雷鋒網(wǎng)按：滴滴研究院副院長葉杰平近日在一場內(nèi)部分享會上詳解了滴滴大腦（DiDi Brain），而且神秘產(chǎn)品“九霄”也首次公布。

滴滴大腦

雷鋒網(wǎng)了解到，葉杰平將滴滴大腦這個智能系統(tǒng)分為三部分，分別是大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)和云計算。

其中大數(shù)據(jù)就像工業(yè)革命時代的煤一樣舉足輕重，人工智能需要數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，縱觀應(yīng)用級深度學(xué)習(xí)的成功案例，他們都獲得了海量數(shù)據(jù)，像谷歌和Facebook這樣的公司都可以獲取大量數(shù)據(jù)，這種優(yōu)勢讓他們可以創(chuàng)造更有效的新工具。

而機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，一套系統(tǒng)通過機器自我學(xué)習(xí)的方式來實現(xiàn)人工智能，算法則是機器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵要素。滴滴搭建的核心算法模型，可以幫助實現(xiàn)更準(zhǔn)確的預(yù)測能力、智能的調(diào)配能力，提高效率降低成本，達(dá)到最優(yōu)運力調(diào)度。

云計算提供計算能力，滴滴的業(yè)務(wù)場景對計算要求和實時性都非常高，用戶輸入一個目的地，最佳合理調(diào)度都由滴滴大腦以毫秒級的速度來計算，例如通過滴滴云計算搭建了大規(guī)模實時分單處理平臺，可以實現(xiàn)多維度最佳訂單匹配。滴滴平臺已經(jīng)有數(shù)萬臺服務(wù)器，未來兩年服務(wù)器規(guī)模將達(dá)到數(shù)十萬臺。

葉杰平揭秘的算法世界是滴滴大腦最為核心的技術(shù)之一，滴滴研究院解決的技術(shù)難題，包括供需預(yù)測、路徑規(guī)劃、智能派單等都離不開算法，此外在提高用戶乘車體驗上，也引入了人工智能，比如服務(wù)分和機器判責(zé)等功能背后都是通過復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法技術(shù)來實現(xiàn)。

滴滴大腦解決什么問題？

滴滴的每一次分單，就如同下棋，需要考慮之后N步的走法。滴滴大腦每2秒進(jìn)行一次全局判斷，在迅速的大量計算中，完成全局最優(yōu)的智能派單。

1、供需預(yù)測

大數(shù)據(jù)的神奇之處就在于可以通過搜集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行處理分析后，得到規(guī)律，然后利用這個規(guī)律來對未來進(jìn)行預(yù)測。

在交通方面，大數(shù)據(jù)預(yù)測的能力就極為重要，可以預(yù)測什么時間什么地方會擁堵。

大數(shù)據(jù)預(yù)測的關(guān)鍵是足夠多的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。當(dāng)前滴滴每日峰值訂單超過2000萬單、每日處理數(shù)據(jù)超過2000TB，覆蓋了交通路況、用戶叫車信息、司機駕駛行為、車輛數(shù)據(jù)等多個維度，它所掌握的真實數(shù)據(jù)除了幫助預(yù)測路況外，還能對供需進(jìn)行預(yù)測，供需預(yù)測越準(zhǔn)確，越能更好的解決供需不平衡問題。

滴滴目前對15分鐘后供需預(yù)測的準(zhǔn)確度已經(jīng)達(dá)到了85%，基于這樣的準(zhǔn)確率，平臺可以調(diào)度司機滿足未來的打車需求，有效降低未來該區(qū)域供需不平衡的概率。

2、路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃和ETA兩項地圖技術(shù)是實現(xiàn)智能派單的關(guān)鍵，也將直接影響到司乘雙方的使用體驗。

通過海量歷史數(shù)據(jù)，可以對未來路況做預(yù)測，實現(xiàn)A點到B點的路徑規(guī)劃，它是派單的核心，工程師圍繞最低的價格、最高的司機效率和最佳交通系統(tǒng)運行效率來做算法。

ETA指預(yù)估任意起終點所需的行駛時間，要求精準(zhǔn)性。滴滴將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到ETA，這是解決“訂單高效匹配”和“司機運力調(diào)度”的關(guān)鍵技術(shù)。當(dāng)前滴滴ETA可以預(yù)測每一單出行的時長以及預(yù)估在每一個路口前的等待時長，這項技術(shù)幫助滴滴在更合適的時間對運力進(jìn)行更好的調(diào)度。

3、智能派單

用滴滴叫車，和搜索的邏輯不同。網(wǎng)上的商品、資訊等信息都是靜態(tài)停留在那里，計算方式只是將這個商品、信息挖掘出來即可；而滴滴的計算則類似于動態(tài)打靶，車輛永遠(yuǎn)在運動當(dāng)中，要在眾多運動的車輛中，給乘客一個最優(yōu)的選擇，不光是距離，時間也是。

智能派單對訂單量和司機數(shù)進(jìn)行預(yù)測，然后通過大規(guī)模分布式計算來實現(xiàn)上述的最優(yōu)撮合。

為了實現(xiàn)這一目的，供需預(yù)測、動調(diào)調(diào)價、路徑規(guī)劃以及服務(wù)分的算法技術(shù)要一起發(fā)揮作用，他們最終為實現(xiàn)最優(yōu)派單而服務(wù)，他們的算法都將結(jié)合到智能派單系統(tǒng)中，幫助在動態(tài)環(huán)境中撮合乘客與司機的交易。

據(jù)悉，目前高峰期滴滴平臺每分鐘接收超過3萬乘客需求，每2秒鐘作一次訂單匹配，每一次發(fā)單背后,滴滴大腦運算次數(shù)為百億次級別。

此外，滴滴還可使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來預(yù)估每個司機的服務(wù)分值，包括乘客打分、乘客評價以及取消率等因素，并利用算法模型來計算不同服務(wù)水平的司機對用戶產(chǎn)生的長期影響。

九霄

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，九霄是滴滴大數(shù)據(jù)孵化的出行領(lǐng)域智能決策技術(shù)產(chǎn)品。

能夠把錯綜復(fù)雜的時間、空間、業(yè)務(wù)維度的N次元出行領(lǐng)域數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化成易于理解的二次元數(shù)據(jù)，搭建數(shù)據(jù)理解的橋梁，幫助運營、產(chǎn)品、BI、研發(fā)人員發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題，產(chǎn)生切實的業(yè)務(wù)收益。

滴滴將出行領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，進(jìn)行整理、挖掘、智能聚合，在地圖空間和時間軸上進(jìn)行合理的呈現(xiàn)，使用戶能夠直觀的感知在什么時間、什么地點、各個業(yè)務(wù)線的什么業(yè)務(wù)維度（乘客、訂單、運力、體驗等），發(fā)生了什么，方便深入追蹤和探尋業(yè)務(wù)痛點和原因分析。

舉個例子，比如通過九霄對地圖上任意區(qū)域的供需平衡狀況、訂單滿足情況能夠一目了然，并且結(jié)合九霄的精細(xì)化分析能力，能夠進(jìn)行細(xì)化到某個地理圍欄的供需策略，進(jìn)行圍欄級別的運力調(diào)度策略配置；（在代駕場景上）基于機器學(xué)習(xí)進(jìn)行供需預(yù)測，判斷哪些區(qū)域存在運力缺口，自動化調(diào)度司機調(diào)節(jié)供需平衡。

實際上，九霄憑借科學(xué)可視化技術(shù)能力、算法能力和高性能架構(gòu)能力，將數(shù)據(jù)變?yōu)橹R，作為決策依據(jù)。

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