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顺路双向匹配和智能路径规划,嘀嗒AI模型让更多人成同路人

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南都讯 当下,新质生产力正在各行各业加速打造。作为数字经济代表,移动出行行业的新质生产力打造有哪些新特征?借助大数据和AI合力赋能,为顺风出行用户体验,城市交通效率提升带来哪些变化?

近日,嘀嗒出行发布了“AI模型如何焕新赋能顺风车各环节体验效率安全“一览图,通过起终点智能搜索、目的地智能推荐、上车点智能推荐、智能路径规划、顺路双向匹配、智能接单预测、语音智能转写、AI智能判责、实时安全护航和路线偏移预警等十大领域,深入展现在行前、行中和行后各个环节,AI模型是如何创新解决出行痛点,焕新提升顺风车体验、效率和安全的,这也是顺风车行业AI模型具体应用的首次集中展示。

起终点智能搜索和上车点智能推荐,出行第一步体验全面焕新

AI赋能的创新在于,让用户花更少时间输入更少文字,就能找到想去的目的地,同时为用户推荐对车乘都更方便快捷的上车点。嘀嗒出行算法工程师表示,起终点搜索在过去几年中实现全方位AI赋能。“通过使用出行数据对transformer排序模型进行预训练,学习用户输入习惯,我们得以更好把握用户的需求偏好,为用户提供更加个性化的智能搜索服务,让用户输入更短的query(询问)就能搜到意向目的地。同时,从数据看,目前列表排序第一的目的地就是用户想去的占比持续提升。”

同时,嘀嗒顺风车还可以“猜你想去”,当用户尚未表达意向时,App会基于用户在不同时间点出发的历史起终点,为用户推荐当前要去的目的地,“我们基于生成式AI方法,让目的地推荐准确率持续提升。”

此外,上车点选择也是行前体验的重要方面,而AI赋能方向则是对车乘双方都更方便快捷。基于“大多数人高频使用”“更知名和显眼”“步行距离近”“你的习惯和偏好”等算法标准,嘀嗒顺风车目前每周为用户智能推荐上车点超过5亿次。

“未来,上车点智能推荐还会使用多模态特征,让模型与真实地理世界结合更紧密,为用户推荐更精准的上车点数据,不再被上车最后一百米问题困扰,”嘀嗒出行算法工程师表示。

顺路双向匹配,订单推荐列表加长超两成

当乘客下单、车主发布路线后,下一步就是让车乘双方尽快遇到合适同路人,这个为车乘双方分别推荐合适同路人的过程,就是顺路双向匹配。

与商业出行单向派单不同,顺风车顺路双向匹配,需要同时满足车乘双方的个性化需求偏好,如时间敏感度、顺路程度偏好、乘车人数预期、是否出高速费、以及其他备注信息等。

经实测,嘀嗒出行App为车主某条路线推荐了12单优选合拼订单。

嘀嗒出行算法工程师表示,“我们通过包括神经网络在内的多种机器学习算法,用数以亿计的订单搜索记录和千万级完单数据去训练机器学习模型,并通过多个子模型来实现不同拼车方案,从而实现更加精准高效的大规模顺路双向匹配,在充分满足每位车主乘客个性化需求基础上,更快成行。”

近年来,在大数据和AI合力赋能下,嘀嗒顺风车顺路匹配效率持续提升,比如在为车主智能推荐一次顺路接两单的“优选双拼”基础上,已实现一次性顺路接三单,以及市内订单城际订单混拼的智能推荐功能,让上路私家车空座效能得以更大化发挥,同时进一步降低了乘客单次出行成本。

通过路径规划持续优化升级,嘀嗒顺风车为用户发现了更多顺路合乘机会,这使车主的顺路订单推荐列表平均长度提升25%以上。“尤其是对于一些长距离路线,顺路订单推荐列表长度的增幅更为显著”。

数据显示,2024年,以接单统计,嘀嗒顺风车订单平均顺路程度已超过85%。而嘀嗒顺风车顺路度计算的严谨,还得到很多用户点赞,“非常客观、精准和靠谱,为选择更合适的同路人选择,提供了非常有价值的参照。”此外,确认合乘坐、顺风车智能安全等方面,也基于AI大模型有所焕新提升。

采写:南都记者 张艳丽

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