谷歌AlphaGo與世界圍棋冠軍李世石激戰正酣，有人說“谷歌的人工智能已經贏了世界冠軍，可百度的黑科技還是送外賣……”這句話還真沒說錯，你以為送外賣就沒有科技含量，純是“跑腿”買賣?別逗了。筆者剛剛從百度外賣內部獲悉，由深度學習實驗室(IDL)研發的智能預估技術已經在百度外賣投入實際應用。

是的，你沒有看錯，就是那個百度首席科學家、號稱“人工智能之父”的吳恩達所領軍的百度深度學習實驗室。而這一次他們攜手百度外賣帶來的技術可以用一句酷炫的話來概括：用人工智能、大數據和深度學習，幫助外賣騎士預知未來!

對于外賣騎士來說，自己幾分鐘能夠趕到餐廳取餐是一個基本確定值，多長時間能夠送到用戶家中也可估算，可是“餐廳多長時間能把餐做出來”這件事，在相當長的時間里卻近乎一個玄學數據。

畢竟每家餐廳的廚師速度不一、客流量亦總在變化。“做得快了，沒準人還沒到餐廳，飯菜就做好了;做得慢了或者客人特別多，我們就得在餐廳里等上半天，一邊還有別的訂單在催促，用戶也在家里等得著急，真是心焦。”對于外賣騎士李明來說，曾經最盼望的事，就是能夠提前得知，餐廳的出餐時間到底還有多久。

在百度外賣，李明的盼望已經變成現實。每當系統給李明的手機發出提示，有用戶訂餐，系統同時還會告訴他，這份餐還需要多久可以做好，甚至系統會直接在此基礎上為他規劃路線。比如出餐時間較慢，則會規劃騎士先去送更快的一單;如果出餐時間較快，則可以做到騎士到達餐廳后很快就能取餐出發。

要知道，餐廳的出餐時間并不是由餐廳來提前告知騎士，而是來自于百度外賣智能物流系統的全自動精準計算。這正是IDL“預估出餐時間”這一深度學習技術的神奇之處。百度外賣過往每一單，每間餐廳每道菜的出餐時間，在數據系統里都有記錄，并匯聚成大數據。而精準的出餐時間預估，正是來自于人工智能對于這些大數據的計算。

“用深度學習界最前沿的技術，解決消費者日常遇到最常見的問題，這就是深度學習實驗室和百度外賣正在做的事情。”吳恩達表示，深度學習實驗室研發的這款模型，基于深度學習的神經網絡，是深度學習界的前沿技術。通過海量的訂餐、出餐時間大數據，這套模型推算出的出餐時間，竟然能做到比餐廳服務員人為預估的更準確。

目前，這一研究成果已經運用到百度外賣的智能物流配送系統之中，全自動的智能系統在給百度騎士派單時，已經充分考慮出餐時間的因素，從而使得騎士能夠做到到店就能取餐，不必苦苦等待，節約送餐時間。據了解，下一步百度外賣還即將在APP客戶端上線取餐時間個性化預估功能，這樣，消費者在手機上就能實時看到自己訂的餐還需多久能夠做好。

讓機器人能夠在棋盤下贏下棋局，或是幫助消費者吃到更熱乎、更優質的飯菜，究竟哪一種人工智能更有價值?這或許是一個尚需討論的話題。但無論是風雨雪霾中的奔波不息的外賣騎士，還是殫精竭慮的AI科學家，勞動給人類帶來的意義是一樣的。相信我，在您饑腸轆轆的時候，一百場人機大戰也代替不了一碗熱騰騰送上門的美味蓋澆飯，外賣騎士憨厚的笑臉也一定比李世石和宋仲基看上去英俊得多。