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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。
智能公交痛點何在?兩大技術(shù)難點成突破口
高德地圖副總裁董振寧對記者介紹,利用高德地圖的大數(shù)據(jù)及機器學習能力,目前能夠根據(jù)路面交通狀況、實時公交時間、城市公交線路特點、用戶出行喜好等更好地規(guī)劃適合于每個用戶的出行時間、出行路線。
董振寧告訴記者,AI智能公交導航是第一步,未來幾個月包括高德駕車導航等都將用到人工智能技術(shù)。
痛點在哪兒
根據(jù)《成都市交通委2018年通勤交通報告》顯示,自2005年開始,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越復雜。
在公交出行產(chǎn)品1.0時代,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時代,隨著高德地圖發(fā)布手機公交導航產(chǎn)品,人們已經(jīng)從PC地圖過渡到手機地圖,使用手機地圖隨時隨地查詢線路,并進行公交導航,體驗更加靈活,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的公交出行2.0產(chǎn)品,當下,也還是無法解決很多公交一族出行的“痛點”。例如,如何根據(jù)路面交通狀況、實時公交時間、城市公交線路特點、用戶出行喜好等更好地規(guī)劃適合于每個用戶的出行時間、出行路線,需要大量的大數(shù)據(jù)運算能力及機器學習能力進行智能規(guī)劃,這些都是公交出行2.0時代的產(chǎn)品所無法解決的。
面對早已“千人千面”的個性化公交出行需求,公交出行產(chǎn)品迫切需要升級。
最難突破兩點:模型算法和數(shù)據(jù)
高德地圖曾在2018年10月推出“公交導航”,在站點指引、下車提醒等方面優(yōu)化公交導航體驗,提供完整的公交導航出行解決方案。
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)的機器學習樣本,結(jié)合了城市特色和個體用戶畫像。
董振寧告訴記者,人工智能公交產(chǎn)品最難突破的是兩點:模型算法和數(shù)據(jù)。
在大數(shù)據(jù)應用方面,高德地圖的公交數(shù)據(jù)100%由人工實采驗證,覆蓋全國超過331個城市,總計7.5萬條、158萬多公里、近百萬站點的公交線路,每條線路都有超過130種線路屬性。
此外,高德天天監(jiān)控的實時公交情報超過1000條,10分鐘內(nèi)便可更新上線最新數(shù)據(jù)。實時公交、實時路況、用戶行為大數(shù)據(jù)則繼承了高德的實時數(shù)據(jù),為用戶規(guī)劃線路。
而在機器學習能力方面,高德的AI智能公交導航運用了左右大腦雙層機器學習能力。左腦學習出行模型,根據(jù)用戶地域、距離、時長、工具等分歧場景學習分歧的出行決策,形成出行決策模型;而右腦學習用戶的行為偏好,根據(jù)用戶的定位數(shù)據(jù)、出行數(shù)據(jù)、反饋數(shù)據(jù),來為用戶提供省時、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時路況等信息,綜合考慮時間長短,能夠為用戶提供最節(jié)省時間的線路選擇。再如,在計算和規(guī)劃時優(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)和機器學習能力在產(chǎn)品當中的智能體現(xiàn)。