當AI遇上LBS，擦出了怎樣的火花？

* 騰訊位置服務總監 馬輝

雷鋒網消息，5 月 21 日，由騰訊主辦的 " 騰訊位置服務 位道技術沙龍 " 在北京舉行，騰訊位置服務總監江紅英、郭昂、馬輝，美團點評地圖團隊總監李鴻，新達達京東到家技術負責人何輝劍等業內大咖匯聚一堂，就人工智慧在 LBS 領域的創新以及由此引發的新一輪技術變革展開深入探討。

人工智慧助力，讓每個位置彰顯價值

雷鋒網了解到，騰訊已將雲服務、支付、安全及位置服務定位為 " 互聯網 +" 的四大基礎能力，位置服務已經成為互聯網應用的 " 水和電 "。馬輝表示，擁有巨大數據來源的騰訊位置服務很早就開始關注人工智慧領域，並且將人工智慧技術引入到實際應用中。依託騰訊的數據生態，人工智慧技術效果開始凸顯，騰訊位置服務在 ETA（Estimated Time Arrival，即預估到達時間）、定位精度、檢索命中率等核心能力指標上優勢明顯，有效提升了合作夥伴的產品體驗和運營效率，讓每個位置彰顯價值。

位置服務不僅與每個人的日常生活息息相關，也是騰訊支持合作夥伴技術重要基礎能力。騰訊位置服務自去年 9 月份發布以來，日均訪問量超過了 500 億次，人均日調用超過 75 次，為微信、手機 QQ、京東、滴滴出行、新美大等各大 APP 提供技術服務支持，並在 O2O、物流、智能出行、警務安全和運動健康等多個領域提供針對性的解決方案。

AI+ETA，精準預估用戶到達時間

ETA 的使用場景非常廣泛，小到個人出行，大到城市規劃，擁堵緩解，都需要 ETA 服務。ETA 服務的準確率直接關係到出行、物流和 O2O 等行業在運力管控和訂單分派的方面的效率。江紅英介紹到，ETA 的準確率優化到一定程度之後，傳統模型會產生瓶頸，"AI 模型的引入會產生一個斷崖式的提升。"

據雷鋒網了解，通過模型優化、特徵優化、雙模型等一系列的技術升級攻堅，目前騰訊位置服務的 ETA 誤差率（預計時間與實際到達時間的誤差）已降低到 15.13% 。

人工智慧讓 LBS 社交分享變得更聰明

社交應用中的位置分享是騰訊位置服務的重要應用場景，包括微信、QQ 的位置分享，空間、朋友圈的簽到。目前，每天 LBS 社交分享已經超過 6000 萬次，同比增長超過一倍。

據郭昂介紹，騰訊位置服務通過智能學習、區域自適應擴展及用戶個性化三個方面來提升位置分享的用戶體驗。目前，騰訊位置分享推薦地點 TOP3 的命中率能夠達到 83%，也就是說，83% 的用戶可以在推薦的前 3 條中找到自己滿意的結果。

無人配送不再遙遠

提到人工智慧與 LBS 的結合，無人配送自然是備受關注的領域，美團點評地圖團隊總監李鴻分享了未來物流領域的無人配送技術。李鴻從高精地圖、高精定位、現實感知和智能平台四個方面，對無人配送技術進行了精彩的剖析。

李鴻認為，無人配送技術隨著 LBS 基礎服務和人工智慧等技術鏈的不斷完善，在近兩年將會逐步進入實際應用領域，未來市場潛力巨大。

位置服務助力新達達持續降低運營成本，提升配送效率

位置服務是 O2O 領域最為關鍵的基礎服務，新達達基於位置服務的智能化驅動，大幅提升用戶體驗，提升達達騎士配送效率，降低公司運營成本。

新達達京東到家的技術負責人何輝劍從門店排序優化、訂單定價、達達騎士路線規劃等三個方面出發，分析了位置服務在新達達運營過程中運用場景和價值。技術驅動降低成本帶來收益，新達達通過位置服務與機器學習的運用，結運力模型、路線規劃和 ETA，合理定價，持續提升運營效率。

在會議的結尾，騰訊位置服務的工作人員指出，隨人工智慧的引入，騰訊位置服務的核心能力得到了迅速提升，為合作夥伴帶來更高的價值。此後，這樣對於 AI+LBS 整合能力的技術和應用場景分享還會有更多。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！