近年来，随着消费互联网的深入和产业互联网的逐步完善，各行业的数字化转型如火如荼。面对日益复杂的环境，市场渗透力强的数字化、智能化技术将齐头并进，为促进经济发展、赋能小微企业、保障民生发挥巨大作用。在新兴科技阵营中，人工智能释放的红利正在让人们的生活更加美好。以日常的“点外卖”为例。骑手、用户、商家构成了就业、民生、经济的缩影。如果人工智能能够实现对这三个群体的赋能，就可以满足不同场景下的投放需求，提升投放效果。效率和用户体验，从而实现“让外卖到达世界每一个角落”的愿景。人工智能之所以能够发挥作用，离不开ICT基础设施的升级和深度学习框架的转型。科技的力量改变了外卖生态。外卖30分钟送达已成为生活常态。不过要做到这一点并不容易：以骑手配送5个订单为例，它必须面向5个不同的商家和用户，配送路线的组合有几万种。然而，在热门的外卖平台上，高峰期每天的外卖订单量巨大，涉及的骑手数量也很大。要达到30分钟送达的目标，路线组合更是天文数字。同时，对于老人和儿童用户，能够无障碍地通过语音操作完成点外卖的全过程，凸显了人性化设计。据美团介绍，公司“科技助力生活”项目的重要任务之一就是寻求骑手排班的最优解。超过10000名工程师利用人工智能技术提升效率，同时通过定期担任骑手体验送餐过程中的痛点，不断优化解决方案。此外，公司结合“智能交互”技术打造的服务引擎具备语音功能，让老人和孩子通过便捷的沟通方式获得服务。尤其是当用户的需求传递到公司的“超脑系统”时，这种大规模、高复杂度的多人、多点实时智能配送调度系统会进行快速运算，让用户获得服务体验超出预期。2016年以来，美团依托更多智能技术，在特定场景下开展无人配送，在疫情防控期间得到检验并取得进展。在整个外卖生态中，商家群体是美团赋能的另一个核心领域。据悉，在“美团商家大脑”中，有大量的用户评价分析和知识联想。商户只需要专业版的SaaS收银系统，就可以定时获取用户情绪曲线、消费水平、环境偏好、同类商户的变化。信息。同时，借助智能分析，商户还可以洞察服务现状、竞争力、商圈等，为门店运营管理提供开店决策参考。为疑难问题提供解决方案据介绍，外卖只是美团整体生活服务生态图的一部分，科技赋能涉及的复杂场景远不止于此。近年来，美团组建了强大的人工智能技术团队，为商家选址、引流、外卖配送、运营管理、供应链金融、营销推广等一整套服务体系提供强大的AI能力支撑。然而，随着用户的快速增长、智能服务的不断升级、AI模型规模和复杂度的不断提升，公司业务系统面临着越来越严峻的性能挑战。如何从基础设施重构和软件优化的角度解决挑战，是其必须面对的关键问题。以开源深度学习框架TensorFlow的应用为例：美团在英特尔可扩展处理器的基础上，从多个维度进行了深度改进，采用了该公司推荐的技术优化方案。为了进一步为推荐系统等应用赋能AI，美团使用TensorFlow进行模型训练，采用分布式计算解决海量参数的模型计算和参数更新问题。然而，随着业务的快速发展，不仅推荐系统模型的规模和复杂度都在增加。一系列问题也将暴露出来。性能瓶颈的出现将导致总拥有成本飙升，这可能会对上层服务产生负面影响。为解决性能瓶颈问题，有两条路径可供选择：一是快速扩大基础设施建设规模，但会增加成本压力，增加系统整体复杂度；二是优化系统和软件层面，具有更高的经济性和可行性。美团在对TensorFlow框架和业务进行分析定位后发现，业务中的TensorFlow集群负载均衡和分布式集群通信机制、延迟、单实例性能都是需要优化的方向，并与Intel合作探索第二条路径是势在必行的。明确方向后，美团在基于英特尔可扩展处理器的服务器集群上搭建了TensorFlow系统，利用CPU进行TensorFlow模型训练。在推荐系统场景，同样采用了TensorFlowPS异步训练模式，支持业务分布式训练需求。据了解，美团从单实例性能、分布式计算优化等多个方面进行了全方位的实践。在支持能力方面，新系统可实现千亿级参数模型近线性加速，数千个Worker分布式训练，一年内完成年度样本训练，支持在线深度学习能力；各种架构和接口也得到了改进。友善，美团业务部认可。
