当然，到2018年左右，这套东西在原世界已经相对可用了。

    很多智能算法已经模块化，甚至开源。

    要做这套系统，你首先得有一个算法平台，进行大规模实时特征计算，并且具备机器学习的能力。

    第二，你的调度系统，要能实现多点多人全局优化，这需要超大规模实时计算。

    第三，你还需要开发区域规划系统，进行动态的配送区域划分和商家范围规划。

    第四，还必须要有iot物联网系统，通过智能电动车和骑手身上的可穿戴设备实时掌握骑手和车辆的状态和位置。

    第五，eta预估到达时间系统，要有全环节精准预估和深度学习模型。

    对预计送达时间、商户出餐时间、商圈未来订单负载等做出精准预测，订单才能在最优决策下被匹配最佳路径，以保证接单最大效率、取餐和配餐最佳时效。

    第六，lbs基于地理位置服务系统，包括配送5级地址库，骑手路线优化等等。

    第七，感知系统，商家地理位置围栏和运动状态识别。

    所谓地理围栏技术，就是当你进入某个特定区域的时候，手机能自动获得与该区域的相关信息，一旦离开就没有了。

    这是派单优化的重要支撑技术之一。

    程卓他们也是头铁，在这个世界还没有足够多“技术铺垫”的时候就在自己搞研究。

    大概就相当于初中生做考研的数学题吧。

    只能说，情感上很佩服他们这种钻研精神

    结果，当然是没搞出来，毕竟研究的时间也不算长。

    他们发现只是少量的数据还勉强可以，数据一多那根本就是灾难好么，复杂度直接指数级上升。

    最终发现，就这东西，你还必须得搞好几套“智能算法”出来。

    而且，究竟用什么类型的算法能达到最佳效率，根本就没整出来。

    早前他们还研究过“图数据”，后来发现这简直是巨大的工程。

    而且，这套系统还只是测试已经不大行了，要跑真实的数据，大量的数据，可能算法还会失效。

    根本就是智能个屁，还不如外送员自己按照经验判断来得快。

    另外，大量的数据还涉及到各种实时性和高并发处理的问题，搞不定，真的是搞不定。

    当然这么说太绝对，如果花足够多的时间，足够多的成本早晚也能搞出来。

    但那个时候，黄花菜都凉透了。

    他们当时似乎就琢磨过来了：

    曹总之所以没搞外卖，是不是就是因为“智能配送”太复杂？

    如果像别家一样，没有智能接单和配送系统，“傻送”，堆人头、拼人力。他们又仔细做过模型，发现这样烧钱实在太凶残了。

    这种情况就是必须要一直有融资续命才行，那可真就是玩“血战到底”，“剩者为王”。

    风险实在太高！毕竟现在外卖行当竞争如此激烈，而且各家背后又都是“巨头”在站台。

    原来如此，曹总不做这个一定是经过精心计算的。

    高，果然是高！

    想明白以后，对于不能做外卖非常的不甘心。

    曾经，有一个极具潜力的千亿市场摆在我的面前，我却没有那把刷子。

    如果再给我一次机会，唉，我也没有办法。

    又不能变出个智能配送系统来！