成都弱電公司訊：

今駕車、乘車用戶需求備受關注，有不少行業創新，但在出行領域占據更大比例的公交出行用戶需求卻較少受到關注，傳統公交出行方式迫切需要升級。

智能公交痛點何在？兩大技術難點成突破口

高德地圖副總裁董振寧對記者介紹，利用高德地圖的大數據及機器學習能力，目前能夠根據路面交通狀況、實時公交時間、城市公交線路特點、用戶出行喜好等更好地規劃適合于每個用戶的出行時間、出行路線。

董振寧告訴記者，AI智能公交導航是第一步，未來幾個月包括高德駕車導航等都將用到人工智能技術。

痛點在哪兒

根據《成都市交通委2018年通勤交通報告》顯示，自2005年開始，成都市百姓的出行方式中公共出行占比逐年升高，到2018年占比已超過50%，高于小汽車、自行車等另外交通出行方式。而隨著公共出行占比逐年上升，人們的公共出行需求也變得越來越復雜。

在公交出行產品1.0時代，人們主要使用PC地圖查詢，在公交出行之前用電腦查詢相關線路，然后按照線路描述乘坐公交；而在公交出行產品2.0時代，隨著高德地圖發布手機公交導航產品，人們已經從PC地圖過渡到手機地圖，使用手機地圖隨時隨地查詢線路，并進行公交導航，體驗更加靈活，指引也更加清晰，更符合公交出行需求。

但即使重視用戶體驗的公交出行2.0產品，當下，也還是無法解決很多公交一族出行的“痛點”。例如，如何根據路面交通狀況、實時公交時間、城市公交線路特點、用戶出行喜好等更好地規劃適合于每個用戶的出行時間、出行路線，需要大量的大數據運算能力及機器學習能力進行智能規劃，這些都是公交出行2.0時代的產品所無法解決的。

面對早已“千人千面”的個性化公交出行需求，公交出行產品迫切需要升級。

最難突破兩點：模型算法和數據

高德地圖曾在2018年10月推出“公交導航”，在站點指引、下車提醒等方面優化公交導航體驗，提供完整的公交導航出行解決方案。

此次推出的AI智能公交產品，主要融合了高德地圖公交大數據能力，以及用戶行為為基礎的機器學習樣本，結合了城市特色和個體用戶畫像。

董振寧告訴記者，人工智能公交產品最難突破的是兩點：模型算法和數據。

在大數據應用方面，高德地圖的公交數據100%由人工實采驗證，覆蓋全國超過331個城市，總計7.5萬條、158萬多公里、近百萬站點的公交線路，每條線路都有超過130種線路屬性。

此外，高德天天監控的實時公交情報超過1000條，10分鐘內便可更新上線最新數據。實時公交、實時路況、用戶行為大數據則繼承了高德的實時數據，為用戶規劃線路。

而在機器學習能力方面，高德的AI智能公交導航運用了左右大腦雙層機器學習能力。左腦學習出行模型，根據用戶地域、距離、時長、工具等分歧場景學習分歧的出行決策，形成出行決策模型；而右腦學習用戶的行為偏好，根據用戶的定位數據、出行數據、反饋數據，來為用戶提供省時、省力以及舒適性的偏好決策模型。

例如，高德地圖AI智能公交的算法引擎除了能夠快速規劃公交路線，在算法中還融入了高德地圖的實時路況等信息，綜合考慮時間長短，能夠為用戶提供最節省時間的線路選擇。再如，在計算和規劃時優先為用戶推薦始發站及有空調的公交車，這都是大數據和機器學習能力在產品當中的智能體現。