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拆解滴滴大脑 谈出行领域算法技术
拆解滴滴大脑 谈出行领域算法技术
发布时间:2022-11-20 12:02:55 来源:
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拆解滴滴大脑
谈出行领域算法技术
作者:叶杰平
来源:《中国信息化周报》
2017
年第
10
期
滴滴大脑这个智能系统分为三部分,分别是大数据、机器学习和云计算。
其中大数据就像工业革命时代的煤一样举足轻重。人工智能需要数据进行训练。纵观应用
级深度学习的成功案例,他们都获得了海量数据,像谷歌和
Facebook
这样的公司都可以获取
大量数据,这种优势让他们可以创造更有效的新工具。
而机器学习是人工智能的核心,一套系统通过机器自我学习的方式来实现人工智能,算法
则是机器学习的关键要素。滴滴搭建的核心算法模型,可以帮助实现更准确的预测能力、智能
的调配能力,提高效率降低成本,达到最优运力调度。
云计算提供强大、灵活的计算能力,滴滴的业务场景对计算要求和实时性都非常高,用户
输入一个目的地,最佳合理调度都由滴滴大脑以毫秒级的速度来计算,例如通过滴滴云计算搭
建了大规模实时分单处理平台,可以实现多维度最佳订单匹配。滴滴平台已经有数万台服务
器,未来两年服务器规模将达到数十万台。
滴滴研究院解决的技术难题,包括供需预测、路径规划、智能派单等都离不开算法,此外
在提高用户乘车体验上,也引入了人工智能,比如服务分和机器判责等功能背后都是通过复杂
的机器学习算法技术来实现的。
滴滴大脑每两秒进行一次判断,要考虑
N
步走法。打个比喻,每一次分单,就如同下
棋,需要考虑之后
N
步的走法,也就是预测未来,滴滴大脑每两秒进行一次全局的判断,在
迅速的大量计算中,完成全局最优的智能派单。
■
供需预测
大数据的神奇之处就在于可以通过搜集到的数据,进行处理分析后,得到规律,然后利用
这个规律来对未来进行预测。
最近比较有名的例子是一套名为
MogIA
的人工智能系统成功预测出特朗普将成为美国总
统,这套亮相于
2004
年的系统,也曾经对以往三次总统选举进行过成功预测。大数据还可以
预测天气、预测地震,甚至预测你会不会生病等,而在交通方面,大数据预测的能力就极为重
要,可以预测什么时间什么地方会拥堵。
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大数据预测的关键是有足够多的高质量的数据。当前滴滴在交通领域的数据量全球第一,
每日峰值订单超过
2000
万单、每日处理数据超过
2000TB
,覆盖了交通路况、用户叫车信息、
司机驾驶行为、车辆数据等多个维度,它所掌握的巨大的真实数据除了帮助预测路况外,还能
对供需进行预测,供需预测越准确,越能更好地解决供需不平衡问题。
滴滴目前对
15
分钟后供需预测的准确度已经达到了
85%
,基于这样高的准确率,平台可
以调度司机满足未来的打车需求,有效降低未来该区域供需不平衡的概率。甚至可以畅想,有
一天滴滴将能精准地知道,星期五夜晚,雨天或雪天,港丽酒店门口有多少乘客需求,附近有
多少运力。
■
路径规划
路径规划和
ETA
两项地图技术是实现智能派单的关键,也将直接影响到司乘双方的使用
体验。通过海量历史数据,可以对未来路况做预测,实现
A
点到
B
点的路径规划,它是派单
的核心,工程师围绕最低的价格、最高的司机效率和最佳交通系统运行效率来做算法。
ETA
指预估任意起终点所需的行驶时间,要求精准性。滴滴是国内第一家把机器学习成
功应用到
ETA
的公司,这是解决
“
订单高效匹配
”
和
“
司机运力调度
”
的关键技术。当前滴滴
ETA
