車東西
作者 | 俞嶽
編輯 | 肖涵
上週四12月3日你拼車了嗎？
根據滴滴12月4日發佈的數據，12月3日“全民拼車日”當天，全國有391萬用戶選擇乘坐青菜拼車，當天的“1折拼車”活動平均為每個拼成功的用戶節省車費20.7元。同時為了鼓勵司機接單，青菜拼車加大獎勵力度，累計為司機發放獎勵1297萬元。
乘客享受便宜的出行價格的同時，青菜拼車也在這一天實現碳減排655噸，讓我們的出行更加環保。
在龐大用戶數量的背後，正是滴滴青菜拼車算法每隔1.5至2秒進行一次匹配計算得出的。為了促成一單“完美”的拼車，滴滴除了需要匹配順路乘客，還得儘可能少繞路。近日，滴滴工程師就向車東西揭秘了青菜拼車背後的匹配邏輯，讓我們感受到算法技術真的能讓出行更加方便快捷。
一、出發更快！今年“全民拼車日”為乘客人均省錢20.7元
2015年，滴滴上線快車拼車業務，將共享出行由一輛車變為一個座位。對於用戶來說，分攤車費、更快出發能夠解決出行中的不少痛點。對於司機來說，拼車能夠增加司機單位時間內的接單效率，從而增加收入。而對於城市來說，拼車出行提升交通效率，緩解城市擁堵。拼車這一出行方式讓我們的出行更快、更方便，同時也更高效。
同時，滴滴從2019年開始，推出“全民拼車日”活動，在12月3日當天，全國百餘座城市都能享受青菜拼車一折活動，最高能優惠100元。
12月3日青菜拼車可享受1折優惠
上週四，滴滴迎來了第二個“全民拼車日”，12月4日滴滴發佈的數據顯示，12月3日當天，全國共有391萬用戶選擇了青菜拼車，當天平均每個拼車用戶節省車費20.7元。同時，滴滴為鼓勵司機接單，12月3日當天累計為司機發放獎勵1297萬元。
乘客享受了更加優惠的價格，司機顯著增加了接單效率，對雙方來說都是利好。更多用戶選擇拼車出行，也能緩解城市交通擁堵狀況。同時，12月3日當天，391萬乘客的選擇拼車出行，減少碳排放655噸，共同為保護環境做出了努力。
在拼車的過程中，乘客從打一輛車變成了打一個座位，看似非常簡單，但對於滴滴來說，其中的計算量卻是以指數級上升。一天近391萬人拼車出行背後，需要每隔1.5至2秒對乘客需求進行匹配，既要保證乘客的順路合乘的體驗，還要保證出行過程中儘可能少繞路。
龐大的計算需求與供需預測能力已經成為考驗滴滴青菜拼車用戶體驗的最重要指標。同時，滴滴為提升用戶滿意度，增加“準時保”服務，當用戶打拼車抵達的時間晚於預估時間，會對訂單進行立減，讓出行更有保障。這背後都離不開青菜拼車背後強大的團隊的技術保障。
你的每次“拼成”，滴滴究竟是怎麼做的呢？
二、1.5～2秒匹配一次 拼車算力需求指數級增長
共享出行需要司機與乘客匹配，而拼車還需要乘客與乘客之間的匹配，也就是司機與多個訂單之間的匹配。
青菜拼車與快車不同，司機在接到快車訂單之後，如果車上有空座，車輛會持續在分單系統中執行拼車計算。“路上拼”這種拼車模式相比於快車訂單，匹配週期更長，計算也更復雜。
同時，青菜拼車也支持預約拼車，預約模式的最長生命週期為1天，如果預約訂單不斷增多，系統計算的壓力會不斷增大。
滴滴平臺派單系統每1.5秒到2秒搜索一次所有可能的司機乘客匹配，進行全局最優的匹配。加上大量的路上拼與預約訂單，算力需求非常巨大。舉例來說，如果有100人發出快車訂單所需的算力為N，那麼100人同時發出拼車訂單所需的算力至少是N的平方，如果三人拼車則是N的三次方。
不過對於乘客來說，無論後臺進行了多麼複雜的計算，其拼車的主觀感受才是最重要的。因此青菜拼車在行程結束後都會主動詢問乘客這一行程是否順路。乘客的主觀感受與算法系統的客觀匹配相結合，就能不斷提升算法水平。
拼車行程結束後會詢問乘客是否順路的主觀感受
除了詢問乘客的主觀感受之外，根據介紹，青菜拼車團隊也會在每天例行復盤，對比同時段的快車和青菜拼車究竟有哪些體驗上的區別。
乘客的取消率、司乘的滿意度、乘客的共享裡程佔比等都是拼車團隊重點關注的指標。裡程共享率越高，也就意味著這一單乘客更順路。通過了解乘客主觀感受、客觀分析拼車質量，拼車技術團隊就能不斷優化。
