開(kāi)發(fā)者星球—AI技術(shù)大講堂

　　時(shí)間：2018年6月15日上午

　　主持人：歡迎大家來(lái)到WGDC2018開(kāi)發(fā)者星球論壇，今天我們會(huì)圍繞AI技術(shù)討論，這是一個(gè)公開(kāi)課，嘉賓演講時(shí)間差不多45分鐘左右，下面有請(qǐng)滴滴出行地圖事業(yè)部總經(jīng)理張弦，他分享題目是AI技術(shù)打造復(fù)雜場(chǎng)景下更懂你的智慧地圖。

　　張弦：

　　謝謝各位同學(xué)、各位同行的到來(lái)，也感謝泰伯邀請(qǐng)，今天還是分享一下地圖在出行這個(gè)復(fù)雜場(chǎng)景下的挑戰(zhàn)和它的一些解決方法。有些挑戰(zhàn)可能是我們難以想象的。這么來(lái)說(shuō)，在解決挑戰(zhàn)的時(shí)候，我們用了非常多的方法，我們更多把對(duì)這個(gè)事情的認(rèn)知思考和結(jié)合分享給大家，這個(gè)過(guò)程我們就知道遇到類(lèi)似的場(chǎng)景時(shí)候應(yīng)該怎么做，少走一些彎路。涉及具體的技術(shù)是非常復(fù)雜的，公式特別多，今天我們就少講，更多講方向性的東西和結(jié)果以及背后怎么思考的。

　　我在這個(gè)行業(yè)做了十幾年，同一段工作經(jīng)歷是做傳統(tǒng)PDA導(dǎo)航，這個(gè)時(shí)候覺(jué)得用戶(hù)對(duì)地圖要求挺高的，感覺(jué)車(chē)廠對(duì)地圖要求也很高，后來(lái)做了互聯(lián)網(wǎng)地圖，就是現(xiàn)在流行的BAT地圖。因?yàn)槭敲赓M(fèi)的，似乎互聯(lián)網(wǎng)做這個(gè)事情的時(shí)候也不是特別嚴(yán)肅，似乎它的品質(zhì)要求不是那么高，實(shí)際進(jìn)去以后發(fā)現(xiàn)在這個(gè)場(chǎng)景下用戶(hù)對(duì)地圖的服務(wù)品質(zhì)要求特別高。因?yàn)樗菀装l(fā)表意見(jiàn)，發(fā)表的意見(jiàn)更多，他的用戶(hù)群體更多。一個(gè)車(chē)機(jī)一天或者一年很少發(fā)表反饋，但是地圖發(fā)表抱怨的頻率和能力特別強(qiáng)，所以我們經(jīng)常被各種挑戰(zhàn)。因?yàn)橛辛颂魬?zhàn)和壓力，才有動(dòng)力做好。

　　現(xiàn)在又投身于出行的地圖，其實(shí)發(fā)現(xiàn)出行的地圖對(duì)自駕導(dǎo)航要求又提升一個(gè)大的臺(tái)階。因?yàn)槊恳淮纬鲂卸际且粋€(gè)交易，都是一個(gè)付費(fèi)型的，這里面有任何一個(gè)差錯(cuò)，用戶(hù)和司機(jī)對(duì)它的容忍度很低，收錢(qián)你就得服務(wù)好，對(duì)服務(wù)的理解度也很低，會(huì)產(chǎn)生一些糾紛和矛盾。應(yīng)對(duì)這些矛盾的時(shí)候，地圖又開(kāi)始進(jìn)化了，這里面有巨大的變化。

　　中間有一個(gè)表，我歸納了一些核心場(chǎng)景的變化，最后發(fā)現(xiàn)隨著業(yè)務(wù)場(chǎng)景變化的時(shí)候，我們地圖的技術(shù)、應(yīng)用、用戶(hù)價(jià)值在發(fā)生劇烈的變化，我們?cè)趺窗阎R(shí)沉淀下來(lái)分享出去，是我們?cè)敢庾龅氖虑椤?/p>

　　下一個(gè)時(shí)代地圖的挑戰(zhàn)是什么？可能是無(wú)人駕駛。我們現(xiàn)在隱約感覺(jué)，無(wú)人駕駛的地圖和我們現(xiàn)在心中規(guī)劃的高精度地圖是玩法有巨大區(qū)別的，可能是質(zhì)變?？赡懿恢皇堑貓D的精度提高了，也可能不只是它的對(duì)象更加豐富，關(guān)系更加復(fù)雜，可能生產(chǎn)、制作、更新、存儲(chǔ)和服務(wù)方式會(huì)發(fā)生劇烈的變化，所以容錯(cuò)率也是有數(shù)量級(jí)的提升。每一個(gè)變化都是時(shí)代變化，正是因?yàn)檫@個(gè)時(shí)代催生了我們對(duì)技術(shù)和產(chǎn)品的認(rèn)知。

