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深网 | 滴滴CTO:AI技术降低预计到达时间误差率至11%

文章作者:来源:www.50x15.com时间:2019-08-22



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[摘要]通过深入学习历史网络道路拥堵数据,真实用户交通轨迹,不同天气路况等,Drip为用户提供准确的到达时间期望和实时大规模请求下的二级决策。和多策略路径规划功能。通过引入人工智能技术,Drip的ETA错误率从旅行业的16%降至11%。

腾讯新闻作者辛欣

8月16日,Drip.com首席技术官CTO Xiaobo在2019年国际人工智能联合会IJCAI上发表了题为“旅行中的人工智能技术创新:机遇与挑战”的主题演讲,分享了实用的AI技术网络旅行中的应用与创新。

在人工智能时代,人工智能技术越来越多地参与交通的各个方面,并优化人们的日常旅行体验。肖小虎介绍说,迪迪的“聪明的大脑”在每个用户的整个旅行过程中使用人工智能技术:从乘客发出账单前的目的地搜索,估计的时间计算,登机点的推荐,到订单的分配。发起驱动程序和规划路线都与人工智能技术的参与密不可分。

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以调度顺序为例,目前的迪迪已经从最近的单一和部分最优调度发展到当前的全局最优智能调度。除了全局订单的最佳匹配和用户的直接需求之外,Drip还采用全局最优调度算法,仅通过优化调度算法,为用户的未来预期需求增加了更多考虑因素。司机的长期收入增加了2%。

肖小虎还分享了人工智能技术的过程,以降低ETA的错误率(预计到达时间),实现最优的智能路径规划。滴灌平台拥有大量的旅行数据。通过深入学习道路网络拥塞数据,真实用户交通轨迹和不同的天气道路状况,DDT使用户能够在即时大规模请求下提供准确的到达时间。预期的二级决策和多策略路径规划功能。通过引入人工智能技术,Drip的ETA错误率从旅行业的16%降至11%。

在这次分享中,肖小虎还重新定义了人与人之间的关系。人们还提出人工智能的灵魂仍然是人类。滴灌AI技术将关注人们的心理和感受,它具有更多的“人类味”。在复杂的旅行场景中,Drip不仅关注旅行效率的提高,还关注用户的感受,满足公司的需求。他还介绍了人工智能技术在优化登机点,智能调度驾驶员,调度怠速补偿,路线选择和短途机场保护方面的应用。

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严小虎举了一个“选择路线”的例子。 路线,并提供路线公里,预计到达时间,交通灯数量等信息供乘客参考。在乘客选择路线后,为了考虑到驾驶员的驾驶安全性,路线信息将自动同步到驾驶员的侧面导航,而无需驾驶员的第二次操作。

目前,滴滴推出了“Drip Wisdom Brain”和“Group Geese Intelligent Travel Sharing Platform”,为网络汽车旅行提供AI解决方案,并与城市交通管理者,智能运输公司和上下游汽车产业链合作。合作伙伴,企业开发人员和技术爱好者,大学和研究机构,社会机构和非营利组织提供定制的开放服务。随着公众对旅行安全的关注,滴滴还继续使用平台大数据来了解机器学习中的旅行不安全感,并使用人工智能技术为用户提供更安全的旅行环境。