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下雨打不到车?滴滴说能用 AI 预测来解决

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一场大雨,让北京交通受到了严峻的挑战。如果我们能够提前预测未来十分钟的专车数量、打车人数,提前调度车辆,是不是就能避免打不到车的困境?

7 月 20 日落幕的首届 滴滴 出行 Di-tech 算法大赛就是希望解决这个问题。来自世界各地的 11440 名高校研究生报名参加了此次活动,最终由南京理工大学三名 学生 组成的团队“inferrrr”以绝对优势夺得冠军并收获 10 万美元奖金。

滴滴出行 CEO 程维在颁奖时表示, 互联网 的下半场是人工 智能 。“很庆幸,我们有世界上最难的题目,打造交通的 AI。最难的题目才需要最聪明的人工智能引擎,才有可能诞生未来最强大的 大数据 算法团队。”

此次比赛的题目为出行的供需预测,即对于特定城市的特定区域给定前三十分钟订单相关 数据 (包括数月的实时订单, 交通信息,天气数据等),参赛团队通过算法来预测该地区未来十分钟的供需差值。

Alpha Go 的所向披靡让不少人重新意识到人工智能的威力,相关的研究也逐渐火热起来。然而比起 Alpha Go 的计算只能在围棋等特定领域达到极致,滴滴的 数据挖掘 、机器学习确确实实在影响着千万人的出行。程维透露,上周五,滴滴的日订单量 突破 1600 万次。

如果按日均处理订单 1400 万次来算,需要分析的数据量达到 70 TB,路径规划超过 90 亿次。面对如此庞杂的数据,需要通过不断升级、完善的 计算与大数据技术,保证数据分析及相关应用的稳定,实现高频出行下的运力均衡,供需预测是其中的关键问题。

目前,包括滴滴、优步在内的出行平台普遍用“动态调价”来调节供需,而滴滴希望通过供需预测加运力调度来消除“动态调价”。

例如,夺冠团队 inferrrr 观察到一个此前少人注意到的现象:闲散轻松的下午三点也会出现明显的供需落差,那是因为下午三点正处于午休与下班两个高峰之间,许多司机会趁此休息,反而会出现供给不足、打不到车的现象。

下雨打不到车?滴滴说能用 AI 预测来解决

通过分析司机空载 时间 、乘客等待时间等特征 参数 ,设计算法,提前预知该区域的供需情况,并且提前把空余运力引导到这个区域,那么不需要用价格调控,就可以实现平衡。优化行程后,司机不用空驶,收入亦会提高。

滴滴研究院院长何晓飞补充道,“如果我们能搜集到更多的数据,未来有一天我们甚至能够知道每一位乘客、每一位司机的意愿。如果我们能够更加准确的甚至预测人的心理,那么我们可以把整个城市的交通 管理 的更加有秩序。”

参加过 Di-tech 的颁奖礼,我从位于中关村 软件 园的滴滴总部走出来,很自然地打开滴滴的 App ,想要去到 3 公里外的 地铁 站。在大雨滂沱下,我等待了无数个“数分钟”,一直没有等来愿意接单的车辆。

毕竟,在溢价达到 4.1 倍的时候,一般人会更倾向于接距离更长的订单。如果未来滴滴 AI 足够发达,不知道它能不能提前通知更多愿意接短途的司机来应对这样的情况。

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作者:Harries Blog™
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