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騰訊地圖標(biāo)注導(dǎo)航技術(shù)總監(jiān)江紅英：AI，讓ETA計(jì)算更智能

由騰訊主辦的騰訊位置效勞位道技能沙龍?jiān)诒本┡e辦，多位業(yè)界大咖共享了各安閑LBS范疇的人工智能運(yùn)用及有關(guān)技能創(chuàng)新。騰訊地圖標(biāo)注導(dǎo)航技能總監(jiān)江紅英表明，雖然在一些傳統(tǒng)范疇AI模型的初始作用未必可以超過傳統(tǒng)模型，但仍是要活躍擁抱人工智能，現(xiàn)在騰訊LBS現(xiàn)現(xiàn)已過AI的引進(jìn)和運(yùn)用讓ETA核算變得愈加智能。

ETA即是常說的估計(jì)抵達(dá)時(shí)刻，可以協(xié)助大家非常好的組織出行時(shí)刻。關(guān)于網(wǎng)約車、物流、外賣等職業(yè)，在車輛和人力資源的調(diào)度上，ETA可以供給極好的決議計(jì)劃支撐。但是，AI模型的引進(jìn)關(guān)于傳統(tǒng)模型來說是一種顛覆，需求很大的勇氣去放棄多年堆集的作用；一起，在傳統(tǒng)模型的大數(shù)據(jù)堆集相對缺乏的條件下，AI模型在初始期間未必能收成抱負(fù)的作用。
雖然如此，江紅英以為，咱們?nèi)允且钴S的擁抱AI，由于AI不只有很嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)模型，有很多的歷史數(shù)據(jù)，并且經(jīng)過大數(shù)據(jù)的練習(xí)，會把一些程序邏輯轉(zhuǎn)化成配置邏輯；一起，機(jī)器學(xué)習(xí)會把線上的邏輯轉(zhuǎn)化成線下的練習(xí)。AI經(jīng)過這兩個(gè)轉(zhuǎn)化，恪守了碼農(nóng)定律，所以得到一個(gè)非常好的結(jié)果也是可以了解的。
據(jù)江紅英介紹，從2015年開端，騰訊地圖標(biāo)注就連續(xù)將AI技能引進(jìn)到導(dǎo)航效勞中處理各種疑問。以ETA為例，以往用傳統(tǒng)模型核算的結(jié)果，平均誤差在19.5%左右，并現(xiàn)已抵達(dá)難以打破的瓶頸。但在引進(jìn)AI模型后，平均誤差表現(xiàn)出了斷崖式的下降，現(xiàn)在可以控制在15.13%以內(nèi)。
除了對人工智能運(yùn)用方面的共享，江紅英還以為，要有量化一切的認(rèn)識。她舉例說，ETA核算的中心特征之一是實(shí)時(shí)速度，而實(shí)時(shí)速度是從路況中提取出來的，路況核算又依賴于實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)源，所以一開端就對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源進(jìn)行監(jiān)控，起先并不是為ETA效勞的，但在無意間發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源的監(jiān)控目標(biāo)和ETA的badcase存在有關(guān)性，于是就引進(jìn)了。所以，對所有的事務(wù)特點(diǎn)都要盡可能去量化，量化的目標(biāo)才便于調(diào)查和剖析，并且咱們不知道什么時(shí)候某個(gè)目標(biāo)就被咱們采用，成了一個(gè)不錯(cuò)的特征。
現(xiàn)在，ETA的運(yùn)用場景非常廣泛，小到自己出行，大到城市規(guī)劃，擁堵緩解，都需求ETA效勞。ETA效勞的準(zhǔn)確率直接關(guān)系到出行、物流和O2O等職業(yè)在運(yùn)力管控和訂單分配的方面的功率。騰訊位置效勞現(xiàn)已與微信、手機(jī)QQ、京東、滴滴出行、新美大、藝龍和同程等不一樣職業(yè)許多產(chǎn)品打開協(xié)作，而AI模型的引進(jìn)將協(xié)助騰訊位置效勞和協(xié)作伙伴一起樹立愈加完善的生態(tài)體系。

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