魚羊 整理自 MEET2020
量子位 報(bào)道 | 公眾號 QbitAI

2019年，AI在出行領(lǐng)域遇見了怎樣的機(jī)遇和挑戰(zhàn)？

在首屆MEET 2020智能未來大會(huì)現(xiàn)場，滴滴出行副總裁、AI Lab負(fù)責(zé)人，同時(shí)也是美國密西根大學(xué)教授、新晉IEEE Fellow的葉杰平站在技術(shù)視角，分享了他的觀點(diǎn)：

有場景，AI賦能可以創(chuàng)造更大價(jià)值。他的演講著重介紹了人工智能如何在出行領(lǐng)域落地，并創(chuàng)造價(jià)值。

其中，既談到了未來交通的愿景，也有貼近生活的AI技術(shù)落地案例，還談到了產(chǎn)業(yè)生態(tài)帶來的價(jià)值。

在不改變原意的基礎(chǔ)上，量子位對葉杰平教授的演講進(jìn)行了編輯整理。

關(guān)于MEET2020智能未來大會(huì)：現(xiàn)場20多位行業(yè)大咖分享，1000多名行業(yè)觀眾參與，線上有近百萬從業(yè)者通過直播參與觀看和互動(dòng)，包括新華社在內(nèi)的數(shù)十家主流媒體報(bào)道，活動(dòng)整體線上總曝光量超過千萬。

未來出行是什么樣？

滴滴服務(wù)于5.5億用戶，年運(yùn)送乘客達(dá)到100億次。據(jù)葉杰平教授介紹，滴滴每天新增超過100T的軌跡數(shù)據(jù)。

這是個(gè)什么概念呢？舉個(gè)例子，如果把北京滴滴的軌跡全部集中在一起，基本上可以覆蓋北京所有道路300到400次。數(shù)據(jù)可謂海量。

那么在海量數(shù)據(jù)的支持下，未來出行/交通會(huì)有怎樣的變化？

葉杰平結(jié)合今年9月份中共中央國務(wù)院發(fā)布了交通強(qiáng)國智慧交通綱要，以智慧交通國家戰(zhàn)略為高度，重新審視和預(yù)見未來幾年交通會(huì)發(fā)生翻天覆地的變革，主要集中在三個(gè)方面：

• 交通基礎(chǔ)設(shè)施，比如信號燈，會(huì)越來越智能。
• 交通工具，未來兩個(gè)大的趨勢是電動(dòng)化和自動(dòng)化。
• 共享出行平臺。共享，會(huì)使馬路交通更加順暢，環(huán)境污染得到極大改善。

而在這其中，AI將會(huì)是未來交通非常重要的關(guān)鍵詞。

滴滴AI Labs的成立，就是基于AI改變交通的戰(zhàn)略。

AI改變交通，場景豐富，落地創(chuàng)造價(jià)值

葉杰平指出，滴滴用三層結(jié)構(gòu)來布局人工智能。

最底層是基礎(chǔ)的算法。包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)、運(yùn)籌等基礎(chǔ)前沿算法。

中間層是核心AI技術(shù)。橫跨語音識別，NLP，CV，知識圖譜等多個(gè)領(lǐng)域。

頂層是應(yīng)用。包括交通基礎(chǔ)設(shè)施智能化，交通工具的電動(dòng)化和自動(dòng)化，以及如何用AI技術(shù)提升出行的安全、體驗(yàn)、效率。

而AI的落地應(yīng)用，早已在賦能滴滴出行。

AI派單

派單，是出行平臺最核心的一個(gè)模塊，即完成司機(jī)和乘客的匹配。

滴滴的系統(tǒng)每兩秒就會(huì)做一次匹配，核心步驟有兩個(gè)：一是對乘客和司機(jī)兩兩建立匹配度；二是在匹配度的基礎(chǔ)上，通過全局最優(yōu)算法來讓每兩秒內(nèi)有最多的乘客能被應(yīng)答。

而在這其中，滴滴引入了類似于AlphaGo下棋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。因?yàn)榕蓡伪举|(zhì)上是一個(gè)時(shí)間序列決策問題。比如一個(gè)司機(jī)去接一個(gè)乘客，這是一個(gè)action，司機(jī)的狀態(tài)、時(shí)空都會(huì)因此發(fā)生變化。

自2017年起，滴滴上線了這一基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的派單算法，既改善了用戶體驗(yàn)，又提升了平臺效率。

經(jīng)過不斷的迭代，今年，這一算法擊敗來自哈佛大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)的對手，拿到了2019年度瓦格納運(yùn)籌學(xué)杰出實(shí)踐獎(jiǎng)。這是該獎(jiǎng)項(xiàng)22年來第一次頒給中國企業(yè)。

