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滴滴出行唐剑:大数据+AI,滴滴如何从人、车、路打造智慧交通?

2019-04-25 15:13
来源: 亿欧网

你曾想过,以后上班坐公交无需找车站,只需预约一下,公交车就会来找你;开车出行,一路畅通不会拥堵;约个滴滴,智能汽车就来接你。这些场景看似遥远,但是在不久的将来便会发生在我们身边。作为国内的一站式出行平台——滴滴出行正在挖掘人工智能无限潜力,打造智能出行新时代。

4月18日,由新一代人工智能产业技术创新战略联盟主办的《2019国际智能科技峰会》在青岛举办,在此次大会上滴滴出行智能控制首席科学家唐剑作为嘉宾发表了《新一代人工智能赋能新出行时代》的主题演讲。会后,唐剑接受专访,就人工智能技术如何赋能滴滴出行的业务升级、目前遇到的技术难关、滴滴未来布局等方面进行进一步探讨。

深挖AI技术,优化平台服务体验

滴滴出行有着海量的出行数据,加上滴滴对与人工智能技术的重视,可以为滴滴不断交通领域的边界提供了基础。唐剑表示:“大数据智能、跨媒体智能、混合增强智能、自主智能、群体智能等新一代AI技术最佳应用场景是智能出行。”与其说这五类技术的最佳落地场景是智能出行,不如说这五项技术恰好契合智能交通的技术升级。未来智能出行平台都蕴藏着超大体量的数据,如何从如此大的体量中挖掘有用的信息并进行分析需要大数据智能;混合增强智能中最为核心的概念——人机协同,可以有效解决司机与智能驾驶汽车协调工作的问题;未来将会广泛应用的无人汽车所需的关键技术便是自主智能技术。

目前网约车的市场体系逐步形成,市场体量已经日趋完善,但是服务水平仍需提升。例如,用户与车主在上车前需要频频通过电话沟通;订单发出迟迟没人接单等。为了能够让用户有更好的体验,滴滴不断深挖AI技术。为了解决司机和乘客彼此找不到对方,需要反复沟通确认的窘境,滴滴推出了“推荐上车点”服务;为了缓节供需难题,让用户尽快叫到车,同时又保障司机收入和乘客体验,滴滴不断升级智能派单系统。

除了提高平台的服务水平,安全问题也是滴滴亟待解决的问题。去年下半年以来,网约车安全问题备受瞩目,如何提高网约车的安全系数,不仅仅是提高客服的服务水平那么简单。针对安全问题,滴滴从行驶前准入审核、通过人脸识别做到严格准入把关、行驶中行程分享、安全监测、一键报警、录音保护到行驶结束后的司机培训和教育等全过程,背后都是靠着自然语言处理、语音识别、人脸识别、云计算等技术支撑。

唐剑告诉亿欧:“目前滴滴在语音识别、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、增强学习等五大基础性技术都在为滴滴提高用户出行体验、平台的优化升级提供技术支持。”目前,滴滴出行基于自然语言处理技术的研发,得以在对话系统与机器翻译等领域深耕,进而推出滴滴的智能客服系统和贴心出行助手;同时,在三证验真的基础上,基于计算机视觉技术,实现每天首次出车、夜间每次出车前、接单间隙随机抽查人脸识别,做到行程前严格准入,保障乘客安全。

然而,打造智能交通,优化平台服务仅是千里之行的开始,除此以外智慧交通系统的升级、一站式汽车服务、无人驾驶等层面,均需要人工智能技术的助力。目前,滴滴已推出了小桔车服、智慧交通等业务模块。但是,这些业务也面临技术的挑战。唐剑举例向亿欧介绍了滴滴在智能车载上遇到的技术挑战:“目前深度学习在多项任务上都取得不错的成绩,但深度学习模型体量大、需要较多的计算资源其难以在车载设备等资源有限的设备上应用。想要解决这个痛点,我们可能会在算法模型和系统上进行裁剪和优化。与此同时,在体量减少的同时要做到精度下降可以在合理可控的范围内,这具有很大的挑战性。”

针对人、路、车,三大层面协同共建智慧交通

打造智能交通,就是处理好人、路、车三方的关系,对应在交通领域便是智能交通基础设施、智能交通工具、共享出行三个层面。

首先,在智能交通基础设施上, 目前滴滴的互联网动态信号控制优化系统已经在多地交警的支持及合作伙伴的帮助下,对全国20多个城市超过1500个路口的信号控制参数做了优化,平均降低了10%-20%的拥堵。。想要合理高效地调度城市交通,大量的实时数据将是核心要素。唐剑告诉亿欧:“滴滴的浮动车全天在路上行驶可以不断更新路面信息,从而形成的路径数据便可以提供实时的道路信息。然而,如此体量的数据也对算法平台的挑战性也是很大的。”

其次,在智能交通工具上,滴滴出行在智能车载解决方案中使用语音识别和计算机视觉可以在实时语音识别、 驾驶行为分析、安全驾驶辅助等方面实行落地应用。然而,未来智慧交通的布局除了适用于短出行的汽车外,在飞行、高铁等大出行交通工具也是必不可少的一环。这些技术能够应用在更为广泛的交通工具上才会创在最大的价值。目前,滴滴出行推进技术输出,向运输行业提供智能客服业务等。

最后,共享出行上,智能共享平台的智能派单业务基于强化学习技术不断努力,最终实现最优匹配问题。滴滴的智能派单业务不仅解决当前供需分配问题,还会考虑到每一次派单对未来的司机分布产生的影响,基于全天供需、出行行为预测,在确保乘客出行体验的基础上,让司机的效率总和一整天最优,实现收益最大化。。

未来出行之所以便利,主要是依赖对城市交通工具的智能化调度从而满足居民的出行需求,实现人、车、路的协同,从而能够在最短的时间内解决出行问题,归根结底是为了解决供需问题,更好地提高城市交通运行效率。

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