美研究團隊：滴滴等網約車AI技術對城市治堵有重要意義

近日，美國賓夕法尼亞州立大學為主的跨國科研團隊發表最新研究，指出滴滴、優步等網約車平台利用人工智慧技術 「可更好地預測用車需求，為建設更智慧、更安全和更可持續發展的城市鋪平道路」。

在美國AI科研領域最大的行業會議——國際人工智慧協會大會 (Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 上，賓夕法尼亞州立大學信息科學與技術學院和滴滴出行的研究人員發布的這篇論文引起了密切關注。

這篇名為《網約車需求預測的深度多角度時空模型》的論文使用了滴滴提供的技術和脫敏數據。常見技術僅使用一種類型的神經網路模型，而該研究團隊發現滴滴在綜合使用了基於兩種神經網路的複雜預測模型：卷積神經網路（Convolutional Neural Network）和長短期記憶網路（Long Short Term Memory network）時，能取得更加優異的效率提升和擁堵緩解的效果。

當用戶需要用車時，首先通過APP下單，這些下單數據比僅僅依賴乘車歷史信息能更好地預測需求。大數據挖掘分析之後，用來預測一定時間內乘車需求的變化，並從而觸發前瞻性的匹配和調度行為。

根據對中國廣州、濟南和武漢等城市的觀察，預測準確率可達85%；這一技術對城市擁堵緩解有重要意義。

滴滴希望，預測演算法能減小出行市場的供需失衡問題，緩解道路擁堵

波士頓諮詢公司去年11月發布的名為《解鎖城市 車輛共乘對東南亞及其他地區的影響》報告在此問題上的看法，有著異曲同工之處。

報告表示，未來解決交通擁堵的方案關鍵在於投資擴大道路容量和提高現有資源效率之間的平衡，而共乘是顯著提高現有資源利用率的一種途徑。

共乘不但能靈活利用現有私家車資源、提高每輛車每公里的利用效率，還能智能化的供需匹配以及能夠及時靈活地規劃路線，減少交通時間及避免擁堵。

賓夕法尼亞州立大學信息學院副教授黎珍輝團隊對中美網約車AI技術進行深入研究

減少道路擁堵、讓城市更智能、城市發展更可持續是現代化發展的一個重要命題。

賓夕法尼亞州立大學信息科學與技術學院副教授，博士生導師黎珍輝表示，「越來越普及的共享出行平台正在深刻地改變人們的出行方式。對於出行服務需求的準確預測，對於系統疏解城市擁堵具有重要意義。」

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