　　滴滴本身我就不介紹了，除了這個(gè)圖，我們還在這個(gè)圖添加了外賣(mài)業(yè)務(wù)，我們做外賣(mài)業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)運(yùn)送人會(huì)比運(yùn)盒飯更難，因?yàn)槿擞星榫w，會(huì)表達(dá)，有肢體動(dòng)作，盒飯是沒(méi)有的，所以盒飯運(yùn)起來(lái)比較容易。

　　滴滴未來(lái)的使命，一個(gè)是在出行領(lǐng)域，繼續(xù)做打車(chē)網(wǎng)約車(chē)、單車(chē)以及拓展到國(guó)際化；第二點(diǎn)，向汽車(chē)運(yùn)營(yíng)商發(fā)展，比如汽車(chē)定制、充電；第三個(gè)是智慧交通，通過(guò)技術(shù)的手段優(yōu)化服務(wù)、優(yōu)化道路、紅綠燈、基礎(chǔ)設(shè)施。我們?cè)谏厦孀隽藢?shí)踐，通過(guò)優(yōu)化紅綠燈和車(chē)道，通過(guò)優(yōu)化點(diǎn)功能效益都有15%到20%的提升，某些路口可以達(dá)到30%的提升，現(xiàn)在整個(gè)交通治理處于非技術(shù)的狀態(tài)，如果可以充分用上技術(shù)的手段，交通能力會(huì)大幅度的提升，可以簡(jiǎn)單理解為道路網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)生產(chǎn)線(xiàn)，是一個(gè)流水線(xiàn)，這個(gè)流水線(xiàn)的能力現(xiàn)在還屬于很蠻荒的階段。

　　地圖在出行起到什么樣的作用？有幾個(gè)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，我們后面會(huì)分享一下這些場(chǎng)景背后的挑戰(zhàn)和一些基本的解決方案。第一點(diǎn)，定位和上車(chē)點(diǎn)，看著是非常小的功能，但是對(duì)于用戶(hù)價(jià)值非常大，這一個(gè)功能讓整個(gè)通話(huà)率減少了30%，其實(shí)每一次通話(huà)都很痛苦的。

　　下面這個(gè)是推薦目的地，光這一點(diǎn)讓用戶(hù)的輸入次數(shù)減少了40%，有很多的時(shí)候他是不需要輸入就命中了。C是推薦加檢索的頁(yè)面，ABC構(gòu)成了特別簡(jiǎn)單的發(fā)單過(guò)程，我們現(xiàn)在有70%的訂單不需要輸入任何一個(gè)字母就可以發(fā)出去，或者只需要輸入三到四個(gè)字就可以完成訂單，這背后運(yùn)用了復(fù)雜的技術(shù)手段不斷的解決問(wèn)題。所以有些時(shí)候產(chǎn)品越簡(jiǎn)單技術(shù)越復(fù)雜，如果產(chǎn)品越復(fù)雜，就是技術(shù)沒(méi)有做好。

　　D點(diǎn)，我們有一個(gè)預(yù)估價(jià)，它不是結(jié)算價(jià)，結(jié)算價(jià)是按實(shí)際走的距離和時(shí)間算的，我們首先預(yù)測(cè)這個(gè)訂單所走的里程和這個(gè)訂單的時(shí)間，以及這個(gè)訂單的低速時(shí)長(zhǎng)和高速時(shí)長(zhǎng)、夜間時(shí)長(zhǎng)，每個(gè)時(shí)長(zhǎng)定價(jià)都不一樣，這個(gè)時(shí)候是沒(méi)有復(fù)雜的技術(shù)問(wèn)題，我們后面會(huì)講我們?cè)趺磥?lái)處理這種技術(shù)問(wèn)題，怎么讓這個(gè)偏差從20%降到13%以?xún)?nèi)，這也是一個(gè)艱苦的工作。

　　E點(diǎn)，你可以看到司機(jī)在哪來(lái)接你，光這點(diǎn)我們讓整體取消率降低了2%，要把司機(jī)位置信息實(shí)時(shí)同步給云端，再同步給乘客，再加上司機(jī)手機(jī)的網(wǎng)絡(luò)定位的能力，還是很復(fù)雜的，真正把功能做好，我們是花了大量的時(shí)間調(diào)試版本。

