原标题：滴滴科技开放日：如何利用出行交易中的大数据优化乘客体验

雷锋网 AI 科技评论按，2018 滴滴科技开放日上，滴滴产品技术管理团队与高校学生、专业技术人员展开面对面交流，详细介绍了滴滴在大数据、人工智能领域的最新科技成果，重点分享了滴滴在智能派单、地图、拼车、供需预测、智能客服、语音识别等领域的实践经验。

活动现场，滴滴 CTO 张博、滴滴智能出行部负责人郄小虎、滴滴 AI Lab 负责人叶杰平教授分别上台发言，从未来展望、数据智能和 AI 创新三方面分享了滴滴的实践经验。值得一提的是，活动也邀请到德国著名机器人学家、德国最高科研奖“莱布尼茨奖”得主、IEEE（电气和电子工程师协会）机器人与自动化学会主席 Wolfram Burgar，他分享了其团队在高精度定位、地图构建、探测及分类、自动导航等方面的试验和探索。

活动现场，除了精彩的发言，滴滴还宣布成立 AI for Social Good 共创平台，主要关注环境、安全与健康、科技无障碍三大领域方向。滴滴表示，将充分发挥自身在大数据、人工智能、云计算等领域的优势，开放合作，通过整合学术、技术、资金等资源，携手合作伙伴共同发现、定义问题，并为相应主题研究课题的落地实践提供全方位、多元化支持。

AI for Translation

滴滴出行 CTO 张博在开场演讲中指出，过去二十年，互联网和移动互联网的发展基本上解决了信息的流动问题，而滴滴希望解决的是物理世界人和物体的流动问题，滴滴在未来的想法是 AI for Transportation。

在张博看来，滴滴在未来对交通系统的优化分三层结构：

最下面一层是交通基础设施，这里包括智慧红路灯、高清度摄像头等；中间一层是车辆交通工具本身的变革，滴滴正在合作建设充换电站体系，也在加大力度研发快速充换电站，智能化、新能源化将是趋势；最上层则是共享出行网络，张博表示，未来会有越来越多的人选择共享出行。

他提到，滴滴希望给城市规划部门做一个模拟系统，比如规划修地铁、修公路时，可以先事先模拟，这样的设备会让人们的出行变得更好。他也表示，滴滴现在正加大力度做拼车，他们希望把共享单位从汽车降为座位。他重点强调到，现在要想解决道路拥堵问题，没有什么比拼车更高效的方式。

滴滴 AI Lab 负责人叶杰平教授详解了滴滴 AI 的三层布局，重点展示了滴滴在智能客服和语音领域的新进展。

他们利用用户在对话中输入的文本信息，这里包括现在和过去的信息，此外还利用用户的特征、最近订单的特征来建立深度学习模型进行预测，定位用户潜在的问题。他表示，最近他们也开发了基于知识图谱的多轮对话。

他也进一步表示，虽然目前语音客服还不能取代人工客服，但在语音辅助这个环节，语音的潜力非常大。基于滴滴的语音技术，他们最近开发了一套语音交互系统，通过这一交互系统，用户可以通过语音与系统进行交互，实现多种功能，例如收听音乐，查询航班信息，查找最近的加油站、充电站等等。

他说道，未来这一套智能语音交互系统会让出行更加智能、更加安全、更加便捷。

滴滴背后的大数据智能

除了张博和叶杰平所分享的内容，滴滴智能出行部负责人、滴滴出行副总裁郄小虎以《出行交易中的大数据智能》为题，向现场观众介绍了滴滴出行交易中的大数据智能。

他表示，滴滴有超过 5 亿 5 千万乘客，有超过 3000 万司机，在这样一个庞大的出行交易平台上，从用户打开滴滴 App 的那一刻，滴滴的大数据技术就开始在背后帮助用户打造美好的出行体验。

他详细描述了滴滴如何为乘客推荐上车点，如何进行路径规划，如何预估到达时间等等。他表示，当需求比较紧张的时候，他们还为用户提供拼车选择，解决运力短缺问题，这其中涉及到多目标、多模式的优化。以下为雷锋网 AI 科技评论对这些技术的整理总结。

基于大数据打造美好出行体验

首先用户需要表达出行需求，比如需要去哪里，需要在哪里上车。之后滴滴会根据用户的出行需求，为用户选择一位最优的司机接驾。在之后的行程中，滴滴还会对司机进行路径规划，找到一条最优的路线，用最安全、最便捷的方式，把用户送到目的地。

为了完成这样一单，背后需要很多大数据的技术，包括如何推荐上车点，如何进行路径规划，如何预估到达时间等等。当需求比较紧张的时候，还需要为用户提供拼车选择，把多个不同的乘客拼在一起。 

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