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银河澳门app官方_高德公交出行3.0AI走向自动驾驶的第一步
本文摘要:面临千人千面的市场需求,AI(人工智能)建构了一个有智力的电脑,让机器做到最科学的决策,反而是确实人性化的运作。

面临千人千面的市场需求,AI(人工智能)建构了一个有智力的电脑,让机器做到最科学的决策,反而是确实人性化的运作。8月8日,高德地图公布了全新一代公交上下班产品AI智能公交导航系统,利用大数据及机器学习能力,为用户公交上下班获取全新的智能导航系统上下班解决方案。  什么是AI智能公交导航系统?  高德地图副总裁董振宁说明道,AI智能公交就是人工智能引进到公交上下班系统。AI公交的机器学习能力像人的大脑一样,分为左脑和右脑。

左脑自学上下班模型,根据用户地域、距离、时长、工具等有所不同场景自学有所不同的上下班决策,构成上下班决策模型;而右脑自学用户的不道德偏爱,根据用户的定位数据、上下班数据、对系统数据,来为用户获取省时、省力以及舒适性的偏爱决策模型。  基于高德AI公交,主要有两部分构成:公交大数据能力和机器学习能力。

  在大数据应用于方面,不仅拒绝数据全面,还要动态改版。比如公交方位分享,当你在公交车站的时候,可以看见离他最近的公交车几分钟之内抵达。当你在家里的时候,也可以看见最近的公交将要进站时间,可以计划你们的整个的上下班的时间。

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  机器学习也就是不道德偏爱的自学,用用户的大数据协助机器学习。比如从A到B点有5条线路,再行通过大数据检测出有合理的5条路线模型,然后用户就不会按个人理解自由选择某一条,当高德他们找到很多用户都自由选择这条最合理线路的时候,就不会把这条线路引荐给更好的用户。那么随着AI智能目标用户更加多,他的偏爱自学能力更加精准,能根据有所不同的人的有所不同市场需求和上下班习惯,就不会更加精准地引荐。这就是AI智能公交。

  公交上下班是3.0的第一个计划,未来全中国都是人工智能调度的系统  在公交上下班产品1.0时代,人们主要用于PC地图查找,在公交上下班之前用电脑查找涉及线路,然后按照线路叙述搭乘公交。在公交上下班产品2.0时代,人们早已从PC地图过渡到手机地图,用于手机地图随时随地查找线路。  那么如何根据路面交通状况、动态公交时间、城市公交线路特点、用户上下班爱好等更佳地规划适合于每个用户的上下班时间、上下班路线,以城市特色和用户画像为辅助的智能导航系统服务,就是智能公交上下班3.0的目标。  董振宁说道:按城市特色,比如大、中、小城市在公交路线自由选择是不一样的,有所不同时段警告用户乘车的时长也是不一样的,基于AI,只是我们用在上下班优化的第一步。

除了公交导航系统的AI化,未来还将相继发售更好的产品,还包括自驾、自行车、步行等在内的AI导航系统产品,都会在年内发售。所以人工智能是应用于的趋势,我们也在大大自学和递归。

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  他又荐了一个例子:一个自驾用户,当遇上缩行时就必须跪公交,就必须分享模式。上下班模式总共就是自驾、分享、公共三种模式。当接到你市场需求的模式时,高德地图就引荐给你合适的模式。

如今天早上你限行,建议你用某专车应用于,有一定的优惠。董振宁回应,他们有能力把所有的上下班模式统合到一起,构成智能混合的上下班模式。  如果城市整个运力调度都是基于人工智能的方式,就可以展开集中的调度,可以把整个城市道路都利用一起,那么这个城市的交通上下班效率就不会提高15%-20%,甚至50%。

  2014年只想做到一个好地图,现在是南北自动驾驶的节奏  对于未来董振宁大胆预测:我猜测互联网、移动互联网,再行下一步就是自动驾驶。目前他们早已和国内大部分的主机厂合作,还包括在阿里汽车那边也做到了很多工作。他告诉他雷锋网(搜寻雷锋网公众号注目)记者,在这个方面最重要的是节奏,现在是AI公交,下一步是AI导航系统,就这样一步一步地做到。

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  马云曾多次对董振宁说道,整个的上下班未来五到十年是一个大爆发的时代,如果既想要赚又想要做到用户体验,两头都做到很差。2014年,他们只想做到一个好地图,所以高德的战略很专心、很平稳,就是作好用户体验,也为他们留存了竞争力。眼下,他们正在跟政府的城市公交公司合作,全国有60多个交警单位进驻了高德地图,他们给高德获取动态公交信息,对大部分上下班用户十分简单,对城市交通的交通堵塞也起着大力起到。  但是下一步汽车导航系统、车联网的落地要艰难一些。

因为汽车厂商太多。车机的硬件没像PC或者智能手机那样标准化。

不过地图是自动驾驶的核心,来自于汽车入口的数据也是地图自身业务的最重要市场所在。所有基于方位、路线、动态交通信息、周边路况等涉及的服务都将依赖地图。对于驾驶员辅助、半自动、仅有自动驾驶都必须倚赖高精度地图辅助已完成。

当V2V和V2X技术普及后,每辆车皆能利用地图向其他车辆发送到更加准确的道路动态信息,这种思路也和AI上下班一样,地图可与车辆功能深层次融合,扩展汽车驾驶员等涉及的应用于与服务。  未来如何利用地图让车联网落地?如何你好大数据处理和及其行为能力?我们拭目以待他们下一次的发布会。


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