人工智能改变公交出行？ 两大难点亟待突破

　　【中国智能制造网 市场分析】如今传统公交出行方式已不能满足人们快节奏的生活方式，公交出行产品迫切需要升级，但模型算法和数据却成了人工智能公交产品难突破的两大技术点。　　高德地图副总裁董振宁对记者介绍，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。
　　
　　董振宁告诉记者，AI智能公交导航是步，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。
　　
　　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。
　　
　　董振宁告诉记者，人工智能公交产品难突破的是两点：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。