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新华社北京10月18日电人工智能技术近年来取得了突破性进展，国内外巨头已经在深度学习、机器学习和数据挖掘等人工智能领域展开部署。滴滴出行的联合创始人兼首席技术官张博在2016年世界人工智能大会上的讲话中表示，人工智能将影响每个用户的旅行体验。
滴滴首席技术官张博在2016年世界人工智能大会上做了现场演讲
他以人工智能在滴滴六大场景中的应用为例，介绍了人工智能给用户旅行体验带来的变化。首先，在推荐的上车场景中，“点滴出行大脑具有预测能力，通过计费和历史轨迹预测上车地点可以有效帮助改善用户体验。”张博说:“当乘客下订单时，他们需要知道登机点和目的地。猜测你想上网的功能使用户不再需要填写目的地，而推荐登机地点的功能可以减少与司机沟通的具体驾驶时间。我们将根据历史上发布的命令和乘客的驾驶轨迹来预测在哪里上车。我们设置这个地方，司机会在这里直接接乘客。
人工智能在旅游领域供需预测情景中的应用
供需预测是人工智能在张博揭示的旅游场景中的第二次应用。他认为理想的交通状态是整个城市都有一个智能交通大脑，可以预测未来的出行需求。“滴滴15分钟后的供需预测准确率达到85%，该平台将派遣司机满足未来需求，这将降低该地区未来供需失衡的可能性。例如，如果预计15分钟后某个地区将出现供应需求，则容量将被调度到该地区，这将减少该地区未来供需失衡的可能性。”与此同时，张博表示，“利用人工智能技术实现基于供需预测的产能调度，这项技术至少会带来五大社会意义，包括缓解地区间供需失衡；提前布局容量；提高周转率；改善旅客出行体验，增加司机收入。”
第三种情况是，在滴滴为用户制定路线规划时，人工智能也发挥了重要作用。“eta是一个非常复杂的技术问题。从A点到B点需要多长时间，并且有必要估计未来的道路状况。”据悉，滴滴出行是中国第一家成功将机器学习应用于eta的公司，eta是解决“高效订单匹配”和“司机能力调度”的关键技术。传统的方法一般是根据路况和每条道路的平均速度计算时间，然后加上可能的等待时间得到整体所需时间，而滴滴使用机器学习来计算时间，大大提高了用户体验。根据这项技术，到达目的地的剩余距离和时间可以在滴滴出行平台上实时更新。
在拼车现场，张博说:“拼车是提高交通效率的一大杀手。”如何在不增加道路车辆的情况下满足出行需求，拼车是唯一的途径。在发出拼车命令时，不仅要计算路径匹配度，还要预测同一条路线上的其他乘客能否成功拼车。”根据公开数据，滴滴使用算法技术，每天有200多万人拼车出行，这大大减少了路上的车辆数量，为社会创造了价值。这些复杂的拼车操作在短时间内完成，以秒计算。
值得一提的是人工智能在高质量服务场景中的应用价值。张博说:“我们将使用算法模型来计算不同服务水平的司机对用户的长期影响。”滴滴在9月推出了服务信用体系。司机将有自己的服务信用档案和服务分数。为乘客提供高质量服务的车主可以获得更高的服务分数，从而获得更多的订单和收入。目前，服务点已经与滴滴的智能订单调度系统相结合。在距离、车型等类似条件下，系统将优先向服务点较高的车主进行订单调度，帮助服务优秀的车主获得高收入。上述服务信用系统是利用人工智能建立算法模型来实现的。据报道，信贷系统推出后，用户投诉率和订单取消率都大幅下降。
第六大场景应用体现在业务效率领域。“乘客在旅行结束后可以分享红包，也可以在朋友圈里分享折扣券。折扣券的数量也是通过大数据计算和预测的。”张博说。
目前，人工智能的突破性进展来自于计算能力、算法和大数据方面的进步，其中大数据是一种新能源，由于难以获取而显得尤为珍贵。数据显示，滴滴目前在高峰时段每分钟接收2万多名乘客的需求，每位乘客的需求在被推给合适的司机之前需要计算大约1000次，因此除了中国以外，其他任何国家都没有这么大的数据处理需求。此外，在收购优步中国之前，滴滴每天处理超过70tb的数据、90亿次路径规划请求和90亿次地图定位。
根据公开数据，人工智能市场正在高速增长。2015年，全球人工智能市场规模为74.5亿美元，预计到2020年将达到183亿美元。根据艾瑞咨询的数据，中国人工智能市场去年约为12亿元人民币，未来五年增长率将达到50%。
