百度人工智能不仅能送外卖 可防踩踏事故
【PConline 资讯】人工智能绝对是2016年最热的话题之一。
谷歌人工智能alphago打败韩国职业棋手李世石后，百度的人工智能也被网友热议，当然，网友讨论的主要焦点主要集中在“百度还在送外卖上。”关于这个话题，太平洋电脑网之前也有报道，感兴趣的网友请点这里： 送外卖的人工智能就比下围棋的low吗？
相比于上次的反击，百度这次的反击来的更有力！
北京时间3月25日下午，百度旗下的一个部门开发了一种新算法，可以预测人群聚集状况，从而向主管部门和个人用户发出预警，避免异常人群聚集可能引发的公共安全威胁。
近日，百度大数据实验室发布的一篇研究报告显示， 将百度地图路径搜索数据进行汇总，再与目标地点的人口密度进行关联后，便可预测特定时间在特定地方的人群聚集状况。
该报告的作者、百度高级研究员吴海山表示，他的团队从2014年上海外滩踩踏事件后便开始集中精力展开这一研究。当时的那起事故导致30多人死亡。
2015年元旦跨年，上海发生踩踏事故
“我们的算法可以使用百度地图的拥挤数据 预测有多少人会在接下来的两小时前往某一地点。”吴海山说。
该算法再次表明，已经占据中国70%搜索份额的百度正在利用其大数据分析社会及经济问题。 百度大数据实验室的研究员还使用定位数据来研究中国“鬼城”的人口流向，并在去年的一篇报告中表示，并非所有的“鬼城”都是常年无人。
从传统上讲，人群聚集预测需要借助视频传感器和计算机视觉技术。而百度的算法则可以依据百度地图上的路径搜索请求，向旅游部门、当地政府和体育及娱乐场所经营者发送预警信息。用户还可以自主设定警告阈值。吴海山表示， 该算法不存在隐私问题，因为他只会使用汇总后的数据，而不会定位具体的用户。
虽然百度强调称，这项技术目前仍处于学术研究阶段，但该算法未来还有可能分享给当地政府和场馆经营者。
百度人工智能
该公司今后还将向百度地图的普通用户开放。这也是百度地图的热力图功能的自然拓展，后者多年以来一直都可以帮助用户了解热门旅游景点的人群聚集情况。但这个算法如果能够得到广泛应用，甚至可以帮助用户了解某家普通面馆在午餐高峰期的人群密度。
尽管这项研究的初衷是为公共服务设计的，但也可能用于其他目的。例如，上海迪士尼乐园便可借助这些数据预测人流量的激增。
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今日搜狐热点送外卖的人工智能就比下围棋的low吗？
　【PConline 资讯】谷歌围棋程序AlphaGo与李世石九段今日将举行最后一场比赛，围绕人工智能的话题热度有增无减。此前有网友调侃&谷歌人工智能赢世界冠军，百度用黑科技送外卖&，百度公司日前回应称：确实已将人工智能相关的技术应用到了百度外卖中。人工智能　　百度方面表示，由吴恩达领导的百度深度学习实验室（IDL）确实已将相关成果，应用到了外卖配送调度中。具体而言是用人工智能、大数据和深度学习，帮助外卖骑士预知时间。　　百度方面解释称，对于外卖配送人员来说，自己几分钟能够赶到餐厅取餐是一个基本确定值，多长时间能够送到用户家中也可估算，可是&餐厅多长时间能把餐做出来&这件事，在相当长的时间里却近乎一个玄学数据。　　毕竟每家餐厅的厨师速度不一、客流量亦总在变化。做得快了，没准人还没到餐厅，饭菜就做好了；做得慢了或者客人特别多，我们就得在餐厅里等上半天，一边还有别的订单在催促，用户也在家里等得着急，真是心焦。百度外卖　　人工智能的作用在于智能物流系统的全自动精准计算。&对于具体外卖配送人员来说，系统会给他们的手机发出提示，一旦有用户订餐，系统同时还会告诉他，这份餐还需要多久可以做好，甚至系统会直接在此基础上为他规划路线。比如出餐时间较慢，则会规划骑士先去送更快的一单；如果出餐时间较快，则可以做到骑士到达餐厅后很快就能取餐出发。