1.引言
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)日益深入的影響過(guò)程，作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活的底層支柱，物流行業(yè)也越來(lái)越體現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)化和智能化的特點(diǎn)。這里標(biāo)準(zhǔn)化又是所有數(shù)據(jù)化和智能化改造升級(jí)的起點(diǎn)，負(fù)責(zé)對(duì)日常海量的物流數(shù)據(jù)從底層標(biāo)準(zhǔn)上建立統(tǒng)一的規(guī)范，進(jìn)而影響基于大數(shù)據(jù)的上層模型和算法創(chuàng)新�？梢哉f(shuō)，標(biāo)準(zhǔn)化的質(zhì)量和程度，決定了大數(shù)據(jù)和人工智能所能達(dá)到的高度；標(biāo)準(zhǔn)化工作中遇到的問(wèn)題和應(yīng)對(duì)策略，也都融合在現(xiàn)代物流行業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”升級(jí)浪潮的解決方案之中。
在國(guó)家指導(dǎo)層面上，2015年3月國(guó)務(wù)院印發(fā)了《深化標(biāo)準(zhǔn)化工作改革方案》。方案指出，要“更好發(fā)揮標(biāo)準(zhǔn)化在推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化中的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性作用，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展和社會(huì)全面進(jìn)步”。2015年11月，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)又進(jìn)一步印發(fā)了《物流標(biāo)準(zhǔn)化中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃（2015—2020年）》，明確了到2020年我國(guó)物流標(biāo)準(zhǔn)化工作的發(fā)展目標(biāo)、主要任務(wù)、重點(diǎn)領(lǐng)域、重點(diǎn)工程等。
在具體實(shí)施層面上，百度外賣自從2014年5月成立以來(lái)，專注于城市物流配送領(lǐng)域，在物流行業(yè)的數(shù)據(jù)化和智能化改造方面探索出諸多成果。這其中很大程度上得益于物流標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)的工作，為百度外賣物流配送效率和體驗(yàn)提升提供了持久動(dòng)力。
2.物流調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)架構(gòu)
物流調(diào)度系統(tǒng)是所有涉及線下運(yùn)力調(diào)配應(yīng)用的最核心環(huán)節(jié)，也是關(guān)聯(lián)諸多因素的綜合系統(tǒng)。需要依托海量歷史訂單數(shù)據(jù)、配送/駕駛員定位數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)的商戶特征數(shù)據(jù)，針對(duì)配送/駕駛員實(shí)時(shí)情景（任務(wù)量、配送距離、并單情況、評(píng)級(jí)），對(duì)訂單進(jìn)行智能匹配，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化調(diào)度以及資源的全局最優(yōu)配置，在保證系統(tǒng)效率的前提下，最大限度地提高用戶體驗(yàn)。
具體來(lái)說(shuō)，包括以下幾部分內(nèi)容。
（1）綜合交通數(shù)據(jù)采集平臺(tái)
綜合交通數(shù)據(jù)采集平臺(tái)主要提供多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集與清洗功能，解決數(shù)據(jù)的不一致性問(wèn)題，有效提高數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)與數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，主要功能包括以下幾個(gè)方面：
● 根據(jù)業(yè)務(wù)范圍及應(yīng)用類型提供數(shù)據(jù)采集中間件與信息采集工具；
● 實(shí)現(xiàn)連續(xù)、實(shí)時(shí)、高效、準(zhǔn)確的交通運(yùn)輸領(lǐng)域中結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的獲取與采集；
