智能公交痛點(diǎn)在哪？技術(shù)難點(diǎn)成突破口

成都弱電公司訊：

今駕車、乘車用戶需求備受關(guān)注，有不少行業(yè)創(chuàng)新，但在出行領(lǐng)域占據(jù)更大比例的公交出行用戶需求卻較少受到關(guān)注，傳統(tǒng)公交出行方式迫切需要升級(jí)。

智能公交痛點(diǎn)何在？?jī)纱蠹夹g(shù)難點(diǎn)成突破口

高德地圖副總裁董振寧對(duì)記者介紹，利用高德地圖的大數(shù)據(jù)及機(jī)器學(xué)習(xí)能力，目前能夠根據(jù)路面交通狀況、實(shí)時(shí)公交時(shí)間、城市公交線路特點(diǎn)、用戶出行喜好等更好地規(guī)劃適合于每個(gè)用戶的出行時(shí)間、出行路線。

董振寧告訴記者，AI智能公交導(dǎo)航是第一步，未來(lái)幾個(gè)月包括高德駕車導(dǎo)航等都將用到人工智能技術(shù)。

痛點(diǎn)在哪兒

根據(jù)《成都市交通委2018年通勤交通報(bào)告》顯示，自2005年開(kāi)始，成都市百姓的出行方式中公共出行占比逐年升高，到2018年占比已超過(guò)50%，高于小汽車、自行車等另外交通出行方式。而隨著公共出行占比逐年上升，人們的公共出行需求也變得越來(lái)越復(fù)雜。

在公交出行產(chǎn)品1.0時(shí)代，人們主要使用PC地圖查詢，在公交出行之前用電腦查詢相關(guān)線路，然后按照線路描述乘坐公交；而在公交出行產(chǎn)品2.0時(shí)代，隨著高德地圖發(fā)布手機(jī)公交導(dǎo)航產(chǎn)品，人們已經(jīng)從PC地圖過(guò)渡到手機(jī)地圖，使用手機(jī)地圖隨時(shí)隨地查詢線路，并進(jìn)行公交導(dǎo)航，體驗(yàn)更加靈活，指引也更加清晰，更符合公交出行需求。

但即使重視用戶體驗(yàn)的公交出行2.0產(chǎn)品，當(dāng)下，也還是無(wú)法解決很多公交一族出行的“痛點(diǎn)”。例如，如何根據(jù)路面交通狀況、實(shí)時(shí)公交時(shí)間、城市公交線路特點(diǎn)、用戶出行喜好等更好地規(guī)劃適合于每個(gè)用戶的出行時(shí)間、出行路線，需要大量的大數(shù)據(jù)運(yùn)算能力及機(jī)器學(xué)習(xí)能力進(jìn)行智能規(guī)劃，這些都是公交出行2.0時(shí)代的產(chǎn)品所無(wú)法解決的。

面對(duì)早已“千人千面”的個(gè)性化公交出行需求，公交出行產(chǎn)品迫切需要升級(jí)。

最難突破兩點(diǎn)：模型算法和數(shù)據(jù)

高德地圖曾在2018年10月推出“公交導(dǎo)航”，在站點(diǎn)指引、下車提醒等方面優(yōu)化公交導(dǎo)航體驗(yàn)，提供完整的公交導(dǎo)航出行解決方案。

此次推出的AI智能公交產(chǎn)品，主要融合了高德地圖公交大數(shù)據(jù)能力，以及用戶行為為基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)樣本，結(jié)合了城市特色和個(gè)體用戶畫像。

董振寧告訴記者，人工智能公交產(chǎn)品最難突破的是兩點(diǎn)：模型算法和數(shù)據(jù)。

在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，高德地圖的公交數(shù)據(jù)100%由人工實(shí)采驗(yàn)證，覆蓋全國(guó)超過(guò)331個(gè)城市，總計(jì)7.5萬(wàn)條、158萬(wàn)多公里、近百萬(wàn)站點(diǎn)的公交線路，每條線路都有超過(guò)130種線路屬性。

此外，高德天天監(jiān)控的實(shí)時(shí)公交情報(bào)超過(guò)1000條，10分鐘內(nèi)便可更新上線最新數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)公交、實(shí)時(shí)路況、用戶行為大數(shù)據(jù)則繼承了高德的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為用戶規(guī)劃線路。

而在機(jī)器學(xué)習(xí)能力方面，高德的AI智能公交導(dǎo)航運(yùn)用了左右大腦雙層機(jī)器學(xué)習(xí)能力。左腦學(xué)習(xí)出行模型，根據(jù)用戶地域、距離、時(shí)長(zhǎng)、工具等分歧場(chǎng)景學(xué)習(xí)分歧的出行決策，形成出行決策模型；而右腦學(xué)習(xí)用戶的行為偏好，根據(jù)用戶的定位數(shù)據(jù)、出行數(shù)據(jù)、反饋數(shù)據(jù)，來(lái)為用戶提供省時(shí)、省力以及舒適性的偏好決策模型。

例如，高德地圖AI智能公交的算法引擎除了能夠快速規(guī)劃公交路線，在算法中還融入了高德地圖的實(shí)時(shí)路況等信息，綜合考慮時(shí)間長(zhǎng)短，能夠?yàn)橛脩籼峁┳罟?jié)省時(shí)間的線路選擇。再如，在計(jì)算和規(guī)劃時(shí)優(yōu)先為用戶推薦始發(fā)站及有空調(diào)的公交車，這都是大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)能力在產(chǎn)品當(dāng)中的智能體現(xiàn)。