有不同的出餐速度，遍布全国2800个县市区骑手所提供的细化的地理信息，线上超过40亿的用户评价数据，诸如此类更复杂的变量加入进来，美团数据智能不断往深处走。

提供生活服务这件简单的事背后，是深度的AI能力支撑——在几乎所有服务场景，只要愿意往深处探索，一定会遇上类似的智能化需求。

2、与业务场景天然贴合的无人车技术

无人车是“从技术出发”的AI巨头们必备的能力，而到了美团科技这里，场景服务深入的要求也在驱使无人车技术的发展。

在疫情的推动下，美团无人车今年2月份已经在北京顺义的公开测试道路上开始了常规化运营，目前覆盖约五六个居民小区，用户在美团买菜上点了订单，无人车将从美团买菜的站点直接把订单送到用户手上。

这个路程往返10公里，完全由无人车来完成，而无人车领域有典型的“麻雀虽小、五脏俱全”的说法，虽然运送的物资是生鲜外卖，但是对无人驾驶技术要求的完备性一点也不缺。同时，低速送货的场景，更是让美团先人一步在自动驾驶领域实现真实的落地。

此外，对美团而言，同样的无人车技术，在餐厅内也有应用的空间，做菜、端菜、送菜都用机器人来实现，这属于技术的横向场景自然渗透。

3、“供给端”不同需求下的图像识别

在生活服务场景中，对图像的智能化识别已经越来越重要，图像识别AI技术随之不断丰富。

（编辑：焦作站长网）

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