　　F點(diǎn)，這個(gè)是推薦的路線(xiàn)，有一部分用戶(hù)可以用了，正在準(zhǔn)備擴(kuò)大流量，看到路線(xiàn)的時(shí)候，你可以對(duì)行走路線(xiàn)更加確定，或者干預(yù)路線(xiàn)，讓乘客心里更加放心。

　　在司機(jī)階段，提供接駕服務(wù)，提供送客導(dǎo)航服務(wù)，可以讓司機(jī)反饋對(duì)于地圖的錯(cuò)誤，最右邊這個(gè)圖還反映出實(shí)際上我們心目中想象的GPS軌跡是一秒一個(gè)，很完美的線(xiàn)型結(jié)構(gòu)，可是我們經(jīng)常說(shuō)的大量軌跡是右邊的這種，可能在平時(shí)我們的訂單比例不低于8%，剛才這個(gè)案例是比較嚴(yán)重的，這個(gè)案例不低于3%，這個(gè)時(shí)候人肉眼也無(wú)法辨別怎么走，這個(gè)情況你該怎么計(jì)費(fèi)？給的信號(hào)精度還特別高，這個(gè)是不是可信？處理的時(shí)候非常復(fù)雜，我們最初用SIM模型，現(xiàn)在用了深度模型和特征輸入，讓這個(gè)司機(jī)預(yù)測(cè)道路怎么走，因?yàn)檫@個(gè)不能預(yù)測(cè)錯(cuò)了，跟錢(qián)直接相關(guān)，處理的時(shí)候背后有十個(gè)團(tuán)隊(duì)，一直在迭代這個(gè)功能。

　　除了剛才說(shuō)的我們可見(jiàn)的司機(jī)端和乘客端直接的體驗(yàn)，背后更是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，每天要支持三千萬(wàn)單的交易，因?yàn)榻灰资且粋€(gè)放大效應(yīng)，每天請(qǐng)求的次數(shù)可能達(dá)到700、800億次，每天請(qǐng)求的路徑計(jì)算有400億次，每天請(qǐng)求的檢索和推薦次數(shù)也有數(shù)十億次，這對(duì)系統(tǒng)整個(gè)工程要求特別高，所以我們支持分單，現(xiàn)在所有在線(xiàn)的車(chē)，可能是全國(guó)范圍內(nèi)有三四百萬(wàn)輛，這個(gè)時(shí)間發(fā)的訂單有幾萬(wàn)個(gè)，不斷的求矩陣的相關(guān)性，每一個(gè)相關(guān)性有巨大的計(jì)算維度，比如時(shí)間、距離、費(fèi)用，還有等待時(shí)長(zhǎng)、司機(jī)的服務(wù)分和乘客服務(wù)分，還有安全指標(biāo)安全系數(shù)，比如司機(jī)從A到B點(diǎn)以后，你必須做最大化的資源調(diào)度分配，這個(gè)時(shí)候地圖就起到了極為關(guān)鍵的作用。

　　當(dāng)用戶(hù)在抱怨地圖的時(shí)候，用戶(hù)在抱怨什么？我們經(jīng)常說(shuō)用戶(hù)的抱怨，這些東西來(lái)自于我們的公單的統(tǒng)計(jì)，滴滴每天會(huì)收到五十萬(wàn)個(gè)投訴電話(huà)，地圖也要收到幾千個(gè)投訴電話(huà)，投訴的第一個(gè)是路線(xiàn)，比如繞路，就這一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，我們想象中這似乎是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，其實(shí)很多的時(shí)候50%是司機(jī)和乘客個(gè)人的行為，比如他選擇回龍觀，就無(wú)法給一個(gè)準(zhǔn)確的路線(xiàn)。

　　主觀認(rèn)知，他對(duì)這個(gè)路線(xiàn)熟悉的時(shí)候，他不認(rèn)可你另一條陌生的路線(xiàn)，如果他對(duì)你的路線(xiàn)不認(rèn)可，他會(huì)有不安全感，這是主觀的印象。還有主觀的印象，交通規(guī)則的錯(cuò)誤率，交通限行等等，這些變化率特別高。有些指標(biāo)比較嚇人，交通規(guī)則的錯(cuò)誤率相當(dāng)高，高到讓我自己都很驚訝的地步。

　　用戶(hù)會(huì)說(shuō)你的導(dǎo)航不準(zhǔn)，或者說(shuō)你的卡住了，也有這個(gè)問(wèn)題，但是卡住的問(wèn)題有50%來(lái)自當(dāng)時(shí)的GPS信號(hào)缺失，就這一段時(shí)間沒(méi)有GPS信號(hào)所以就卡，但是這個(gè)問(wèn)題就是我們技術(shù)要解決的，我們要用IMO手段解決這個(gè)問(wèn)題。還有路網(wǎng)的錯(cuò)誤率，定位不準(zhǔn)，這些問(wèn)題都是我們?cè)谌粘Ｖ刑焯烀媾R和面對(duì)的問(wèn)題，正是這樣，我們團(tuán)隊(duì)每天都在做最高優(yōu)先級(jí)的事情解決這些問(wèn)題。

