近日，嘀嗒出行上线两项顺风行业首创的接单预测新功能：“预估应答时长”和“推荐出发时间”。针对即时出发的订单，嘀嗒出行基于全新开发的AI算法模型，帮助顺风车下单用户准确预估几分钟后会有车主接单；同时，基于对不同时间点的车主接单概率预估，为用户推荐接单概率更高的出发时间点，进一步提升出行确定性。
　　为了让读者更加深入了解，人工智能和高级算法赋能顺风出行体验焕新背后的科学原理，嘀嗒出行今日推出“嘀嗒酷科技.科普体验馆”第四期，主题是AI模型如何基于精准预测，为顺风车用户带来确定性新体验。
　　在科普体验馆中，嘀嗒出行通过对AI模型诞生过程的解构，深入浅出地讲述了AI模型是如何一步步实现预估应答时长准确预测的。嘀嗒出行相关负责人表示，顺风车有别于商业出行，车主和乘客都有各自出行需求，且是自愿自主合乘，因此，如何通过智能科技，让用户对顺风出行更有掌控感，减少对不确定的焦虑，是顺风车体验升级的重要方向。“我们希望通过更多前沿智能技术，让用户每一次与顺风车合乘，都更加高效、快捷和省心，更好满足用户不断增长的即时出行需求。”
　　近年来，嘀嗒出行持续夯实技术基建，加速人工智能、高级算法、云技术、导航能力升级，有效破解了诸多长期制约顺风车体验效率提升的痛点，也推进了顺风车应答率持续提升，2023年，嘀嗒顺风车应答率为66.5%，显著高于行业平均水平。同时，嘀嗒专有技术支持每秒约45,000个路径规划请求，优化最近接送地点，并将等待时间及行程距离减至最短。
　　顺风车即时性进一步提升，AI模型进一步提升行程确定性
　　在移动出行领域，AI算法用于高效实时的大规模供需匹配调度早已有之。过去两年，随着人工智能的破圈，以及神经网络、深度学习的发展，算法模型得以解决更多复杂高阶的问题，且准确度和效率进一步提升。
　　比如，在过去，顺风车乘客下单后等待接单过程中，一般平台会告知乘客，“车主通常需要10到15分钟接单，请耐心等待”。如今顺风车乘客下单后，即可准确获知，预计几分钟内有车主接单。
　　针对“推荐出发时间”新功能，则是在乘客希望即时出发时，平台会围绕乘客出发时间前后，自动推荐一个接单概率更高的时间点给到乘客，保障顺利合乘。嘀嗒出行算法工程师表示，“其实AI赋能体验提升很多都是幕后的，让用户觉得一切都自然而然，在出行每一个环节都更加舒心愉悦。”
　　根据嘀嗒顺风车大数据，以下单统计，未来30分钟内出发的顺风车订单占比已超过4成，而未来15分钟内出发订单占比接近7%。同时，30分钟内出发的订单，平均应答时长已缩短至1.6分钟，15分钟内出发的订单，平均应答时长已低于1.3分钟。这表明，越来越多车主和乘客，都在将顺风车作为即时出行的重要选择，即时下单接单，即时出发。
　　基于大数据的匹配、调度算法及导航，不仅有效提升顺风出行确定性，也让嘀嗒顺风车应答率持续提升。数据显示，2021年、2022年及2023年，嘀嗒顺风车应答率分别为56.4%、58.8%及66.5%，显著高于行业平均水平。
　　移动出行领域需要更多的专有模型，每个模型的诞生都是一次科学探索实验
　　当然，精准预测只是AI模型在顺风出行领域的创新价值之一，在起终点搜索、上车点推荐、路径规划、顺路匹配、意图识别、推理分析等方面，都随着大数据和高级算法的应用而日益准确和高效，在更多领域和环节让机器代替人去完成更加复杂的工作。
　　而这些功能的实现，其实都是依托于一个个的AI小模型。嘀嗒出行算法工程师表示，目前嘀嗒出行已开启神经网络和深度学习模型的应用，这类模型特点在于，网络结构更复杂，特征交叉更多，参数更多，导出结果或具体举措更加准确、实时和高效。
　　针对人工智能在移动出行领域的应用逻辑，嘀嗒出行智能策略负责人表示，“出行里的环节比较多，不能用完整大一统的问题去定义它。我们要将问题拆成更细的颗粒度去解决，剖析每一个环节如何去提升体验。每个模型应对的问题不一样，训练目标不一样，而解决痛点的逻辑路径依然还是机器学习，从大量样本里去深度学习，在实践训练中不断优化模型。”
　　从短期来看，移动出行领域还不需要通用大模型，更应走专用路线，通过不同的专有模型各司其职，去针对性解决具体业务场景下的具体问题，最后数据多了，模型导出结果就更准确，自动化程度就越高，出行App就更加智能。
　　而通过人工智能，高级算法去破解顺风车体验效率痛点的过程，本身就是一次从0到1的创新实验，基于此将会诞生更多新的算法模型，让顺风车出行迈进智能新时代。
（文章来源：上游新闻）