不走寻常路

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发布于: 2020 年 10 月 13 日

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。