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滴滴公交、地图能力齐亮相,出行江湖风云再变

“智能地图已经成为滴滴核心技术。” 8月18日,滴滴出行联合创始人兼CTO、滴滴自动驾驶公司CEO张博在WGDC2020(第九届全球地理信息开发者大会)上表示。

滴滴正在进行一场低调但颇具冲击力的变革。在这场会议中,滴滴还展示了其在地图更新、增强现实(AR)导航和“需求响应式”公交系统等方面的最新成果和技术细节,时空数据能力是不变的内核。

有业界人士感慨:“公交和地图可能要成为滴滴的又一个战场了。”但在滴滴看来,这一切改变只是因为“打造一站式出行平台”的初心从未更改。

公交应用背后的数据能力

8月18日,WGDC 2020大会揭晓了2020年度Best of WGDC创新应用案例奖项获奖名单,滴滴出行凭借“滴滴需求响应式公交技术平台”成功入选。

时至今日,“滴滴一下”早已用“全出行”玩法,取代了“打车”这个简单的概念。

“据交通运输部数据,全国每日约2.5亿人次选择公交出行。我们希望为用户提升绿色出行体验,公交是必不可少的一环。”滴滴出行地图与公交事业部总经理柴华向泰伯网介绍。早在2016年,滴滴就曾推出独立的公交查询产品,但今年,滴滴则将进一步在公交发力。目前,滴滴公交已经覆盖全国320多个城市,基于多模实时换乘系统、公交位置引擎、公交ETA引擎等能力,推出了混合智能出行方案及需求响应式公交方案。

通过与公交公司合作,滴滴用户可以通过滴滴出行APP公交入口查看附近的公交车站,以及所等公交车的实时位置、进站距离、到站时间、发车时刻表及道路拥堵情况等信息,实时查询为乘客个性化定制的单车、公交、地铁等混合智能出行方案,设置上下车提醒。对于一些复杂的场站及购物中心,滴滴还将在此前用AR导航技术帮助乘客直达网约车上车点的基础上,进一步帮助用户快速找到公交站点。

滴滴需求响应式公交系统则通过应用人工智能及深度学习算法,根据乘客实时及预约的出行需求为其智能拼单,支持公交以动态线路、按需停靠站点的方式运营,在客流和虚拟的站点之间‍‍计算最优路径,打破传统固定站点模式,避免不必要的停靠等待。同时,也将公交线路服务拓展工作到更大区域,提升公交系统运行效率。

“相比于普通公交,使用滴滴需求响应式公交使50%的用户每次出行节省10-20分钟,19%的用户每次出行节省5-10分钟。”地图与公交事业部高级专家工程师马凯文表示。目前该系统已在青岛、西安、昆明、大理、南通等多个城市落地应用,服务用户超过1万人。

“我们运用了很多机器学习、人工智能的技术来进行公交服务的建设。比如要实现预估时间的能力,就需要对公交车站、车道等进行精细刻画,灵活调整运力,有针对性的运用精准数据,提供个性服务。” 柴华介绍。

但是,与网约车或者自驾地图导航数据相比,公交车定位只能提供更大时间间隔的位置信息,数据相对稀疏、粗糙,样本较小,基于这类数据完成精准的动态实时定位需要较高的技术含量及复杂的细节打磨。

为此,滴滴技术团队做了大量工作:“虽然这一产品的AI能力与网约车一脉相承,但数据质量确实区别比较大,我们需要不断加工这些数据,做大量模拟运动和推演,同时解决位置信号漂移和中断的问题,才能给司机提供准确的实时路况信息,为用户提供精准的实时车辆位置。”

智能地图已成滴滴核心技术

“滴滴公交当前使用的很多技术,是与地图技术一脉相承的。”柴华表示。

就在近期,滴滴出行在乘客端APP中首次小范围测试导航,并突出“滴滴地图”显示,此举引发业界诸多猜想。

“实际上,早在2015年,滴滴就开始布局地图服务,谋划自身的技术能力,核心思想就是充分利用平台上沉淀的海量实时数据,通过创新方法实现地图建设。”柴华表示:“作为出行服务提供商,我们一直致力于做好一站式出行平台,为用户提供更好的出行服务,无论是做地图,还是现在做公交业务,都是基于这一目的。”

柴华所领导的滴滴地图与公交事业部则负责实现地图服务能力,打造公司的“地图中台”。这一能力支撑了滴滴出行平台庞大的内部系统和应用服务,智能派单、调度、供需预测、拼车、客服、判责等业务系统,都高度依赖这一模块。

2017年底滴滴的全资子公司滴图(北京)科技有限公司获得国家测绘地理信息局颁发的导航电子地图制作甲级测绘资质,正式“持证上岗”。

“滴滴做地图是基于时空大数据方面的能力,这也是公司的优势所在。”柴华说:“经过多年投入,滴滴通过平台链接的租车、公交车、快车、专车、代驾等多元车辆积累了海量数据资源。在此基础上,为了进一步提升出行体验,我们也引入一些外部数据,比如交管部门发布的交规、限行数据,国家预警平台发布的天气数据等。”