　　和通用的個(gè)人導(dǎo)航相比，共同的地方相同的地方和特有的地方，我們簡(jiǎn)單總結(jié)了一下。定位方面，出發(fā)之前我們是不是不需要特別關(guān)心自己定位的起點(diǎn)，因?yàn)檐?chē)開(kāi)過(guò)來(lái)，走一走就可以了，但是對(duì)于出行來(lái)說(shuō)，我們要先確定非常準(zhǔn)確的上車(chē)點(diǎn)，要讓司機(jī)和乘客非常好碰面，比如我們?cè)趪?guó)際會(huì)議中心，確定東南西北停車(chē)對(duì)司機(jī)來(lái)說(shuō)駕駛是非常難的事情，選擇好了，就是一個(gè)電話(huà)，選擇的不好，可能就要打好多的電話(huà)還不一定搞定，所以我們要搞清楚這個(gè)地方能不能停車(chē)，有沒(méi)有攝象頭、警察、是不是單行道、有沒(méi)有綠化帶，不能停在這里堵上后面的乘客，偏航判斷是個(gè)人導(dǎo)航了常用的功能，但是滴滴來(lái)說(shuō)，我們要把不靠譜的點(diǎn)還原到真實(shí)路線(xiàn)上，讓計(jì)費(fèi)準(zhǔn)。選擇路線(xiàn)的時(shí)候，個(gè)人導(dǎo)航更多考慮怎么停車(chē)，對(duì)滴滴來(lái)說(shuō)要考慮乘客在哪里下車(chē)，下車(chē)的地方有沒(méi)有攝象頭，是不是會(huì)把別的路堵上。我們面臨這種問(wèn)題的時(shí)候，除了要解決地圖通用的問(wèn)題，還要面臨很多數(shù)據(jù)的缺失，比如現(xiàn)在我們不知道路可不可以停車(chē)，也不知道這個(gè)路是不是單行，一個(gè)車(chē)道會(huì)堵后面的車(chē)，這些東西都是我們通過(guò)各種的手段建立特殊工程，來(lái)把數(shù)據(jù)補(bǔ)齊。

　　在導(dǎo)航的時(shí)候，需要考慮到訂單和訂單之間連續(xù)的接送，連續(xù)的導(dǎo)航產(chǎn)生的導(dǎo)航體驗(yàn)和個(gè)人導(dǎo)航是有非常大的不同，在做躲避擁堵的時(shí)候，這是一個(gè)常用功能，但是滴滴上，這個(gè)功能對(duì)于預(yù)估價(jià)是很重要的，還有一口價(jià)，從A到B說(shuō)是十塊錢(qián)就是十塊錢(qián)，不能多收，所以估多了就對(duì)乘客不利，少了自己就會(huì)有損失，怎么做得很準(zhǔn)？這是非常難的一個(gè)事情。

　　在路徑計(jì)算的時(shí)候，我們現(xiàn)在面對(duì)的需求可能還是每秒百萬(wàn)級(jí)的QPS，每次計(jì)算的時(shí)候要十個(gè)毫秒給出準(zhǔn)確的批量路線(xiàn)，我們個(gè)人導(dǎo)航領(lǐng)域，每一次QPS一百多毫秒就可以了，但是你的計(jì)算資源太多了，怎么解決這個(gè)問(wèn)題？而且是多業(yè)務(wù)模型快速的拼車(chē)和專(zhuān)車(chē)，優(yōu)化模型都不一樣。

　　正是因?yàn)橛覀?cè)的這些不同的地方，推動(dòng)了我們把整個(gè)的技術(shù)、應(yīng)用、數(shù)據(jù)往上一層一層的推進(jìn)，最終讓地圖有一個(gè)變化。

　　面臨的挑戰(zhàn)，這是商業(yè)行為，每一個(gè)訂單都是一筆錢(qián)，所以你要非常嚴(yán)肅的對(duì)待每一公里、每一分鐘、每一塊錢(qián)，不允許錯(cuò)的，各位是滴滴的用戶(hù)可能對(duì)這個(gè)也很在意，不過(guò)技術(shù)的手段還沒(méi)有做出來(lái)，還要好幾年才能逼近這個(gè)目標(biāo)。

