外卖的物流订单调度是外卖行业内的一个重要技术问题，如何将海量订单合理分配给数万名配送员以达到最高配送效率和最低配送时长是我们要解决的难题。百度外卖自 2015 年初研发了业内第一套全自动化智能调度系统，并基于积累的海量配送数据引入机器学习和深度学习进行优化，使调度的合理性、配送员配送效率以及用户体验均远优于人工调度的结果。

这次演讲会与大家分享百度外卖智能物流系统最核心的设计思路，以及如何结合大数据与人工智能对系统进行深入优化，使其具有根据新增的调度数据自动学习优化的能力。还会简要介绍围绕在调度算法周围的子系统，包括可视化回顾历史每个时刻调度效果的时光机系统，实时监控与预警全局配送情况的实时监控系统，对不同调度模型与不同场景进行仿真和评估的仿真系统等。首次全方位的分享百度外卖在面对这一新兴领域的技术解决方案和经验。

本次分享以外卖物流订单调度问题为引，讲述策略架构师如何从零到一的完成整套策略技术体系的搭建。听众通过此次分享可以了解到：

1. 百度外卖通过系统替代人工实现外卖物流自动调度的核心技术历程。
2. 怎样结合经典的图论等算法与深度学习技术来解决复杂的策略问题。
3. 对于难以做离线评估的策略算法，怎样通过建立仿真系统的方式实现离线评估与调优。
4. 百度外卖实现调度系统自主学习优化的思路和方法。