開源的NLP落地應(yīng)用

語音、自然語言理解技術(shù)，也正在出行場景中落地、創(chuàng)造價(jià)值。

葉杰平談到了滴滴在日本推出的一項(xiàng)服務(wù)。假設(shè)一個(gè)中國人在日本叫車，使用IM時(shí)滴滴會(huì)提供一套翻譯系統(tǒng)。用戶輸入中文，司機(jī)看到的是日語；而當(dāng)司機(jī)用日文回答問題，用戶看到的則是經(jīng)過翻譯的中文，這樣，雙方的溝通就更順暢、更便捷了。

NLP的另外一個(gè)應(yīng)用場景是客服。滴滴每天會(huì)收到超過120萬客服進(jìn)線，并且場景比較復(fù)雜，除了咨詢類問題，還要處理投訴類問題。很多問題連人都很難做判斷，機(jī)器就更難回答了。

針對這一場景，滴滴開發(fā)了一套基于知識圖譜、NLP、語音的系統(tǒng)?，F(xiàn)在，每天有超過75%的客服進(jìn)線是機(jī)器智能處理的。

同時(shí)，滴滴開發(fā)了一套能輔助人工更好地解決問題的系統(tǒng)。比如說用戶進(jìn)線之后，通過語音識別盡快定位用戶的問題，從知識庫里面找到問題的相關(guān)信息，幫助客服更好地進(jìn)行處理。

此外，在客服解決完用戶的問題之后，客服需要寫一個(gè)摘要，描述到底發(fā)生了什么事情，怎么處理的。這時(shí)候，讓AI來自動(dòng)生成摘要，就能夠極大地提升客服效率。

滴滴目前已開源大量落地應(yīng)用的NLP技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)模型框架delta開源地址如下：

https://github.com/didi/delta

除了NLP，語音識別和人臉識別技術(shù)也集成到了滴滴的系統(tǒng)之中。

比如司機(jī)通過語音交互來完成部分場景下的接單、訂單取消。

又比如在司機(jī)首次出車或接單間隙，用人臉識別保證接單司機(jī)和注冊信息上的司機(jī)是同一個(gè)人，進(jìn)一步確保安全。

知識圖譜

滴滴采集的信息，有訂單信息、司機(jī)信息、乘客信息、POI（point of interesting）、定位信息等，屬于異構(gòu)信息。存儲異構(gòu)信息最有效的方式之一就是知識圖譜。

知識圖譜的一大優(yōu)點(diǎn)是能做圖嵌入，每個(gè)實(shí)體都可以用向量表達(dá)。

滴滴開發(fā)了一套基于深度學(xué)習(xí)的算法，把圖嵌入應(yīng)用到了出行數(shù)據(jù)上。比如對所有POI做一個(gè)出行圖譜，并進(jìn)行聚類分析，即使完全不用經(jīng)緯度，聚類也完全符合空間的連續(xù)性。

再比如用圖嵌入分析相似度。葉杰平舉了一個(gè)有趣的例子，是分析地圖上哪些點(diǎn)最像汽車站、火車站和飛機(jī)場這樣的交通樞紐。

以2019年的國慶數(shù)據(jù)為例，地圖上德勝門和東直門兩個(gè)點(diǎn)比較突出，但這兩個(gè)地點(diǎn)既非汽車站，也不是火車站和飛機(jī)場。原來，這兩個(gè)點(diǎn)在國慶期間是很多旅游大巴的起始點(diǎn)，很多人是先到大巴點(diǎn)，然后才到北京各個(gè)地方旅游。

葉杰平介紹，未來他們還準(zhǔn)備做更多類似的分析，找到出行數(shù)據(jù)背后隱藏的不為人知的一些規(guī)律。

合作生態(tài)，團(tuán)結(jié)更多力量讓出行更美好

最后，葉杰平談到，基于在出行領(lǐng)域的經(jīng)年積累與行業(yè)洞察，滴滴意識到不管在出行行業(yè)，還是其他領(lǐng)域，很多痛點(diǎn)難點(diǎn)急需技術(shù)的變革和推動(dòng)，以及產(chǎn)業(yè)鏈上各合作伙伴的共同努力

因此，滴滴出行在10月18日提出了AI開放平臺，把核心AI技術(shù)對外開放。

平臺包括以視覺智能、語音智能、語言智能、數(shù)據(jù)智能、時(shí)空智能為代表的五大技術(shù)能力與服務(wù)，提供合計(jì)56項(xiàng)AI開放能力。

同時(shí)，整合滴滴AI優(yōu)勢能力與行業(yè)資源，推出了4大領(lǐng)域AI解決方案，分別為：智能汽車、智慧城市、智能運(yùn)營和智能客服。

葉杰平表示，滴滴希望在更多的領(lǐng)域賦能各個(gè)產(chǎn)業(yè)，積極構(gòu)建AI合作生態(tài)，跟合作伙伴一起推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、行業(yè)升級，實(shí)現(xiàn)合作共贏。

葉杰平如是說道：

讓AI賦能社會(huì)，用技術(shù)創(chuàng)造價(jià)值，服務(wù)用戶，讓出行更美好。

— 完 —

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