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互聯網+公交大數據大有可為
作者:佚名    文章來源:本站原創    點擊數:1885    更新時間:2017-2-6         ★★★

 95日,國務院印發《促進大數據發展行動綱要》(簡稱《綱要》),系統部署大數據發展工作,并提出:率先在交通等領域,實現公共數據資源合理適度向社會開放,帶動社會公眾開展大數據增值性、公益性開發和創新應用,充分釋放數據紅利。

近年來,隨著智能交通、智慧城市等概念的不斷推進,城市交通領域已經具有較為成熟的數據采集和應用技術基礎。促進大數據發展,為 “互聯網 +”時代下城市交通提供了發展新思路:一方面,大數據技術的應用為提升公共服務水平、促進產業創新提供了新的機遇;另一方面,大數據技術也為政府提升交通治理能力、緩解城市交通資源壓力提供了新途徑。

 

數據為城市交通“畫像”

今年5月,羅蘭貝格管理咨詢公司發布了《移動互聯下的城市綜合出行變革》報告,對中國城市交通現狀尤其是移動互聯技術帶來的出行變革進行了解讀。報告中提到,預計到 2020 年,中國出租車數量將達到 138 萬輛,公交車數量達到 57 萬輛,私家車數量達到 1.76 億輛。

海量的交通參與者也將帶來海量的交通數據。在大數據時代,由于信息搜集、處理和分析技術的進步,可以更為快捷地獲取或分析規劃所需要的各項傳統基礎數據。城市交通所需要的各項基礎數據將以“月”、“天”、“小時”甚至是“秒”為單位而被獲取、分析和呈現。

另一方面,隨著移動互聯網技術的飛速發展,以及個性化、差異化的交通出行不斷增多,城市交通蘊含的數據也將從單一的數據模式向更多層次、多元化的模式轉變。6 月,滴滴快的成立了大數據機器學習研究院,在用戶畫像系統、智能匹配、需求預測系統和運能預測系統等方面做了大量研究。該研究院高級研究員胡堯表示,對數據的分析,這是數據交通產業鏈的關鍵。

 滴滴出行副總裁張貝

 其中,“用戶畫像”是移動互聯網企業津津樂道的一項技能。對出行類 APP 而言,通過對用戶出行習慣、消費習慣、評價行為等多維度數據進行分析,實現精準營銷。

同樣,源自不同方式、不同層次的交通數據可以為城市交通的組織運行規律“畫像”,從而實現精準地服務與管理。例如,結合地鐵與公交的運營數據,合理安排不同交通方式銜接;結合突發事件下道路交通的運營規律,妥善安排交通管制措施等。



滴滴:深諳數據與城市交通的淵源

提及滴滴出行,大多數人都會先想到網約出租車,事實上在背后支撐這一新事物發展的卻是體量龐大的交通大數據。正如滴滴出行副總裁張貝所說,滴滴出行發展到今天,擁有七千名員工,其中大半都是產品、技術研發人員,尤其是大數據分析師等。看得出來,滴滴出行一直很重視大數據的運用,并堅持發展大數據構建技術,只為可以讓司機提供給乘客更加美好的乘車體驗。

“從最早用 80 萬人民幣創業起,滴滴那時并談不上什么大數據技術,甚至連基本功能都不完善。經常司機搶單都沒反應,動不動手機就死機,后來整個推翻重做,重寫軟件架構,不斷優化,先是解決了司機搶單的問題。當然那會還有各種不完善,比如流量問題。前兩年 3G4G 技術并不完善,司機一天在軟件上就要用掉 40M 流量,滴滴被司機們說是流量騙子,雖然有各種各樣的不足,正因為有這些教訓,滴滴認識到未來一定是技術驅動大數據應用。”張貝說到,“當時很多投資人問各種打車軟件的創業者,你們認為打車軟件未來的核心競爭力是什么?有人說搶占司機資源,形成壁壘;有人說補貼用戶,贏得市場。這些都很重要,但滴滴一直堅定認為,未來核心競爭力在技術和大數據。”

事實上,滴滴出行一直都面臨著大數據領域中世界級的難題和挑戰,但有難度就有機遇。

對此,張貝認為難題解決好就是技術優勢,也是競爭優勢。“目前,滴滴有 4 億的注冊用戶,超過 1500 萬的司機,每天超過 2000 萬的訂單。每個司機、用戶 3 秒鐘上傳一次位置數據,每天有 130 億次定位數據存儲,原始的數據存儲量是 70TB,經過轉存、處理之后的數據還要乘以 10,達到 700TB,還有超過 90 億次的路徑規劃計算。總體用戶規模從中美對比來看,中國人多、用戶多,超過百萬的城市我們有 140 個,美國只有 9 個,相差 16 倍。而且中國打車人多,公交發展不適應用戶需求,而打車很便宜,開車反而成本更高,還有限行、限購的限制。中國現在每天兩千萬訂單,美國和加拿大的出行市場每天 125 萬訂單,也是相差 16 倍。因此滴滴大數據處理面臨的問題是世界級的,要求瞬時處理海量的數據,并且在非常復雜的城市路網上解決不平衡供需匹配的問題,要求有很高的處理能力。”

