剖析智能公交最难突破的技术节点

    如今驾车、乘车用户需求备受关注，有不少行业创新，但在出行领域占据更大比例的公交出行用户需求却较少受到关注，传统公交出行方式迫切需要升级。

    智能公交痛点何在？ 两大技术难点成突破口

    高德地图副总裁董振宁认为，利用高德地图的大数据及机器学习能力，目前能够根据路面交通状况、实时公交时间、城市公交线路特点、用户出行喜好等更好地规划适合于每个用户的出行时间、出行路线。

    董振宁说，AI智能公交导航是第一步，未来几个月包括高德驾车导航等都将用到人工智能技术。

    痛点在哪儿

    根据《北京市交通委2015年通勤交通报告》显示，自2005年开始，北京市百姓的出行方式中公共出行占比逐年升高，到2015年占比已超过50%，高于小汽车、自行车等其他交通出行方式。而随着公共出行占比逐年上升，人们的公共出行需求也变得越来越复杂。

    在公交出行产品1.0时代，人们主要使用PC地图查询，在公交出行之前用电脑查询相关线路，然后按照线路描述乘坐公交;而在公交出行产品2.0时代，随着高德地图发布手机公交导航产品，人们已经从PC地图过渡到手机地图，使用手机地图随时随地查询线路，并进行公交导航，体验更加灵活，指引也更加清晰，更符合公交出行需求。

    但即使重视用户体验的公交出行2.0产品，当下，也还是无法解决很多公交一族出行的“痛点”。例如，如何根据路面交通状况、实时公交时间、城市公交线路特点、用户出行喜好等更好地规划适合于每个用户的出行时间、出行路线，需要大量的大数据运算能力及机器学习能力进行智能规划，这些都是公交出行2.0时代的产品所无法解决的。

    面对早已“千人千面”的个性化公交出行需求，公交出行产品迫切需要升级。

    最难突破两点：模型算法和数据

    高德地图曾在2014年10月推出“公交导航”，在站点指引、下车提醒等方面优化公交导航体验，提供完整的公交导航出行解决方案。

    此次推出的AI智能公交产品，主要融合了高德地图公交大数据能力，以及用户行为为基础的机器学习样本，结合了城市特色和个体用户画像。

    董振宁认为人工智能公交产品最难突破的是两点：模型算法和数据。

    在大数据应用方面，高德地图的公交数据100%由人工实采验证，覆盖全国超过331个城市，总计7.5万条、158万多公里、近百万站点的公交线路，每条线路都有超过130种线路属性。

    此外，高德每天监控的实时公交情报超过1000条，10分钟内便可更新上线最新数据。实时公交、实时路况、用户行为大数据则继承了高德的实时数据，为用户规划线路。

    而在机器学习能力方面，高德的AI智能公交导航运用了左右大脑双层机器学习能力。左脑学习出行模型，根据用户地域、距离、时长、工具等不同场景学习不同的出行决策，形成出行决策模型;而右脑学习用户的行为偏好，根据用户的定位数据、出行数据、反馈数据，来为用户提供省时、省力以及舒适性的偏好决策模型。

    例如，高德地图AI智能公交的算法引擎除了能够快速规划公交路线，在算法中还融入了高德地图的实时路况等信息，综合考虑时间长短，能够为用户提供最节省时间的线路选择。再如，在计算和规划时优先为用户推荐始发站及有空调的公交车，这都是大数据和机器学习能力在产品当中的智能体现。