可以预测每一单出行的时长以及预估在每一个路口前的等待时长。有了这项技术,可以
在更合适的时间对运力进行更好的调度。
■
智能派单
用滴滴叫车,和搜索的逻辑不同,网上的商品、资讯等信息都是静态停留在那里,计算方
式只是将这个商品、信息挖掘出来即可。而滴滴的计算则类似于动态打靶,车辆永远在运动当
中,要在众多运动的车辆中,给乘客一个最优的选择,不只是距离,时间也是。也就是实现平
台效率和用户体验最大化。智能派单对订单量和司机数进行预测,然后通过大规模分布式计算
来实现上述的最优撮合。
为了实现这一目的,供需预测、动态调价、路径规划以及服务分的算法技术要一起发挥作
用,他们最终为实现最优派单而服务,他们的算法都将结合到智能派单系统中,帮助在动态环
境中撮合乘客与司机的交易。
据悉,目前高峰期滴滴平台每分钟接收超过
3
万条乘客需求,每两秒钟作一次订单匹配,
每一次发单背后,滴滴大脑运算次数达到百亿次级别。
■
服务分和司乘判责
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滴滴使用大数据技术来预估每个司机的服务分值,包括乘客打分、乘客评价以及取消率等
因素,并利用算法模型来计算不同服务水平的司机对用户产生的长期影响。
滴滴在
2016
年
9
月上线服务信用体系后,司机拥有个人专属的服务信用档案和服务分
值,为乘客提供优质服务的车主可获得更高的服务分,从而获得更多的订单和收入。目前服务
分已与滴滴的智能派单系统结合,在距离、车型等条件类似的情况下,系统将优先派单给服务
分较高的车主,帮助服务优良的车主获得高的收入。上述服务信用体系就是利用人工智能建立
算法模型来实现,该信用体系上线后,用户投诉率和订单取消率都显著下降。
保证安全体验,服务分是手段之一,提高司机服务质量,用大数据机器学习模型来计算司
机当前服务分,通过交易引擎系统来保证服务分高的司机收入越高,司机就有动力来提高服
务。
除了服务分外,滴滴还通过大数据和机器学习模型来进行司乘判责。服务分里重要的几项
因素包括乘客取消订单、投诉,以及文字评价等,需要系统来做智能判责,针对当次取消行
为,判断司机是否有责,乘客是否有责。在
2016
年
12
月
15
日,滴滴在全国上线了智能取消
判责系统后,司机的满意度得到显著提高。
■
九霄
九霄是滴滴大数据孵化的出行领域智能决策的技术创新产品。它能够把错综复杂的时间、
空间、业务维度的
n
次元出行领域数据,转化成易于理解的
2
次元数据,搭建数据理解的桥
梁;帮助运营、产品、
BI
、研发人员发现问题、分析问题、解决问题,产生切实的业务收益;
提升业务决策效率和决策效益。
滴滴将出行领域的数据,进行整理、挖掘、智能聚合,在地图空间和时间轴上进行合理的
呈现,使用户能够直观地感知在什么时间、什么地点、各个业务线的什么业务维度(乘客、订
单、运力、体验等),发生了什么,方便深入追踪和探寻业务痛点和原因分析。
同时,利用机器学习、数据挖掘的方法帮助运营、产品、
BI
、研发人员发现
/
分析和解决
实际问题,产生切实的业务收益。举个例子,比如通过九霄对地图上任意区域的供需平衡状
况、订单满足情况能够一目了然,并且结合九霄的精细化分析能力,能够进行细化到某个地理
围栏的供需策略,进行围栏级别的运力调度策略配置;(在代驾场景上)基于机器学习进行供
需预测,判断哪些区域存在运力缺口,自动化调度司机调节供需平衡。
九霄通过科学可视化技术能力、算法能力和高性能架构能力,将数据变为知识,用知识武
装决策、改变出行。
本文来源:
https://www.2haoxitong.net/k/doc/59e3c2a632d4b14e852458fb770bf78a65293a8e.html
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