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2016-12-0518:45新浪湖北評論（人參與）
滴滴出行高級副總裁兼工程技術委員會主席章文嵩說，當你打開滴滴出行APP叫車，毫秒之間，滴滴大腦平均需要CPU運算576億次，才能為你匹配出最優的車輛。這個讓人難以置信的數字，深刻反映出滴滴大腦驚人的大數據運算處台中坐月子中心價格理能力。
章文嵩說，滴滴調度問題的復雜程度是下圍棋的100倍以上，滴滴大腦的人工智能潛力會比著名的阿爾法狗（Alphago）更大。第一，滴滴大腦的計算空間是400多個城市，有無限的延展性；第二，滴滴大腦已經可以為每個人的現實生活帶來真正的改變。
“行?未來——你所不知道的滴滴”活動在武漢光谷舉行
分享經濟還為武漢帶來瞭良好的環保效應。2016年01月至2016年10月，滴滴平臺上武漢地區快車拼車和順風車累計行駛裡程達2.6億公裡，其直接和間接CO2減排量達6.5萬噸，相當於近2.9萬輛小汽車行駛一年所排放的二氧化碳量，或158萬棵樹一年吸收的二氧化碳量。
行·未來 滴滴台中月子中心介紹來漢解讀出行大秘密
推薦上車點“黑科技”上線後，截至目前，滴滴平臺上超過30%的司機和乘客，按照小綠點不需要通話就可以找到對方，司機的通話量平均下降10%，乘客等候時間平均減少1分鐘。
武漢的出行需求具有典型的“潮汐”特征，滴滴大數據顯示，武漢早晚高峰時段的智能出行需求量，是平峰時段的1.8倍。特別是部分區域，比如，東吳大道（吳傢山）、東風大道（沌口）、徐東大道（徐東）、江漢路、光谷高新區等地部分區域，早晚高峰時段和平峰時期的出行需求相差高達4-6倍。
分析人士認為，大量的出行數據是滴滴的核心資產，這也是滴滴在交通雲領域最有話語權的重要原因。滴滴交通雲的出現，將提速智慧城市建設，重塑未來城市交通。
起點和終點確認後，滴滴大腦自動進入“冒泡”計算環節。起終點路徑規劃、預估價、動調倍數、拼車折扣等等，都需要滴滴大腦根據道路情況、計價規則、供需情況、拼車概率等進行詳細計算。APP界面頂部導航條上各條業務線的排序，也是滴滴大腦根據每個人的歷史用車使用情況，運算之後做出的個性化排序推薦。
作為以創新驅動供給側改革的代表事物，網約車在提升出行效率、創造社會價值的同時也帶來瞭大量的就業機會。截至2016年10月30日，滴滴出行已為武漢地區數十萬名司機提供瞭更加平等、自由、靈活的就業機會，其中不乏女性群體、下崗工人、退役軍人及艱苦創業者等。平臺上註冊的武漢車主中，有超過7000人來自武鋼，其中三成是分流員工。在武漢，平均每月有超過十萬司機通過滴滴出行平臺獲得收入。過去一年，滴滴平臺給武漢地區網約車司機創造瞭超過20億人民幣的收入。
目前，滴滴出行正與武漢市交管局共同持續推進武漢“互聯網+交通”建設，雙方將在路況服務、智能交通雲服務等方面進行深度合作。章文嵩介紹，被植入滴滴交通雲的城市將發生至少三大變化：
滴滴出行高級副總裁兼工程技術委員會主席章文嵩演講
別小看綠色的推薦上車點，這個功能首先需要滴滴有海量的大數據基礎，然後滴滴大腦通過大數據挖掘，精準分析綁定適合大傢出行的精確位置。目前，通過大數據挖掘之後，滴滴平臺上有超過3000萬個推薦上車點，而且根據不斷更新的出行大數據，滴滴大腦每天還會更新大約8萬個推薦上車點。比如，通過分析用戶的使用數據，滴滴大腦發現武漢光谷步行街附近應該設一個推薦上車點，運行一段時間後，通過大數據深度挖掘和進化，滴滴大腦發現這個推薦上車點，往路南移動50米會更符合司機和乘客的上下車習慣，便會隨即做出優化。