　　對(duì)地圖來(lái)說(shuō)，交通規(guī)則的錯(cuò)誤率，在行業(yè)中不是很小的數(shù)據(jù)，是比較大的，我們第一步是要做到哪怕是1%的錯(cuò)誤率，每天受到數(shù)十萬(wàn)訂單，實(shí)際上是遠(yuǎn)大于1%的數(shù)字，我們?cè)趺醋屽e(cuò)誤減少？不是說(shuō)只是減少錯(cuò)誤，而是怎么在成本下降的情況下，把品質(zhì)提高一百倍，這是很難的事情?，F(xiàn)在我們也做了很多的實(shí)踐和很多的改進(jìn)。好處是我們每做一次優(yōu)化都會(huì)有一個(gè)商業(yè)價(jià)值，虛擬號(hào)碼我們是要付錢(qián)的，每個(gè)月號(hào)碼保護(hù)的費(fèi)用我們一個(gè)月是一千多萬(wàn)，每個(gè)電話(huà)少打一次就幾分錢(qián)，如果每個(gè)訂單司機(jī)和乘客少通話(huà)、少犯錯(cuò)、少走一個(gè)路口，每個(gè)訂單節(jié)省一分鐘，就變成了產(chǎn)能，產(chǎn)能轉(zhuǎn)化為產(chǎn)值還是有一些過(guò)程的。

　　我們第一個(gè)，非常關(guān)注用戶(hù)價(jià)值的層面，為用戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值，讓用戶(hù)少打電話(huà)，計(jì)費(fèi)準(zhǔn)確，接駕很有確定性和安全感，讓司機(jī)工作效益更高，讓司機(jī)工作壓力更低，這就是我們很在意的用戶(hù)價(jià)值，只不過(guò)現(xiàn)在我們做得好多東西跟用戶(hù)最終的心理需求有相當(dāng)大的距離，現(xiàn)在我們正在縮小和彌補(bǔ)這些距離。

　　實(shí)踐過(guò)程我們?cè)趺唇鉀Q問(wèn)題？除了充分的運(yùn)用行業(yè)里的積累，道路的交通規(guī)則和路況UGC，我們還用交易行為、駕駛行為，比如左轉(zhuǎn)右轉(zhuǎn)都是駕駛行為，司機(jī)和乘客對(duì)于我們反饋，每天電話(huà)還有直接APP反饋有數(shù)十萬(wàn)次，基于新的技術(shù)，我們行業(yè)里經(jīng)常用的算法我們是一直用的，而且起到非常關(guān)鍵的作用，我們也在充分對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法使用，不是像AI技術(shù)是萬(wàn)能的，某些場(chǎng)景還需要靠我們行業(yè)之中的積累，比如客戶(hù)端的開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)流的開(kāi)發(fā)、工程，還是要靠行業(yè)的積累，但是在有些可以被模型化的地方，結(jié)合行業(yè)積累的特征，就可以做非常好的提升。

　　人才結(jié)構(gòu)也有很大的變化，有40%地圖行業(yè)、30%計(jì)算機(jī)、30%機(jī)器學(xué)習(xí)，形成了整個(gè)地圖新的玩法和認(rèn)知巨大的變化，為整個(gè)出行服務(wù)提高了效率和提高體驗(yàn)，出席的行程日志又反饋給地圖系統(tǒng)，所以我們一方面在用行業(yè)的地圖積累，一方面用很多自己特有的數(shù)據(jù)，像交易數(shù)據(jù)，這兩個(gè)數(shù)據(jù)的體量是對(duì)半開(kāi)，起到非常重要的作用。

　　基于大數(shù)據(jù)，每天訂單量有三千萬(wàn)單，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)日志非常多，路徑計(jì)算有四百億次，導(dǎo)航也會(huì)有數(shù)千萬(wàn)次，導(dǎo)航產(chǎn)生的各種左轉(zhuǎn)右轉(zhuǎn)、語(yǔ)音提示、司機(jī)偏航行為、剎車(chē)行為也會(huì)有數(shù)億次，這些數(shù)據(jù)的數(shù)列集是非常大的。

