调度这个东西既要考虑天气，又要考虑实时的交通情况，还要考虑商家的出餐情况，骑手的位置，订单的信息等等。

有了这些信息，然后再进行计算和优化，做出派单决策和路径规划，也就是帮骑手制定出送餐的最优路线。

也就是，调度要考虑各种因素和约束条件，做出全局最优的决策，这个过程要又快又好，订单多了，才好训练这个调度大脑的算法（也就美团自称的超脑）。

这个超脑可以不断地从过去的实际订单配送结果中来学习，不断迭代，而且，骑手在路上，还会发生突发情况，比如突然的车祸导致拥堵，突然的交通管制等等，骑手反馈后，超脑会马上动态调整，改派给其他骑手或者重新规划路线。

为了更好的规划路线，美团还上线了自己的高精度地图。

之前美团也是用第三方的地图，但是第三方地图某些细节不够精细，难以满足美团的需求，比如写字楼，门禁，电梯这样的封闭区域，还有辅路，非机动车道、小区内部道路等复杂环境，其他地图没有，美团就把这些全部绘制出来在自己的地图上。

而且，骑手到商家或者买家的地址，都需要打卡，这样可以进一步修正定位的准确度。

当高精度地图因为骑手们的贡献而变得越来越精细后，它又能反过来更好地服务骑手。它能提供：

1. 更精准的导航 ，不仅能引导到街道，更能细化到“从哪个门进小区最近”、“商户在商场的哪个角落”、“电梯在哪儿”。

2. 更合理的路径规划 ：避开小区内部无法通行的区域，推荐最优上楼路径。

   
   

这一切都旨在减少骑手在最后几百米寻找目的地的困惑和时间，让他们能更快速、更准确地到达打卡点，完成订单。

这样就产生了一个数据飞轮：骑手打卡 → 产生数据 → 优化高精度地图 → 地图赋能骑手更快更准打卡 → 产生更高质量的数据 → 地图进一步优化…

这个循环使得整个系统具备了自我学习和持续进化的能力。平台利用这些数据不仅能优化地图，还能更精确地预测商户出餐时间、估算楼宇内的配送时长，从而制定更合理的配送时限，减轻骑手的压力。

所以，不管后来者谁要做外卖，前期跟美团的效率差异会很大，即使短期大规模补贴有了规模，但调度算法、高精地图的功课依然要花时间去补。

为了了解调度算法，我还特意去美团技术团队的官网网站去补了一下课，https://tech.meituan.com/2020/02/20/meituan-delivery-operations-research.html?utm_source=chatgpt.com，比如这篇，不过里面都是技术干货，顺便说一下，大家要有心理准备，有些看起来挺枯燥挺难，我也只能看个大概。

最近看了王莆中的一个内部演讲提到外卖的护城河，外卖有网络效应，但不是全国性的全局网络效应，是一个非常局部的、微弱的护城河。然后是规模的壁垒，比如这个调度算法和地图等，都是研发的规模效应，王慧文就提到，一年研发投入就要 20-30 亿，订单规模不够，这个每笔订单就会分摊比较高。

那这个调度算法算不算一个护城河？

其实不算，这个虽然很难打造，但也并不是一点可能没有，但如果美团开始防守，也去补贴，那么这个难度就指数提升。后来者需要有持续的补贴和持续的规模订单数据去喂养这个算法，去进行优化和迭代。