618に達(dá)する前に技術(shù)側(cè)が全面的に進(jìn)級して圧力を受けて100%昇格します。

618大促達(dá)に効果的に対応するために、技術(shù)側(cè)で事前に全面的なアップグレードを行いました。「ダビンチ」知能運(yùn)行力コントロールシステムのアップグレードは、インテリジェントプリケーション機(jī)能、オンライン「蒼穹」ビッグデータプラットフォームに參加します。また、プラットフォームレベルでAIアルゴリズム中臺を建設(shè)し、研究開発効率を高め、技術(shù)基盤を強(qiáng)化します。

「ダビンチ」システムがさらにアップグレードされます。

今年の618前夜、ダビンチは知能コントロールシステムを再度アップグレードし、人工知能計(jì)算書の事前統(tǒng)合機(jī)能を加入し、注文書の「端拾い」を?qū)g現(xiàn)しました。

今回オンラインの「端を拾いながら合わせる」機(jī)能は、ユーザーから注文して、電気屋から選別して、騎士が単をつないで、配送する全行程の最適化を?qū)g現(xiàn)しました。

ユーザーが注文をすると、システムのバックグラウンドで自動的にマージロジックが起動します。

他のユーザーからの注文の受け入れ先、配送距離、運(yùn)賃などを総合的に分析し、騎士の注文狀況を総合的に考慮して、「順路」などの適正な注文を統(tǒng)合します。

統(tǒng)一して店舗に発送して商品を拾います。商品を選んで完成したら騎士と一緒に配送します。

この機(jī)能は加入後、注文の選別プロセスの効率が向上すると予想され、騎士の配送距離は平均的に30%以上節(jié)約されます。

達(dá)オンライン「蒼穹」ビッグデータプラットフォーム

達(dá)達(dá)618プロジェクトの擔(dān)當(dāng)者によると、「今年618年間、ダダ配送サービスは全國450の主要都市をカバーしています。

これに伴い、少なくとも4～5倍の増加が見込まれ、數(shù)百萬人の騎士団に參加します。」

そこで、達(dá)はまた第二の大きな利器「蒼穹」のビッグデータプラットフォームを出しました。

知能リアルタイム計(jì)算技術(shù)を利用して、達(dá)達(dá)オンライン以來の業(yè)務(wù)データ、時(shí)空データと行為データなどの上兆本の情報(bào)を基礎(chǔ)データベースとして、同時(shí)に既存のデータを収集して整理して、リアルタイムで分析して処理します。

知能注文配布システムと運(yùn)力需給コントロールシステムのために基礎(chǔ)データサポートを提供し、店舗流量、注文書、運(yùn)力、商品、契約書、評価などをリアルタイムで監(jiān)視分析し、騎士畫像、注文評価、業(yè)務(wù)フィードバック、業(yè)務(wù)警報(bào)などの動作を?qū)g現(xiàn)する。

「蒼穹」ビッグデータプラットフォームを通じて、達(dá)達(dá)は全國450都市の騎士運(yùn)営狀況を監(jiān)督し、膨大な注文に対してビッグデータ処理とダイナミック最適化を行い、運(yùn)送力を配分し突発狀況に対応し、配送の安定性と精度を保証します。

AIアルゴリズム中臺で「高速交換輪」を?qū)g現(xiàn)

618前夜、ダダは「全リンク圧力測定」プロジェクトを開始し、オンラインでダダ物流配送システムに対して全リンク圧力テストを行った。

プラットフォームシステムが存在する可能性のあるオンラインリスクを効果的に識別し、ターゲット最適化を行い、618などの注文ピークシーンにシステム保証を提供する。

全リンクの圧力測定後、ピーク流量に対するストレス耐性は以前より100%以上向上しました。

調(diào)査によると、今回の全リンクの圧力測定プロジェクトの研究開発期間は過去に比べて50%短縮され、人的資源の投入も元の50%だけである。

緊急の業(yè)務(wù)需要の下で、達(dá)達(dá)は研究開発の効率を高めるだけではなくて、同時(shí)に研究開発の投入を減らして、“高速の車輪を交換します”の高難度の操作を完成しました。

ダダ技術(shù)部門の擔(dān)當(dāng)者によると、「618前に、プラットフォームの技術(shù)力をさらに強(qiáng)化し、計(jì)算、特徴、モデルの三つの中心からなるAIアルゴリズム中臺をアップグレードしました。」

従來の業(yè)務(wù)ニーズに応じた技術(shù)開発は、業(yè)務(wù)需要の拡大に伴って、徐々に「車輪の繰り返し」が見られます。

このように必然的に研究開発資源の浪費(fèi)をもたらし、後続の技術(shù)反復(fù)とメンテナンスコストが非常に高くなり、全體の技術(shù)能力の沈殿と反復(fù)革新に不利になる。

AIアルゴリズムは中臺で効果的にこの問題を解決しました。

AIアルゴリズム中臺により、既存のトラヒックは中臺を通じてより高速な反復(fù)を?qū)g現(xiàn)でき、新しいトラヒックも既存のコンポーネントモデルを容易に多重することができる。

この技術(shù)擔(dān)當(dāng)者は「AIアルゴリズムの中臺を通じて、研究開発の効率は平均的に50%アップし、大量の開発コストを節(jié)約し、開発サイクルを短縮し、業(yè)務(wù)の急速な拡大を?qū)g現(xiàn)した」と話しています。