　　除了數(shù)據(jù)大，更多是怎么用這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值，最下層的地圖生態(tài)，我們非常關(guān)注行業(yè)里獲得數(shù)據(jù)，從司機(jī)和乘客角度獲得司機(jī)和乘客的駕駛行為和反饋，與政府合作獲得數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源都是非常寶貴的，發(fā)現(xiàn)整個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象還是很?chē)?yán)重的，數(shù)據(jù)非常割裂，標(biāo)準(zhǔn)化很差，質(zhì)量也不是特別完美，我們?cè)谏厦孀龊芏嗟墓ぷ鱽?lái)提升數(shù)據(jù)生態(tài)的豐富度，利用數(shù)據(jù)生態(tài)結(jié)合我們行業(yè)中的積累，做大量的清洗和自動(dòng)化工作，對(duì)定位的指南、POI、道路網(wǎng)、軌跡流還有很多的ID特征進(jìn)行特征化和數(shù)據(jù)清洗工作，現(xiàn)在我們滴滴常用的POI錯(cuò)誤率已經(jīng)做到小于0.5%，但是還不夠，我們目標(biāo)是做到萬(wàn)分之一。還有交通規(guī)則，通過(guò)交通規(guī)則的挖掘和反饋，可以把交通規(guī)則的錯(cuò)誤率降低一半，但是仍然不夠。

　　在此之上是對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值充分使用和挖掘，定位檢索推薦和路徑規(guī)劃，在這個(gè)時(shí)候，AI技術(shù)在里面發(fā)揮得比較充分。最上層是可以對(duì)業(yè)務(wù)的接駕分單進(jìn)行非常好的支持。

　　具體的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，比如現(xiàn)在我們通過(guò)行車(chē)記錄儀采集很多的圖象，這些圖象可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別這些可停車(chē)的標(biāo)志，比如說(shuō)馬路牙子刷黃線(xiàn)，禁止停車(chē)，是不是有網(wǎng)格線(xiàn)，有禁停標(biāo)志，是不是有攝象頭，你要知道中國(guó)這么大的城市，這么復(fù)雜的道路結(jié)構(gòu)，以低成本快速的方式覆蓋，就是極端復(fù)雜的難題。

　　我們推薦上車(chē)點(diǎn)的時(shí)候，需要考慮這個(gè)乘客是否可以抵達(dá)，因?yàn)槲覀円渤霈F(xiàn)過(guò)把上車(chē)點(diǎn)推薦到封閉道路上，因?yàn)槲也恢肋@里是封閉道路，也不知道這里放了一個(gè)鐵柵欄，因?yàn)橹袊?guó)的基建速度非常快，我們也是用行車(chē)記錄儀去分析中間是不是有割裂帶和鐵柵欄，來(lái)通過(guò)這個(gè)讓用戶(hù)的上車(chē)體驗(yàn)更加安全和可靠。

　　現(xiàn)在我們部署了數(shù)萬(wàn)臺(tái)行車(chē)記錄儀，可以保證在我們現(xiàn)在的重點(diǎn)城市，每個(gè)星期把50%的道路掃一遍，可以保證每個(gè)月把80%的道路掃一遍，我們通過(guò)自動(dòng)化的圖象汲取技術(shù)，像交通規(guī)則、割裂帶、禁停標(biāo)識(shí)，可以批量化的提取出來(lái)，形成新的數(shù)據(jù)圖層，再給上層模型。上次我們?nèi)ド虾?，很多的道路刷了黃線(xiàn)，法規(guī)上絕對(duì)不允許停車(chē)，判斷標(biāo)準(zhǔn)很簡(jiǎn)單，只要你停就罰，但是面臨一個(gè)很大的問(wèn)題，如果這個(gè)街都不讓停車(chē)，那到底停到哪里？我前后走了五百米都不讓停車(chē)，實(shí)際情況是司機(jī)和警察在玩貓捉老鼠的游戲，如果警察開(kāi)車(chē)你也可以停，但是如果警察停電動(dòng)車(chē)你是不敢停車(chē)的，現(xiàn)實(shí)情況復(fù)雜性，也是讓我們做得不太好的一個(gè)因素。

　　基于司機(jī)和乘客的駕駛行為我們可以發(fā)現(xiàn)道路的變化，我們發(fā)現(xiàn)一群司機(jī)走到這里的時(shí)候，按照我們的預(yù)期目標(biāo)走，他應(yīng)該到藍(lán)線(xiàn)，但是到藍(lán)線(xiàn)他就偏航，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)有貓膩，然后人工檢查一下，發(fā)現(xiàn)道路修路，就臨時(shí)改道，這些技術(shù)大幅度提升了我們對(duì)缺陷的發(fā)現(xiàn)能力和改進(jìn)能力。