● 結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和衛(wèi)星定位技術(shù)開發(fā)智能終端，實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的交通數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集；
● 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理功能，解決數(shù)據(jù)冗余和不相容性并消除噪聲的數(shù)據(jù)集成與融合技術(shù)。
（2）物流運(yùn)輸調(diào)度決策平臺(tái)
物流運(yùn)輸調(diào)度決策平臺(tái)主要提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)環(huán)境下物流調(diào)度規(guī)劃、下發(fā)、反饋、評(píng)估和追蹤定位技術(shù)，主要功能包括以下幾個(gè)方面：
● 采集并計(jì)算所在地區(qū)道路、橋梁、河流、障礙物等地理經(jīng)緯度和距離信息；
● 實(shí)時(shí)采集點(diǎn)對(duì)點(diǎn)物流運(yùn)輸需求數(shù)據(jù)和物流配送人員的動(dòng)態(tài)信息；
● 進(jìn)行物流運(yùn)輸路徑規(guī)劃和配送任務(wù)指派的決策判斷；
● 結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景，線下模擬真實(shí)物流運(yùn)輸?shù)亩嗑S指標(biāo)及演進(jìn)狀態(tài)；
● 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)分布式、高并發(fā)、大容量的流式計(jì)算框架；
● 采集并存儲(chǔ)所有調(diào)度參數(shù)信息，提供歷史調(diào)度場(chǎng)景的追查定位服務(wù)。
（3）物流運(yùn)力預(yù)警及分配平臺(tái)
物流運(yùn)力預(yù)警及分配平臺(tái)主要提供跨平臺(tái)數(shù)據(jù)環(huán)境下物流運(yùn)力警報(bào)的評(píng)估、發(fā)布和關(guān)閉以及相應(yīng)級(jí)別下分配物流運(yùn)力的技術(shù)，主要功能包括以下幾個(gè)方面：
● 多維度采集公共平臺(tái)和行業(yè)領(lǐng)域綜合交通業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，比如天氣、節(jié)假日、重大社會(huì)活動(dòng)、運(yùn)力資源等；
● 實(shí)時(shí)采集目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的運(yùn)力指標(biāo)數(shù)據(jù)，評(píng)判行業(yè)運(yùn)力緊張狀況，預(yù)估時(shí)間、空間、持續(xù)范圍及程度；
● 結(jié)合智能終端設(shè)備，下發(fā)并適時(shí)調(diào)整運(yùn)力警報(bào)分級(jí)，通報(bào)實(shí)時(shí)狀態(tài)；
● 針對(duì)不同分級(jí)警報(bào)狀態(tài)，有差異化地采取降級(jí)應(yīng)對(duì)措施，提供運(yùn)力災(zāi)備和最低限度服務(wù)能力。
3.物流配送標(biāo)準(zhǔn)化的必要性
結(jié)合百度外賣的業(yè)務(wù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)于物流配送的必要性，或者說(shuō)能實(shí)際發(fā)揮重要作用的地方主要有兩點(diǎn)：
● 精準(zhǔn)描述用戶的運(yùn)力需求和平臺(tái)的配送能力，便于抽象到模型層面，實(shí)現(xiàn)算法調(diào)度和行程規(guī)劃，提高物流配送效率；
● 消除信息差異帶來(lái)的平臺(tái)擴(kuò)充成本，適應(yīng)現(xiàn)實(shí)環(huán)境中復(fù)雜多變的配送場(chǎng)景，便于統(tǒng)一接入調(diào)度系統(tǒng)，靈活擴(kuò)展到更多物流行業(yè)，滿足更多配送需求。
因此，在物流配送標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)中，要注意從提高單次配送效率和節(jié)省多次配送成本兩方面著重設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化的解決方案，做到有的放矢。具體來(lái)說(shuō)，可以從標(biāo)準(zhǔn)化在調(diào)度系統(tǒng)和開放平臺(tái)的應(yīng)用中觀察到更多細(xì)節(jié)。
