Lösen Sie den Engpass bei der künstlichen Intelligenz und fördern Sie die Entwicklung der Lebensmittellieferbranche

In den letzten Jahren hat sich das Verbraucher-Internet intensiv weiterentwickelt, das industrielle Internet ist immer besser geworden und die digitale Transformation aller Lebensbereiche ist in vollem Gange. Angesichts eines immer komplexer werdenden Umfelds werden digitale und intelligente Technologien mit starker Marktdurchdringung zusammenarbeiten und eine große Rolle bei der Förderung der wirtschaftlichen Entwicklung, der Stärkung kleiner und kleinster Unternehmen und der Sicherung des Lebensunterhalts der Menschen spielen. Im aufstrebenden Technologielager verbessern die Vorteile der künstlichen Intelligenz das Leben der Menschen.

Nehmen Sie das tägliche „Bestellen zum Mitnehmen“ als Beispiel: Fahrer, Benutzer und Händler stellen den Inbegriff von Beschäftigung, Lebensunterhalt und Wirtschaft dar. Wenn künstliche Intelligenz diese drei Gruppen stärken kann, kann sie den Bedürfnissen verschiedener Szenarien gerecht werden. Lieferanforderungen, Verbesserung der Liefereffizienz und Benutzererfahrung, um die Vision zu verwirklichen, „die Lebensmittellieferung in jeden Winkel der Welt zu bringen“. Der Grund, warum künstliche Intelligenz ihre Rolle spielen kann, ist untrennbar mit der Modernisierung der IKT-Infrastruktur und dem Sprung in das Deep-Learning-Framework verbunden.

Die Kraft der Technologie hat das Ökosystem zum Mitnehmen verändert.

Eine Lieferung zum Mitnehmen innerhalb von 30 Minuten ist zur täglichen Norm geworden. Dies ist jedoch nicht einfach: Wenn ein Fahrer beispielsweise fünf Bestellungen ausliefert, werden fünf verschiedene Händler und Benutzer angesprochen, und es gibt Zehntausende Kombinationen von Lieferrouten. Auf beliebten Lebensmittellieferplattformen ist das tägliche Bestellvolumen in Spitzenzeiten riesig und erfordert eine große Anzahl von Fahrern. Um das Ziel einer 30-minütigen Lieferung zu erreichen, ist die Anzahl der Routenkombinationen astronomisch. Gleichzeitig unterstreicht die Möglichkeit, den gesamten Prozess der Bestellung zum Mitnehmen per Sprachbedienung ohne Hindernisse für ältere Menschen und Kinder abzuschließen, das humanisierte Design.

Laut Meituan besteht eine der wichtigen Aufgaben des Unternehmensprojekts „Technology Assists Life“ darin, die optimale Lösung für die Fahrerplanung zu finden. Während mehr als 10.000 Ingenieure Technologien der künstlichen Intelligenz nutzen, um die Effizienz zu verbessern, arbeiten sie auch regelmäßig als Fahrer, um Schwachstellen im Essenslieferprozess zu erkennen und Lösungen kontinuierlich zu optimieren. Darüber hinaus verfügt die Service-Engine des Unternehmens in Kombination mit der Technologie der „intelligenten Interaktion“ über Sprachfunktionen, die es älteren Menschen und Kindern ermöglichen, Dienste auf bequeme Weise zu kommunizieren. Insbesondere wenn die Bedürfnisse des Benutzers an das „Super Brain System“ des Unternehmens übermittelt werden, führt dieses groß angelegte, hochkomplexe intelligente Echtzeit-Verteilungssystem für mehrere Personen und mehrere Punkte schnelle Berechnungen durch und ermöglicht den Benutzern ein unerwartetes Serviceerlebnis . Seit 2016 setzt Meituan auf intelligentere Technologien, um unbemannte Lieferungen in bestimmten Szenarien zu entwickeln, die während der Zeit der Epidemieprävention und -bekämpfung getestet wurden und Fortschritte erzielt haben.

Im gesamten Ökosystem der Lebensmittellieferung sind Händlergruppen ein weiterer zentraler Bereich der Stärkung für Meituan. Es wird berichtet, dass es im „Meituan Merchant Brain“ umfangreiche Benutzerbewertungsanalysen und Wissenskorrelationen gibt. Händler benötigen lediglich eine professionelle Version des SaaS-Kassierersystems, um regelmäßig emotionale Kurvenänderungen, Konsumniveaus, Umweltpräferenzen und ähnliche Händler zu erhalten usw. Informationen. Gleichzeitig können Händler mit Hilfe intelligenter Analysen auch Einblicke in Servicestatus, Wettbewerbsfähigkeit, Geschäftsviertel usw. gewinnen und so eine Entscheidungshilfe von der Ladeneröffnung bis zur Filialbetriebsführung liefern.

