近期，一篇名為「外賣騎手，困在系統(tǒng)里」的文章在各大社交網站刷屏。文章中透露出的外賣員的困境讓人無奈和心塞，讓人不禁反思到底是算法過于精明還是人心過于無情。相信作為編寫系統(tǒng)的程序員而言，看過此文的感觸應該比小編更深刻。

不知道有人是否還記得兩年前騰訊程序員裸辭去做外賣員的新聞，現(xiàn)在看來，其實各行各業(yè)各有難處。不過本篇文章并不在討論職位的好壞，討論外賣系統(tǒng)算法里的對與錯，而是著重于文章中提到的美團超腦系統(tǒng)與其背后的AI技術。

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AI技術在超腦系統(tǒng)的實踐

由于超腦系統(tǒng)的運作主要在人員配送落地，所以要求AI技術必須能夠面對復雜的線下物理世界，必須能深度感知、正確理解與準確預測、并且瞬間完成復雜決策。

主要的實踐方面

1? 大數(shù)據(jù)處理和計算能力

包括實時特征計算、離線數(shù)據(jù)處理、機器學習平臺等。

2? 建立對世界深度感知??

LBS系統(tǒng)：提供正確位置（用戶/商戶/騎手）以及兩點之間正確的騎行導航。

多傳感器：提供室內定位以、精細化場景刻畫、騎手運動狀態(tài)識別。

3? 正確理解和準確預測

提供所有配送環(huán)節(jié)時間、銷量及運力預估。

4? 完成復雜決策

調度系統(tǒng)：多人多點實時調度系統(tǒng)，完成派單決策。

定價系統(tǒng)：實時動態(tài)定價系統(tǒng)，完成定價決策。

規(guī)劃系統(tǒng)：配送網絡規(guī)劃系統(tǒng)，完成規(guī)劃決策。

AI技術發(fā)展

1956年，在由達特茅斯學院舉辦的一次會議上，計算機專家約翰·麥卡錫提出了「人工智能」一詞。就在這次會議后不久，麥卡錫從達特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了這里，之后兩人共同創(chuàng)建了世界上第一座人工智能實驗室——MIT AI LAB實驗室。茅斯會議正式確立了AI這一術語，并且開始從學術角度對AI展開了嚴肅而精專的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能學者和技術開始涌現(xiàn)。

AI重大歷史事件時間軸

我國《人工智能標準化白皮書(2018年)》中給出了人工智能的定義：「人工智能是利用數(shù)字計算機或者由數(shù)字計算機控制的機器，模擬、延伸和擴展人類的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術和應用系統(tǒng)。」

隨著計算機技術的不斷提高，應用范圍的不斷開拓，AI的思考越來越「人性化」。今年疫情期間，越來越多的人工智能產品在我們的生活中承擔了越來越多的角色，比如各大公司商場免接觸的測溫員、免接觸的配送員、采用病情AI診斷技術工作的醫(yī)生、藥物研發(fā)師等，橫跨制造業(yè)、服務業(yè)、高科技產業(yè)。

在最近的2020中國國際服務貿易交易會上，知名頭部人工智能數(shù)據(jù)服務商——云測數(shù)據(jù)宣布，AI數(shù)據(jù)標注項目最高交付精準度已經達到99.99%，這是一個創(chuàng)紀錄的數(shù)字，建立了數(shù)據(jù)標注的一個全新標準。更為重要的是，它打開了AI人工智能高速發(fā)展的大門。

相信未來，AI不僅能夠穩(wěn)固地用于中低端產品制造業(yè)，也可以滿足更多多元化、高科技的產品需求。

總結+題庫分享

當然，這些需求的變化一定會影響AI行業(yè)人才的發(fā)展。如今，國家方面更注重基礎科學人才的培養(yǎng)，對于初創(chuàng)企業(yè)以政府引導基金的形式進行扶持，稅收政策上也有減免傾向。在政策利好的環(huán)境下，近年各大廠為了搶占市場不斷調整技術布局，在加大研發(fā)力度的同時也在廣招人才。前文中提到的美團「超腦」系統(tǒng)則是由此而來。

如果你想為未來儲力，進入AI行業(yè)，以下這份題庫你一定需要。該題庫是AI方向的面試題，主要形式是問答，內容包含基礎理論知識和具體的算法技術提升方法。不管你是該技術的入門者還是進階者，這份資料都值得你一看。