微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 滴滴巴士7月16日正式上线 首批支持北京和深圳

滴滴巴士7月16日正式上线 首批支持北京和深圳

2015-07-15 15:31
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2015-07-15 15:31 CNET科技资讯网

7月15日消息,继快车、顺风车之后,滴滴快的旗下巴士业务“滴滴巴士”也将正式上线。据“滴滴巴士”微信公众平台显示,滴滴巴士将于明天(7月16日)正式上线运营,用户可以关注“滴滴巴士”微信公众号,上线首周只需1分钱即可体验服务。

滴滴巴士7月16日正式上线 首批支持北京和深圳

滴滴巴士首批上线的城市为北京、深圳,其中在北京覆盖区域包括:中关村、上地、亦庄、CBD、通州、天通苑、北七家等;深圳覆盖区域包括:科技园、会展中心、车公庙、宝安、布吉、白石洲、上下沙等地区。更多覆盖区域,用户可在7月16日正式上线后在微信公众号内查看。

目前,“滴滴巴士”已经开始在其官方微信平台进行内测。上线首周,滴滴巴士将推出“1分钱”体验活动,届时北京和深圳的所有用户只需花费1分钱即可体验滴滴巴士服务。

滴滴巴士事业部总经理李锦飞表示,滴滴巴士定位于连接社会闲置大巴资源和需求用户的智能出行平台,其通过大数据精准计算帮助每个需求用户匹配到所需线路。目前滴滴巴士在北京已经拥有33条线路,深圳10条路线,并预计到7月底在北京和深圳增开到数百条线路。

虽然目前公交体系覆盖了城市中的绝大部分主干线,是大众出行的主要工具。但面对城市人口的日益化增长,已有的公交体系依然无法满足人们出行的需求。数据显示,截至2014年底,我国汽车保有量达1.54亿辆,汽车驾驶人员超过2.46亿人。其中很多上班族由于公交线路的不合适,而不得不选择私家车、出租车、地铁等出行工具,城市交通的拥堵情况也愈加严重。

李锦飞表示,滴滴巴士是针对现有公交主干线的补给,满足现有公交体系无法满足的出行需求。在定价方面,滴滴巴士整体价格在7元到13元不等,是目前城市公交价格的3-5倍。未来滴滴巴士的愿景是为数亿人解决公交出行问题,为用户提供更好的服务,专座直达。

通过大数据的积累和精准计算,滴滴巴士可以帮助每个需求用户匹配到所需的线路,最大限度帮助上班族解决出行难题。同时,滴滴巴士也将共享经济绿色出行的低碳环保理念落到实处。目前滴滴巴士的目标客户群主要集中在年龄段20-40之间的上班族。

在车辆方面,滴滴巴士主要是与有经营资质的旅游公司和有合法资质的租赁企业合作,结合线下闲置大巴资源进行数据匹配,搭建平台完成用户找车需求。以北京为例,车辆主要以京B牌照为主。未来滴滴巴士将会结合实际市场需求多角度发展,接纳更多大巴车进驻,补充运力,缓解交通压力。

作为滴滴快的“全球最大一站式出行平台”的重要一环,滴滴巴士业务在过去的一段时间里,一直备受业内关注。业内人士分析认为,滴滴巴士的上线,将加速滴滴快的涵盖出租车、商务专车、代驾、合乘拼车和城市物流等综合性的城市交通服务平台的构建。作为一款公交型产品,滴滴巴士能够最大程度化利用好车辆资源,提高整个城市交通运行效率。

分享至
0赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • 南方科技大学等机构联手破解AI推理训练难题:让大模型"一次思考"就学会解题

    南方科技大学等机构联手破解AI推理训练难题:让大模型"一次思考"就学会解题

    本文介绍了由南方科技大学等机构于2026年4月发表的研究(arXiv:2604.08865),提出了名为SPPO的大模型推理训练新方法。该方法将推理任务重新建模为"序列级情境赌博机",用一个轻量级价值模型预测题目难度,以单次采样替代GRPO的多次采样,解决了标准PPO的"尾部效应"问题。实验显示,SPPO在数学基准测试上超越GRPO,训练速度提升约5.9倍,配合小尺寸价值模型还能显著降低显存占用。

  • 香港科技大学数学系研究者:扩散模型原来是一个"魔法恒等式"拆成了两半

    香港科技大学数学系研究者:扩散模型原来是一个"魔法恒等式"拆成了两半

    这项由香港科技大学数学系完成的研究(arXiv:2604.10465,2026年ICLR博客论文赛道)提出了一种从朗之万动力学视角理解扩散模型的统一框架。研究指出,扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程,本质上是朗之万动力学这一"分布恒等操作"被拆成了两半。在这个视角下,VP、VE-Karras和Flow Matching等不同参数化的模型可被精确互译,SDE与ODE版本可被统一解释,扩散模型相对VAE的理论优势得以阐明,Flow Matching与得分匹配的等价性也得到了严格论证。

  • 中国人民大学研究团队打造的"AI科学家":让机器自主完成几十小时的科研工程,它是怎么做到的?

    中国人民大学研究团队打造的"AI科学家":让机器自主完成几十小时的科研工程,它是怎么做到的?

    中国人民大学高岭人工智能学院等机构联合开发了AiScientist系统,旨在让AI自主完成机器学习研究的完整工程流程,包括读论文、搭环境、写代码、跑实验和迭代调试,全程无需人工干预。系统核心设计是"薄控制、厚状态":由轻量指挥官协调专业代理团队,通过"文件即通道"机制将所有中间成果持久化存储,使每轮工作都能建立在前一轮积累的基础上。在PaperBench和MLE-Bench Lite两个基准上,系统表现显著优于现有最强对比系统,论文发布于2026年4月。

  • 字节跳动发布GRN:像人类画家一样"边画边改"的AI图像生成新范式

    字节跳动发布GRN:像人类画家一样"边画边改"的AI图像生成新范式

    这项由字节跳动发布的研究(arXiv:2604.13030)提出了生成式精化网络(GRN),一套模仿人类画家"边画边改"直觉的视觉生成新框架。其核心包括两项创新:层级二进制量化(HBQ)通过多轮二分逼近实现近乎无损的离散图像编码,以及全局精化机制允许模型在每一步对整张图像的所有位置重新预测并随时纠错,从根本上解决了自回归模型的误差积累问题。配合基于熵值的自适应步数调度,GRN在ImageNet图像重建(rFID 0.56)和生成(gFID 1.81)上均创下新纪录,并在文本生成图像和视频任务上以20亿参数达到同等规模方法的领先水平。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-