章文嵩首度揭秘滴滴“一键发单”背后的黑科技
- 来源：中云网
- 编辑：沐子飞
- 2016/12/6 9:05:41
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章文嵩首度揭秘滴滴“一键发单”背后的黑科技
用机器学习技术日更新8万个“小绿点”
1秒发单的个关键点便是“推荐上车地点”功能。该功能又称“小绿点”，是滴滴于去年6月推出的功能，可帮助乘客、司机快速地明确上车地点，提升接驾效率。在当时，这是移动出行领域内有平台在车辆接驾领域做出创新尝试。滴滴“小绿点”上线后，还一度引发了同行的跟进。
数据表明，“小绿点”大大提升了接驾效率、车辆的运行效率。新数据显示，“小绿点”功能上线后，在接驾过程中，司乘通话量平均下降10%，乘客等候时间平均减少1分钟。目前，滴滴平台上有70%的乘客和司机都在使用“小绿点”功能。
一年多来，随着“小绿点”计算模型的不断智能，“小绿点”也不断进化，变得更多、更智能。目前，在滴滴的平台上已有超过3000万个“小绿点”，且每天有8万个“小绿点”被更新。据悉，在“小绿点”的挖掘与维护上，滴滴采用了当下先进的机器学习技术。机器学习是人工智能的分支之一，机器不断地分析、学习数据与案例来达到智能，从而帮助平台、科学地运作。
目前滴滴的“小绿点”模型已达到了在线机器学习的智能程度，即可对实时数据进行学习、分析，同时实时完成模型更新，完成“小绿点”在App上显示的更新。同时，“小绿点”计算模型还可以自动区分双向道路的方向，并自动挖掘出适合停车的位置。
举个例子，如某新“小绿点A”诞生后，被放在了路北的某个乘客发单的热点处，但实时数据显示，如“小绿点A”再往东挪50米更适合司机停车，则几个小时后，“小绿点”计算模型便会自动地更新“小绿点A”的位置，将它挪到适合乘客、司机快速接头的地方。
章文嵩透露，当下“小绿点”除了是司机、乘客快速碰头的虚拟车站之外，还在迸发出更大的能量。未来滴滴将围绕“小绿点”推出更高技术含量、更有意思的玩法来服务乘客与司机。
2毫秒猜出“你要去哪里”
“猜你想去”功能是滴滴能做到1秒发单的第二个关键点。熟悉滴滴的朋友都知道，在使用滴滴发单时，是需要手动输入目的地的。“猜你想去”便是滴滴出行专门为了“消灭”手动输入目的地而开发、创新的功能。
同样是利用了人工智能和机器学习技术，通过海量的数据计算，滴滴“猜你想去”功能可在2毫秒内猜到乘客中意的目的地。做到这一点相当不简单，滴滴不仅需要考虑乘客发单的地理位置信息，还需要对时间信息作出大量的计算与分析。当下，滴滴的“猜你想去”计算模型在时间维度上已经能够有效地区分工作日和双休日的差别。
以周六早上常去丈母娘家的王先生为例，“猜你想去”功能会在周六上午时为王先生推荐其丈母娘所住的小区地址，在工作日同一时间段，“猜你想去”则会为王先生推荐其公司地址。而无论是周六还是工作日，王先生打开滴滴出行App的时候，所要做的便是快速点击“猜你想去”给出的小灰框并发单，即可完成叫车。
如果你还没有体验过“猜你想去”功能也无需着急。目前“猜你想去”功能还处于灰度测试中，并在不断地优化升级中。随着该功能的不断优化，其正式上线与推广的速度将进一步加快。
“个性化下车点”推荐让“一键到达”成为可能
除了在发单流程上不断创新之外，滴滴还在不断探索“一键到达”的可能。“个性化下车点”是滴滴在“一键到达”上做出的重要尝试。与“推荐上车地点”不同，“个性化下车点”并非一个共性的下车热门地点推荐，而是为每位用户推荐个人喜爱的下车点。
滴滴通过数据分析发现，不少乘客在到达小区、园区门口时，常常会向司机提出“送到楼下”的需求，尤其是在下雨天、冬天的时候这类需求会呈现爆发状态。而在司机送乘客前往“楼下”的过程中，司机与乘客常常需要在路线上花费不少时间沟通，从而拉长了“送驾”的时间。
“个性化下车点”推荐便是为了提升“送驾”效率。当乘客上车后，如滴滴系统发现乘客曾出现过“送到楼下”的需求，便会立即更新司机的推荐导航路径，直接通过此类推荐，引导司机将乘客“送到楼下”。从而减少了乘客与司机的沟通，提升效率。
章文嵩透露，目前“个性化下车点”推荐功能已有小范围的测试，当其计算模型达到成熟智能后，便会与广大乘客见面，帮助广大乘客“一键到达”。当然，无论是“猜你想去”，还是“个性化下车点”推荐功能，用户都拥有是否使用的主动权。当这两个功能正式上线后，乘客使用时，系统会发出相应的询问，如乘客愿意使用，则可点击相应按钮。
（原标题：滴滴出行章文嵩首度解密“一键发单”背后的黑科技）
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