當乘客點擊“呼叫用車”之後，滴滴大腦進入最瘋狂的發單分配計算環節。章文嵩說：“可以想象下，發單後，乘客自動進入需求池，而當前可用運力在運力池。兩個池子之間，以及池子內部的所有乘客、所有運力之間，滴滴大腦都會進行千絲萬縷的關聯計算，才能得出最優的匹配方案，並且還要努力追求城市中每個區域的訂單、運力之間的完美供需平衡。”
在酒店業，要解決潮汐理論，可以根據平峰期投放專業酒店，高峰期漲價吸引兼職傢庭旅館。在出行行業，要解決潮汐也是同樣的道理，目前，滴滴平臺由近20%的全職司機和超過80%的兼職司機構成，通過踐行“潮汐理論”，平峰期全職司機運送乘客，而在出行高峰期時，兼職運力又能充分頂上。正是通過這樣的全職、兼職運力的匹配，目前，滴滴已經做到瞭98%應答率，也就是平臺上98%的出行需求都有運力匹配。這一超高的匹配率對於一個日峰值訂單高達2000萬單的平臺來說，相當不易，這也充分說明瞭分享經濟在出行行業的獨特價值所在。
匹配最優車輛，乘客上車之後，還會感受到一個滴滴的“黑科技”——個性化下車點推薦。經過大數據挖掘和機器學習之後，滴滴大腦會自動將車輛導航到每位乘客最經常下車的精確地點，比如，你之前經常在前往武漢光谷區域時，在步行街入口處下車，這次滴滴大腦會自動導航車輛精準地抵達步行街入口，進一步降低司機與乘客的溝通成本。
第三，滴滴交通雲的價值還將體現在，為城市的路網優化提供決策依據。比如，四個車道，左轉彎應該一個還是兩個，滴滴交通雲都可以給出精準建議。滴滴交通雲也對新建路網做規劃建議，比如，應該在哪裡建路，或者要不要建一座橋等。
章文嵩說，通過滴滴大腦的超級運算能力和“黑科技”，可以讓每個人實現“一鍵抵達”。當你打開APP，滴滴大腦為你自動匹配出最合適的上車點，以及當前最想去的目的地，你隻用一鍵呼叫車輛，之後車輛會導航避開擁堵，直接抵達精準的目的地。乘客的發單時間將由此前的20秒縮短到3秒以下，而且全程不需要跟司機做任何溝通。
去年創造超20億收入 每天為武漢人節約136萬元
作為分享經濟在交通行業的代表，滴滴出行為中國的產業轉型提供瞭有效的緩沖。目前，滴滴平臺創造瞭1500萬個就業機會，其中，幾乎400萬來自傳統去產能行業。
一次叫車 滴滴大腦運算576億次
滴滴大數據顯示，武漢乘客通過滴滴出行下單後，平均10秒內就會被應答，平均每次等車時間為5.5分鐘，而在武漢，如果選擇在路邊揚招車輛，平均等車時間約為11.6分鐘。與路邊揚招打車相比，通過滴滴出行武漢人平均等車時間縮短瞭52%，相當於每天為武漢市民節省5萬小時等車時間，約合人民幣136萬元。
行·未來 滴滴來漢解讀出行大秘密
如果乘客選擇的是非拼車出行，滴滴大腦會針對運力池、需求池的匹配需求，每一秒計算一次，把整個城市的所有需求和運力，利用矩陣進行匹配計算。比如，1萬個需求訂單，10萬個司機運力，進行最優匹配計算。而且，聰明的滴滴大腦還會計算，周圍五公裡之內，每個司機的台中西區月子中心評價匹配權重，包括訂單維度、司機維度，路面距離、考慮接駕過程耗時等等。
分享除瞭能解決城市潮汐難題，還能讓城市中更少的車上路。滴滴大數據顯示，武漢有超50%乘客願意與別人分享，選擇拼車出行。2016年1-10月，武漢有超過2900萬人次通過拼車和順風車出行 。據測算，一輛充分使用的分享汽車，如果每次行程能夠載2-3組目的地相近的拼車乘客，每天可減少20-40輛私傢車上路，大大降低機動車空駛率和上路率。武漢市每天的快車拼車和順風車出行達10.2萬人次，如果按私傢車平均每輛車每天出行2次，每次載客1.5人計算，這相當於武漢每天減少3.4萬輛小汽車出行。
你知道乘客叫車之後，滴滴大腦需要在毫秒間運算多少次，動用哪些尖端“黑科技”，才能為乘客匹配最優的車輛嗎？你知道滴滴為武漢人創造瞭多少收入，並且每天為武漢人節省瞭多少錢嗎？聽說滴滴秘密在造一朵高科技雲，會是什麼雲？
