滴滴出行唐剑:大数据 +AI,滴滴如何从人、车、路打造智慧交通?

阅读数:297 2019 年 9 月 17 日 15:07

滴滴出行唐剑:大数据+AI,滴滴如何从人、车、路打造智慧交通?

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。本文转自亿欧网对唐剑老师的专访。已获得原作者张继文转载许可。

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。

滴滴出行唐剑:大数据+AI,滴滴如何从人、车、路打造智慧交通?

滴滴出行智能控制首席科学家:唐剑

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。

开启智能出行新时代,滴滴如何挑起大梁?

滴滴出行有着 106+TB 的每日新增轨迹数据,每天也处理超 4875TB 的数据。海量数据优势加上目前滴滴对于人工智能技术的深耕,为其在智能出行的布局奠定了基础。滴滴目前的业务覆盖范围,从智能交通系统到智能交通工具再到共享出行努力实现未来出行业务全覆盖。与此同时,滴滴在国际业务上,通过、产品技术合作等形式成为全球七家出行企业的投资者和合作伙伴,并且服务地域涉及到日本、澳大利亚、巴西、墨西哥等。可见,滴滴未来将会在全球范围内布局谋划,滴滴在智慧交通的发展情况与国际上的公司相比究竟发展如何?接下来将从智能交通系统、智能交通工具两个关键维度来分析。

智能交通系统是未来出行的基础性因素,同样也是智能交通布局最为复杂的一个环节。目前,滴滴已经为全国 20 多个城市提供解决方案,改善城市拥堵问题。目前,滴滴提供的智能交通的解决方案涉及显示和评估城市交通情况的平台、智慧交通灯、道路规划等。相较之国外,智能交通系统 (ITS) 作为一种实时、高效、准确的新型交通运输系统目前在欧美等发达国家正得到广泛应用。

美国是 ITS 系统应用最为成功的国家,其次是欧洲、日本等地区。美国德克萨斯大学奥斯汀分校的美国工程院院士 Michael Walton 表示:“美国的道路交通系统已经趋近完善,这项系统工程是由政府和企业合作完成。”想要实现未来智能交通系统实现整体升级,需要政府与企业的通力合作,共同制定统一的行业标准将是一个很好的解决办法。

有了智能交通系统的支持,作为智能交通的核心构成要素之一的无人汽车也是滴滴一大布局。滴滴在去年 5 月份已经拿到了美国加州自动驾驶道路测试许可,去年 9 月份拿到北京自动驾驶路测许可。滴滴现在成立了 100 人左右的团队,并有 40 余辆测试车进行测试和研究。放眼世界,2016 年 uber 在美国匹兹堡开始尝试运营,无人驾驶的沃尔沃 SUV 在主要道路上接送真实乘客;自动驾驶汽车初创公司 Drive.ai 于 2018 年 5 月 7 日宣布,在德州落地首个无人出租车服务,目前只能在固定范围内行驶;2019 年,谷歌旗下的 Waymo 已经推出无人出租车服务。从落地情况和商用情况来看,滴滴在无人汽车方面还略显低调。

虽然从目前的布局来看,滴滴出行在无人车方面声量不如同行,但是除了谷歌已经实现商用外,uber、 Drive.ai 、Lyft 等公司要么在研发阶段,要么试行不顺利。对于滴滴来说,发展无人车的下一步,是构建智能交通生态以及投入于现有的共享出行商业场景,包括车路协同在内的智能化的交通系统,会让无人车有更好的“眼力”;完备的汽车充电和停车服务,将让以新能源车为基础的无人车,有更好的“体力”;智能交通调度系统,将让即将来临的无人汽车与有人驾驶汽车的混行路况,减少事故和意外,保障安全出行。

滴滴打造智慧交通,构建新型的出行方式是其业务发展的必然趋势。但是,构建智慧交通不能仅靠一家企业的一己之力,要结合中国国情,与政府的积极合作从而实现整体化的交通系统升级。在智慧交通的角斗场,滴滴能否杀出重围,我们把答案留给时间。

本文转载自公众号滴滴技术(ID:didi_tech)。

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