美團一站式機器學習平台的啟示：從煙囪到平台化的演進

近年來，AI技術在各大互聯網公司中幾乎成為標配，無論是老牌巨頭還是新興勢力，都在積極投入相關研發。以外賣配送為例，如何提升配送效率與用戶體驗，已經成為競爭的核心。隨著訂單量激增、場景日益複雜，背後的算法也面臨著「更快、更好、更準」的壓力。這讓美團開始思考：如何讓算法團隊專注於創新，而不是被工程細節拖累？

業務背景與挑戰

以美團外賣為例，2019年單日訂單量突破三千萬，背後支撐的是一套極其複雜的即時配送網絡。這不僅需要解決 ETA 預測、智能調度、動態定價等多個機器學習問題，還要在效率、體驗和成本之間取得平衡。

平台化的必要性

隨著業務規模擴大，單靠各業務線各自為政的「煙囪式」開發，會導致重複造輪子、特徵口徑混亂等問題。這不僅拖慢了算法的迭代速度，也讓協同變得困難。因此，建設一個統一、易用的機器學習平台，成為提升效率的關鍵。

美團的演進路徑

MVP 階段：靈活但分散

最初，各 BU 為了快速支持業務，自己搭建機器學習工具，雖然靈活，但也帶來了重複開發和標準不一的問題。

平台化階段：統一與標準化

隨著問題暴露，美團組建了專門的小組，開始推動平台化。這個平台不只整合了多種主流機器學習框架（如 Spark ML、XGBoost、TensorFlow），還提供了可視化的訓練界面、統一的模型管理、特徵平台和 AB 測試平台等，極大降低了算法開發人員的門檻。

觀察與思考

平台化的本質與價值

平台化的最大價值在於「標準化」與「解耦」。當每個業務線都在重複造輪子時，實際上浪費了大量人力和時間。統一的平台能讓算法工程師專注於模型創新，而不是被各種工程細節和重複性工作拖慢腳步。這種分工，讓專業的人做專業的事，效率自然提升。

特徵平台與數據一致性

特徵工程往往是機器學習項目中最耗時、最容易出錯的部分。美團通過離線和實時特徵平台，保證了線上線下特徵的一致性，這點非常值得借鑒。否則，模型在測試和實際運行時表現差異大，會嚴重影響業務決策。

AB實驗的設計思路

做AB實驗時，容易忽略業務場景的特殊性。美團針對即時配送設計了分時間片的AB分流，這種做法能最大程度減少外部干擾，讓實驗結果更科學。這提醒我，做實驗不能只套用標準方法，而要根據實際業務特點靈活調整。

平台建設的挑戰

雖然平台化帶來很多好處，但推動過程中也會遇到阻力，比如不同團隊的協作、歷史遺留系統的整合等。這需要有強有力的推動者和明確的目標，否則容易半途而廢。