4.標(biāo)準(zhǔn)化在調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用
標(biāo)準(zhǔn)化在調(diào)度系統(tǒng)中主要是解決低效率的傳統(tǒng)外賣配送形式和行程規(guī)劃問(wèn)題，將原先需要依賴相關(guān)人員經(jīng)驗(yàn)數(shù)值和手工處理的流程改造成可大規(guī)模自動(dòng)處理的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和可靈活配置復(fù)用的標(biāo)準(zhǔn)化流程。
（1）訂單樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
調(diào)度模型機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要千萬(wàn)級(jí)的訓(xùn)練樣本，告訴學(xué)習(xí)算法可以從中抽取出哪些特征值，才能經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)模型求導(dǎo)出最優(yōu)參數(shù)。從百度外賣平臺(tái)的歷史訂單數(shù)據(jù)中抽取出實(shí)例不難，難點(diǎn)在于如何認(rèn)定這些訂單的實(shí)際出餐時(shí)間、騎士到店時(shí)間和用戶收餐時(shí)間。由于現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境限制和實(shí)際操作規(guī)范管理難度，并不是采集到的原始數(shù)據(jù)就可以直接利用，通常需要利用騎士軌跡多次回傳記錄，并結(jié)合地理形態(tài)和道路交通屬性對(duì)缺失數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和校驗(yàn)，才能清洗掉由于商戶和騎士操作不規(guī)范導(dǎo)致的干擾數(shù)據(jù)。
（2）商戶和菜品數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
對(duì)于餐飲外賣平臺(tái)來(lái)說(shuō)，商戶和菜品信息標(biāo)準(zhǔn)化是提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)體驗(yàn)的基礎(chǔ)，也是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的另外一個(gè)重要內(nèi)容。通常有關(guān)商戶和菜品的信息都是由餐飲運(yùn)營(yíng)方提供，平臺(tái)負(fù)責(zé)錄入和存儲(chǔ)。但這樣采集到的數(shù)據(jù)并不規(guī)范，每家餐廳對(duì)經(jīng)營(yíng)類別、菜品名稱的定義標(biāo)準(zhǔn)都各不相同，需要平臺(tái)方提供一整套的商戶和菜品的標(biāo)準(zhǔn)化體系。比如，在經(jīng)營(yíng)類別方面，首先制定出17個(gè)大類、110個(gè)小類的分級(jí)體系，并為每個(gè)商戶明確其對(duì)應(yīng)的經(jīng)營(yíng)范圍標(biāo)簽；其次對(duì)數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的原始菜品名稱進(jìn)行去重、合并，得到歸一化后的標(biāo)準(zhǔn)化菜名，對(duì)應(yīng)到菜品數(shù)據(jù)庫(kù)中唯一的標(biāo)識(shí)符；在此基礎(chǔ)上，針對(duì)每個(gè)菜品建立菜式、菜系、口味、食材、做法等各類標(biāo)簽，并進(jìn)一步得到商戶在這些菜品標(biāo)簽上的分布情況。
構(gòu)建全面的商戶和菜品標(biāo)簽體系可以應(yīng)用在很多方面，比如，通過(guò)商戶的品牌、營(yíng)業(yè)面積等信息可以估算該商戶的產(chǎn)能，通過(guò)菜品在材料、價(jià)格、烹飪方法上的差異可以估算制作時(shí)間。
（3）虛擬場(chǎng)景構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化
虛擬調(diào)度系統(tǒng)用來(lái)線下模擬物流配送的真實(shí)場(chǎng)景及變化過(guò)程，以商圈為粒度構(gòu)建由騎士、用戶、配送事件、場(chǎng)景參數(shù)等虛擬數(shù)據(jù)組成的虛擬場(chǎng)景，達(dá)到線下演算、優(yōu)化調(diào)度算法系統(tǒng)的效果。標(biāo)準(zhǔn)化的虛擬場(chǎng)景不僅是對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)提供可量化、可復(fù)用的規(guī)范，而且還需要定義一系列的虛擬物流配送動(dòng)作，才能在線下完成真實(shí)場(chǎng)景的變化過(guò)程。
