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深耕生活服务,美团AI能否凭借场景优势弯道超车

曾响铃 2020-06-23 11:10:30

文章经授权转自公众号:科技向令说(ID:xiangling0815)

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。

例如,在商家端,很多零售店、大型商场有很多货柜、货架,需要配备“巡店员”角色去实地查看商品缺货情况,并及时从仓库调配物资补货,这十分耗费人力。美团为这些商家提供带有视觉AI技术的终端摄像头后,缺货情况可以被自动识别,节省人力的同时提升运营效率。

此外,在一些非标品售卖的商家(例如自选式快餐店),美团的图像识别能够帮助商家通过简单的扫描即计算商品的价格,有相关购买经历的人都会知道,这将大大提升收银的效率。

当然,图像识别同样少不了人脸识别,在生活服务场景中,美团的人脸识别技术已经应用在了外卖骑手的个人身份认证、金融场景的用户支付等方方面面上,这是保证服务安全和质量的必然要求。

4、“需求端”特定需求倒逼的深刻语音交互

美团科技的工程师,在盲人按摩店了解到盲人群体点餐很不方便的现实后,开发了通过语音技术让盲人与美团APP交互、实现语音点餐的技术。

我们看到的是,盲人师傅可以更加方便地定购多样化的餐品,有了更大的选择权,而我们更应该看到的是,场景服务的深耕所创造出的AI技术,有些时候因为独特的需求满足,而被某个群体所迫切地需求,这时候,这种技术,就是最务实、最有价值、最落地的技术。盲人辅助功能只是美团语音技术在社会价值层面的一个切入。美团在2019年成立了语音交互应用平台,基于生活服务领域的海量语音数据,深化语音识别与交互能力,已经开始为每个用户都提供语音获取生活服务的便捷功能。相信在庞大的生活服务垂类数据支撑与丰富的自有场景支持下,美团很快能够实现语音完成服务闭环,用户动动嘴就能获取服务的日子不久将会到来。这非常典型地体现了以场景为起点而非以技术为起点的AI发展路径。

最强的“场景”能力三路出击,美团AI弯道超车?

以场景为起点的AI虽然过去声量不大,但以美团为代表,发展历程也有七八年之久,甚至超过某些传统巨头。当“潜行者”走出暗影,场景能力是最大的杀手锏,也是弯道超车的机会所在。

至少目前,以场景为起点的玩法,表现出三个特征或优势:

1、技术完备性和深度,逐步“追平”

在一开始,美团的AI只能说是零零散散存在,相对那些从技术出发、有宏观规划的AI巨头,在完备性和深度方面肯定是不足的。

但是,随着场景深耕,美团在没有 “AI设计图纸”的情况下,一块砖一块砖垒起了自己的AI大厦,在场景基础上建立了一个完整而深刻的AI体系,有数据智能、有语音智能、有图像识别,甚至还有集成前沿技术的无人车。美团AI已经逐步“追平”了我们通常认为的AI应有的体系。

2、场景原生AI,没有落地痛点

在商业落地上,场景原生AI技术天生没有那些以技术为起点的AI最大的痛点——落地问题。

盲人点餐案例,在美团曾经举办的盲人语音定制应用发布现场,美团联合创始人王慧文曾表达过类似的意思:新的科技出现因为不成熟等种种原因未必为大部分用户所青睐,但有些用户需求十分强烈、只有这个技术能够满足,这种需求就成为这个技术最好实现价值的地方。从场景出发,科技总能得到更好的落地(哪怕只是满足一部分人的特定需求),而不会像以技术为起点那样容易遇到“在空中飘着”的问题。

事实上,场景AI即是落地的AI,AI技术与价值实现无缝对接。而更进一步看,如果AI一开始就找到了最需要它来落地解决的问题,那么技术本身的迭代也肯定会更快速,毕竟,没有什么比实战更能磨砺技术。

3、场景里的AI,更能推进商业重构

都知道美团的技术能够根据用户需求进行智能化推荐,而事实上,这类场景大数据加持的AI技术,还有着推进商业重构的价值。

在更宏观的层面,由于美团对不同地方的用户喜好有更深的了解,就能够轻易探查到某个区域范围内用户的需求情况,已经存在的店面是过分饱和,还是数量不足?这就存在着一个商业机会。这套系统就能够给予想自主创业的个人或企业如何开店的指导,这种指导甚至可以深入到定价上(依据用户消费水平的真实情况)。

这无疑能大大提升商业的效率,降低商业风险,鼓励更多人“当老板”,激发社会活力。事实上,美团的业务不仅有外卖,餐饮、酒店、打车、门票、电影票……每一个行业的商业逻辑都有机会被AI所重构,相对于传统巨头AI对单一产品或服务的改变,这无疑要更为深刻。

总而言之,美团科技让人看到了AI发展不一样的方式,也表露出独特的相对优势,但说一千道一万,“不走寻常路”的美团AI能否在这条路上实现对传统巨头的弯道超车,还需要时间来检验。

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