　　時(shí)間估算來(lái)說(shuō)，基于行業(yè)的積累，我們?cè)?5年的時(shí)候，時(shí)間偏差還是比較大的，20%以上，15年下半年實(shí)現(xiàn)了基于簡(jiǎn)單的機(jī)器模型，還是比較簡(jiǎn)單的特征，它的偏差一下子降低了五個(gè)點(diǎn)，接下來(lái)我們做的是使用了上千萬(wàn)的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行訓(xùn)練，又降低到了13%，春節(jié)前我們實(shí)現(xiàn)了基于深度模型，讓偏差降低到了11%，這可能是行業(yè)乃至全球最好的表現(xiàn)，我們現(xiàn)在用智能學(xué)習(xí)的方式嘗試讓時(shí)間偏差做得更好，滴滴對(duì)時(shí)間偏差要求特別高，因?yàn)樯婕暗椒謫?，既要考慮距離還要考慮時(shí)間，只是我們現(xiàn)在做得不是特別好，因?yàn)橛械臅r(shí)候預(yù)測(cè)不是那么準(zhǔn)，所以有的時(shí)候會(huì)分給你看起來(lái)比較近，實(shí)際比較堵車(chē)的，還有的時(shí)候可能周邊有那一輛車(chē)，也沒(méi)有別的辦法。ETA對(duì)于用戶(hù)估價(jià)也是有非常重要的作用。

　　路徑規(guī)劃上，我們也是對(duì)路徑規(guī)劃的算法基于MAE做很多的改造，比如對(duì)于整個(gè)結(jié)果集的排序可以顯著增強(qiáng)路線(xiàn)的合理性，通過(guò)躲避擁堵模型提升躲避擁堵，還有通過(guò)偏航模型來(lái)躲避偏航，預(yù)估價(jià)在全國(guó)可以達(dá)到20%的降低，分單表現(xiàn)為距離有1%到2%的降低。

　　檢索是一個(gè)地圖行業(yè)最常用的功能，我們也是通過(guò)不斷的深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化，讓我們?cè)谄骄?.5個(gè)字輸入情況有95%的點(diǎn)擊率，可能你輸入三個(gè)字，你想要的地址就在里面，可以很好的完全發(fā)單使命，并且我們把這個(gè)技術(shù)能力放到了葡萄牙語(yǔ)搜索和繁體搜索等等，因?yàn)楝F(xiàn)在搜索也在面臨國(guó)際化。

　　前面說(shuō)的是一些挑戰(zhàn)和認(rèn)知，以及一些實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)，2018年我們繼續(xù)做的事情還是提高服務(wù)的確定性，服務(wù)的質(zhì)量來(lái)自確定性，來(lái)自方差，很多的時(shí)候我們跟用戶(hù)說(shuō)接你就十分鐘，大家就認(rèn)了，但是這次一分鐘，下次十分鐘，大家覺(jué)得很難受，更多的是讓重大偏差的概率降低，讓預(yù)估異常率降低，讓困難接駕比例降低，現(xiàn)在可能要打60秒以上的電話(huà)，他的上車(chē)偏差點(diǎn)回答道2%以上，但是10%就會(huì)給大家造成比較不好的印象，也許降低到1%的時(shí)候，我們的答卷才勉強(qiáng)可以合格和滿(mǎn)意，這條路還很長(zhǎng)。

　　在乘客體驗(yàn)這塊是提高服務(wù)確定性，在另外一端提高服務(wù)效率，讓交易效率更高，讓頻車(chē)的時(shí)候可以拼的更多，跑得更快，讓用戶(hù)的發(fā)單轉(zhuǎn)化率何以更高，取消率降低。

　　現(xiàn)在我們自己有很多艱難的課題，這些課題是我們自己解決著很難的，我們也在一直尋求合作，現(xiàn)在也和三個(gè)以上的重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在進(jìn)行課題的合作，滴滴有數(shù)十個(gè)課題在進(jìn)行合作，今天我們也開(kāi)放了幾個(gè)課題，第一個(gè)，歡迎各位可以找我們合作，也歡迎學(xué)生同學(xué)到滴滴實(shí)習(xí)，去應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。

　　第一個(gè)，面對(duì)合作的時(shí)候我們提供城市級(jí)的數(shù)據(jù)集，是非常龐大的，可能在行業(yè)里從來(lái)沒(méi)有這么大的數(shù)據(jù)集，而且是真實(shí)的交易場(chǎng)景，數(shù)據(jù)量即使壓縮以后都有50G，我們面臨的問(wèn)題是路線(xiàn)評(píng)估方法，因?yàn)槁肪€(xiàn)好不好，很多的時(shí)候是沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的，好和壞既受客觀的影響，也受主觀的影響，道路是不是交通規(guī)則錯(cuò)誤，是不是擁堵和繞遠(yuǎn)，受到很多主觀因素的影響，比如他對(duì)路是不是很熟，心里是不是有默認(rèn)的認(rèn)知，這個(gè)時(shí)候做評(píng)價(jià)方法是比較難的，我們希望可以找到一種讓社會(huì)廣泛認(rèn)可的路線(xiàn)評(píng)價(jià)方法，這個(gè)方法對(duì)我們做目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化是比較重要的。

