以後打車再也不堵車啦！滴滴使用AI來判斷哪裡堵不堵車！
滴滴在大數據方面正變得越來越重要，根據最新的消息，他們的新項目將改變城市對移動性的看法。這家中國乘用車巨頭剛剛推出了「滴滴智能交通智能」解決方案，該解決方案將來自政府和其他合作夥伴的數據發送到由AI和雲技術支持的城市交通管理。
大腦正在解決的不僅僅是交通堵塞，這是一個巨大的城市規模的難題。該項目已經發展了一年左右，在中國20多個城市試點。這是一個多學科的努力：它包括分析來自滴滴汽車的攝像機，感測器和GPS信號的數據，安裝智能交通燈，與當地交警和城市規劃者合作。
「交通運輸行業在數據分析方面還處於初級階段，我們正在試圖做的是成為運用DiDi網路，數據集，基礎設施和技術推動運輸前沿的先行者。」公共交通部門負責人劉希迪周二Didi在北京舉行的智能交通峰會期間，Didi Chuxing對TechNode說。
DiDi智能交通峰會於2018年1月25日在北京舉行。（圖片來源：滴滴出行）
Didi Chuxing聲稱這是全球最大的互聯網路。DiDi高級副總裁張文松與TechNode談到，2017年在他們的平台上運行的驅動程序數量超過了2100萬。這個龐大的數字正在將嘀嘀變成與其全球競爭對手Uber不同的動物，它不僅僅是實施人工智慧和大數據來優化他們的騎行或解決交通堵塞問題。滴滴現在是一個全面的流動性公司，覆蓋從基礎設施到車輛到人類的各個方面。
解決像Google的AlphaGo這樣的城市交通問題
「通常，當我們與Uber相比時，我們大多關注我們的技術和我們的產品，我們認為Didi是一個大數據和一個技術公司。我們的平台和技術可能是世界上最先進的。 據他介紹，調度系統的複雜性使其背後的演算法非常複雜，比起Go遊戲中Google的AI軟體AlphaGo面臨的要複雜得多。
張是一個數據人。他是阿里雲計算的前任首席技術官兼副總裁，他知道自己在數字方面的表現，並以數字方式解釋了滴滴面臨的問題：
乘客A下車，系統派出司機。一個毫秒後，乘客B彈出，他比乘客A更靠近駕駛員。如果司機要乘客A而不是乘客B，這不是一個優化的解決方案：時間浪費了。這就是為什麼系統將兩名乘客放在一個隊列中，並將他們與接近他們的司機相匹配。
問題是這個解決方案在很短的時間內保持最佳狀態：2秒。之後，另一位乘客可以在幾秒鐘內發出一個命令，等等。系統必須在2秒內適應。
用DiDi的大數據繪製了24小時內400個城市的交通動態。（圖片來源：滴滴出行）
「這僅僅是一個優化的解決方案2秒，但它不是一個4秒或一分鐘的優化解決方案，所以我們需要預測未來，」張解釋說。「既然我們知道每一天有86,400秒，如果我們在2秒內劃分，就有四萬三千三百步，而我們知道Go只有19乘以19或361步，這就是為什麼我們的問題比Go複雜一百倍。
根據Didi的說法，AlphaGo的比較也轉化為管理城市交通。AI程序是成功的，因為它分析了歷史上圍棋的每一場比賽，包括最複雜的一場比賽。滴滴正在分析一些世界上最複雜的城市 - 中國的城市。與美國等發達國家的城市中心不同，北京或馬尼拉等城市往往是混亂的。
更重要的是，在滴滴的乘車服務方面，中國乘客和司機的需求與美國不同，例如汽車擁有量更為普遍。這意味著DiDi可以開發更好地適應世界上大多數中國的環境的服務。破解中國最棘手的一些案例，無論是在乘車服務還是在智能交通管理方面，都意味著他們在全球擴張時將會提供一些有價值的東西。
全球化的新產品？
在中國以前不為人知的滴滴一直在全球化進程中取得進展。在放棄其在美國的項目之後，公司將其業務轉移到了Lyft公司，該公司已經投資了巴西騎車公司99創業公司。該公司已經和其他幾家公司合作，包括東南亞的Grab，印度的Ola和Taxify。在歐洲，非洲和其他地區的存在。
「對於智能交通，我們實際上已經和各個政府部門進行了溝通，告訴他們我們正在做什麼，我們現在正在做什麼，以及我們走了多遠。「大多數人都非常興奮，因為擁堵不是一個亞洲問題，這是一個全球性的問題，特別是在所有主要城市發達和發展中。
智能交通部公共交通處處長劉錫迪（l），滴滴出行高級副總裁張文松（r）展示了滴滴大腦的複雜性。（圖片來
不過，劉強強調，儘管現在有200名左右的員工，但智能交通部門仍在發展。「我們還年輕，一歲，我們還在成長，需要時間。」
目前，該部門正著力於中國城市，與當地交通部門合作實施項目，並與部級研究人員共同制定標準和政策。他們正在開發一些產品線或單元，包括智能交通信號燈，監控系統和優化公共交通。滴滴還周五宣布了其第三個研究機構 - 北京新的人工智慧實驗室的開幕式，由滴滴出行副總裁葉傑平教授領導。
雖然沒有公布這樣的計劃，但很容易想像，滴滴最終還是希望將其項目轉化到國外，這將是一個明智的投資。儘管所有這些令人印象深刻的數據和閃亮的人工智慧演算法，許多政府都不願意摧毀當地的計程車行業，並壟斷壟斷，因此不願意接受滴滴，Uber和Lyft等公司。滴滴的大數據和分享數據可能是滴滴打開這些市場並緩解這些擔憂的一種方式。
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