日本用AI进行出租车调度:能准确预测需求,并帮助公司提高营业额

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日本用AI进行出租车调度:能准确预测需求,并帮助公司提高营业额
麻省理工科技评论 2018年3月11日

2018年3月11日

目前一个系统原型已在东京投入测试,并能在对客户需求的预测中达到94.1%的准确率。
人工智能
目前一个系统原型已在东京投入测试,并能在对客户需求的预测中达到94.1%的准确率。

日本丰田汽车公司、打车软件JapanTaxi、日本KDDI电信公司以及埃森哲联合宣布,要在日本搭建一个以人工智能为基础的出租车调度系统。

日本市区的交通拥堵是出了名的,夜里10点后经常会有堵车或堵地铁的情况,这给出租车公司和它们的顾客都造成了很大不便。对于前者来说,在顾客需求最大,也就是早晚高峰时,派遣车辆更容易出现因堵车而误点的情况。同时由高需求带动的高价格,也让很多潜在顾客望而却步。此外,道路事故、恶劣天气都可能造成顾客和收入上的流失。

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而对于消费者来说,交通阻塞时的出租车是可遇而不可求的,而且车辆误点情况频频发生,所以他们对出租车的需求经常起伏不定。这让出租车公司很难拿捏在什么时段该派多少量车:派得多了是资源浪费,派得少了就错过了很多接活机会。因此,对于出租车公司来说,准确地了解各个时段的潜在消费需求很是关键。

此次由丰田、JapanTaxi等联手打造的这套调度系统,就是要通过整合并分析出租车公司历史用户流量记录、天气预报、市区各类公众活动时间表,以及实时公共交通信息,来做到准确预测某个时间点的出租车需求量。这几家公司在声明中表示:“该系统利用人工智能技术,以及以500米的网格为基本单位每30分钟预测东京全市当前被占用的出租车数量。我们的目标是指导出租车公司更合理地派车,在对的时间把车派到真正有需求的区域,从而提升效率。”

合作中每家公司都各司其职:丰田将利用自家流动服务平台(Mobility Services Platform)做数据的处理及分析;JapanTaxi将开发一项能将预测生成的信息转达给出租车司机的应用; KDDI则计划搭建另一个将城市间人口流动纳为变量的预测系统;埃森哲的职责更多是与其他公司协调,做系统背后分析算法的开发和优化。

此次多方合作的效果也很喜人。目前一个系统原型已在东京投入测试,并能在对客户需求的预测中达到94.1%的准确率。此外,在该系统的辅助下,JapanTaxi的出租车业务营业额在今年二月份上涨了20.4%。在出行领域里,类似想用AI解决交通问题的联合项目比比皆是。今天二月索尼就和6家日本出租车公司展开合作,来推出一套以人工智能为基础的出租车新服务模式。

麻省理工科技评论

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