&　　百度方面认为，&预估出餐时间&正是IDL深度学习技术的神奇之处。百度外卖过往每一单，每间餐厅每道菜的出餐时间，在数据系统里都有记录，并汇聚成大数据。而精准的出餐时间预估，正是来自于人工智能对于这些大数据的计算。　　&用深度学习界最前沿的技术，解决消费者日常遇到最常见的问题，这就是深度学习实验室和百度外卖正在做的事情。&吴恩达表示，深度学习实验室研发的这款模型，基于深度学习的神经网络，是深度学习界的前沿技术。通过海量的订餐、出餐时间大数据，这套模型推算出的出餐时间，能做到比餐厅服务员人为预估的更准确。　　百度方面还确认，目前已将这一成果用到了百度外卖的智能物流配送系统之中，全自动的智能系统在给百度骑士派单时，已经充分考虑出餐时间的因素，从而使得骑士能够做到到店就能取餐，不必苦苦等待，节约送餐时间。百度外卖　　还进一步透露，下一步百度外卖还即将在APP客户端上线取餐时间个性化预估功能，这样，消费者在手机上就能实时看到自己订的餐还需多久能够做好。　　&让机器人能够在棋盘下赢下棋局，或是帮助消费者吃到更热乎、更优质的饭菜，究竟哪一种人工智能更有价值？这或许是一个尚需讨论的话题。&相关阅读:斗鱼郭mini回应脱衣门：我的人生都毁了网友吐槽支付宝律师服务:盗刷2.5万管吗?成龙代言的企业都死了?霸王:哥还很滋润高德新代言人公布：TFBOYS唱歌给你听？画面有毒！网红sunshine穿日系校服玩COS&
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授权：免费送外卖没有技术含量？ 看看百度外卖工程师怎么说
　　&让机器人能够在棋盘下赢下棋局，或是帮助消费者吃到更热乎、更优质的饭菜，究竟哪一种人工智能更有价值？这或许是一个尚需讨论的话题。&近日，有关人工智能的话题引得众多知乎网友讨论，其中不乏一线工程师现身说法，从专业角度阐述人工智能的应用价值。
　　&用于送外卖的人工智能比用于下围棋的人工智能LOW？&百度外卖研发工程师蒋凡并不这样认为，&熟悉计算机科学的人都清楚，棋类算法和调度算法（也就是送外卖）在本质上并没有优劣之分，无非前者应用于围棋对战，还没有商业化，后者应用于人力调配，已经在发挥商业价值。&
　　有些人对外卖物流配送的理解还是餐馆老板雇佣几个小哥，用餐高峰时在方圆一公里内送送盒饭，蒋凡表示，&当外卖业务规模扩大几个数量级，需要担负起数十亿的商业模式时，情况就不一样了。用户点了餐就希望能按时送到，骑士上了路就希望每趟路线能多配送几单，商家接了餐就希望骑士快来取餐，平台则关心如何以最小的运力承接最大的配送压力，而且能扛住高峰时段突如其来的订单量。&
　　更加困难的是，用户、骑士、商家、平台的目标有时是互相矛盾的，满足了一方，势必会影响另一方，调度订单是非常复杂的多目标动态规划决策过程。因此仅靠人工派单或者骑士抢单很难对庞大订单量进行高效调度。
　　针对这个问题，百度外卖独立设计开发了物流界第一套智能调度系统，申请了21项专利，实现了业界至今唯一的全自动化智能调度，可以实现订单最优的自动化分配，以及骑士路线的最优化规划。&不仅如此，我们还结合了百度在人工智能领域的积累，尤其是吴恩达老师领导的深度学习研究院在deep learning方面的深厚功底，在O2O和人工智能的深度结合方面做出探索。&
　　&人工智能在外卖配送领域的应用才刚刚开始，百度外卖的智能物流调度系统通过每天的实际调度在不断修正自己，提高决策能力。用户点的每一笔订单，都是在和我们的调度系统对战下棋，挑战它的智力。从这一点上讲，它每时每刻都在进步。& 蒋凡表示。
责编：李文瑶
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