　　第二個(gè)，道路權(quán)值挖掘，現(xiàn)在行業(yè)最常用的道路權(quán)值是道路等級(jí)和公路等級(jí)，還有車(chē)道數(shù)，還有速度，但是這些值往往不夠細(xì)致和精確，我們會(huì)聚到這條小路，發(fā)現(xiàn)擠進(jìn)去，出不來(lái)，數(shù)據(jù)上不知道哪個(gè)小路，有的時(shí)候還發(fā)現(xiàn)這個(gè)路非常顛簸，是一段土路，但是就是這段土路就可以省三到五公里，這就涉及到評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，有些城中村晚上走的時(shí)候就非常方便和非?？斓倪^(guò)了，但是如果白天一個(gè)自行車(chē)都堵幾分鐘，這個(gè)問(wèn)題的解決對(duì)我們來(lái)說(shuō)真的是很大的挑戰(zhàn)，我們一個(gè)是沒(méi)有精力，還有一個(gè)是也沒(méi)有辦法做得很好，我們希望行業(yè)中有一些合作者。

　　還有室內(nèi)定位研究，現(xiàn)在手機(jī)定位也不是那么靠譜，經(jīng)常街區(qū)都弄錯(cuò)，我們也希望用上室內(nèi)所有的信號(hào)，充分利用手機(jī)的各種傳感器提高定位的準(zhǔn)確度，五比如咱們?cè)跁?huì)議中心，如下可以推薦出南北門(mén)對(duì)用戶(hù)是很好的，我們希望得到行業(yè)指點(diǎn)。

　　第三個(gè)，大規(guī)模的室內(nèi)場(chǎng)景構(gòu)建，室外場(chǎng)景的構(gòu)建，還是可以做得，因?yàn)楝F(xiàn)在行業(yè)的積累對(duì)于室外場(chǎng)景用技術(shù)的特征，還是比較豐富的，構(gòu)建了三維模型，我們看展柜的時(shí)候看到很多的三維層次的模型，構(gòu)建的還是比較容易的，因?yàn)樘卣魈貏e多，特別豐富，室內(nèi)場(chǎng)景，像我們這樣的建筑，其實(shí)這種計(jì)算機(jī)在尋找特征的時(shí)候，能力是很差的，機(jī)場(chǎng)和火車(chē)站識(shí)別能力特別差，可能整個(gè)平面上可以提供的有效點(diǎn)非常有限，這對(duì)三維組建和圖片識(shí)別是非常有挑戰(zhàn)的，但是人眼的角度你可以發(fā)現(xiàn)大量的特征信息，比如有很多的幾何信息，點(diǎn)、線(xiàn)、圓柱、面，如果可以做成很多的特征，它用來(lái)對(duì)三維重建是非常有好處的，這塊也是我們現(xiàn)在面臨的難題，我們希望可以為用戶(hù)從你現(xiàn)在出門(mén)開(kāi)始到你上車(chē)提供一個(gè)非常好的實(shí)時(shí)的虛擬的體驗(yàn)，讓你的整個(gè)上車(chē)過(guò)程是有一個(gè)非常自然流暢的過(guò)程，不是完全稀里糊涂的狀態(tài)，像北京南站，我自己走過(guò)十次以上，但是每次去北京南站我自己都覺(jué)得是一個(gè)無(wú)比痛苦的過(guò)程，因?yàn)椴恢缽哪某鋈ィ凑认±锖孔叩酱蠼稚显傧朕k法，因?yàn)楣饪幢遍T(mén)出，走著走著北門(mén)就不見(jiàn)了，出去以后發(fā)現(xiàn)是在地下室，還上不去，或者上去以后發(fā)現(xiàn)在樓下，我們城市在發(fā)展，技術(shù)也在發(fā)展，我們希望通過(guò)技術(shù)的手段可以給用戶(hù)更好的指引，讓他的生活更加簡(jiǎn)便。

　　如果對(duì)于我們的開(kāi)放課題有興趣，歡迎訪(fǎng)問(wèn)我們的數(shù)據(jù)開(kāi)放計(jì)劃，可以跟我們?nèi)〉寐?lián)系，也可以獲得我們開(kāi)放的數(shù)據(jù)集，現(xiàn)在這個(gè)數(shù)據(jù)集在國(guó)內(nèi)已經(jīng)向上百家的數(shù)據(jù)科研機(jī)構(gòu)提供了，而且我們的數(shù)據(jù)集是經(jīng)過(guò)我們管理單位認(rèn)可和授權(quán)的數(shù)據(jù)集。