不管接入什么樣的受測(cè)調(diào)度算法，設(shè)置什么樣的初始狀態(tài)參數(shù)，虛擬調(diào)度系統(tǒng)都能按照預(yù)設(shè)的物流運(yùn)力和調(diào)度壓力運(yùn)轉(zhuǎn)完整的多輪配送流程，并統(tǒng)計(jì)得出受測(cè)調(diào)度算法的整體效果指標(biāo)。比如，在虛擬調(diào)度系統(tǒng)里，一次完整的調(diào)度配送涉及用戶、騎士和調(diào)度員3個(gè)角色，每次配送行為可以包括下單、取餐、送餐、上崗和下崗等操作，監(jiān)控和評(píng)估環(huán)節(jié)需要統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)包括配送時(shí)間、配送距離、空駛距離、準(zhǔn)時(shí)率、并單率、壓?jiǎn)温实�。�?dāng)啟動(dòng)虛擬調(diào)度系統(tǒng)以后，同時(shí)有多個(gè)并發(fā)進(jìn)程在以某個(gè)時(shí)鐘頻率實(shí)時(shí)更新虛擬場(chǎng)景狀態(tài)，并觸發(fā)某個(gè)時(shí)段后各個(gè)角色的新行為。
5 標(biāo)準(zhǔn)化在開放平臺(tái)中的應(yīng)用
標(biāo)準(zhǔn)化在開放平臺(tái)中主要是解決復(fù)雜多變的外部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)需求帶來(lái)的成本問(wèn)題，將原先需要一對(duì)一制定方案的封閉式合作模式改造成一對(duì)多復(fù)用方案的開放式合作模式。
不管是接入不同商戶自有的訂單管理系統(tǒng)，還是接入不同物流公司的配送管理系統(tǒng)，開放平臺(tái)負(fù)責(zé)提供標(biāo)準(zhǔn)化的商戶訂單生成、制作、取貨、配送的全過(guò)程字段定義以及標(biāo)準(zhǔn)化的能對(duì)接多套物流公司的元調(diào)度接口。這一整套物流標(biāo)準(zhǔn)化解決方案包含了內(nèi)外部系統(tǒng)的交互數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（比如訂單格式）、交互操作標(biāo)準(zhǔn)（因?yàn)榇嬖谛枰獏f(xié)同合作的多個(gè)機(jī)構(gòu)或者系統(tǒng)）以及對(duì)外部合作方的服務(wù)要求標(biāo)準(zhǔn)等。
雙方通過(guò)超文本傳輸協(xié)議（hypertext transfer protocol，HTTP）方式交互數(shù)據(jù)，第三方平臺(tái)通過(guò)POST方式發(fā)送提交內(nèi)容，內(nèi)容參數(shù)為JSON串。雙方需要保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐暾院桶踩裕看伟l(fā)送請(qǐng)求都有響應(yīng)（響應(yīng)返回格式為純文本），安全驗(yàn)證目前采用數(shù)據(jù)簽名的方式。
接口采用靜態(tài)KEY+參數(shù)方式進(jìn)行簽名，以防止數(shù)據(jù)在過(guò)程中被篡改，參數(shù)值為非數(shù)字、字符串的參數(shù)不參與簽名。簽名的具體步驟如下。
步驟1 將請(qǐng)求字段按照字典順序進(jìn)行排序，將字段key與value用“=”連接，字段之間用“＆”相連，例如out_order_id=12121＆ immediate_deliver=1＆…；
步驟2 在步驟1中拼接好的字符串結(jié)尾拼“＆APPID＆APPKEY”；
步驟3 對(duì)步驟2的結(jié)果進(jìn)行sha1方式簽名，獲得簽名sign；
步驟4 將簽名參數(shù)sign=”3da541559 918a808c2402bba5012f6c60b27661c”，放入請(qǐng)求字段中。
對(duì)于第三方平臺(tái)新訂單的格式要求為：請(qǐng)求URL：{SERVER_HOST}/api/createorder。
請(qǐng)求參數(shù)則包括了訂單號(hào)、用戶聯(lián)系手機(jī)號(hào)、用戶經(jīng)緯度坐標(biāo)、用戶配送地址、期望送達(dá)時(shí)間等字段。具體部分字段的示例見(jiàn)表1。
表1 請(qǐng)求參數(shù)部分字段示例
常用的交 互 操作包 括取消訂單（請(qǐng)求URL：{SERVER_HOST}/api/cancelorder）和批量查詢訂單（請(qǐng)求URL：{SERVER_HOST}/api/listordermulti）。
