Jessica最近做外卖的知名科技公司似乎有点多。日本软银投资的社交聊天工具Line就打算进军O2O市场了。在此之外，很多你觉得“高大上”的公司或多或少都跟外卖有点关系。
和围棋相比，外卖这件事多少有点太接地气。哪怕百度一而再再而三地强调“送外卖的AI不low”，但估计你还是很难在送餐小哥和高端大气上档次的人工智能之间产生联系。
不过我们发现，最近做外卖的知名科技公司似乎有点多。
比方说日本软银投资的社交聊天工具Line就打算进军O2O市场了。他们要给泰国的3000万用户提供外卖送餐、快递等服务。但在此之外，很多你觉得“高大上”的公司或多或少都跟外卖有点关系。
你看Uber在北美推出了UberEATS，用叫专车的速度点一套煎饼果子是一种怎样的体验？
你再看亚马逊现在也保证在一小时内给金牌会员免费送吃的。
就连今年黑科技爆棚的谷歌，也在刚刚召开的年度开发者大会上展示新产品时，不经意地让新产品GoogleAssistant搜了一票餐馆。实际上，谷歌去年就已经把外卖整合到搜索结果里了，他们和6家餐厅合作。你要是饿了着急吃饭，顺手一搜就搞定了。
所以我们不禁思考了这个问题：外卖到底Low不Low？TechnicallyandLiterally。
Technically
在普通消费者看来，外卖的整个流程可能很简单：餐厅准备好餐，然后由送餐员将餐送到用户手中，然后就可以直接享用热气腾腾的大餐了。但是从外卖平台的角度，要想保证诸多庞大数目的外卖订单得到妥善处理，其背后的技术含量不可小觑。
根据数据显示，2014年中国外卖市场的订单规模达到3.7亿单。在这个亿级的数字下，外卖本身要解决的已经不再是送餐员多少的问题，而是在庞大的订单与有限的配送人员、复杂的配送路线、互不相同的出餐时间等因素的巨大矛盾之下，如何有效地进行外卖物流调度的问题。
根据国内某家外卖公司技术人员的描述，我们可以大致了解到外卖背后所应用到的相关技术：通过借鉴相关算法知识，开发出一套所谓的“智能调度系统”；即通过机器学习和人工智能实现外卖订单的自动分配；在此技术上，再结合一些历史数据，让系统具备自主学习的能力，从而实现分配的最优化。简单地说，它能够通过技术实现订单的自动分配，而且比人工调度更加有效。据称这些技术还获得了21项专利。
再比如说，由于外卖本身对于送餐时间的要求，技术人员还需要根据大量的餐厅出餐时间数据来构建模型；在一个送餐员手中拥有多个订单时，通过系统算法来提供最佳的送餐路线等等。
所以，从技术上来说，外卖行业已经应用到人工智能、机器学习等领域，只不过普通用户对此感知并不十分明显罢了。
Literally
从行业属性的角度，外卖完全可以说是一个值得投入的市场，这跟Uber、Google乃至微信等产品在满足人们的种种需求方面没有什么本质上的区别。
“民以食为天”，这句话充分道出了吃饭这个问题在人们生活中的重要性，这也就直接决定了餐饮外卖市场在移动互联网大潮和资本的双重推动之下的火爆程度。单从中国市场来说，根据易观智库发布的相关报告显示，2014年中国互联网餐饮外卖市场交易额突破150亿元；而2015年，这个数字增长了整整两倍，达到了457.8亿元。而且随着送餐物流的不断完善、技术进步等诸多因素，在未来5年内，互联网餐饮外卖市场仍将维持高速增长的趋势。
外卖这个市场玩家众多，而且花样繁多。在这谭深水里，有商业利益、资本推动、业务需求，也有诸多玩票性质的花式露脸。关键是，你永远不知道，这些人在一碗热腾腾的盖浇饭后面，打的什么算盘。
比方说Uber、亚马逊涉足外卖领域，与其说是业务上的拓展，不是说是对于自身资源利用的外在延伸。和UberEATS合作的餐厅只有数家，只能在几个有限的城市之内——Uber这种让专车司机在送人之余兼职送餐的做法并不令人感到诧异，毕竟它还尝试过用专车送快递。只不过在4月份，UberEATS出于某些原因关闭了在纽约的即时下单功能。
“然而还在送外卖”的百度，打的可能也是吃饭之外的算盘：通过外卖这个面向消费者的业务来推动百度在互联网金融业务上的发展。目前BAT三家中，阿里和腾讯已经分别通过支付宝和微信支付在互联网金融方面雄踞山头。而已经掉队的百度想要不被排出其外，通过外卖补贴来占据一席之地可能是无奈之下的最佳选择。
至于这次Line在泰国推出送餐服务，其跨界的色彩似乎更加显眼。不仅仅是送餐，Line还在泰国提供快递、杂货配送等服务；根据报道，这些配送人员都骑着摩托车，穿着绿色夹克，上面还印着Line的表情卡通符号。在这种奇特的画风下，Line似乎是在通过种种方式刷存在感来吸引潜在用户，毕竟Line目前的活跃用户数才达到2.18亿。
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