從服務(wù)內(nèi)部到實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，美團(tuán)云所經(jīng)歷的這兩年

　　美團(tuán)云的定位就是整體向外輸出美團(tuán)點(diǎn)評的數(shù)據(jù)技術(shù)積累與技術(shù)能力，我們把 AI 能力開放出去，讓用戶使用我們的基礎(chǔ)設(shè)施、計(jì)算力或算法數(shù)據(jù)等能力，進(jìn)而幫助用戶降低產(chǎn)品商業(yè)化的門檻。

　　100 萬單、 1000 萬單到 1400 再到 1600 萬單的峰值，美團(tuán)點(diǎn)評的外賣訂單迅速上漲。與此同時(shí)，配送體驗(yàn)要求也在不斷提升，平臺也始終面臨運(yùn)力的挑戰(zhàn)，必須不斷平衡配送成本和配送體驗(yàn)的要求。

　　如何通過技術(shù)手段而不是單純擴(kuò)大旗手規(guī)模的方式，讓美團(tuán)外賣平臺超過 40 萬的騎手高效工作，提升用戶滿意度的同時(shí)，降低配送成本，是美團(tuán)配送技術(shù)團(tuán)隊(duì)持續(xù)解決的難題。「美團(tuán)外賣業(yè)務(wù)場景的技術(shù)難度相對較高的主要表現(xiàn)在于——系統(tǒng)壓力高峰期區(qū)分明顯、交易鏈路長實(shí)時(shí)性要求高、交易轉(zhuǎn)化率高和用戶停留時(shí)間短四方面?！姑缊F(tuán)外賣技術(shù)架構(gòu)負(fù)責(zé)人孫傳亭說。

　　規(guī)模龐大且不斷擴(kuò)展的業(yè)務(wù)量，使外賣系統(tǒng)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的因素大大提升，這對美團(tuán)外賣的后端系統(tǒng)架構(gòu)提出更高的要求。過去一年多時(shí)間，針對即時(shí)配送場景應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化等技術(shù)，推出 O2O 即時(shí)配送智能調(diào)度系統(tǒng)。

　　不止是外賣業(yè)務(wù)，點(diǎn)評 UGC 內(nèi)容、用戶上傳信息等業(yè)務(wù)內(nèi)容都從以往的人工改變?yōu)闄C(jī)器處理為主。美團(tuán)云成為背后有力的底層技術(shù)支撐，美團(tuán)云總經(jīng)理李爽說：「對技術(shù)本身就有很大需求，我們也做了大量的工作。同時(shí)，構(gòu)建云平臺符合我們的發(fā)展方向，也符合具體的市場方向，所以我們就做了這個(gè)選擇?！?/p>

　　美團(tuán)云成立時(shí)間并不長，2015 年 4 月，李爽加入美團(tuán)點(diǎn)評后才開始著手構(gòu)建美團(tuán)云團(tuán)隊(duì)。如今，美團(tuán)云團(tuán)隊(duì)有 200 余人，是美團(tuán)點(diǎn)評不可或缺的重要組成部分。

　　同樣，在產(chǎn)品方面，美團(tuán)云也已經(jīng)完成相對完善的布局：2017 年，美團(tuán)云推出 GPU 云主機(jī)進(jìn)入 AI 領(lǐng)域;5 月布局主機(jī)類、平臺類、服務(wù)類三大類產(chǎn)品開啟 AI 戰(zhàn)略，并于英特爾、華為、依圖、搜狗等 AI 企業(yè)建立深度合作，打造人工智能生態(tài)圈;9 月大幅降價(jià)底層計(jì)算產(chǎn)品 GPU，并宣布 SaaS 層產(chǎn)品及深度學(xué)習(xí)平臺全線免費(fèi)。

　　盡管從亞馬遜到國內(nèi) BAT 都早已站在云服務(wù)市場的「黃金賽道」，競爭的激烈程度不言而喻。但在李爽看來，現(xiàn)階段不同的 AI 場景有著不同的計(jì)算需求，美團(tuán)云不會放棄任何機(jī)會，只要是新的機(jī)會、新的場景，都希望能夠去進(jìn)行嘗試，「因?yàn)檎l也不能判斷未來到底會怎樣?！?/p>

　　從內(nèi)到外，向 AI 靠攏

　　「美團(tuán)云的成長與美團(tuán)點(diǎn)評的發(fā)展是密不可分的?！估钏仡櫡Q，也就是說，這是一個(gè)從美團(tuán)點(diǎn)評的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，逐步完善后再向外輸出解決方案的過程：

