第439章 真是一家恐怖的公司。。＆熟悉的无力感（2/2）

真是一家恐怖的公司。。

与此同时。

京城。

美团总部。

会议室中。

桌子上摆著几份外卖，散发著诱人的香气。

然而，谁都没有吃饭的兴致。

再次选了家早餐店，点了两份小笼包，看著订单页面中，显示的实时地图，以及“预计送达时间”，王星心头异常沉重。

太强了。。

强得令人髮指。。

事实上，早在上个月，他们便得知，极光正在大规模签约商户，为外卖业务做准备。

经过多轮紧急会议，他们也启动了外卖版块的开发工作，目前已经进入收尾阶段。

但在体验过“悠米外卖”之后，眾人心头，还是不由浮现出一抹熟悉的无力感。

跟悠米外卖相对比，他们开发的外卖版块，简直就是一坨。。

举两个最简单的例子。

“外卖骑手实时位置显示”和“动態送达时间预测”。

这两项功能，看似简单，实则技术含量极高。

前者需深度整合高德地图，获取其矢量地图数据。

並通过骑手端app调用手机gps，获取位置数据，结合高德地图的基站定位，以“多源定位融合算法”，实现510米级精度。

而后通过极光云的边缘计算节点，在骑手端对原始定位进行预处理，减少无效数据传输。

再通过数据压缩协议，將单次定位数据，压缩至100位元组以內，从而实现每1015秒，上传一次位置。

原理其实並不复杂，但其中所涉及到的，几乎全都是基础技术。

“基础”，意味著无法取巧，只能需要耗费大量时间、精力攻关。

即便他们攻破了相关技术，还有很关键的一点。

只有极光旗下的应用，能够获取高德地图最精准的矢量地图数据，道路解析度达0.5

米。

其他网际网路企业，仅能获得其通用api，数据精度至少差出两级。。

而“动態送达时间预测”功能，同样不简单。

需採集商家端的菜品製作时间，骑手端的配送速度、歷史耗时，並结合地图数据，构建一套“时空网格预测模型”，以实现分钟级精准预测。

目前，会议室內眾人，已经通过悠米外卖，下了十几单，误差都在土5分钟以內。

与之相比，美团的外卖版块，目前仅有订单提交、支付、商家接单確认、配送状態更新四个环节。

用户在app上，无法获取骑手的实时位置信息，仅能看到订单的阶段性状態。

如“商家已接单”、“骑手已取餐”、“配送中”、“已送达”等。

送达时间，也无法做到悠米外卖那样，可以根据骑手位置、交通状况等信息动態调整。

仅能根据商家出餐时间、配送距离等基础信息，进行人工或半人工估算，给出一个大致的模糊区间。

如若遇到交通拥堵，或商家出餐延迟，无法实时修正。

这两项功能，看似平平无奇，但其实相当关键，可大幅提升用尸体验！

很简单的道理。

用户通常都是饿了才会点外卖。

而人在飢饿时，神经感知会呈现指数级敏感，更容易向焦虑、暴躁倾泻。

此时，消息的不確定性，会被成倍放大。

而悠米外卖给出的，恰恰是“確定性”消息，可以很好的降低用户的焦虑感。

与之相比，美团的外卖版块，用户只能看到一个“配送中”，外加一个模糊的时间区间。

这种感觉，就跟你开好房间，洗干抹净，五仰八叉躺在大床上，等著说是“半小时到”的女友一样。

简直抓心挠肺！

因为是真的饿啊！