10月18日北京消息，人工智能技術近年取得突破性進展，國內外巨頭紛紛在深度學習、機器學習、數據挖掘等AI領域布局。滴滴出行聯合創始人兼CTO張博在2016年世界人工智能大會上發表演講時表示，人工智能將影響每一位用戶的出行體驗。

　　滴滴CTO張博在2016世界人工智能大會現場演講

　　他以人工智能在滴滴的六大場景應用為例，介紹了AI對用戶出行體驗帶來的改變。首先在上車地點推薦場景中，“滴滴出行大腦具備預測能力，通過發單和歷史軌跡預測上車地點，能有效幫助提升用戶體驗?！睆埐┱f：“當乘客發出訂單，需要知道上車點和目的地，滴滴上線的猜您想去功能，使得用戶無需再填目的地，而推薦上車地點功能，可減少與司機溝通具體接駕時間，我們會根據歷史上發布訂單和乘客行駛軌跡預測會在哪里上車，我們設置這個地點，司機會直接到該點接乘客?！?/p>

　　人工智能在出行領域供需預測場景中的應用

　　供需預測是張博透露的第二個人工智能在出行場景里的應用。他認為，理想的交通狀態是，全城擁有一個智能交通大腦，可對未來的出行需求進行預測?！暗蔚螌?5分鐘后供需預測的準確度達到了85%，平臺會調度司機滿足未來需求，使得未來該區域供需不平衡的概率下降。比如，預測某個區域15分鐘后出現供給需求，就會把運力往這個區域調度，使得未來該區域供需不平衡的概率下降?！蓖瑫r張博表示，“利用人工智能技術實現基于供需預測進行運力調度，該技術將至少帶來五大社會意義，包括緩解區域之間供需不平衡的局面;提前布局運力;提高成交率;改善乘客出行體驗以及提升司機收入。”

　　第三大場景是滴滴為用戶作路線規劃時，人工智能也在發揮重要作用?！癊TA是很復雜的技術問題，從A點到B點到底需要多長時間，需要預估未來的路況。”據悉，滴滴出行是國內第一家把機器學習成功應用到ETA的公司，這是解決“訂單高效匹配”和“司機運力調度”的關鍵技術。傳統方法一般通過路況和每段路的平均速度計算出時間，然后加上可能的等待時間，得到整體所需時間，而滴滴則是利用機器學習來計算時間，大幅提升了用戶體驗。根據這一技術，目前滴滴出行平臺上已經可以實時更新所剩余的距離以及到達終點的時間。

　　在拼車出行的場景中，張博表示，“拼車是提高交通效率的大殺器，怎么滿足出行需求又不增加道路車輛，拼車是唯一辦法，當發出拼車訂單時，不僅計算路徑匹配程度，還要預測同路線是否有其他乘客能拼成功?！惫_數據顯示，滴滴利用算法技術，每天有超過200萬人次通過拼車出行，大量減少了道路上的車輛，為社會創造了價值，而這些復雜的拼車運算，都是在以秒計算的很短時間內完成。

　　值得一提的是人工智能在優質服務場景中的應用價值。張博表示，“我們會利用算法模型來計算不同服務水平的司機對用戶產生的長期影響?！钡蔚卧?月上線服務信用體系，司機將擁有個人專屬的服務信用檔案和服務分值，為乘客提供優質服務的車主可獲得更高的服務分，從而獲得更多的訂單和收入。目前服務分已與滴滴的智能派單系統結合，在距離、車型等條件類似的情況下，系統將優先派單給服務分較高的車主，幫助服務優良的車主獲得高的收入。上述服務信用體系就是利用人工智能建立算法模型來實現。據悉，該信用體系上線后，用戶投訴率和訂單取消率都顯著下降。

　　第六大場景應用體現在商業效率領域，“乘客完成行程后分享紅包，并可在朋友圈分享折扣券，這個折扣券的數字也是通過大數據來計算和預測?！睆埐┱f。

　　人工智能當前取得突破性進展源于計算處理能力、算法以及大數據三方面的進步，其中大數據是當下的新能源，因為難以獲取所以尤為珍貴。數據顯示，當前滴滴在高峰期每分鐘接收超過2萬乘客需求，每個乘客需求在推送給合適司機前，要進行1000萬次左右運算，在中國外的任何國家都不會見到如此大的數據處理需求。數據顯示，當前滴滴在高峰期每分鐘接收超過2萬乘客需求，每位乘客需求在推送給合適司機前，要進行1000次左右運算，在中國外的任何國家都不會見到如此大的數據處理需求。此外，在收購Uber中國之前，滴滴就已經每天處理超過70TB數據，90億次路徑規劃
請求，90億次地圖定位90億次地圖定位以及10億次派單。

　　據公開數據，人工智能市場正在高速增長，2015年全球人工智能市場規模為74.5億美元，預計到2020年該市場將達到183億美元。艾瑞咨詢數據顯示，去年我國人工智能市場規模約12億元人民幣，未來5年的增長率將達到50%。