7月13日，百度公司董事長兼CEO李彥宏表示，百度外賣里有非常多的人工智能技術的應用，“比如同樣的商家訂單，先配送后配送，時間路線規劃等等，都有人工智能的技術，涉及機器學習的問題。”如何提升物流配送效率都需要大數據計算能力和人工智能等技術參與。

　　有些人對外賣物流配送的理解還停留在餐館老板雇傭幾個小哥，在用餐高峰時在方圓一公里內送送盒飯。而實際上，當外賣業務規模擴大幾個數量級，當用餐高峰期需要同時處理成百上千份訂單時，應該如何給騎士分配訂單，騎士應該按照什么線路行進，各自到哪些餐廳取餐，并送到哪些地址，最終可以做到讓騎士少跑冤枉路，也讓饑腸轆轆的用戶盡快的收到所點的餐品?這些都成為了困擾外賣平臺發展的難題。

　　顯然，單靠人工派單很難解決這些問題，而智能物流調度系統解決的正是這一攬子問題。據了解，百度外賣設計開發了物流界第一套智能調度系統，申請了30項專利，實現了業界至今唯一的全自動化智能調度，可以實現訂單最優的自動化分配，當有新訂單產生時，系統會獲取同一配送范圍內的訂單路線，并對配送線路中相似度較高的訂單進行拼單，綜合計算后，派發給最恰當的外賣騎士。

　　訂單分配好后，還有如何規劃騎士配送路線的問題，從餐廳取餐到將餐品送到用戶手中，這中間往往有好幾條配送路線可供選擇，系統根據大數據計算，會為騎士選擇最佳的配送路線。在人工智能技術的支撐下，目前百度外賣已經實施了業界最嚴格的物流配送標準，平均每一單的配送時長降至32分鐘，配送準時率為98.78%。

　　作為人工智能系統，百度外賣的智能物流調度系統擁有非常強的自主學習能力，在物流調度領域具有勝于人工的優勢，并且已經用來服務用戶。在餐廳出餐時長預估中，百度外賣采用了DNN模型，并與百度深度學習研究院一起進行了大量特征和模型的優化，最終模型預測的出餐時間誤差在7分鐘之內，這個誤差比餐廳服務員人為預估更加準確。

　　“借助機器學習和人工智能技術，百度外賣已經可以實現訂單最優的自動化分配，縮短騎士到店等待時間，節省運力，提升騎士配送效率。”隨著外賣行業進入成熟發展階段，用戶對服務的要求越來越高，而百度外賣通過“專職+派單”的配送模式可以保障送餐更加準時，使消費者享受到更優質的外賣服務體驗。