[BizHanKook] “外賣的民族”（Baemin）描繪了一個在客戶下單前就能預測需求並準備配送的未來。其構想是利用人工智慧（AI）分析客戶的喜好和下單模式，並實時協調從餐廳烹飪到騎手派單的全過程，從而最大限度地減少配送過程中產生的等待時間。
28日，首爾江南區首爾帕納斯洲際酒店舉辦了“Woowa技術大會2026”。今年的主題是“打造永不停歇城市的各種技術”。當天，Woowa Brothers公開了旨在最大限度減少配送過程中等待時間的“無縫城市（Seamless city）”藍圖。
“無縫城市”意味著擺脫那種客戶下單後才開始配送的傳統模式，轉而構建一個在下單前就能預測並準備需求的城市。當AI分析客戶的消費習慣和喜好並推薦所需商品時，餐廳會根據預計需求提前準備烹飪。此時，系統會引導騎手前往訂單產生可能性較高的區域，以便在食物製作完成的瞬間進行取餐，從而縮短客戶的等待時間。
Woowa Brothers將這種把客戶、餐廳和騎手連線成一個網路，從需求預測到烹飪、派單、配送全程實時協調的技術體系定義為“實時物理網路（Real-time Physical Network）”。
Woowa Brothers代表金範錫表示：“不僅是餐飲，許多商品都在將客戶不必要的等待時間壓縮至接近於零。AI將理解客戶的意圖，並在客戶允許的範圍內，自動執行從搜尋、選擇到重複下單等一系列操作。”
Woowa Brothers技術長（CTO）高明錫解釋稱：“到目前為止，服務主要起著展示資訊的作用，但隨著AI的發展，判斷和執行不再需要由人類親自完成。系統正在發生改變，使智慧體（Agent）具備理解人類意圖、進行判斷、直接執行甚至自我最佳化的自主性。”
雨天配送：透過AI預測需求減少延遲
當天，Woowa Brothers的成員們圍繞各自的專業領域進行了現場演講。在“下雨天，Baemin如何招募騎手？”這一環節中，資料科學家申成燦和資料分析師朱佳藍公開了利用AI進行騎手供需管理的技術。
申資料科學家介紹了為了解決因天氣引起的配送延遲而開發並執行的“AI驅動騎手供需自動化平臺——KAIROS”。KAIROS系統透過預測各區域的訂單量和騎手供給，計算出所需的運營時長，並支援招募相應缺口的騎手。該系統利用20多種機器學習模型來預測全國各地的需求與供給。
當預計騎手運營時長不足時，系統會分析個別騎手的出勤可能性，選定招募物件。它能計算出在沒有額外誘導措施下騎手自願上線的時間，並得出與目標運營時間的差距。隨後，系統會分析每位騎手響應出勤請求的機率及預計運營時間，從而決定需要額外補充的騎手人數。
Woowa Brothers認為，如果配送耗時超過1小時，配送質量就會下降。為了防止這種情況，KAIROS每10分鐘就會預測未來30分鐘至1小時內的訂單量和騎手供給，以進行及時響應。
配送機器人：透過簡化結構提升運營效率
Woowa Brothers還公開了去年推出的B-Mart機器人配送服務的技術升級成果。Woowa Brothers機器人實驗室室長金炳五介紹了配送機器人“Dilly”的改進過程及未來發展方向。
Woowa Brothers今年專注於提高機器人的穩定性和運營效率。過去如果出現問題，需要重建整個系統，但現在改進了運營體系，可以僅對必要部分進行重構。這是一種在保留部分手動操作的同時最佳化運營流程的方式。
在8月推出的第三代配送機器人“Dilly X3-R 1.4”中，研發重點放在了最小化驅動部件和簡化結構上。比起盲目擴充套件功能，公司更專注於穩定地執行配送任務。過去在凹凸不平的道路上行駛時，轉向軸會累積衝擊導致部件損壞，因此透過移除用於原地旋轉的獨立轉向臂結構，提升了耐久性。
此外，還移除了載貨箱的自動開關電機，改用客戶手動開合的電子鎖。取而代之的是增加了感應貨物裝載狀態的感測器，以便確認客戶是否領取。透過這些改進，降低了機械故障的可能性，提升了取貨過程的便利性和準確度。
未來，公司計劃提升技術，將配送機器人的行駛範圍從室外擴大到室內。目前在室內環境下難以利用GPS訊號，因此機器人位置定位過於依賴地圖，存在一定侷限性。特別是在樓層不同但平面座標完全重疊的情況下，機器人難以準確識別其垂直位置。
為此，公司正在構思連線室外行駛路徑與建築物內部通行空間，並與電梯聯動實現“門對門（Door-to-Door）”的配送體系。計劃構建一個支援與其他公司機器人聯動並共享配送地圖的生態系統。進一步地，公司還在探討利用機器人實時收集的資訊自動更新地圖的“自主進化資料生態系統”。
金炳五室長表示：“技術層面的問題已經解決，但由於公寓小區的配合難度以及出入密碼各不相同等原因，實際普及程序較慢。目前正處於逐步解決這些問題的階段。”