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智能公交痛点在哪?两大技术难点成突破口

导读: 如今驾车、乘车用户需求备受关注,有不少行业创新,但在出行领域占据更大比例的公交出行用户需求却较少受到关注,传统公交出行方式迫切需要升级。

  如今驾车、乘车用户需求备受关注,有不少行业创新,但在出行领域占据更大比例的公交出行用户需求却较少受到关注,传统公交出行方式迫切需要升级。

智能公交痛点何在? 两大技术难点成突破口

  高德地图副总裁董振宁对记者介绍,利用高德地图的大数据及机器学习能力,目前能够根据路面交通状况、实时公交时间、城市公交线路特点、用户出行喜好等更好地规划适合于每个用户的出行时间、出行路线。

  董振宁告诉记者,AI智能公交导航是第一步,未来几个月包括高德驾车导航等都将用到人工智能技术。

  痛点在哪儿

  根据《北京市交通委2015年通勤交通报告》显示,自2005年开始,北京市百姓的出行方式中公共出行占比逐年升高,到2015年占比已超过50%,高于小汽车、自行车等其他交通出行方式。而随着公共出行占比逐年上升,人们的公共出行需求也变得越来越复杂。

  在公交出行产品1.0时代,人们主要使用PC地图查询,在公交出行之前用电脑查询相关线路,然后按照线路描述乘坐公交;而在公交出行产品2.0时代,随着高德地图发布手机公交导航产品,人们已经从PC地图过渡到手机地图,使用手机地图随时随地查询线路,并进行公交导航,体验更加灵活,指引也更加清晰,更符合公交出行需求。

  但即使重视用户体验的公交出行2.0产品,当下,也还是无法解决很多公交一族出行的“痛点”。例如,如何根据路面交通状况、实时公交时间、城市公交线路特点、用户出行喜好等更好地规划适合于每个用户的出行时间、出行路线,需要大量的大数据运算能力及机器学习能力进行智能规划,这些都是公交出行2.0时代的产品所无法解决的。

  面对早已“千人千面”的个性化公交出行需求,公交出行产品迫切需要升级。

  最难突破两点:模型算法和数据

  高德地图曾在2014年10月推出“公交导航”,在站点指引、下车提醒等方面优化公交导航体验,提供完整的公交导航出行解决方案。

  此次推出的AI智能公交产品,主要融合了高德地图公交大数据能力,以及用户行为为基础的机器学习样本,结合了城市特色和个体用户画像。

  董振宁告诉记者,人工智能公交产品最难突破的是两点:模型算法和数据。

  在大数据应用方面,高德地图的公交数据100%由人工实采验证,覆盖全国超过331个城市,总计7.5万条、158万多公里、近百万站点的公交线路,每条线路都有超过130种线路属性。

  此外,高德每天监控的实时公交情报超过1000条,10分钟内便可更新上线最新数据。实时公交、实时路况、用户行为大数据则继承了高德的实时数据,为用户规划线路。

  而在机器学习能力方面,高德的AI智能公交导航运用了左右大脑双层机器学习能力。左脑学习出行模型,根据用户地域、距离、时长、工具等不同场景学习不同的出行决策,形成出行决策模型;而右脑学习用户的行为偏好,根据用户的定位数据、出行数据、反馈数据,来为用户提供省时、省力以及舒适性的偏好决策模型。

  例如,高德地图AI智能公交的算法引擎除了能够快速规划公交路线,在算法中还融入了高德地图的实时路况等信息,综合考虑时间长短,能够为用户提供最节省时间的线路选择。再如,在计算和规划时优先为用户推荐始发站及有空调的公交车,这都是大数据和机器学习能力在产品当中的智能体现。

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