從交通領域看,滴滴的訂單量已經是全球最大的移動出行平臺。從跨領域比較來看,滴滴出行的訂單量僅次于淘寶,已經超過京東;從復雜度來比較,淘寶的雙十一購物節會產生龐大的數據量,同時也需要有瞬時海量處理大數據的能力。這一點是滴滴出行需要認真學習的。

然而,將電商和出行進行對比的話,電商的每一單計算量其實是比較小的。人們在網上下單,賣家接單,數據庫里這個產品庫存減 1,然后記錄用戶的地址,線下配送,完成交易。而在移動出行領域,每個司機、每個用戶都是拿著手機不斷移動,且這種移動將會影響滴滴出行派單。 “每天兩千萬訂單簡單除一下,每秒要處理幾百個訂單。每個訂單分給哪個司機?在大城市,如果司機在第一時間錯過了派單地址,也許這會讓他兜回來很遠的路才能繞回目的地,這樣一來,再給他派單就沒有任何意義,可以說這是復雜的動態問題,也是超 Np-hard 問題。我們后來發現每個訂單的計算量相比于電商是它的 10 倍,每個訂單背后有復雜的算法,體現模型優化的結果,而且是短短一兩秒之內實現的。”據張貝所言,交通領域的大數據可謂是龐大而復雜,但又意義重大。 “

舉例來說,出租車司機一般都會挑機場比較遠的單,短途一般沒有人響應。后來,我們利用上線滴米規則,即司機接長途訂單就減滴米分,搶短途單就獎勵滴米分,這樣便解決了問題。此外,滴滴還經歷了從搶單到派單的演變過程。從最早上線搶單,相比優步的派單法,滴滴認為適應實際情況更好的方式才能走得更遠。從數據來看,在用戶需求區域 2 公里附近畫個圈,讓圈里50~100名司機搶單就OK,其實完全不是這樣。我們發現一開始司機喜歡搶單,因為他比較自由,自己掌握。我們也嘗試派單,我們給司機端加一個按鈕,他可以選擇搶單或者派單。后來,越來越多司機發現,系統優化比自己搶單效率更高。多等 10 分鐘不見得能搶到更好的訂單,還浪費了時間。通過大數據分析,滴滴能夠對乘客進行有效識別,有的司機每天早上 8 點固定接送孩子上學,就在這個幼兒園或者小學附近。我們在前一天晚上就把這個幼兒園或者小學附近早上 8 點的訂單精準推送給他,這就實現了系統最優和個體最優的結合,司機也很喜歡,美好一天從滴滴接第一單開始。隨著大數據技術的提高,精準派單,司機越來越信任平臺,80%~90% 的司機自發接受派單。后來我們改成全部派單,再后來改成急速接單,只派給一個司機,只需要 3 秒,司機端自動響應。乘客更加便利,司機信任平臺,我們都信任大數據計算,這就是最優的結果,實現系統最優和個體最優的結果。”張貝指出。

為了幫助司機提高效率,滴滴出行制作出了司機可以看到的實時供需熱力圖,并實時推送給司機,讓大家了解哪個地方的需求更多,最終主動實現供需平衡。簡單來說,通過智能分單技術實現平臺效率提升和優化。

 滴滴大數據得以充分利用,目前滴滴出行已發展到計算分析出智能推薦上車點來預測用戶的行為,并且同步告訴司機。“現在超過 50% 的叫車都是在室內,大部分乘客是等車到了才出門。因此,我們預測用戶到哪里等車,是小區西門還是東門,這樣司機和乘客之間不用總是打電話,你知道準確的上車地點就好。我們看到現在有 23% 的訂單是不打電話的,比以前下降了 3%(以前是 26%)。”張貝說到,另一方面,滴滴滴出行還可以智能預測出用戶的目的地點。當乘客打開滴滴時,預測地點將直接放到菜單第一列,減少輸入時間,方便乘客使用,一鍵實現打車叫滴滴。“這些數據是動態的,在不同的地點,根據你的出行情況,你想去的地點是不一樣的。對于用戶常用的地址,對高頻用戶我們第一列可以猜中 35%,對低頻用戶我們第一列可以猜中 25%,再加上第二列或者第三列,我們能夠預測用戶 90% 的常用地點。所有這些都是基于大數據的預測,讓用戶更加方便,也節省用戶的時間。”

