初見闵萬裡博士，他從阿裡雲杭州辦公室探出腦袋，粉色格紋衫加上金邊眼鏡，一下子跳出了灰霾的背景。見到筆者突然笑起來，眼睛眯成一道月牙，俨然從電影裡走出來的，奇異博士。
自帶了柔光和儒雅氣質，這可和嚴肅的“科學家博士”不太一樣。
然而就是闵萬裡所在的公司——阿裡雲，竟然用ai解決了餓了麼8年以來的“痛點”。讓1億中國人吃上了“熱飯”——
1月11日，餓了麼對外透露正和阿裡雲合作，研發人工智能et排程引擎。這次技術“聯姻”,将會使外賣行業走向ai時代。
他是誰：這個博士有點“怪”
7歲常考0分，14歲上了少年班，19歲考到芝加哥大學，畢業後轉向ibm t j watson 研究院鑽研8年，2年google，而後進入阿裡巴巴，自嘲“第二人生”的開啟。他就是阿裡雲人工智能團隊科學家闵萬裡博士。
盡管這樣的經曆很“搖滾”，闵萬裡的信仰卻很“古典”。和世界趨同或漫不經心都與他無關，理想的生活狀态是“既可以在太平洋海岸曬太陽，又能和阿裡雲步調一緻——為社會真正做點什麼。”
在大部分人看起來，闵萬裡團隊到此前做過的事情，似乎很難和他萌萌的外觀聯系在一起。不過，除了研究用數學和人工智能解決難題之外，他最大的愛好卻是寫詩。在最近一次黃山行中，他匆匆在手機備忘錄寫下：“清風斜雨漫山遊，蒼石潺水寫春秋”。
就是這麼一個把玩着人生的快與慢的博士。一同在思考的，是一個更龐大的社會問題。
世界難題：不隻是1億“宅民”的胃
2015年末，餓了麼團隊第一次和阿裡雲碰頭。誰都沒想到而這一“碰”，碰出了一個“世界性”難題。
“吊胃口”，說到現在的外賣市場的心頭病，大多數人都會皺起眉頭。
在人人都是資深“外賣專家”的時代，阿裡雲的許多工程師，包括闵萬裡博士也有過“抓狂”的經曆：“系統裡顯示餐已經到了，結果小哥1個小時候才到，這真叫人吊胃口。”
面對全國1億人“嗷嗷待哺”的胃，和百萬外賣騎手每天多走的冤枉路。阿裡雲和餓了麼打算用人工智能et解決這一難題。但這麼龐大的題，世界上恐怕還沒有人解過。難題落到了人工智能團隊身上。
“技術上非常複雜，如果非要簡化比喻的話”，闵萬裡撩起了袖子，在紙上畫了10個點，“騎手們面臨的問題是：用最短的線把n個點連起來，而這每個點都在變化，突然消失或出現。這些點就是叫外賣的人。”
當這些點數增加一萬乃至千萬個量級，題目就變得更加不可控了，尤其是再受到天氣、區域路況的影響。
之前是人工叫單，騎手們看到哪個單就派哪個單，全靠經驗。送的不及時，騎手承擔感情責任，吃飯的則有苦無處說。
（淩晨2點，阿裡雲人工智能團隊在碰更優的解法）
接了這個問題的人工智能團隊各個都打了雞血。用算法來仿真現實，用代碼來衡量變量，這群年輕的智慧在不眠不休中，終于迸發了靈感。
通過et多元度的算法，精确預估餐廳出餐時間、騎手個性化騎行速度、取餐等待時間，給了騎手最優的判斷和選擇。
“簡單來說，就是小哥知道怎樣最快地趕到你那兒。”團隊主幹之一劍儒說道。這個技術已經開始全國多個點逐漸測試，et的表現非常可觀。可以說，是對于千萬“宅民”們的“福音”。
這種“幫忙”，阿裡雲似曾相識。
早在2014年，快的打車和滴滴打車正交鋒難分勝負，阿裡雲人工智能團隊為快的打車研發了一套“人車配置設定”的智能算法排程系統，在2014年底上線，大幅提高了司機搶單成功率及壓縮了派單等待時長。
這也是阿裡雲人工智能團隊在社會級排程領域的第一次出手。說到最近熱議的共享單車熱潮，在該團隊眼裡，其實也是一個巨大的算法，“單車流動和人流的調配，我們現在已經有了更好的解法。”
此前，人工智能還擔任“城市大腦”排程交通。“包括互聯o2o企業在内的一大批新經濟體，都在試圖解決一個經濟學的根本問題：供需比對。而今天解決此經典難題的杠杆找到了人工智能這個支點。” 闵萬裡補充道。
“我相信未來所有的行業，都會需要用技術來提升競争門檻，這個趨勢從網際網路的出現就已經注定。”
孤獨感：ai是解決無規律的事情
“alphago下圍棋厲害，但并沒有讓我感到興奮，”闵萬裡摸了摸脖子，“早在千年之前，算盤就超過了人，都是規律的遊戲，最難的是挑戰那些無規律的未知。”
說到“無規律”，他舉了個例子。“ai有時很絕妙，有時讓人哭笑不得。”在餓了麼項目中，et在絕大多數城市試點中表現不俗，而在成都試點時，卻出現意想不到的逾時。“成都人不同于北上廣，懶的出門，習慣早午飯一起吃。這對et來說是個意外。”
現在，阿裡雲讓人工智能et學習成都的風土人情，學習成都人的“慵懶個性”，試着探索無規律的有序。
最大的無規律挑戰是：餓了麼是國内最大的外賣平台，連鎖店和各類特色小吃，排程複雜度難度至少是其他企業好幾倍。
不止是解決1億人吃熱飯的問題。搭上時代的脈搏，阿裡雲在做着的，正是海浪疊起的“無規律”的事兒。
在城市，夜吞下我們，夢吐出我們。會做夢的人是很了不起的，把夢煉為現實的人更了不起。
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