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滴滴的智慧出行 巧用人工智能改變出行方式

發布時間: 2018-11-27
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品牌頭條(www.bycadence.com)每日訂單2500萬、無數的訂單數據、路況數據、軌跡數據,作為出行領域的獨角獸,滴滴在應用人工智能和智慧交通技術上無疑是有一定話語權的。隨便舉幾個滴滴應用人工智能的例子:

智能調度

人工智能在滴滴的調度中主要滲透到以下各個環節:目的地預測、價格預估、時間預估、最佳路徑匹配、司機和乘客匹配、訂單分派、供需預測、乘客體驗預測。其中,司機和乘客匹配、訂單分配是滴滴智能調度的核心。訂單分配:在某個時刻有成千上萬的乘客,同時也有成千上萬的空閑車輛,要完成司機和乘客的最優匹配,最大限度提升匹配率和成交率。

車費的計算

車費預估涉及到的主要問題是:路徑規劃和時間預估。其中從起點到終點的路徑規劃是最核心的一部分,找到最佳路徑后,需要計算出距離,隨后需要著手解決的是行程中的時間估算,結合路徑和時間,給出一個預估價。在這個過程中,還會涉及到是否為高峰時間等因素。

拼車一口價的計算

打過拼車的人都知道,拼車的價格并不像快車一樣根據路程和時間決定,而是直接給你一個一口價。至于這個一口價是怎么得到的,其實是有一套相當復雜的算法,比如要考慮到對是否能拼成的預測,繞路多少的預測,所耗時間的預測。簡單說,如果這條線路容易和其他乘客拼成的話,肯定會給一個相對便宜的價格,反之如果這條線路沒什么訂單,預測很難找到別人和你拼成,那么拼車的一口價可能就和快車相差無幾。

智能信號燈

傳統的信號燈都是固定的紅燈和綠燈循環秒數,所以我們經常會看到的一個現象就是,東西方向的車流量很大,密密麻麻,但是南北方向空無一車,這樣一來造成了極大的交通資源浪費。目前滴滴已經和一些城市的交管部門合作,提供實時車流量數據,從而智能化信號燈,讓信號燈的放行時間根據實際交通情況決定。

潮汐車道

另一個城市中常見的現象就是往往我們去程的方向上道路擁擠,但是另一側回程的道路上很空曠,這樣的情況常發生在早晚高峰期連接辦公區和居民區的道路上。滴滴現在已經在濟南部分地區試運行潮汐車道,用拉鏈車改變道路中間的分隔欄,從而使原本可能四車道的馬路在擁擠的情況下調整成五車道。

乘客安全和司機性格打分

滴滴剛起步的時候有過不少安全事件的報道,畢竟滴滴一開始就是個官方的黑車平臺而已,司機素質參差不齊?,F在滴滴花了很多的資源在乘客安全上,比如一個女生夜間叫車,滴滴通常會將這樣的單派給評價相對更高,更可靠的司機,從而減少不安全事件的發生率。

所以大數據和人工智能是未來交通創新的革命性技術,滴滴也早已在這些方面進行積極布局。無論是乘客發單前的預測目的地、推薦上車點,還是發單后的智能派單、ETA、路徑規劃,甚至行程中的安全駕駛,行程結束后的司乘判責環節,都大量地使用了人工智能技術。不僅如此,基于人工智能和大數據技術,還會精準預測未來城市的供需情況并提前調度,目前滴滴15分鐘后的需求預測準確率已達85%。另外,滴滴還將積極加速技術能力與數據資源、應用環境的有機結合,推進AI技術在智能出行場景中的更多應用和創新優化。

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