不走寻常路

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发布于: 2020 年 10 月 13 日
不走寻常路







​桔妹导读:即将到来的国庆中秋假期,不少人选择出门旅行。身处他乡,轻松方便地找到网约车、快速安全地到达目的地,背后都有地图系统在发挥重要作用。九月是地图与公交分享月,这个月,该团队分享了许多优秀的技术文章,不知不觉,我们又迎来了月末分享的重磅特辑,想要了解更多或者加入这个团队?快来一起看看吧!



2015年,作为业务必不可少的重要部分,滴滴开始布局地图,而彼时,地图领域的三大玩家都已经成立十年以上了。5年后,滴滴地图正式亮相地图领域,宣布自研智能地图已经成为滴滴的核心技术。5年来,没有一台测绘地图采集车、没有买卫星图片,这支队伍是如何用大数据、AI这些技术描绘出变化多端的物理世界?



这5年,也是滴滴地图人“饱受争议”的5年,“定位不准、绕路、导错航、预估时间不准”等等问题,一直让他们备感压力。他们又是如何怀揣使命不断前行的?看了下面这三位“宝藏男孩”,你就会知道,地图人那份“不走寻常路”的勇气和“雪中送炭”的诚意是怎么来的。



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另辟蹊径的滴滴地图



没有数字地图前,我们怎么出门?老司机靠记路,新司机就只能靠问路和看纸质地图。数字地图的诞生,就是对现实的物理世界进行数字化刻画。物理世界瞬息万变,这条路5分钟前畅通无阻,5分钟后就水泄不通;你天天上班的路,今天出门忽然就变成了单行道;你每次定位的小区门口上车点,忽然大门紧闭,而司机在早高峰绕到另一个门则需要15分钟……这些情况时刻都在发生,可作为用户,我们却希望手中的地图APP能够立刻识别这些变化,并做出精准的预测:走哪条路可以最快到达,预估的时间不能害我们上班迟到……

 

传统的做法是陆空结合:路上有数千台高精度测绘采集车,随时发回路况信息;天上还有卫星加持,不断更新卫星图片。再加上几千人的团队不断人工更新各种数据信息,才能够让数字尽可能描绘出最贴近实际的物理世界。

 

可这些,滴滴都没有。有的只是每天众多的滴滴司机在路上接单,产生海量的数据,这些不涉及用户隐私的轨迹数据,反映了道路交通状况和司机驾驶习惯。怎么用好这些数据,成为地图的宝库?



温翔:在数据中“挖”出一条自己的路





温翔做的是数据发掘——用时下最热的AI人工智能把各种渠道搜集到海量资料做处理,完成地图更新,改善用户出行体验。

 

2017年,人工智能异常红火,谷歌的DeepMind、微软的AI for Earth……随后滴滴也提出了AI for Transportation(AI改变交通)。温翔敏锐地感觉到:AI的时代浪潮已来,他必须搭上这趟列车。摩羯座的他谨慎地做了分析:AI虽火,但现实世界过于复杂,真正能落地的场景并不多。“我选择了人工智能,就考察了各种人工智能落地的场景。看重场景,而不是某家公司,更不是眼前薪水的多少,因为我要做的事是10年、20年的一个效果。滴滴地图的场景是可落地的、充满挑战的、和我的技术理想最贴切的。”

 

理想很丰满,现实很骨感。当时的地图领域还没人用AI的方式,就意味着这条“不寻常的路”充满艰险:没有经验可循,没人告诉你该怎么做,更没人相信这条路能不能走通。温翔带着两个应届生就在这条不寻常的路上开始了探险。

 



本身做大数据的温翔,逐渐和团队中有地图经验的伙伴们进行观点碰撞,并琢磨出一套自己的方法,在路网更新、路线偏移等场景中逐步落地,取得了可观的效果。没有现成的专家,他就从应届生中挑选对AI感兴趣的一点点培养。如今,温翔的轨迹挖掘和数仓团队已经有十几个小伙伴,在这个领域内不断取得新的突破。

 

温翔的身上有种超越年龄的坚定感,他常年保持运动和大量阅读,让自己不断进步。他笑言,越研究AI就越觉得人更有意思,人的创造力和想象力,是机器永远也学不来、赶不上的。比如创造性地解决地图的问题,AI怎么可能想到?



