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    滴滴:我們解決的問題,其實比AlphaGo還要復雜

    本文作者: 易建成 2016-07-21 08:32
    導語:過去依靠「燒錢」驅動的公司,有幸拿到互聯網上半場的船票得以生存下來。如今這家公司的目標是希望能夠成為一家「世界頂級的科技公司。」

    滴滴:我們解決的問題,其實比AlphaGo還要復雜

    過去這家依靠「燒錢」驅動的公司,有幸拿到互聯網上半場的船票得以生存下來。如今這家公司的目標是希望成為一家「世界頂級的科技公司。」這是滴滴出行 CEO 程維向外界描述的新愿景。

    滴滴的下半場

    柳青曾經對程維講,滴滴可能已經是中國互聯網歷史上發展最快的公司,甚至沒有之一。

    今年 4 月 10 號滴滴第一次突破 1000 萬單一天,6 月份突破了 1500 萬單,7 月份突破 1600 萬單。這是程維在滴滴首屆 Di-Tech 算法大賽的頒獎上提到的成績。

    過去四年,滴滴依靠巨頭的支持獲得了飛速的發展,按照程維的話說,滴滴是拿到了互聯網上半場最后幾張船票的公司之一。互聯網的上半場是終端的發展和產品的互聯。他打了個形象的比方,人與人連接就是騰訊,人與商品連接就是淘寶,人與信息連接就是百度,人與車連接就是滴滴。

    四年前,程維怎么也沒想到打車軟件有一天會依靠算法驅動。隨著滴滴的體量越來越大:訂單量、用戶數、每天產生的大數據,這些遠遠超出了人工規則的范疇。程維坦言:「我們去 Google、Facebook、微軟了解他們所有核心引擎的架構,希望能學到最頂級的一些方法論,回過頭來我發現我們的平臺比較難一些。」

    這是因為在車輛的調度與用戶匹配上比搜索引擎還要復雜,考慮的維度、復雜性、實時性超越了其他的行業。比如如何分配訂單的問題:人多人少的時候該如何做,高峰期、平峰期又如何做;在有需求時要考慮附近乘客和司機;考慮乘客以及附近乘客;乘客、司機偏好等等。這其中的變量和因素太多。

    對于滴滴來說,在上半場幸運拿到船票,又如何在下半場保持優勢?程維說滴滴的下半場就是人工智能。

    在技術上的布局

    作為技術線的總負責人,滴滴 CTO 張博表示人工智能過去 3 年的發展,主要依賴于三要素:大數據、云計算、人工智能的算法。

    他告訴我們,滴滴整個技術方面的布局圍繞上述三點布局:

    • 大數據。現在擁有部分交通數據,每天幾百萬司機運行軌跡,接下來會加強在交通數據上的獲取,與交管部門合作,獲取紅綠燈數據,路面攝像頭數據,城市道路規劃的數據等等;

    • 云計算。今年 5 月底阿里云首席科學家章文嵩加入滴滴,張博表示章文嵩會整體加強這一塊的建設。對于章文嵩的加盟,有觀點認為,這是滴滴成為一個技術型公司的標志性事件,有助于滴滴吸引更多的技術人才;

    • 人工智能。包括人工智能科學家、滴滴研究院院長何曉飛、機器學習領域國際領軍人物、滴滴研究院副院長葉杰平在內的人工智能團隊,在全世界尋找最優秀的人才。目前滴滴已經在硅谷建立了硅谷研發中心,未來可能還會在英國、俄羅斯考慮建類似的研發中心。

    「滴滴解決的問題,其實比 AlphaGo 還要復雜」滴滴研究院副院長葉杰平告訴我們。他舉了個例子,運力調動是一個類似 AlphaGo 的問題,接下來 10 到 15 分鐘每個區域的供需關系,車輛多的區域,我們希望把車調到少的地方;再比如路徑規劃,從 A 到 B 走哪條路線,每個路口如何做決定,滴滴可能會做一個局部判斷,這其實與 AlphaGo 類似,希望能從長遠著眼以把控全局。

    滴滴算法大賽

    滴滴:我們解決的問題,其實比AlphaGo還要復雜

    Di-Tech 算法大賽也是在這一背景下發起的。張博希望大賽搭建的平臺,通過滴滴的數據和計算資源去吸引培養更多具備優秀算法機器學習方面的人才。

    據滴滴官方資料顯示,滴滴舉辦的首次算法大賽總共吸引了 11440 位技術人員參與,最終組隊人數 7664 人,通過近三個月的比拼選出了前三甲的團隊。

    本次大賽賽題為「解決出行行業供需預測問題」:給參賽選手 30 分鐘真實的區域脫敏訂單信息,其用算法來預測接下來 10 分鐘的情況,然后與真實的情況進行對比,進而得出更優秀的算法,使預測未來的可能想進一步提高。據葉杰平介紹,這次的題目主要是考察選手們對處理數據、業務理解、挖掘特征,建立適合的模型的能力。

    在外界看來,滴滴籌備算法大賽更多代表的是滴滴由一家「燒錢」驅動型公司轉為「技術」驅動型的公司。程維說第一屆算法大賽只是一個開始,未來會不斷擴大規模和影響力, 吸引更多人才參與進來。

    滴滴:我們解決的問題,其實比AlphaGo還要復雜

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