從美團雲GPU雲主機談起，揭祕美團外賣的AI技術

提起人工智能，不少人會想到打敗人類的AlphaGo, 想到具備情感認知能力的機器人， 卻不知你天天訂餐的外賣平臺也應用了大量的AI技術，AI正滲透到生活的方方面面。

以佔據近六成市場份額的美團外賣爲例，爲了應對複雜的場景，美團外賣搭建了平均送達時間28分鐘的智能調度系統、訓練機器自動審覈提升了運營效率以及採用圖片識別技術提高了用戶體驗。

其實，美團外賣平臺從技術的最底層便開始使用AI技術——利用美團雲GPU雲主機來加速DNN（Deep Neural Network深度神經網絡）算法，並經過深度學習對平臺上的圖像、文字進行自動識別，實現了美團外賣的高效、平穩運行。

GPU雲主機加速DNN算法，解決核心難題

深度學習做爲機器學習的一個重要分支，可以創建、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，以人腦的機制解釋數據，例如圖像，聲音和文本等。這使得機器能從海量數據中摸索規律，具備和人類類似的思考能力，從而對新的樣本作智能識別或對將來作出預測。

圖一：DNN深度神經網絡與人工智能的關係

目前支撐深度學習的算法中，比較經常使用的是DNN算法。它能較好地模擬人腦神經元多層深度傳遞的過程，在語音識別和圖像識別方面表現突出。可是，人腦的構成異常複雜，一個健康的成年人的大腦中約有860億個神經元，每一個神經元之間造成大約1000個突觸。機器想要模擬人腦就需模擬出更多的神經元和神經突觸，這帶來了超高的計算複雜度。

所以，美團外賣技術團隊選擇了美團雲GPU雲主機來對DNN算法進行加速。該雲主機搭載了NVIDIA Tesla M60 GPU，預裝了TensorFlow 1.1-GPU框架和Keras 2.0.4框架。M60可提供最高4096個並行處理核心，16GB的GDDR5顯存及9.7TFlops 的單精度峯值性能，可以快速處理海量數據解決深度學習中的計算難題。

有了GPU雲主機提供的計算能力做爲基礎支撐，美團外賣主要將深度學習用於圖片質量識別和OCR印刷文字識別兩個場景，這也是和平臺用戶及商家密切相關的應用場景。

圖像質量識別，提高用戶體驗

用戶在外賣平臺可以看到大量的美食圖片，圖片的美觀程度影響着用戶在點餐時的視覺體驗以及下單決策結果，所以，圖片質量尤其重要。

圖二：外賣平臺圖片示例

以上圖爲例，用戶廣泛認爲左側的圖片在拍攝角度、色彩等方面均優於右側。然而，人工進行圖片質量的評判通常較爲主觀，每一個用戶的標準不一。此外，人工評判進行標註又須要耗費大量的人力和時間。

基於此前的海量圖片、點擊率、評論等數據，美團外賣經過深度學習建模，採用多維度特徵設計、自動化數據標註的方式，用DNN算法來判斷圖片的品類、色彩、對比度等基礎特徵。最終以保證質量較高的圖片出如今用戶眼前，不只提高了用戶的點餐體驗，還可以有效促進商家在平臺的成單率。

圖三：針對圖片質量問題 美團外賣給出的DNN解決方案

OCR文字識別，智能審覈商家資質

美團外賣整合了超過100萬家商戶，爲了提供可靠的服務，平臺須要對商家牌照逐個審覈並進行監管，打造讓用戶放心的外賣平臺；商家入駐後，又須要將店鋪資料、菜單等信息錄入，爲用戶提供最全面的服務信息。

不管是資質牌照的審覈仍是菜單的錄入，涉及到的文字構成可能異常複雜，如各類各樣的字體、雜亂的背景等。若是所有人工操做，將產生極大的人工成本，肉眼識別還容易出現疏忽疏漏的狀況。

爲了成功在圖片中檢測到文字並進行準確識別，美團外賣總體採用了CNN算法並加入BLSTM（bidirectional long short-term memory雙向長短時間記憶網絡）的模式。考慮到整個序列建模的能力，美團外賣平臺又加入了CTC（Connectionist Temporal Classifier聯結主義時間分類器）序列識別模型。

圖四：美團外賣的文字檢測識別方案

經過美團雲GPU雲主機對算法模型的加速，美團外賣平臺上的上百萬家商戶數據可以快速獲得處理，並的到有效的審覈監管。利用機器完成資質審覈、文字錄入的工做，大大提高了平臺的運營效率，實現了精細化運營。

人工智能的發展得益於大數據和雲計算的日趨成熟。美團點評彙集了超6億用戶、2.4億活躍買家以及450萬商戶的海量數據，從2013年起，美團雲就開始逐步承擔起集團的所有業務，100%雲化爲美團點評AI技術的應用打下了良好的技術基礎。

在底層計算、算法平臺、AI應用方面，美團雲也走在了行業前列。除GPU雲主機外，美團雲還上線了FPGA雲主機和KNL物理機，並將推出KNM雲主機，爲用戶提供更多選擇。已經上線的深度學習平臺和人臉識別、OCR文字識別等AI應用也進一步提高了整個平臺的智能化水平。

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