许鹏飞:用图像描绘一个真实世界



以前,这样的场景比比皆是:司机开着车送乘客,导航提示“立即左转”,可路上有防护栏无法转弯,直行后,导航还提示“左转、左转”,司机一生气骂一句:“你瞎啊!”对于传统地图系统来说,它确实是“瞎”的,看不见路上新添的护栏,更看不到路网信息的变化。

 

这种“瞎”的局面在机场、火车站中司乘见面时更加明显。司机在电话里喊“你看见一个广告牌没有?”乘客喊得更大声:“没有,师傅你到底在哪里?”绕来绕去找不到彼此,常常成为旅途中很沮丧的感受。





研究多年计算机视觉技术的许鹏飞,正在用图像的方法来解决这些“瞎”的问题。“计算机图像技术的应用场景非常多,比如游戏、电商。但是对我来说,应用在出行场景中价值更大。就像我们用AR技术帮助乘客更快地找到司机,利用图像识别出交规的变化或路线变更,是能直接改善用户体验的,会让那些很痛苦抓狂的时刻变得从容开心,这是最让我有成就感的地方。”





计算机专业博士毕业的许鹏飞非常有学院派的气质,他不停地问自己和团队,真正的问题是什么?找到真正的问题后怎么把它定义成一个科学问题?只要定义成科学问题,就有标准解法适配。同时,用科学的解法让项目真正落地,让许鹏飞成长得更强大。“以前搞出模型或是做出可接受的数据就完事了。而在滴滴地图,我们需要把技术真正落地,最终上线来产生用户价值。”他和团队完成的AR实景导航就是一个这样以价值为牵引,以技术做驱动的实例。从用户在场站内找不到上车点这个切实的需求出发,创新性地用视觉定位技术和增强现实技术来引导用户,提供所见即所得的体验。

 

最近,许鹏飞面临着更大的考验,他“削发明志”,不攻克难题就不留头发。正是这种坚韧的科学精神,引领着地图团队不断开拓出新的思路,去解决一个又一个难题。



方君:雪中送炭比锦上添花更有意义



方君以前是做信息流广告的,做了几年之后他感到有些“不够劲儿”。“有些线上的技术很容易落地、起量,但涌入的人也多,可替代性是非常强的。而滴滴在技术上扎的非常深的,与实际场景结合非常紧密,一旦打下根基很难被替代。用户看视频、看广告只是生活中锦上添花的东西,买不买这东西对用户影响不大,而我们是为大家解决实际生活中的问题,让用户安全准时地到达,这是雪中送炭的。”





不过拥有广告推荐、NLP(自然语言处理)等技术的同学,却可以快速迁移来做地图。“滴滴地图从零到一开始的时候,资源有限,但我们敢于站在巨人的肩膀上进行创新,比如深度借鉴广告领域的机器学习模型等。不了解这行的人,会认为地图就是测绘什么的,很精专,其实我们根本不是传统的地图做法,全是AI、大数据这些最流行的方式。”



用创新的方式解决问题,有时却不能马上得到用户的理解。方君目前主攻的是ETA(通行时间智能预估)方向,相当于要对实时变化的物理世界做出预判。车是快速移动的,而路况又是瞬息万变的,如何推荐路线并准确预估时间和价格就难上加难。

 



“比如说‘故意绕路’这事,乘客抱怨近路不走走远路,自己多花钱。司机则抱怨没有躲避拥堵。所以,‘故意绕路’这事,滴滴不可能做的嘛,做了的话司机和乘客都不满意,而且从全局最优或效率最高的角度,当然是迅速把这单乘客送到,让司机赶紧去接下一单,对滴滴来说才更有好处。我们和自驾推荐走更快、更畅通的路不同,要考虑时间、距离、价格因素,推荐相对快又相对便宜的路线,其实更难。追求快,有时候就得绕路,怎么办?现在就是让用户自己选择,到底是想更快到达,还是想不绕路(看上去会省里程费),把更多的选择权交给用户。”



即便总是被用户误解,方君还是觉得,误解是暂时的,多与用户沟通,讲明白我们的初衷,总会得到越来越多的支持。因为所有不同寻常的路都需要一定的时间来获得认可。



这三位“宝藏男孩”都从非地图领域闯进来,用自己的方式找到了地图中的“宝藏”,这“宝藏”就是真切地把技术落地,让用户的出行因为技术的革新而变得更加美好。正如地图事业部的负责人柴华所说:地图欢迎一切喜欢挑战新事物的同学,在这里,你将有足够的数据做研究,足够的场景供落地,足够的舞台去实现自己的技术追求。更难得的是,地图不是专精的领域,在滴滴地图历练之后,还能应用到更为广阔的天地。



阅读更多团队技术文章



1. 滴滴AR实景导航背后的技术

2.机器学习在滴滴网络定位中的探索和实践

3. 数据挖掘技术在轨迹数据上的应用实践

4. 浅谈滴滴需求响应式公交背后的技术

5. 信息公交服务在滴滴的应用实践

6. 滴滴导航若干关键功能的技术突破与实践

7.深度强化学习在滴滴路径规划中的探索实践



内容团队



出品 | 科技生态与发展部 

特别鸣谢 | 地图与公交事业部 企业文化部 公众沟通部

文案策划 | 毛赫男 翦单艾 顾梦琳

视频制作 | 沈淑贤

内容编辑 | 欧阳玉红



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