谁在精准匹配着滴滴出行路上的每一单?

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台球高手的一杆清台,靠的是精准的走位计算。网约车司机高效接单与高收益,靠的是能够深度学习的智能派单。


3月27日,滴滴出行研究院副院长叶杰平出席“2017新智元开源·生态 AI 技术峰会”,在主题演讲环节,叶杰平重点揭秘了人工智能技术在滴滴智能派单中的应用,并称这一技术已经广泛应用于滴滴的方方面面,能够不断提升用户出行效率并且优化出行体验。


据叶杰平介绍,滴滴瞄准是世界级的出行难题,背后的计算其实远比AlphaGo复杂。无论是车辆调度,还是司乘匹配,其考虑的维度、复杂性和实时性都远远超过其他行业。


当前,滴滴正在借助机器学习和大数据,解决智能调度和供需预测等难题,通过模型的不断优化缩短运算时间,同时提升预测效果,让人们的出行更便捷,体验更好。“滴滴已经是一家数据技术体验驱动的公司,无论是乘客发单前的预测目的地、推荐上车点,还是发单后的智能派单、路径规划,甚至行程中的安全驾驶,行程结束后的司乘判责环节,都大量地利用了人工智能技术,人工智能也已成为滴滴技术核心”,叶杰平说。


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在演讲中,叶杰平还对滴滴的智能派单进行了详解。智能派单是滴滴的核心技术之一,乘客每次发单,背后都需要借助大规模分布式计算对司机和乘客进行最优匹配,不仅要将乘客与周围大量的司机进行匹配,计算出最优,还要计算出最佳行驶路径,做到总时间最短,从而实现平台效率和用户体验最大化。


然而,不同于网上搜索时商品、资讯等信息的静态停留,车辆永远在不停地移动,可能几秒后这个司机就通过一个了路口,或是行驶到了高速路。这也对匹配提出更高的要求--需要能对未来情况进行预测,并且快速地对司机和乘客进行动态、实时的匹配。


路径规划和ETA(预估到达时间)两项地图技术则是滴滴实现最优匹配的关键。据叶杰平介绍,通过对滴滴出行海量的用户行驶数据进行挖掘和学习,滴滴已经围绕最低的价格、最高司机效率和最佳交通系统运行效率,设计出了全新的智能路径规划算法,能够对未来路况做出准确预测,整体考虑司机未来所有可能的走法,毫秒级算出A到B点的最优路径。


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叶杰平教授解读人工智能在派单上的应用。


而早在2015年,滴滴就基于海量的出行数据,在全国范围内首次将机器学习应用到ETA上,通过使用全新的时间预估算法以及特征挖掘,大幅度提升了时间预估的准确率。在这一基础上,近期滴滴还创新地将深度学习应用到ETA,进一步提升了预估精度。


大数据和人工智能技术也驱动滴滴派单效率进一步提高。叶杰平透露,此前滴滴能每2秒进行一次全局的判断,在迅速的大量计算中,完成全局最优的智能派单。如今这一派单算法已经升级,能够基于全天供需、出行行为预测,来考虑一天之内司机整体的效率,“目前我们已经在进行相关测试,能让司机的效率总和一整天最优,实现收益最大化。” 


这些大数据和人工智能发展应用的背后,也体现了滴滴的强大云计算能力。公开的资料显示,滴滴日完成订单超过 2000 万单、每日处理数据超过 2000TB,相当于200 万部电影,每日路径规划也超过90亿次,约相当于600万次/分钟。


当前,滴滴正在驱动人工智能技术迅速迭代升级,也已经构建了一个智能系统滴滴大脑,能够通过大数据、机器学习和云计算最大化利用交通运力,做出最优的决策,为每一位用户设计最贴心最智能的出行方案。


未来,滴滴也将积极与城市管理者携手,共建智慧交通体系,创造未来出行新生态。

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