
CNET科技资讯网 7月27日 北京消息:高德集团总裁俞永福今天在未来交通峰会上宣布,高德地图一站式公共出行服务平台——高德易行平台正式上线,滴滴出行、神州专车、首汽约车、摩拜单车、飞猪等出行服务商,已作为首批合作伙伴接入该平台。
近几年,网约车和共享单车成为了影响城市拥堵情况的新变量。高德交通大数据显示,2015年随着网约车的盛行,一线城市拥堵明显加重,这种情况在2016年底网约车新政推行之后有所缓解。与之相对应的,2017年共享单车的涌现,改变了大家五公里内的近距离出行习惯,北京66%的地铁站周边拥堵出现了明显下降,但是遍布城市各个角落的共享单车也因为占道等问题,造成了新的城市公共资源矛盾。
“无论是网约车还是共享单车,今天我们看到的交通拥堵、共享经济资源占用等城市交通问题,本质上都是每个人、每辆车、每个企业在追求个体最优的时候,对于社会公共交通资源进行争夺而导致的矛盾。而这一矛盾,会随着新型交通工具的不断涌现和扩张而越发严峻。”俞永福表示。
俞永福所理解的交通出行产业,凝聚了三股力量——人、车、路。
人代表用户,中国13亿人口,每天出行需求旺盛。车代表企业,企业要满足用户的需求所以不断创新,也更细分,造车的、运营车的、提供用车服务的等等;交通工具也在不断创新,从两个轮子的单车到四个轮子的汽车,甚至飞行汽车。路代表交通部门和政府部门,他们一方面要考虑道路资源如何增长,现有的路如何提高使用效率;另一方面还要考虑什么是未来的路从平面到立体,有很大的创新空间,政府管理部门也面临着很大的挑战。
这时候问题来了,一个公共出行服务平台的打开方式是怎么样的?推动人、车和路三元素的连接、协同和进化,是高德地图努力创新的方向。
高德集团副总裁董振宁说:“高德希望通过人、车、路的连接,通过用户、企业、政府的协同,在出行需求和出行管理两端统一调度,通过政企合作的云端交通大脑,与基于端的一站式公共出行服务平台的有机结合,形成云和端的协调一致,最终实现全局道路资源和使用的最优。”
所谓高德“云+端公共出行服务平台”:在云上,未来高德将致力帮助政府有关部门,通过云端交通大脑对信号灯等公共交通设施,对公共交通管理系统进行统一的指挥调度;在端上,滴滴、摩拜等出行服务商可以基于高德易行平台,实现用户基础服务优化,激发新的用户需求;出行用户可以通过高德易行平台服务,自由选择从任意起点到终点的个性化规划,采用不同交通出行方式的组合,最终实现体验最优、规划最优和成本最优。
目前滴滴出行、神州专车和首汽约车等网约车服务商,摩拜单车等共享单车服务商,飞猪等火车票、客车票服务商作为首批合作伙伴已接入易行平台。
(从左至右:高德开放平台总经理童遥、摩拜单车CEO王晓峰、神州专车CEO王培强、高德集团总裁俞永福、高德集团副总裁董振宁、飞猪旅行副总裁胡臣杰)
高德易行平台囊括步行、骑行、公交、驾车、网约车、共享单车、火车、飞机等各类出行方式,开放了地图产品的出行入口,助力出行服务商扩展用户规模,目前用户已经可以通过高德地图的骑行、叫车、火车等路线规划入口使用易行平台服务。
接下来,高德易行平台打算接入更多出行服务商,覆盖汽车分时租赁等更多出行方式。
“将来,高德将通过对动态位置、交通拥堵状况、票务信息、班线时刻等出行相关数据的综合分析,为用户推荐最适合、最高效的个性化出行方案。”董振宁在启动仪式上说。
“不做私有平台,不做网约车,不做共享单车,不做自动驾驶平台,不与合作伙伴争利。”俞永福这样定位高德出行服务平台。
用户7亿,每月服务设备9亿部,高德地图一心专注在交通出行领域构建科技基础设施。董振宁所理解的出行行业科技基础设施,有3个关键词——数据、连接和智能:数据方面,位置、交通和生活等多元大数据可以捕捉真实世界变化;连接方面,高德地图连接用户、应用、汽车、城市管理者和出行服务商;智能则是在数据和连接的基础上,与政府合作,打造城市的交通大脑、智能交通中枢。
易行平台帮助合作伙伴的出行基础服务优化,可以分为几个层次:基于高德出行基础数据以及定位解决方案,从而为合作伙伴带来精准地图数据、POI信息和定位。
在基础数据方面,基于交通大数据平台的云运算能力,高德可以为合作伙伴提供实时数据、实时路况信息、最优的导航策略、以及ETA数据;然后,高德交通大脑将快速运算这些数据和信息,为伙伴提供资源配置和最优方案。
“高德可以预测未来30分钟在每一个6边形区域内的供需情况,可以针对早晚高峰的出行特点制定更加精准的车辆调度方案,还可以帮助合作伙伴实现运力的优化配置,实现运行效率最大化。”董振宁介绍。
好文章,需要你的鼓励
Adobe研究院与UCLA合作开发的Sparse-LaViDa技术通过创新的"稀疏表示"方法,成功将AI图像生成速度提升一倍。该技术巧妙地让AI只处理必要的图像区域,使用特殊"寄存器令牌"管理其余部分,在文本到图像生成、图像编辑和数学推理等任务中实现显著加速,同时完全保持了输出质量。
香港科技大学团队开发出A4-Agent智能系统,无需训练即可让AI理解物品的可操作性。该系统通过"想象-思考-定位"三步法模仿人类认知过程,在多个测试中超越了需要专门训练的传统方法。这项技术为智能机器人发展提供了新思路,使其能够像人类一样举一反三地处理未见过的新物品和任务。
韩国KAIST开发的Vector Prism系统通过多视角观察和统计推理,解决了AI无法理解SVG图形语义结构的难题。该系统能将用户的自然语言描述自动转换为精美的矢量动画,生成的动画文件比传统视频小54倍,在多项评估中超越顶级竞争对手,为数字创意产业带来重大突破。
华为诺亚方舟实验室提出VersatileFFN创新架构,通过模仿人类双重思维模式,设计了宽度和深度两条并行通道,在不增加参数的情况下显著提升大语言模型性能。该方法将单一神经网络分割为虚拟专家并支持循环计算,实现了参数重用和自适应计算分配,为解决AI模型内存成本高、部署难的问题提供了全新思路。