今天，在武漢光谷舉行的“行?未來——你所不知道的滴滴”活動中，以上這些問題都有瞭答案。
數據顯示，目前，滴滴平臺每天處理超過300TB數據（相當於30萬部電影），每日路徑規劃請求超過90億次，日均定位數據超過130億。2015年，滴滴出行平臺完成14.3億訂單，這相當於在中國平均每個人都使用滴滴打過一次車；累計行駛裡程達128億公裡，相當於環繞中國行駛29萬圈，累計行駛時間達4.9億小時，相當於晝夜不歇的行駛56000年。今年，滴台中月子中心月子餐滴平臺日峰值訂單超過2000萬單，今年的全年訂單量將遠超去年。
這些龐大的海量數據，如今都正實時上傳到滴滴秘密打造的一朵雲——滴滴交通雲上。滴滴大腦在這朵雲上，根據交通度量體系設定，分析海量數據，讓分析結果為乘客、司機、交通主管部門等所有出行參與方都帶來價值。
從打開滴滴APP開始，界面上會動的小車、綠色的推薦上車點、猜你去哪的終點等信息，都是滴滴大腦運即時運算呈現的結果。其中，推薦上車點和猜你去哪，還是滴滴大腦的“黑科技”。
另外一個滴滴獨有的黑科技——“猜你台中產後護理之家去哪”，則是一種人工智能初體驗。比方說，周末你打開滴滴APP，滴滴大腦會猜你要去漢口的丈母娘傢，因為你每周末都去丈母娘傢打掃衛生。
首先，滴滴交通雲可以利用智能調度優勢幫助改善城市交通擁堵問題。比如從空間維度，A到B點有很多乘客，滴滴交通雲有可能規劃不同的行駛道路，讓每個路網的車流量均衡。而時間維度，滴滴交通雲可以嘗試對早高峰出行的人做精準營銷，比如9點出行的乘客，如果8點出行，補貼5元，從而在時間維度上，達到削峰填谷的作用。
其次，滴滴交通雲未來還可協助設計智能交通管控方案，提高道路利用率。比如滴滴交通雲可以實現智能信號燈控制，通過數據模型算出整個區域的車流量情況，靠區域的紅綠燈協調，讓城市各條道路的通行效率更高、更流暢。
如果乘客選擇的是拼車出行，滴滴大腦的計算則更為復雜。首先，需要考慮兩張拼車訂單的方向，是不是去往同一個目的地；同時，還要考慮訂單之間的共乘比例，也就是路徑重合比例，是不是最優化的拼車；接下來還要考慮接駕和送駕的順序，先送誰後送誰。
“中國的交通出行是一個世界級的挑戰，不管是從瞬間處理海量數據，還是城市路網復雜程度，以及供需不平衡角度來講，中國交通系統的復雜程度任何國傢都不能比擬。”章文嵩說：“未來，滴滴打造的一體化智能交通雲平臺解決方案，通過將傳感器數據、靜態道路數據、道路事件等數據與滴滴的OD數據（出發地、目的地）、司機數據、GPS軌跡數據以及運力等數據進行融合，該平臺將為智能交通出行服務，幫助城市交通建設及公眾出行做出準確的決策。”
自從有瞭滴滴出現之後，“互聯網+交通”帶來瞭很大的效率提升。章文嵩說，目前，在滴滴平臺上，北京每分鐘有上萬單需求，滴滴的軌跡數據每天覆蓋北京道路平均300遍，交通變成瞭實時動態大數據。與此同時，滴滴大腦一直在學習城市出行需求，現在對15分鐘後需求預測準確率超過瞭85%，平臺還可以做到提前調度；每天有超過200萬人次通過拼車上下班。
“滴滴在中國擁有的數據是美國同類企業的十幾倍，擁有這麼大量的數據，可以進行更加密集、全面的利用。無論是大數據技術、人工智能技術包括整個安全體系的建設，中國都可以走在世界的前列，甚至超過美國。”章文嵩說，為瞭滿足每一位用戶的出行需求，這讓滴滴骨子裡必須是一傢大數據公司、高科技公司。在規模體量、技術難度、產品創新性等方面，中國已經成為世界分享出行行業的中心，而滴滴在這個領域的大數據處理、機器學習和人工智能等方面的技術積累和水平，也早已成為全球最領先水平，並迫切地被世界各地需要。
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