如今傳統(tǒng)公交出行方式已不能滿足人們快節(jié)奏的生活方式，公交出行產(chǎn)品迫切需要升級，但模型算法和數(shù)據(jù)卻成了人工智能公交產(chǎn)品最難突破的兩大技術(shù)點。

高德地圖副總裁董振寧對記者介紹，利用高德地圖的大數(shù)據(jù)及機器學習能力，目前能夠根據(jù)路面交通狀況、實時公交時間、城市公交線路特點、用戶出行喜好等更好地規(guī)劃適合于每個用戶的出行時間、出行路線。

董振寧告訴記者，AI智能公交導航是第一步，未來幾個月包括高德駕車導航等都將用到人工智能技術(shù)。

痛點在哪兒

根據(jù)《北京市交通委2015年通勤交通報告》顯示，自2005年開始，北京市百姓的出行方式中公共出行占比逐年升高，到2015年占比已超過50%，高于小汽車、自行車等其他交通出行方式。而隨著公共出行占比逐年上升，人們的公共出行需求也變得越來越復雜。

在公交出行產(chǎn)品1.0時代，人們主要使用PC地圖查詢，在公交出行之前用電腦查詢相關(guān)線路，然后按照線路描述乘坐公交;而在公交出行產(chǎn)品2.0時代，隨著高德地圖發(fā)布手機公交導航產(chǎn)品，人們已經(jīng)從PC地圖過渡到手機地圖，使用手機地圖隨時隨地查詢線路，并進行公交導航，體驗更加靈活，指引也更加清晰，更符合公交出行需求。

但即使重視用戶體驗的公交出行2.0產(chǎn)品，當下，也還是無法解決很多公交一族出行的“痛點”。例如，如何根據(jù)路面交通狀況、實時公交時間、城市公交線路特點、用戶出行喜好等更好地規(guī)劃適合于每個用戶的出行時間、出行路線，需要大量的大數(shù)據(jù)運算能力及機器學習能力進行智能規(guī)劃，這些都是公交出行2.0時代的產(chǎn)品所無法解決的。

面對早已“千人千面”的個性化公交出行需求，公交出行產(chǎn)品迫切需要升級。

最難突破兩點：模型算法和數(shù)據(jù)

高德地圖曾在2014年10月推出“公交導航”，在站點指引、下車提醒等方面優(yōu)化公交導航體驗，提供完整的公交導航出行解決方案。

此次推出的AI智能公交產(chǎn)品，主要融合了高德地圖公交大數(shù)據(jù)能力，以及用戶行為為基礎(chǔ)的機器學習樣本，結(jié)合了城市特色和個體用戶畫像。

董振寧告訴記者，人工智能公交產(chǎn)品最難突破的是兩點：模型算法和數(shù)據(jù)。

在大數(shù)據(jù)應用方面，高德地圖的公交數(shù)據(jù)100%由人工實采驗證，覆蓋全國超過331個城市，總計7.5萬條、158萬多公里、近百萬站點的公交線路，每條線路都有超過130種線路屬性。

此外，高德每天監(jiān)控的實時公交情報超過1000條，10分鐘內(nèi)便可更新上線最新數(shù)據(jù)。實時公交、實時路況、用戶行為大數(shù)據(jù)則繼承了高德的實時數(shù)據(jù)，為用戶規(guī)劃線路。

而在機器學習能力方面，高德的AI智能公交導航運用了左右大腦雙層機器學習能力。左腦學習出行模型，根據(jù)用戶地域、距離、時長、工具等不同場景學習不同的出行決策，形成出行決策模型;而右腦學習用戶的行為偏好，根據(jù)用戶的定位數(shù)據(jù)、出行數(shù)據(jù)、反饋數(shù)據(jù)，來為用戶提供省時、省力以及舒適性的偏好決策模型。

例如，高德地圖AI智能公交的算法引擎除了能夠快速規(guī)劃公交路線，在算法中還融入了高德地圖的實時路況等信息，綜合考慮時間長短，能夠為用戶提供最節(jié)省時間的線路選擇。再如，在計算和規(guī)劃時優(yōu)先為用戶推薦始發(fā)站及有空調(diào)的公交車，這都是大數(shù)據(jù)和機器學習能力在產(chǎn)品當中的智能體現(xiàn)。

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