“为了更好的服务用户,我们还构建了‘地网系统’。”柴华进一步解释称:“每日使用滴滴出行的人次非常多,出行场景也相当复杂多变,难免会出现一些出行体验不好的情况。地网系统会将这些情况进行自动化分类收容,结合人工的适度介入进行分析,并通过这些反馈信息,进一步指导系统下一步的优化工作。”

这也是张博在WGDC2020上谈到出行网络与交易级地图间的正反馈。张博表示,智能地图已经成为滴滴核心技术,而出行网络与地图间的正反馈正在凸显。上层出行网络越繁荣,就会产生更多实时、精准的地图数据,而丰富的轨迹、场景以及司乘上报数据,也能帮助地图不断迭代优化使得上层出行网络更安全、体验更好、效率更高。

“在出行场景做地图与在驾车场景中做地图还是有些不同。”柴华说。

“出行安全肯定是第一位的,必须保障司乘双方的安全。针对乘客安全,滴滴基于导航能力提供实时位置保护,当车辆发生路线偏移、异常停留、提前完成订单等异常情况时,会根据不同情况介入,最轻微的会弹窗提醒,严重一些则由安全专家参与实时研判,危急情况会协助报警等等。在预计到达时间和花费差不多的情况我们也会更倾向于推荐安全性更高的线路,让司机更安全驾驶避免出现太多的‍‍驾驶不可预期行为。”

“价格也是必须考虑的因素。因为平台按照实际行驶里程和时间来计费,所以我们会综合考量考虑用户的偏好,让用户在安全、快速到达目的地的同时,让行驶距离尽量短,总花费尽量少。这是自驾地图不太会考虑的问题。”

地理信息产业的一份子

比做地图业务更让人关注的是,同样基于时空数据能力,滴滴的业务范围也在由To C,向To B、To G拓展。需求响应公交是To B的有效尝试,而To G业务中,滴滴最先试水的是与出行场景天然匹配的智慧交通业务。

“滴滴在智慧信号灯、城市交通大脑等领域已有案例落地。”滴滴科技生态与发展部总监吴国斌介绍。

“此前信号灯配置不够合理,主要是由于感知能力不足。以往依赖地感线圈、摄像头等方式,受到维护成本、天气、角度、清晰度等原因影响,数据不全、质量不高。”吴国斌解释称:“每几秒滴滴的浮动车都在返回数据,这就对城市路况给予了直接反馈。路口停了多少车?速度如何?基于这些实时数据做推演,我们可以让信号灯更智能。”

目前,滴滴智慧红绿灯项目已经覆盖全国20多个城市,帮助优化将近2500个路口。“而通过所有滴滴的四轮车和两轮车的数据,借助滴滴的算法优势,能够对交通事件特征进行画像,进而推演到整个城市车辆的情况。把滴滴的数据能力、分析能力、决策能力和控制能力做一个整体的输出,为监管者提供解决方案参考,就是滴滴城市交通大脑。比如通过济南交警大队使用的监管平台,可以直观感知车辆在路面上的整体流量速度,从而进行科学调度。”

考虑到滴滴强大的时空数据能力,这一变化或许会在一定程度上改变如今的智慧交通市场格局。未来,曾经的合作伙伴,或许也将成为竞争对手。有部分在这一领域布局颇多的地信企业,更是已经“紧张”了起来。

柴华并非感受不到其他企业的紧张情绪。但他反复表示:“出行天然与地理信息密切相关,滴滴不仅与越来越多的地信企业开展深入合作,也愿意成为地理信息产业的一份子,希望大家不要把我们看做是‘外来者’,而是行业内的‘小伙伴’。”

本着开放的心态,滴滴将其拥有的部分时空数据资源开放共享,希望与学术界、产业界的更多伙伴,共同探索交通的边界。

“最近几年,交通领域发展迅速。我们从2016年就开始推进与清华大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、东南大学等高校的产学研合作,希望通过为其提供数据和场景支撑,培养优秀人才,让最新的科研成果尽快应用到产业中去。”吴国斌表示:“我们也在积极参与工信部、发改委以及各地市的相关科研项目。”

同时,滴滴还推出盖亚数据开放计划,通过面向高校、科研机构开放部分脱敏数据,激励更多科技创新,在智慧交通前沿做出更多的前瞻探索,共同解决世界级的交通、环保挑战,切实改善城市交通、普惠大众出行。至今,相关数据已有5000多人次下载使用,支持百余项科学研究项目,数十项科技竞赛。

滴滴已经改变了人们的出行方式,改变了整个打车行业,并正在将这种颠覆扩大到整个出行领域,甚至大交通产业。未来滴滴还将突破什么?业界对此保留了充分的想象空间。

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