滴滴研究院：解读滴滴调度系统中的人工智能.docVIP

滴滴研究院：解读滴滴调度系统中的人工智能　　一文读懂滴滴背后的人工智能。 　　 　　作者了解到，去年滴滴成立了机器学习研究院，之后改名为滴滴研究院。 　　 　　滴滴研究院做的事情是结合大数据与机器学习，搭建滴滴交通大脑。滴滴交通大脑需要收集每个城市、每一时刻的所有交通出行相关数据，然后做出最优的决策（匹配、导航等），从而提高出行效率。接下来我来分享一下滴滴过去一年在大数据和人工智能方面的探索。 　　 　　App 首页中的人工智能 　　打开滴滴出行 App，首页中就包含很多人工智能： 　　 　　预测目的地 　　我们先会精确定位用户的位置，下方是用户所要去的目的地。很多情况下我们能够预测到用户去哪里：因为很多出行是比较有规律的：早上上班、晚上回家。我们利用用户的出行数据从时间和地点中预测用户去的目的地，这是人工智能的一种体现。 　　估价 　　我们常见的价格预估背后其实也有着非常复杂的计算过程，涉及到路径规划和时间预估（ETA）。其中从起点到终点的路径规划是非常核心的一部分，找到最佳路径后，我们需要计算出 A 到 B 的距离。随后着手解决行程所需的时间估算：起点到终点需要 20 分钟还是 30 分钟。结合路径和时间，我们给出一个预估价。 　　拼车 　　拼车选项也是非常复杂的机器学习问题，我们需要计算用户点击拼车后从起点到终点过程中找到一个拼友的概率。如果概率不大，这名乘客就很可能得一个人从头坐到尾，而滴滴给出的折扣也会低一些，如九折等。如果这条是热门路线，路途中很可能会有其他乘客与你在同一时间去同一个或附近的地方。这种情况下，我们可以打一次力度稍微较大的折扣。 　　叫车后的人工智能应用 　　乘客与司机匹配 　　 　　当用户确认叫车后，滴滴需要做订单匹配，找到最适合接该用户的司机。这一流程也是一系列的机器学习问题。 　　那么如何权衡订单合不合适，可以有多种办法解决：比如距离和时间上离你最近的司机。当然，权衡订单问题背后也包含个性化有哪些信誉好的足球投注网站，如个别用户可能只喜欢某一类车型、某一种类型的司机。尤其是女性用户在深夜十一二点，可能对车型和司机的要求比较高，这需要进行个性化匹配。 　　如果用户选择拼车，系统如何找到最适合的一辆车：这辆车有可能是空车，也有可能是载人车，与此同时，算出 A 到 B 的时间。 　　热力图 　　这里会遇到一种情况，新司机希望空驶时间越少越好，但往往不知道去哪接单，这时候滴滴会给到一个热力图，告诉司机哪些区域未来的半个小时，有可能有很多订单需求。 　　滴滴人工智能的核心：订单分配 　　 　　滴滴研究院目前做的最核心的事情是订单分配。在某个时刻有成千上万的乘客，同时也有成千上万的空闲车辆，我们要完成司机和乘客的最优匹配，权衡标准是匹配度。计算匹配度最简单的方法是用距离进行评估，滴滴在前几年均是用距离进行匹配。但路面距离计算仍存在很多不合理的地方，因为各个路段的状况不同，有些地方特别堵，有些则相反，同样是一公里但行驶所耗时间可能完全不同。这里就急需增加时间这一维度。而计算时间又是一大难题，比预估距离还要难。 　　所以滴滴实现订单最优匹配需要遵循这两大核心：做出最优路径规划，预估时间。 　　大规模匹配 　　计算出某个订单的时间和距离后，会遇到一个问题：由于滴滴数据量特别大，每一个乘客不只是让一个司机去匹配，而是需要跟周围上百个司机匹配。在任何一个时刻，滴滴的匹配量高达千万次以上，在一两秒钟完成上千万次的路径规划，这是一项非常大的挑战。 　　这项决策与有哪些信誉好的足球投注网站不同，用 Google 有哪些信誉好的足球投注网站出结果后，再过 10 分钟结果依旧与之前相同。而滴滴在匹配时，哪怕滞后两秒钟这个司机就可能过了某个十字路口，使得路径规划状况完全不同。我们现在建立起一个机器学习系统，该系统包含历史数据和实时数据，只要在有滴滴的地方，我们就知道车辆行驶的速度和路况。然后找特征，建立系统，也可用深度学习做路径规划和时间预估。 　　滴滴研究院最近建立了一套深度学习系统，然后加上路况和其他信息去进行预测，这是滴滴在深度学习领域的一次崭新尝试。简单对比下结果，去年开始用机器学习再到最近的深度学习使误差大概降低了70%左右。 　　接下来需要做最优匹配，这里有很多不同的方法。滴滴有出租车、快车、专车、豪华车等等多条业务线，滴滴能否把各个业务线打通？比如用户叫了快车，但周围可能没有快车司机来接用户，那有没有可能利用算法去做决策，在这个时刻让专车或出租车司机来接这位用户，该调度方案要做一个全局的最优匹配，充分发挥滴滴优势。 　　在北京，高峰期大家打车困难可能会认为是由于运力不够导致，但经过分析发现，在高峰期滴滴的运力其实是足够的，主要是因为车辆分布不合理。 　　 　　此我们开发了一套系统，把整个地球分割成无数个六边形。每一时刻都在检测每一个六边形，然后在某个六边形里面计算订单数和空车数，