　　從 2012 年開始起，在自身業(yè)務(wù)需求的推動下，美團(tuán)開始部署私有云。一年后，公司上線公有云項(xiàng)目美團(tuán)云 MOS，當(dāng)時(shí)盛大、阿里巴巴都在嘗試做公有云，但由于資源準(zhǔn)備還不充分，加上內(nèi)部業(yè)務(wù)增速很快，美團(tuán)云對外商業(yè)化的計(jì)劃往后推遲。直到 2015 年，美團(tuán)云生活服務(wù)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)已經(jīng)相對成熟，才正式獨(dú)立運(yùn)營并全面對外開放云服務(wù)。

　　李爽介紹，從內(nèi)部延伸至外部的過程中，產(chǎn)品形態(tài)的轉(zhuǎn)化是他們面臨的一大考驗(yàn)。比如，計(jì)費(fèi)的形式以及用戶的管理，內(nèi)部產(chǎn)品偏向于更加簡化、規(guī)模及效率，外部則強(qiáng)調(diào)功能、安全性合理性，包括用戶的友好程度，內(nèi)部使用 API 可以搞定，外部必須有操作界面的設(shè)計(jì)。

　　「那時(shí)我們希望跟市場上大部分公司具備一樣的能力，所以 2015 年我們的主要工作就是一邊構(gòu)建團(tuán)隊(duì)，一邊在產(chǎn)品的數(shù)量與平臺的性能上完成補(bǔ)齊?！估钏f。在這段時(shí)間里，在原有的計(jì)算和存儲功能外，美團(tuán)云添加了 IaaS 與 PaaS 等相關(guān)模塊和功能。

　　2016 年的時(shí)候做了行業(yè)云方面的探索，主要集中在傳統(tǒng)領(lǐng)域，包括餐飲、酒店、旅游等。在完成行業(yè)云的探索之后，美團(tuán)云的業(yè)務(wù)重心在 2017 年回歸到了平臺策略上，并于 5 月正式把 AI 作為重要戰(zhàn)略目標(biāo)，選擇以底層高性能云主機(jī)為依托，中層深度學(xué)習(xí)平臺為支撐，上層場景服務(wù)為應(yīng)用組合，以這樣的方式來布局其人工智能版圖。

　　李爽稱：「2017 年，我們看到整個(gè)云計(jì)算市場的計(jì)算力正在發(fā)生遷移，這是好事，也是整個(gè) AI 行業(yè)的發(fā)展趨勢?！乖?AI 領(lǐng)域，傳統(tǒng) CPU 的計(jì)算力已經(jīng)向 GPU、FPGA、甚至更新的 Intel 處理器等遷移?！高@種遷移速度非?？欤瑫悠鹫麄€(gè)行業(yè)形態(tài)的變化。我們會把這四種計(jì)算資源融合在一起，對外釋放這種能力?！?/p>

　　而這些技術(shù)能力也正是美團(tuán)云的需求。從最初的自動化證照審核，到后來的美團(tuán)點(diǎn)評 UGC 處理，以及美團(tuán)外賣的調(diào)度等，這背后的工作逐漸由機(jī)器取代人工，海量數(shù)據(jù)經(jīng)過訓(xùn)練與處理更好地輸出給美團(tuán)點(diǎn)評的業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)效率的提升。

　　這一過程不僅符合美團(tuán)云發(fā)展的方向，還實(shí)現(xiàn)了 AI 能力的積累，同時(shí)能夠以此輸出給客戶。一般而言，做云服務(wù)有兩個(gè)方向，一是專注垂直領(lǐng)域，提供從底層到頂層的整套解決方案;二是把能力聚焦于自身的強(qiáng)項(xiàng)，美團(tuán)云屬于后者。

　　李爽表示，美團(tuán)云在底部的 IaaS 和 PaaS 積累了大量經(jīng)驗(yàn)，會把精力放在運(yùn)營資源和搭建平臺，推出 IaaS 類和 PaaS 類的相關(guān)產(chǎn)品，在此基礎(chǔ)上再把業(yè)務(wù)進(jìn)行對外輸出，把應(yīng)用層交給更加熟悉這個(gè)領(lǐng)域的客戶來完成。

　　「無論從產(chǎn)品還是從規(guī)模的角度看，AI 都是比較新的東西。除了小型互聯(lián)網(wǎng)公司，傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)和政府方面對于 AI 的理解也可能存在一定的距離，我們希望可以縮短這個(gè)距離，讓他們的產(chǎn)品更快地應(yīng)用到實(shí)際?！估钏a(bǔ)充道。

　　打造整套 AI 體系

　　「未來的 AI 領(lǐng)域可能會形成一個(gè)頭重尾長的生態(tài)?！姑缊F(tuán)云戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人 Racheal 認(rèn)為，大公司往往會著眼于 AI 領(lǐng)域的大問題，但事實(shí)上還有很多細(xì)分行業(yè)需求有待中小型企業(yè)玩家和創(chuàng)業(yè)公司來解決。比如，大部分用戶不一定具備建立一套數(shù)據(jù)與平臺的能力，另一個(gè)角度來看，這些公司自建平臺的必要性并不高。

