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滴滴:我们解决的问题其实比AlphaGo更复杂

发布于:2024-06-17 编辑:匿名 来源:网络

以前这家靠“烧钱”的公司在互联网的上半场幸存了下来。

现在公司的目标是成为“世界顶尖科技公司”。

这是滴滴出行CEO程维向外界描述的新愿景。

在滴滴的后半段,柳青曾对程维说,滴滴可能已经是中国互联网历史上发展最快的公司,甚至是发展最快的公司之一。

今年4月10日,滴滴首次单日突破万单,6月突破万单,7月突破万单。

这是程维在滴滴首届滴滴科技算法大赛颁奖典礼上提到的成果。

四年来,滴滴依靠巨头的支持取得了快速发展。

据程维介绍,滴滴是互联网上半年拿到最后几张门票的公司之一。

互联网的前半场是终端的发展和产品的互联。

他做了一个形象的比喻:人与人之间的连接是腾讯,人与产品之间的连接是淘宝,人与信息之间的连接是百度,人与汽车之间的连接是滴滴。

四年前,程维从未想过有一天打车软件会由算法驱动。

随着滴滴越来越大:订单数、用户数、每天产生的大数据,这些都远远超出了人工规则的范围。

程维坦言:“我们去谷歌、Facebook、微软了解他们所有核心引擎的架构,希望学到一些最先进的方法论。

回想起来,我发现我们的平台更难。

”这是因为车辆调度与用户之间存在巨大差距。

匹配比搜索引擎复杂,维度、复杂度、实时性考虑都超过其他行业。

比如订单如何分配:人多和人少的时候怎么做,高峰期和非高峰期怎么做;有需求时,必须考虑附近的乘客和司机;必须考虑乘客和附近的乘客;乘客和司机的偏好等。

涉及的变量和因素非常多。

对于滴滴来说,如果上半场运气好就拿到了门票,那么下半场如何保持优势呢?程维说,滴滴的下半场是人工智能。

作为技术线总负责人,滴滴CTO张波表示,人工智能近三年的发展主要依靠三个要素:大数据、云计算、人工智能算法。

他告诉我们,滴滴的整个技术布局都是围绕以上三点展开的:大数据。

现在我们每天都有一些交通数据和数百万司机的运动轨迹。

下一步,我们将加强交通数据的获取,配合交管部门获取红绿灯数据、道路摄像头数据、城市道路规划数据等;云计算。

今年5月底,阿里云首席科学家张文松加盟滴滴。

张波表示,张文松将整体加强这一片区的建设。

对于张文松的加盟,有人认为,这是滴滴成为科技公司的标志性事件,将有助于滴滴吸引更多技术人才;人工智能。

人工智能团队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,正在全球寻找最优秀的人才。

滴滴已经在硅谷建立了硅谷研发中心,未来可能考虑在英国和俄罗斯建立类似的研发中心。

“滴滴解决的问题实际上比AlphaGo更复杂。

”滴滴研究院副院长叶杰平告诉我们。

他举了一个例子。

滴滴:我们解决的问题其实比AlphaGo更复杂

运输能力调动是一个类似于AlphaGo的问题。

未来10到15分钟内各区域的供需关系。

在车辆较多的地区,我们希望将车辆转移到车辆较少的地方。

另一个例子是路径规划。

从A走哪条路线到B以及在每个路口如何决策?滴滴可能会做出片面的判断。

这其实和AlphaGo类似,希望从长远角度掌控全局。

Di-Tech算法大赛 Di-Tech算法大赛也是在此背景下推出的。

张波希望大赛搭建的平台能够利用滴滴的数据和计算资源,吸引和培养更多拥有优秀算法和机器学习的人才。

据滴滴官方信息,滴滴举办的首届算法大赛共吸引了0名技术人员参加,最终团队规模为3人。

经过近三个月的角逐,最终决出前三名。

本次比赛的题目是“解决旅游行业的供需预测问题”:给参赛者30分钟的真实区域脱敏订单信息,他们用算法预测未来10分钟的情况,然后进行比较结合真实情况来开发更好的算法,进一步提高预测未来的能力。

据叶杰平介绍,这次的题目主要是考验选手处理数据、理解业务、挖掘特征、构建合适模型的能力。

在外界看来,滴滴备战算法大赛,更多地代表了滴滴从一家“烧钱”驱动的公司向“技术”驱动的公司转型。

程维表示,首届算法大赛只是一个开始,未来将不断扩大规模和影响力,吸引更多人才参与。

滴滴:我们解决的问题其实比AlphaGo更复杂

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