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这个春节,滴滴不但在提升运力,还要构建大脑

罗东 来源:21世纪商业评论 2018-01-25
滴滴出行正式发布了智慧交通战略产品“交通大脑”,携手交管部门,运用AI的决策能力解决交通工具与承载系统之间的协调问题。

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2018年春运在即。滴滴刚刚发布了预测数据:预计运送3300万人回家,是前两年总和的3倍,占据民航预测数据(6500万人次)的50.77%,铁路旅客发送量(3.89亿人次)的8.48%。

对交通出行而言,增量背后必须有效率优化的支持。除拿出3000万奖励补贴,号召车主分享座位外,滴滴顺风车事业部总经理黄洁莉提到,顺风车在过去的一年不断优化算法,将顺路程度提升10%,拼车拼成率提升10%。而这可能是滴滴过去积累和未来图谋的缩影。

在2018年1月25日的智慧交通峰会上,滴滴出行创始人、CEO程维表示,滴滴出行一直在探索如何更好地匹配,推动每一个领域内的市场化和信息化的进程,因此,滴滴出行希望自己不仅是连接用户和司机的出行平台,而是服务人、车、路、灯和背后的交通决策体系,成为智慧交通的服务商。

同时,滴滴出行正式发布了智慧交通战略产品“交通大脑”,携手交管部门,运用AI的决策能力解决交通工具与承载系统之间的协调问题。

42滴滴交通大脑的1个平台和3个中枢

滴滴出行首席技术官张博认为,过去二十年,互联网和移动互联网解决的是信息流动的问题,而滴滴希望解决的是物流世界人和物流的流动,而这在过去并没有被有优化过,也一定会发生巨大的变革。

张博把变革分为三层结构:

最下层是交通基础设施。张博介绍,团队在2017年做了大量的数据积累和调研,发现既有的红绿灯系统有诸多可以优化的地方,比如在东西向无车的场景下,南北向的车还要等待固定时长的红灯,这就会造成时间的浪费。而过去过去交通信号灯配时工作,更多靠个人经验,很难保证科学性和准确性。

基于交通运行的实时数据而调整的智慧信号灯无疑是一个方向,滴滴出行高级副总裁、智慧交通负责人章文嵩称,过去一年内,滴滴与济南、深圳、成都、武汉等17座城市展开了合作,在这些城市的1200多个路口上线了智慧信号灯产品。而这些智慧信号灯的区域内平均环节了10%-20%的拥堵。 

当然,在智慧信号灯背后,对实时交通数据的精准测量与掌握是基础。张博介绍,滴滴目前基于共享出行的布局所掌握的交通数据,完全可以嵌入到现有的交通数据体系中。比如“一个滴滴的司机停在红绿灯前面十米可以预估前面有三辆车”,类似通过较小的样本和成本对交通数据做基本的估算,而传统的摄像头监测成本高,也有监控死角。 

张博介绍,甚至在道路资源的分配也在理论上可以做到根据流量做到动态分配。他表示:“比如说我们看到很多的区域是有潮汐现象,早上大量的车从住宅区到工作区,晚上是反向的,早上工作区到住宅区的道路基本没有车,住宅区到工作区的车非常多,我们想能不能根据车的流量去动态的分配资源?”

而假设新修建一个城市或区域,则可以利用大数据和AI技术来预测如何设计道路资源,可以做到最优解。而滴滴最后的愿景就是做一个智慧的,有成长性的平台,去开放给城市规划的政府部门。

这一切都会是一个巨大的工程。在智慧城市领域,滴滴并不是最早的建设者,但也许会是最“专精”的建设者。

中间一层是交通工具本身的变革。张博提到,有两个基本层面的变化,第一是从传统能源转向新能源,让城市更清洁;第二是交通工具智能化,滴滴在智能驾驶上的投入,将直接关系到如何训练交通大脑。

最上层就是共享出行,这是滴滴的“老本行”。张博介绍,这里有三个核心的技术点:预测需求、运力调度和拼车。既最大限度优化运力,最大限度让每辆车每时每刻都在“运营”途中。

智慧交通大脑将在每个层面都发挥到重要的作用,其包含3个关键的中枢:数据中枢、分析中枢、控制中枢,3个中枢联动才能实现“发现—决策—行动”的闭环。

43滴滴交通大脑正在超过20个城市生长,改善交通运行

在这个过程中,数据中枢整合出行地图、全路网扫描、移动电子眼等多方数据为控制中枢和分析中枢提供决策依据;分析中枢承担计算能力、AI分析能力,基于云计算技术让所有数据可以最高效地运转,最智能地分析决策;所有的联网设备则通过控制中枢智能化完成,包括信号灯、诱导屏、视频卡口、停车场等,甚至标识标牌、路灯、警力调度也能联网控制。

程维表示:2018年滴滴会与10个城市开展深度的合作,投入资源,摸索出一套交通评估标准,希望与政府及合作伙伴协同打造出在全世界范围之内能够被认知、认可的智慧交通样板城市。

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