對(duì)于騎士的配送服務(wù)要求則分別定義了接單取餐、送餐和完成訂單3類標(biāo)準(zhǔn)接口。以接單取餐為例可以看到請(qǐng)求字段為：
{
“order_id”：100001，
“confirm_time”：1439544470，
“sign”：“ jsadieuddye73625wr stdedfcvfgbh096lhogit6”，
“delivery_name”：“John”，
“delivery_ phone”：“13288909981”，
“push_time”：1428374657
}
返回字段為：
{
“error_no”：0，
“message”：“success”，
}
6.標(biāo)準(zhǔn)化能力通用性及效果評(píng)估
以上標(biāo)準(zhǔn)化能力已經(jīng)被證明在物流配送行業(yè)具有較強(qiáng)的通用性。
● 在百度外賣自有物流業(yè)務(wù)中得到應(yīng)用，通過(guò)大規(guī)模地在百度物流配送業(yè)務(wù)運(yùn)用智能化調(diào)度系統(tǒng)，調(diào)度效率提升明顯，配送準(zhǔn)時(shí)率達(dá)98.78%，平均送達(dá)時(shí)長(zhǎng)為32 min。
● 完成對(duì)多家品牌商戶訂單管理系統(tǒng)的對(duì)接，比如：和合谷、正一味、眉州東坡酒樓，每天承接這些入口商戶帶來(lái)的物流訂單，無(wú)縫納入百度物流的運(yùn)力資源。
● 完成對(duì)眾包物流運(yùn)力的服務(wù)對(duì)接，每天發(fā)布高峰時(shí)期的峰值訂單，由富余的眾包運(yùn)力負(fù)責(zé)配送。
● 完成能兼容多家物流配送公司的元調(diào)度接口測(cè)試，比如：許鮮網(wǎng)、多點(diǎn)網(wǎng)，混合調(diào)度多家異質(zhì)運(yùn)力資源，做到兼容并包，統(tǒng)一調(diào)配，實(shí)現(xiàn)了錯(cuò)峰時(shí)段的運(yùn)力最大化利用。
7.對(duì)城市物流領(lǐng)域典型問(wèn)題的貢獻(xiàn)
百度外賣在物流標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)的工作為物流配送效率和體驗(yàn)提升提供了持久動(dòng)力，也對(duì)城市物流領(lǐng)域在提升效率、評(píng)估效果和降低成本等典型問(wèn)題上探索出了有益經(jīng)驗(yàn)，做出了相應(yīng)貢獻(xiàn)。
（1）提高調(diào)度系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)化效果
綜合利用各種地理定位數(shù)據(jù)和校驗(yàn)手段，獲得精準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)化訂單樣本數(shù)據(jù)。結(jié)合餐飲領(lǐng)域特點(diǎn)構(gòu)建全面的商戶和菜品標(biāo)簽體系，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的分層商戶經(jīng)營(yíng)范圍和多維度菜品數(shù)據(jù)庫(kù)。
在此基礎(chǔ)上，才能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法從千萬(wàn)量級(jí)的訓(xùn)練樣本訓(xùn)練產(chǎn)出預(yù)測(cè)誤差在7 min以內(nèi)的出餐時(shí)間預(yù)估，才能夠?qū)崿F(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化規(guī)劃算法將原先40多分鐘的平均配送時(shí)長(zhǎng)縮短到32 min，極大改變了整個(gè)城市短途物流配送行業(yè)的生態(tài)。
（2）建立模擬系統(tǒng)線下效果的評(píng)估能力
通過(guò)離線的標(biāo)準(zhǔn)化處理和在線的異步處理模式，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推演。通過(guò)模擬真實(shí)約束情況將多變的場(chǎng)景變量（比如商圈、天氣、整體運(yùn)力）在高層作為調(diào)優(yōu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，盡可能地模擬多維限制條件下的真實(shí)約束情況。模擬系統(tǒng)會(huì)分商圈、分時(shí)間地統(tǒng)計(jì)每個(gè)調(diào)度場(chǎng)景下的訂單分布數(shù)據(jù)，解析成騎士在崗率、平均壓?jiǎn)螖?shù)、訂單出單位置密度等參數(shù)的基礎(chǔ)物理分布函數(shù)，并作為刻畫該調(diào)度場(chǎng)景的約束條件組。
