滴滴外卖无锡首日订单破33万，打车技术做外卖是高维打低维？

　　滴滴外卖无锡首日订单破33万，打车技术做外卖是高维打低维？最新消息，滴滴外卖在无锡上线当天，获得了33万的订单量，也让其在当天成为无锡订单第一的外卖平台。

　　实际上早在去年10月，Uber旗下的外卖平台UberEats，收入已经占据了Uber全年收入的1/10，预估2017年已经达到30亿美金左右，而这一数字也已经接近美国在线外卖鼻祖GrubHub的年收入，让其压力不小。

　　UberEats再加上滴滴外卖的此番成绩，也证明了打车平台技术向外卖场景切入有着具体的可行性。

　　滴滴外卖无锡首日订单破33万，打车技术用于外卖，是高维打低维？

　　当前国内，美团与滴滴正在掀起的新战火，美团开始进军打车领域，滴滴开始进军外卖，从技术角度来看，滴滴是在从用车调度技术，向物流调度技术迁移，而美团反之。

　　滴滴创始人程维提到，交通到物流，运人到运物，滴滴希望打造A点到B点极致效率的运输网络。

　　虽然战局尚处初期，不过技术的竞争却是关键，这里进行一些对比。

　　1）平台规模决定了系统复杂性

　　在打车系统中，一辆车的调度范围是全城，但是对于外卖系统而言，对一个单一外卖员的调度则是局限在大约3KM到5KM的半径范围内。

　　也就是说外卖的调度系统实际上是一个个分割的小系统构成，受制于外卖行业人员只需要在固定餐厅以及固定楼宇间活动，因此这些小系统彼此之间属于割裂的状态。

　　因此即使外卖的规模再大，但是其技术发展能力始终受限于固定的5KM半径范围内，始终是在5KM半径的复杂性中进行技术迭代，这也意味着数据有限，技术的提升有限。

　　再来说打车，其所面对的是全城规模的连接，并不是说长程技术一定优于短程，而是说其所需要面对的复杂性程度，远远高于5KM半径范围，因为其有着远多于5KM半径范围的两端调度需求，路况预测，等等一系列数据的综合考虑。

　　外卖切入打车，意味着其需要从5KM的复杂性考虑拓展到全城，将供需两端的数量成规模扩大，这是一个彻底的全新挑战。

　　相反打车切入外卖，则意味着将已经训练成熟的复杂性技术，应用到一个更为简单的5KM范围环境中，并且还大幅减少了供需两端的数量。

　　从复杂性角度来说，打车的技术做外卖，可以顺势而为，但外卖则需要建立更大的技术能力。

　　2）全量数据优于片段数据积累

　　要想让线路调度算法最优化，供需匹配效率最高，就必须收集到足够的交通出行数据，来对未来进行预测。

　　外卖行业天然受制于高低峰的限制，从时间上来说，其主要集中于周内时间的中午以及下午，而其余大多时间处于闲置状态，因此其所能够收集到的精准数据在于送餐时间阶段。

　　而打车则很明显，无论高峰、低峰的数据其都能够有效收集，此外，外卖人员也没有上下班机制，其能够在非工作时间的夜晚持续收集数据，其实在24小时收集数据，并且不断喂给机器训练。

　　因此从时间上来分析，打车平台的24小时收集数据不断训练，让其技术可以应对高低峰两块时间，而外卖平台的技术主要集中于上班时间，以及高峰阶段。

　　因此很明显，外卖技术要想应用于打车，还需要补上大量空白时间的数据，而打车技术反过来切入外卖，则有着更多的数据支撑。

　　3）打车需要更强的调度能力

　　从调度角度来看，打车平台的调度技术，与外卖平台的调度技术，有着极大的区别。

　　对于外卖平台来说，其整个调度系统围绕的都是固定地点进行调度，都是在餐厅、超市到对应的写字楼、居民楼之间的调度分配，此外高峰期间各餐厅的用餐情况也相对固定，因此其有着一定的确定性，调度系统的复杂性较低。

　　而打车平台，其并没有任何固定地点，在城市中任何一座写字楼，居民楼以及街道各种位置都是其潜在调度地点，此外抵达地点也充满不确定性，也同样可能是写字楼、居民楼、街道等各处，此外其还需要预测交通高低峰段的潜在可能性，技术复杂程度更高。

　　很明显，打车平台所积累的调度技术，可以非常容易的迁移到调度需求更为固定的外卖场景中，而相反，相对固定的外卖调度技术，要想迁移到打车调度中，则更为困难，必然需要对算法进行极大的调整与更改。

　　因此从调度技术考虑，打车平台的技术更容易覆盖外卖场景，但反过来却很困难。

　　4）出行技术衔接整合覆盖外卖

　　任何系统都不是独立，需要整合以及融合，以滴滴平台为例，其不仅整合了专车、快车等车型的调度，其还为用户提供公交车、共享单车的全面接驳调度方案。

　　也就是说，打车作为整个技术的顶层，其可以不断向技术难度更薄弱的下游进行覆盖，以及整合，而小巴、公交车、共享单车等等场景的调度复杂性，远远低于打车平台，因此滴滴的横向拓展也较为顺利，并且这些都是成功的整合经验。

　　整合外卖调度这样的场景，也自然在滴滴技术力能力范围之内。

　　而美团其掌握的只是外卖物流系统，其进军打车等于是在向更高难度的技术能力进行整合，因此需要开辟出全新的技术能力，而技术要想获得发展，又需要数据作为燃料，最后也不得不投入更为大的资金，来获取司机以及用户。

　　通过对比发现，打车平台运人的复杂性更高，“人”的位置相对动态以及不确定，复杂性更高，因此也倒逼其发展出了更为复杂的技术，而外卖平台只是运物，“物”的位置相对固定，因此复杂性更低。

　　打车平台的技术可以向外卖场景进行兼容，但外卖平平台的技术要想拓宽到打车场景，则需要付出更大的成本。飞机制造商可以轻易造摩托车，但摩托车厂商可能终其一生也造不了飞机。

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