O2O系統現在適用于各類商家，并且擁有不同需求的系統針對不同行業特別定制的O2O系統，像外賣O2O系統就是一個典型例子，下面我們就來看下外賣O2O系統配送背后的高科技。

　　智能大腦幫你送外賣

　　并不是所有的訂單都像這單一樣順利。美團外賣配送員羅丁，在顧客下單23分鐘后，將一份排骨、一份手撕包菜送到望京西園323號樓，顧客接過外賣，隨口說了一句：“不錯，還挺快!”

　　這是2016年5月24日中午11點30分，羅丁還沒來的及擦去額頭的汗水，他的騎手app上又響起了清脆的女聲：你有新的訂單，請注意處理。

　　這個訂單的商家位于旺角廣場。對于羅丁來說，自己能確定幾分鐘能趕到餐廳，能估算多長時間送到顧客家中，但是因為廚師做飯速度不同，店里客流量在變化，想把控餐廳的備餐速度，卻并非易事。

　　羅丁并不擔心此事。美團外賣智能系統給羅丁手機發出提示中，包括了這份餐還需要多久可以做好，甚至系統還為他規劃了路線。比如出餐時間較慢，系統則會規劃羅丁先去送更快的一單;如果出餐時間較快，則提醒羅定到達餐廳后，很快就能取餐出發。

　　美團外賣過往每一單，每間餐廳每道菜的出餐時間，在數據系統里都有記錄，并匯聚成大數據，餐廳的出餐時間就來自于美團外賣智能配送系統對這些數據的全自動精準計算。

　　根據這些數據計算的出餐時間，能做到比餐廳服務員人為預估的更準確。

　　十分鐘，正是羅丁從這里趕到商家的時間。羅丁知道，在他收到這個新訂單消息之前，美團后臺的服務器已經訂單信息推送到了商家的便攜式打印機上。這臺機器只有POS機大小，自帶液晶屏幕。服務員動作嫻熟地扯下印有菜品詳情的小票，交給廚房備餐。

　　上億次計算實現實時優化

　　美團外賣騎手羅丁深知速度對于外賣配送的重要性。因此，他停好電瓶車，步履急促，甚至來不及和他迎面而來的身著黃色制服的同事打招呼。

　　在并排擺放的包裹好的外賣中，商家挑出羅丁報出的外賣單號，羅丁仔細地核實訂單后，一轉身就邁出了這個餐廳。

　　在從事配送業務之前，羅丁并沒有想到外賣配送背后，竟有如此先進的技術支持。

　　在顧客下單的毫秒之間，美團總部的智能配送系統即刻收集了餐廳附近100多名配送員實際位置和騎行方向。系統根據騎手們現有訂單的目的地和餐廳出餐速度，計算出他是最合適的取餐人選。

　　羅丁接單后，用戶手機上出現了羅丁的照片、手機號碼和歷史評價，他的位置在地圖上變成一個不斷移動的小點，羅丁的運動軌跡就在顧客的視線之內。

　　智能配送外賣系統融合大量的先進技術，一次訂單的分配，需要在大量參數基礎上進行復雜計算。從數據中心，到云計算、云存儲平臺，再到通過云計算平臺進行信息處理、大數據的應用等，一次訂單的分配往往需要進行上億次的計算。前不久，美團外賣的總訂單量突破了每天430萬單，如何在出餐集中的幾小時內為430萬次配送找到最優路線，這是個世界級的技術挑戰。

　　通過大數據與人工智能技術，美團外賣建立了一套模擬系統，這套系統可以反復重演、推導和預測整個外賣流程。整個外賣流程的優化，流程和業務升級，可以直接在模擬系統中驗證可行性。這樣，業務每天都可以不斷優化。

　　細節技術保證靈活操作

　　如同一個普通人對這些技術的理解一樣，這些對于羅丁來說，顯得太過深奧。羅丁要做的，是保障每份外賣能快速安全地送到顧客手中。

　　公路上公交車尾部掀起的熱浪讓羅丁有些不適。他刻意放慢了速度以確保拉開和公交車的距離。在十字路口，羅丁一定會等待綠燈亮后通過。

　　此時，在他在送餐的途中，系統又派來五個順路的訂單。取餐的餐廳集中的同一商圈，配送目的地也在同一棟寫字樓內。2016年3月份，美團外賣從搶單改為派單，實現了實時并單，大大提高了騎手的配送效率。

　　同時，配送系統也保留了一定的靈活性。羅丁說，有時候遇到配送時間無法保證的特殊情況時，為確保顧客的體驗，他會選擇轉單。這樣，附近順路的騎手可以接收到轉單信息，每人每天有三次轉單機會。

　　在美團外賣辦公室內，一排排大屏幕的電腦上不停閃動著實時數據，曲線不停變動。外賣騎手為代表的紅點，在地圖上不停移動。美團外賣的分析師們，正時刻監控著運力、訂單情況。此時，在后臺的屏幕上，代表羅丁的紅點顯示為停止配送。從上午10點到下午2時，羅丁送了8份外賣。休息兩小時后，他將又開始新的工作。

　　對于外賣O2O來說，這樣的O2O系統無疑是高科技，并且對它幫助特別大的。