　　「美團(tuán)云的定位就是整體向外輸出美團(tuán)點(diǎn)評的數(shù)據(jù)技術(shù)積累與技術(shù)能力，我們把 AI 能力開放出去，讓用戶使用我們的基礎(chǔ)設(shè)施、計(jì)算力或算法數(shù)據(jù)等能力，進(jìn)而幫助用戶降低產(chǎn)品商業(yè)化的門檻?！筊acheal 說。

　　目前，美團(tuán)云上線了主機(jī)類、平臺類和服務(wù)類三大 AI 產(chǎn)品，以底層高性能云主機(jī)為依托，中層深度學(xué)習(xí)平臺為支撐，上層場景服務(wù)為應(yīng)用組合的方式來布局其人工智能版圖。

　　主機(jī)類產(chǎn)品覆蓋 GPU 云主機(jī)、FPGA 云主機(jī)、KNL 物理機(jī)等 IaaS 層主機(jī)服務(wù)。9 月 6 日，美團(tuán)云宣布 GPU 產(chǎn)品永久降價(jià) 50%，大幅降低了企業(yè) AI 計(jì)算資源的成本。

　　平臺類產(chǎn)品方面，美團(tuán)云的深度學(xué)習(xí)平臺支持開發(fā)者在 TensorFlow、Caffe、Torch 等靈活、高擴(kuò)展性深度學(xué)習(xí)框架中進(jìn)行模型訓(xùn)練及算法研究，進(jìn)一步輸出美團(tuán)云的 AI 能力。9 月 21 日，美團(tuán)云宣布 AI 服務(wù)全線免費(fèi)，也免費(fèi)開放了深度學(xué)習(xí)平臺。

　　提及全線免費(fèi)的市場打法對美團(tuán)云營收方面所產(chǎn)生的影響時(shí)，李爽表示，現(xiàn)在考慮這一問題還為時(shí)尚早，美團(tuán)云目前并不太考慮營收問題。

　　服務(wù)類產(chǎn)品則包括人臉識別、圖片識別、NLP 、語音識別、OCR 文字識別、智能客服、機(jī)器翻譯等與人們生活場景密切相關(guān)的 AI 服務(wù)。李爽稱：「IaaS 和 PaaS 層我們具有優(yōu)勢，所以選擇自己來打造。相比之下，SaaS 層其實(shí)更貼近于用戶的使用場景，我們會更依靠生態(tài)里的合作伙伴?！?/p>

　　在談到為什么沒有把合作伙伴的能力直接提供給用戶，而是重新構(gòu)建一個(gè)新的接口再服務(wù)用戶時(shí)，李爽表示：「其實(shí)合作伙伴的生命周期也存在風(fēng)險(xiǎn)，我們希望可以給用戶提供一個(gè)穩(wěn)定的接口和平臺，避免受到合作伙伴業(yè)務(wù)調(diào)整帶來的影響?！鼓壳?，美團(tuán)云已與搜狗、依圖、曠視、Rokid 等 AI 企業(yè)展開合作，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部孵化與外部技術(shù)的融合，構(gòu)建一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)，打造最開放的 AI 共享平臺。

　　對于 AI 戰(zhàn)略的規(guī)劃和實(shí)現(xiàn)路徑，李爽介紹稱：「我們的第一步會面向全體 AI 生產(chǎn)者，把底層資源釋放給他們，讓他們把維護(hù)框架、構(gòu)建平臺的精力節(jié)省下來用于自身算法和應(yīng)用層的研發(fā)，幫助他們完成自身 AI 價(jià)值的最大化。然后今年年底，我們會開啟生態(tài)化建設(shè)，把外部資源納入我們的平臺上，將 AI 生產(chǎn)者的業(yè)務(wù)融入我們的體系中，再給用戶提供相應(yīng)的解決方案?！?/p>

　　李爽始終認(rèn)為，數(shù)據(jù)是 AI 發(fā)展的核心，其外層依次為算力、算法和應(yīng)用，用戶的數(shù)據(jù)經(jīng)過計(jì)算效率的提升、算法模型的優(yōu)化以及平臺的搭建，由內(nèi)向外逐漸擴(kuò)展，最大化發(fā)揮價(jià)值。

　　由此，美團(tuán)云計(jì)劃從底層向上構(gòu)建，將這四種資源納入美團(tuán)云的體系中，這也是美團(tuán)云今年的目標(biāo)?！肝覀冃枰獙Y源進(jìn)行評估、衡量和調(diào)整，根據(jù)場景需求再一次做補(bǔ)齊工作，達(dá)到用戶和都滿意的狀態(tài)?！估钏f。