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滴滴的智慧出行 巧用人工智能改变出行方式

发布时间: 2018-11-27
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品牌头条(www.brandingfirst.com)每日订单2500万、无数的订单数据、路况数据、轨迹数据,作为出行领域的独角兽,滴滴在应用人工智能和智慧交通技术上无疑是有一定话语权的。随便举几个滴滴应用人工智能的例子:

智能调度

人工智能在滴滴的调度中主要渗透到以下各个环节:目的地预测、价格预估、时间预估、最佳路径匹配、司机和乘客匹配、订单分派、供需预测、乘客体验预测。其中,司机和乘客匹配、订单分配是滴滴智能调度的核心。订单分配:在某个时刻有成千上万的乘客,同时也有成千上万的空闲车辆,要完成司机和乘客的最优匹配,最大限度提升匹配率和成交率。

车费的计算

车费预估涉及到的主要问题是:路径规划和时间预估。其中从起点到终点的路径规划是最核心的一部分,找到最佳路径后,需要计算出距离,随后需要着手解决的是行程中的时间估算,结合路径和时间,给出一个预估价。在这个过程中,还会涉及到是否为高峰时间等因素。

拼车一口价的计算

打过拼车的人都知道,拼车的价格并不像快车一样根据路程和时间决定,而是直接给你一个一口价。至于这个一口价是怎么得到的,其实是有一套相当复杂的算法,比如要考虑到对是否能拼成的预测,绕路多少的预测,所耗时间的预测。简单说,如果这条线路容易和其他乘客拼成的话,肯定会给一个相对便宜的价格,反之如果这条线路没什么订单,预测很难找到别人和你拼成,那么拼车的一口价可能就和快车相差无几。

智能信号灯

传统的信号灯都是固定的红灯和绿灯循环秒数,所以我们经常会看到的一个现象就是,东西方向的车流量很大,密密麻麻,但是南北方向空无一车,这样一来造成了极大的交通资源浪费。目前滴滴已经和一些城市的交管部门合作,提供实时车流量数据,从而智能化信号灯,让信号灯的放行时间根据实际交通情况决定。

潮汐车道

另一个城市中常见的现象就是往往我们去程的方向上道路拥挤,但是另一侧回程的道路上很空旷,这样的情况常发生在早晚高峰期连接办公区和居民区的道路上。滴滴现在已经在济南部分地区试运行潮汐车道,用拉链车改变道路中间的分隔栏,从而使原本可能四车道的马路在拥挤的情况下调整成五车道。

乘客安全和司机性格打分

滴滴刚起步的时候有过不少安全事件的报道,毕竟滴滴一开始就是个官方的黑车平台而已,司机素质参差不齐。现在滴滴花了很多的资源在乘客安全上,比如一个女生夜间叫车,滴滴通常会将这样的单派给评价相对更高,更可靠的司机,从而减少不安全事件的发生率。

所以大数据和人工智能是未来交通创新的革命性技术,滴滴也早已在这些方面进行积极布局。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、ETA、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,都大量地使用了人工智能技术。不仅如此,基于人工智能和大数据技术,还会精准预测未来城市的供需情况并提前调度,目前滴滴15分钟后的需求预测准确率已达85%。另外,滴滴还将积极加速技术能力与数据资源、应用环境的有机结合,推进AI技术在智能出行场景中的更多应用和创新优化

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