模擬系統(tǒng)還可以進(jìn)一步調(diào)整這些分布函數(shù)的參數(shù)，得到人工設(shè)定的約束條件組，從而模擬出更復(fù)雜豐富的設(shè)定場(chǎng)景。以這些與動(dòng)態(tài)場(chǎng)景相關(guān)的參數(shù)組作為調(diào)度算法 的輸入約束條件，調(diào)用模擬系統(tǒng)，反復(fù)推演虛擬訂單的分配過(guò)程，通過(guò)梯度下降優(yōu)化算法，求解出多目標(biāo)下的最優(yōu)解。
（3）實(shí)現(xiàn)物流平臺(tái)調(diào)度能力的橫向輸出
受限于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜性，各個(gè)不同配送場(chǎng)景下的運(yùn)力難以互相調(diào)劑，表現(xiàn)為：時(shí)段、空間上的運(yùn)力不均勻現(xiàn)象。如果能將這些孤立的運(yùn)力資源區(qū)間打通，將有效地發(fā)揮城市物流運(yùn)力的作用，提高運(yùn)力使用效率。
對(duì)物流調(diào)度的相關(guān)元素做標(biāo)準(zhǔn)化處理，抽象出更基本的元調(diào)度接口，極大降低了各種異質(zhì)運(yùn)力的接入成本，實(shí)現(xiàn)城市內(nèi)自由運(yùn)力的互聯(lián)互通。通用的元調(diào)度（meta dispatch）將所有的調(diào)度行為抽象成最核心的操作和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對(duì)外提供簡(jiǎn)易可行的通用接口。
8.結(jié)束語(yǔ)
通過(guò)在外賣配送行業(yè)的實(shí)踐可以發(fā)現(xiàn)，遵循國(guó)家層面在標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)，適應(yīng)并積極推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為物流配送領(lǐng)域帶來(lái)的挑戰(zhàn)和變革，解決一線業(yè)務(wù)實(shí)際需求面臨的大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題，就一定能很好地解決大數(shù)據(jù)技術(shù)在應(yīng)用層面遇到的工程問(wèn)題，并為其他人工智能創(chuàng)新提供支持。百度外賣物流在這一領(lǐng)域開展了一些有益嘗試，并將在標(biāo)準(zhǔn)化方案研制和應(yīng)用推廣方面持續(xù)深入進(jìn)行下去。尤其是在物流運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)及供需調(diào)配方面，有必要進(jìn)一步提供大數(shù)據(jù)環(huán)境下城市物流運(yùn)輸?shù)念A(yù)測(cè)需求、調(diào)配供給和平衡供需等技術(shù)，未來(lái)可能涉及的研究方向包括：基于歷史交易和消費(fèi)信息，采集并存儲(chǔ)特定行業(yè)領(lǐng)域的物流運(yùn)輸需求大數(shù)據(jù)；利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，分析物流運(yùn)輸需求在時(shí)間、空間和人群上的分布規(guī)律和性質(zhì)特點(diǎn)；動(dòng)態(tài)調(diào)配可供給運(yùn)力資源在人員數(shù)量、工具類型、投放能力等指標(biāo)上的配比，以適應(yīng)需求變化；主動(dòng)采用動(dòng)態(tài)定價(jià)、劃分服務(wù)范圍、人群畫像和推送消息等技術(shù)手段，引導(dǎo)運(yùn)輸需求發(fā)生變化，使之趨于均勻有效分布。
核心關(guān)注：拓步ERP系統(tǒng)平臺(tái)是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用，蘊(yùn)涵了豐富的ERP管理思想，集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念，功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理，全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域，是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。
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本文標(biāo)題：物流大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及案例研究
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