Lösungen für schwierige Probleme bereitstellen

Berichten zufolge ist die Lebensmittellieferung nur ein Teil von Meituans ökologischem Gesamtbild des Aufbaus von Lebensdienstleistungen, und die komplizierten Szenarien, die mit der technologischen Stärkung einhergehen, sind weit mehr als das. In den letzten Jahren hat Meituan ein starkes Technologieteam für künstliche Intelligenz aufgebaut, um eine starke KI-Unterstützung für ein komplettes Servicesystem wie Händlerstandortauswahl, Verkehrsumleitung, Lieferung zum Mitnehmen, Betriebsmanagement, Lieferkettenfinanzierung und Marketingförderung bereitzustellen. Angesichts des schnellen Benutzerwachstums, der kontinuierlichen Verbesserung intelligenter Dienste und der kontinuierlichen Zunahme des Umfangs und der Komplexität von KI-Modellen stehen die Geschäftssysteme des Unternehmens jedoch vor immer größeren Leistungsherausforderungen. Wie können die Herausforderungen aus Sicht der Infrastruktur gelöst werden? Rekonstruktion und Softwareoptimierung sind Probleme, denen es sich stellen muss.

Nehmen Sie als Beispiel die Anwendung des Open-Source-Deep-Learning-Frameworks TensorFlow: Meituan hat auf Basis der skalierbaren Prozessoren von Intel tiefgreifende Verbesserungen aus mehreren Dimensionen vorgenommen und die vom Unternehmen empfohlenen technischen Optimierungslösungen übernommen. Um Anwendungen wie Empfehlungssysteme mit KI weiter zu stärken, nutzt Meituan TensorFlow für das Modelltraining und übernimmt verteilte Rechenmethoden, um das Problem der Modellberechnung und Parameteraktualisierung großer Parameter zu lösen. Mit der rasanten Geschäftsentwicklung haben jedoch nicht nur Umfang und Komplexität der Empfehlungssystemmodelle zugenommen. Außerdem wird eine Reihe von Problemen aufgedeckt. Das Auftreten von Leistungsengpässen führt zu einem Anstieg der Gesamtbetriebskosten, was sich negativ auf Unternehmen der oberen Ebene auswirken kann.

Um das Problem des Leistungsengpasses zu lösen, stehen zwei Wege zur Auswahl: Der eine besteht darin, den Umfang des Infrastrukturbaus schnell zu erweitern, was jedoch den Kostendruck erhöht und die Gesamtkomplexität des Systems erhöht Sowohl auf System- als auch auf Softwareebene ist die Wirtschaftlichkeit und Machbarkeit höher. Nach der Analyse und Positionierung des TensorFlow-Frameworks und des Geschäfts stellte Meituan fest, dass der Lastausgleich des TensorFlow-Clusters sowie der Kommunikationsmechanismus, die Latenz und die Einzelinstanzleistung des verteilten Clusters im Unternehmen dringend optimiert werden müssen arbeitet mit Intel zusammen, um den zweiten Weg zu erkunden. Nachdem die Richtung geklärt war, baute Meituan das TensorFlow-System auf einem Servercluster auf Basis von Intel Scalable Processors auf und nutzte die CPU für das TensorFlow-Modelltraining. Außerdem nutzte es den asynchronen TensorFlow PS-Trainingsmodus im Empfehlungssystemszenario, um den verteilten Trainingsbedarf des Unternehmens zu unterstützen. .

Es versteht sich, dass Meituan umfassende Praktiken unter verschiedenen Aspekten durchgeführt hat, wie z. B. die Leistung einzelner Instanzen und die Optimierung verteilter Datenverarbeitung. In Bezug auf die Supportfunktionen kann das neue System Hunderte Milliarden Parametermodelle, eine nahezu lineare Beschleunigung der verteilten Schulung von Tausenden von Mitarbeitern, die vollständige Schulung eines ganzen Jahres an Proben innerhalb eines Tages und die Unterstützung verschiedener Online-Deep-Learning-Funktionen ermöglichen Architekturen und Schnittstellen wurden ebenfalls aktualisiert und von der Geschäftsabteilung von Meituan anerkannt.

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