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滴滴:我们解决的问题,其实比AlphaGo还要复杂

本文作者:易建成 2016-07-21 08:32
导语:过去依靠「烧钱」驱动的公司,有幸拿到互联网上半场的船票得以生存下来。如今这家公司的目标是希望能够成为一家「世界顶级的科技公司。」

滴滴:我们解决的问题,其实比AlphaGo还要复杂

过去这家依靠「烧钱」驱动的公司,有幸拿到互联网上半场的船票得以生存下来。如今这家公司的目标是希望成为一家「世界顶级的科技公司。」这是滴滴出行 CEO 程维向外界描述的新愿景。

滴滴的下半场

柳青曾经对程维讲,滴滴可能已经是中国互联网历史上发展最快的公司,甚至没有之一。

今年 4 月 10 号滴滴第一次突破 1000 万单一天,6 月份突破了 1500 万单,7 月份突破 1600 万单。这是程维在滴滴首届 Di-Tech 算法大赛的颁奖上提到的成绩。

过去四年,滴滴依靠巨头的支持获得了飞速的发展,按照程维的话说,滴滴是拿到了互联网上半场最后几张船票的公司之一。互联网的上半场是终端的发展和产品的互联。他打了个形象的比方,人与人连接就是腾讯,人与商品连接就是淘宝,人与信息连接就是百度,人与车连接就是滴滴。

四年前,程维怎么也没想到打车软件有一天会依靠算法驱动。随着滴滴的体量越来越大:订单量、用户数、每天产生的大数据,这些远远超出了人工规则的范畴。程维坦言:「我们去 Google、Facebook、微软了解他们所有核心引擎的架构,希望能学到最顶级的一些方法论,回过头来我发现我们的平台比较难一些。」

这是因为在车辆的调度与用户匹配上比搜索引擎还要复杂,考虑的维度、复杂性、实时性超越了其他的行业。比如如何分配订单的问题:人多人少的时候该如何做,高峰期、平峰期又如何做;在有需求时要考虑附近乘客和司机;考虑乘客以及附近乘客;乘客、司机偏好等等。这其中的变量和因素太多。

对于滴滴来说,在上半场幸运拿到船票,又如何在下半场保持优势?程维说滴滴的下半场就是人工智能。

在技术上的布局

作为技术线的总负责人,滴滴 CTO 张博表示人工智能过去 3 年的发展,主要依赖于三要素:大数据、云计算、人工智能的算法。

他告诉我们,滴滴整个技术方面的布局围绕上述三点布局:

  • 大数据。现在拥有部分交通数据,每天几百万司机运行轨迹,接下来会加强在交通数据上的获取,与交管部门合作,获取红绿灯数据,路面摄像头数据,城市道路规划的数据等等;

  • 云计算。今年 5 月底阿里云首席科学家章文嵩加入滴滴,张博表示章文嵩会整体加强这一块的建设。对于章文嵩的加盟,有观点认为,这是滴滴成为一个技术型公司的标志性事件,有助于滴滴吸引更多的技术人才;

  • 人工智能。包括人工智能科学家、滴滴研究院院长何晓飞、机器学习领域国际领军人物、滴滴研究院副院长叶杰平在内的人工智能团队,在全世界寻找最优秀的人才。目前滴滴已经在硅谷建立了硅谷研发中心,未来可能还会在英国、俄罗斯考虑建类似的研发中心。

「滴滴解决的问题,其实比 AlphaGo 还要复杂」滴滴研究院副院长叶杰平告诉我们。他举了个例子,运力调动是一个类似 AlphaGo 的问题,接下来 10 到 15 分钟每个区域的供需关系,车辆多的区域,我们希望把车调到少的地方;再比如路径规划,从 A 到 B 走哪条路线,每个路口如何做决定,滴滴可能会做一个局部判断,这其实与 AlphaGo 类似,希望能从长远着眼以把控全局。

滴滴算法大赛

滴滴:我们解决的问题,其实比AlphaGo还要复杂

Di-Tech 算法大赛也是在这一背景下发起的。张博希望大赛搭建的平台,通过滴滴的数据和计算资源去吸引培养更多具备优秀算法机器学习方面的人才。

据滴滴官方资料显示,滴滴举办的首次算法大赛总共吸引了 11440 位技术人员参与,最终组队人数 7664 人,通过近三个月的比拼选出了前三甲的团队。

本次大赛赛题为「解决出行行业供需预测问题」:给参赛选手 30 分钟真实的区域脱敏订单信息,其用算法来预测接下来 10 分钟的情况,然后与真实的情况进行对比,进而得出更优秀的算法,使预测未来的可能想进一步提高。据叶杰平介绍,这次的题目主要是考察选手们对处理数据、业务理解、挖掘特征,建立适合的模型的能力。

在外界看来,滴滴筹备算法大赛更多代表的是滴滴由一家「烧钱」驱动型公司转为「技术」驱动型的公司。程维说第一届算法大赛只是一个开始,未来会不断扩大规模和影响力, 吸引更多人才参与进来。

滴滴:我们解决的问题,其实比AlphaGo还要复杂

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