全局最優考驗的是青菜拼車背後的算法邏輯是否科學，需要考慮訂單的起點、終點、行程途中有沒有潛在的拼車隊友。因此，判斷甚至預測拼友之間能否形成鏈式關係就稱為關鍵。更科學的算法邏輯，就能夠準確判斷乘客的“最佳隊友”應該是誰，讓拼車訂單達到全局最優的目標。
對算力和算法邏輯的升級，青菜拼車的匹配過程更加科學，對乘客更加友好，同時拼友之間共享率更高，最終達到拼車效果的最大化，在解決城市交通擁堵、緩解出行壓力方面做出了不小貢獻。
三、半小時供需預測準確率達85% “預測未來”能力行業領先
在滴滴打車這一共享出行領域中，方便用戶打車，提高整體出行效率是最重要的目的。這就需要對城市中不同區域或一天內不同時間的出行供需進行準確預測。
滴滴出行App
基於海量出行大數據和領先的AI能力，當前滴滴未來半小時供需預測準確率已達到85%。為了達到這一預測能力，滴滴有不少行業領先的能力。
較快車場景，拼車的預測就非常困難，除了預測每一位乘客的出行需求，還需要考慮乘客的出行方向，是否和其他人更順路，這類數據相對稀疏，預測起來會更加困難。
青菜拼車團隊自有解決辦法。據介紹，青菜拼車從滴滴快車業務中遷移了供需預測能力，讓供需預測有了基礎性保障。同時，通過仿真系統分析城市中不同時段、不同區域的拼車需求，基於運籌學對拼車需求建模，持續提升供需預測的準確性。
實際上，從2015年開始，滴滴就開始用強化學習算法做城市內不同地區不同時段的供需預測。並且從滴滴上線運營的2012年開始，滴滴已經擁有8年的運營數據可供分析。無論是在強化學習技術還是出行數據量上，滴滴已經做到了行業領先的水平。
四、精準預測到達時間 強大團隊保證運行穩定
即便有強大的算法、精準的供需預測，滴滴還是在用戶端不斷升級體驗。
從今年7月起，青菜拼車在拼車全流程增加了預估到達時間的提示，並增加“準時保”服務，在行程開始前，系統會提示乘客預估到達時間，當用戶打拼車抵達目的地的實際時間晚預計時間，將按每 3 分鐘 1 元，最高 15 元的標準，對該筆訂單金額進行立減。
城市突發擁堵可能導致晚於預計時間到達
據介紹，青菜拼車全流程的預估到達時間提示，是通過深度學習技術做出的時間判斷，使用分鐘級別的反饋來修正深度模型的輸出，為用戶更新預估到達時間。目前，拼車狀態下預估到達時間的誤差率已經降低至10.5%。
實際上，在滴滴行程前的預估接駕時間、預估價格顯示，還是派單、調度、拼車等系統決策，亦或是行程中的預計到達終點的時間計算等，都離不開高精度 ETA 的輔助。對於乘客來說，ETA給乘客帶來的是種種便捷，預測準確性的提升也會讓乘客感受到出行更加可靠。
自2015年起，滴滴開始把機器學習應用到ETA，成為國內第一家把機器學習成功應用到ETA的公司。而從2018年開始，滴滴創新性將深度學習技術引入ETA，能充分結合乘客與司機的地理位置信息、路況信息、出行數據、司機行駛習慣、路網狀態等，進一步提升了預測準確性。
在青菜拼車的一系列精準算法、預測的背後，系統穩定性也在承載巨大的壓力。滴滴青菜拼車技術團隊在“全民拼車日”之前，就已經進行了多輪流程和風險排查，在活動當天也有技術人員現場值守，對可能遇到的故障提前排查； 並業務量預估，並進行服務擴容，並進行容量壓力測試，確保系統穩定運行。
同時，在“全民拼車日”當天，青菜拼車團隊還會根據最核心的業務指標，建成監控大盤，保證計算過程中系統始終處於健康狀態。青菜拼車團隊通過對乘客的多重保障，以及背後技術人員的努力，儘可能讓每一位青菜拼車乘客滿意，同時增加司機接單效率，滴滴正在讓城市出行更加便捷。
結語：技術正在改變出行方式
共享出行讓我們的出行方式有了巨大升級，出行更加方便快捷。共享經濟這一經濟形式正走進越來越多人的生活中，更多人正在享受共享經濟對生活方式的巨大改變。
同時，滴滴等共享出行公司利用新技術不斷升級共享出行模式，讓出行更加高效，同時覆蓋更多用戶。可以說，技術正在不斷改變著我們的出行方式。
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