最后,張貝還介紹了滴滴服務分制度,并在今年 6 月份上線使用。滴滴出行將接單、接駕、送客行程后的評價分為四大維度、100 多個細項、 24 小時更新,轉化為服務分。服務分越高,系統就越優先派單,這是總體的原則。“實際上,這其中包含了非常復雜的數據算法,我們知道就派單規則而言,并不是簡單地將訂單派給最近的司機,這里面還主要考慮了服務分因素。比如較遠的訂單(并不是很遠的那種),服務分越高的司機,乘客便更喜歡。但是,必須將其控制在一定度范圍內,太遠的訂單會導致接駕時間過長,這樣一來司機的被取消率升高。那這究竟該如何平衡?此時大數據便起到非常重要的作用。我們構建多個機器學習的模型,輸入不同的維度,讓機器來平衡,通過不同的模型讓大數據自動優化。服務分高一點,但是又不能太遠,我們找 1 萬個訂單、100 萬個訂單,讓機器按照不同模型學習,根據這個結果優化。”張貝說道。

總而言之,滴滴出行效率的提升,也將大幅提升整座城市的交通效率。而這其中的效率變化,是由大數據的運用與分析直接影響形成的。

讓公交出行更科學、更合理

優先發展公共交通已經成為國家發展戰略,但是,傳統公交車不準點、乘車擁擠等問題影響了市民的出行體驗。為了滿足市民對公共交通不同層次的需要,深圳鼓勵推出了“協議定制班車”,而滴滴巴士等“互聯網+”公交產生的新型公交形式,提升了公共交通的吸引力。

 

 
106 路要優化線路、107 路要減少平峰車輛班次、105 路要增加站點……從今年年初開始,余姚市交通運輸管理所優化配置公交資源,調整 36 條公交線路,一年預計節約運營投入 100 余萬元,而這一切都有科學依據 -- 一本匯集了每一輛公交車“作息安排”數據的調研報告。

2012 年余姚城鄉客運一體化改革以來,到 2014 年,余姚公交線路運營相對成熟,較好滿足城鄉居民出行需求,但也出現些許問題。比如,據統計,有些城鄉公交每天的載客率不到 50%,更有甚者,如 612 路,從天下玉苑—雙溪口水庫,日發 2 班次客流量基本為 0,部分公交資源過度浪費,亟待解決。

于是,余姚市交管所積極發動所有公交司機的力量,對全市 105 條公交線路實際運行情況進行了摸底調查,記錄下每條公交線路的道路狀況、站點設置、運力投放、班次安排、高低峰時間客流、各站點客流等基礎資料,形成了《運營線路擬優化調整報告》,為科學規劃公交線路、合理安排車輛、班次,提高公交資源利用率,提供決策依據。

用數據說話,更有說服力,效果也更有保障。比如從大嵐發往龍潭的 632 路公交車,原本是 2 輛營運車,10 個班次,但載客率不到 30%,而現在減少一輛營運車,優化發車時間后,不但不影響居民出行,反而提升了載客率,公交運力資源得到高效利用。再如,山區乘坐公交車的大多都是老年人,而且出行時間主要集中在早晚高峰,一般都是去鎮里買菜,所以這些線路的班次就充分根據事實規律,減少平峰班次,滿足群眾高峰出行的實際需求。

“公交是一種大眾化的交通出行工具,任何一條公交線路都不可能滿足該線路上每個乘車群眾的出行需求,所以每條公交線路投入的資源都應該是科學高效的,我們一直在努力優化調整公交線路,擴大公交覆蓋區域,使公交線路運行更優化、更全面、更科學。”余姚市交管所相關負責人表示。

除此之外,北京公交集團運營的 1020 條線路將更加“智能”,通過大數據進行線路優化,根據客流情況安排運力,減少乘客等待時間,提高準點率。

北京公交集團目前已在所有公交車上安裝了 GPS,通過數據共享,可以通過手機 APP 進行公交查詢,未來將更多基于“互聯網+”提升公交服務。

線路設計方面,將利用大數據輔助分析客流情況。北京市每天有超過 1000 萬公交客流,乘客上下車刷卡的記錄可以研判客流出行規律。集團會根據客流規律布局或者調整線路。

運力安排方面,通過公交車實時運行數據調整運營時間和計劃。比如,某路車過去計劃單程運行時間是 50 分鐘。但因為堵車,可能 60 分鐘才能到,運力在堵車中自然消失了。今后將可以根據實時大數據情況,按照 60 分鐘來配備運力、增加車次,使乘客等候時間減少。

“智能化公交”成為集團的關鍵詞。一是依據海量公交 IC 卡資源,建立“公交信息云平臺”,為乘客提供出行信息服務。二是運用互聯網提供智能化服務。三是引入手機、手環等支付方式,使公交移動支付方式更加多樣。(選自中國公交信息網)

 

 

 

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