12月5日，滴滴出行在武漢舉行了名為“未來”的小型溝通會。

滴滴出行資深副總裁章文嵩在會上與大家分享了滴滴平臺上的眾多核心技術。同時，他也首度在公開場合解密了滴滴“一鍵發(fā)單”背后的黑科技。

章文嵩表示，從引導用戶簡單設置“家”和“公司”地址，到“推薦上車地點”（又稱“小綠點”）上線，再到“猜你想去”試運行，滴滴已慢慢地將“一鍵發(fā)單”做到了極致。當下不少乘客在使用滴滴出行叫車時，已可做到1秒發(fā)單。而在“一鍵發(fā)單”的基礎上，未來滴滴還將幫助乘客“一鍵到達”。

用機器學習技術日更新8萬個“小綠點”

1秒發(fā)單的第一個關鍵點便是“推薦上車地點”功能。該功能又稱“小綠點”，是滴滴于去年6月推出的功能，可幫助乘客、司機快速地明確上車地點，提升接駕效率。在當時，這是移動出行領域內率先有平臺在車輛接駕領域做出創(chuàng)新嘗試。滴滴“小綠點”上線后，還一度引發(fā)了同行的跟進。

數(shù)據(jù)表明，“小綠點”大大提升了接駕效率、車輛的運行效率。最新數(shù)據(jù)顯示，“小綠點”功能上線后，在接駕過程中，司乘通話量平均下降10%，乘客等候時間平均減少1分鐘。目前，滴滴平臺上有70%的乘客和司機都在使用“小綠點”功能。

一年多來，隨著“小綠點”計算模型的不斷智能，“小綠點”也不斷進化，變得更多、更智能。目前，在滴滴的平臺上已有超過3000萬個“小綠點”，且每天有8萬個“小綠點”被更新。據(jù)悉，在“小綠點”的挖掘與維護上，滴滴采用了當下最先進的機器學習技術。機器學習是人工智能的分支之一，機器不斷地分析、學習數(shù)據(jù)與案例來達到智能，從而幫助平臺高效、科學地運作。

目前滴滴的“小綠點”模型已達到了在線機器學習的智能程度，即可對實時數(shù)據(jù)進行學習、分析，同時實時完成模型更新，完成“小綠點”在App上顯示的更新。同時，“小綠點”計算模型還可以自動區(qū)分雙向道路的方向，并自動挖掘出最適合停車的位置。

舉個例子，如某新“小綠點A”誕生后，被放在了路北的某個乘客發(fā)單的熱點處，但實時數(shù)據(jù)顯示，如“小綠點A”再往東挪50米更適合司機停車，則幾個小時后，“小綠點”計算模型便會自動地更新“小綠點A”的位置，將它挪到最適合乘客、司機快速接頭的地方。

章文嵩透露，當下“小綠點”除了是司機、乘客快速碰頭的虛擬車站之外，還在迸發(fā)出更大的能量。未來滴滴將圍繞“小綠點”推出更高技術含量、更有意思的玩法來服務乘客與司機。

2毫秒猜出“你要去哪里”

“猜你想去”功能是滴滴能做到1秒發(fā)單的第二個關鍵點。熟悉滴滴的朋友都知道，在使用滴滴發(fā)單時，是需要手動輸入目的地的?！安履阆肴ァ北闶堑蔚纬鲂袑ｉT為了“消滅”手動輸入目的地而開發(fā)、創(chuàng)新的功能。

同樣是利用了人工智能和機器學習技術，通過海量的數(shù)據(jù)計算，滴滴“猜你想去”功能可在2毫秒內猜到乘客中意的目的地。做到這一點相當不簡單，滴滴不僅需要考慮乘客發(fā)單的地理位置信息，還需要對時間信息作出大量的計算與分析。當下，滴滴的“猜你想去”計算模型在時間維度上已經能夠有效地區(qū)分工作日和雙休日的差別。

以周六早上常去丈母娘家的王先生為例，“猜你想去”功能會在周六上午時為王先生推薦其丈母娘所住的小區(qū)地址，在工作日同一時間段，“猜你想去”則會為王先生推薦其公司地址。而無論是周六還是工作日，王先生打開滴滴出行App的時候，所要做的便是快速點擊“猜你想去”給出的小灰框并發(fā)單，即可完成叫車。

如果你還沒有體驗過“猜你想去”功能也無需著急。目前“猜你想去”功能還處于灰度測試中，并在不斷地優(yōu)化升級中。隨著該功能的不斷優(yōu)化，其正式上線與推廣的速度將進一步加快。

“個性化下車點”推薦讓“一鍵到達”成為可能

除了在發(fā)單流程上不斷創(chuàng)新之外，滴滴還在不斷探索“一鍵到達”的可能?！皞€性化下車點”是滴滴在“一鍵到達”上做出的重要嘗試。與“推薦上車地點”不同，“個性化下車點”并非一個共性的下車熱門地點推薦，而是為每位用戶推薦個人最喜愛的下車點。

滴滴通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，不少乘客在到達小區(qū)、園區(qū)門口時，常常會向司機提出“送到樓下”的需求，尤其是在下雨天、冬天的時候這類需求會呈現(xiàn)爆發(fā)狀態(tài)。而在司機送乘客前往“樓下”的過程中，司機與乘客常常需要在路線上花費不少時間溝通，從而拉長了“送駕”的時間。

“個性化下車點”推薦便是為了提升“送駕”效率。當乘客上車后，如滴滴系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)乘客曾出現(xiàn)過“送到樓下”的需求，便會立即更新司機的推薦導航路徑，直接通過此類推薦，引導司機將乘客“送到樓下”。從而減少了乘客與司機的溝通，提升效率。

章文嵩透露，目前“個性化下車點”推薦功能已有小范圍的測試，當其計算模型達到成熟智能后，便會與廣大乘客見面，幫助廣大乘客“一鍵到達”。當然，無論是“猜你想去”，還是“個性化下車點”推薦功能，用戶都擁有是否使用的主動權。當這兩個功能正式上線后，乘客首次使用時，系統(tǒng)會發(fā)出相應的詢問，如乘客愿意使用，則可點擊相應按鈕。