CNET科技资讯网 10月26日 北京消息:滴滴公交正在公共出行场景信息化的道路上加速前进。滴滴今日宣布,通过与各地公交集团或交通信息监管部门官方合作,实时公交业务近期连续开通八座城市,分别是成都、重庆、青岛、南京、长春、兰州、石家庄和西安,这些城市的用户可登录滴滴出行APP感受智慧公共出行体验。
作为国内网约车代表,滴滴除了拥有出租车、专车、快车、顺风车、代驾等已为用户熟知的业务板块外,今年1月14日,还上线了实时公交功能。滴滴公交的上线,使得致力于打造一站式出行平台的滴滴,服务功能更加全面且强大。
据了解,滴滴公交是一款为使用公交绿色出行的用户提供出行信息服务的产品,能够帮助用户及时了解城市现有公交线路的实际运行状况,缓解用户候车焦虑,节省候车时间。
“借助滴滴出行的大数据优势,并将机器学习应用到ETA(预估任意起终点所需的行驶时间)技术以及结合实时路况对车辆到站时间进行准确预估,滴滴实时公交能够实现超过95%的准确率。等公交用滴滴,随时看到车在哪。”滴滴出行相关负责人介绍。
不仅如此,与滴滴其他产品不同,用户使用实时公交时,公交车的实时移动轨迹会呈现在地图上。“滴滴实时公交继承了滴滴内的移动叫车体验,让用户坐公交车时,有了叫车的感觉。”
公开数据显示,目前中国公共交通日均使用规模已达到2.8亿人次,与之相伴诞生的实时公交也有望成为一门入口级别的生意。另一方面,通过对用户公共出行场景进行信息化升级改造,实时公交对当下的智慧城市建设也大有裨益。
滴滴公交的诞生,正是基于这一需求背景。与其他实时公交产品不同,滴滴公交可以满足用户多元化的使用需求,用户可以通过滴滴出行APP里的“公交”入口或滴滴公交微信服务号里的“查公交”入口享受服务。
用户除了可以查询当前城市公交的实时线路外,还可从微信、支付宝等入口使用实时公交服务,只需在公交标签处输入线路名称,即可显示公交车当前到站时间,用户可根据实时到站信息,灵活选择出行时间,也可直接在搜索框输入目的地名称,查询线路和换乘信息,以及获取个性化推荐线路。
滴滴公交相关人士表示,“将继续加强与各城市公交集团深度合作,通过大数据智能匹配推荐,对公共出行场景进行信息化升级改造,解决传统公共出行痛点,不断迭代提升用户体验。未来滴滴出行将在智慧公交领域提供包含基础的出行信息服务、实时公交查询、智能化解决用车的服务,以及通过大数据技术帮助公交线路制定和运营调度。滴滴很愿意助力公交集团以及政府公共交通管理部门一起提升公交出行体验。”
据介绍,滴滴公交与南京公交集团已经展开深度合作。双方合作主要体现在两方面,一方面是南京公交集团与滴滴公交在数据层面的合作,南京公交集团将提供包括线路名称、车辆内部编号、坐标、过滤标志,线路站点及拟合轨迹点等静态数据,滴滴出行将结合自身技术算法优势,通过对数据的分析处理提升实时公交的准确度;另一方面,滴滴出行将利用自身积累的全平台大数据,结合南京公交集团开放的数据,针对南京未来基本交通规划,运用机器学习和人工智能前沿技术,开展公交车线路规划的技术性咨询服务。
此外,滴滴公交近期掀起了一轮用户福利大放送,针对不同城市推出了各种回馈活动,引发了一场全民狂欢。
成都方面,滴滴公交已于10月20日起,拿出百万福利发放,除每日可在滴滴公交首页签到领取现金外,10月28日当天使用公交搜索的用户,可获得餐饮券福利,发完即止,并将联合封面新闻在10月31日共同主办万圣节主题活动——“我们来鬼混”。
青岛则在10月20日启动了百万现金红包活动,用户签到可获红包,邀请新用户也可获得红包,活动期间还将每天随机抽取幸运用户获得iPad mini一台。
石家庄从10月24日开始上线滴滴端内抽奖活动,0元可得华为Mate8;深圳10月26日启动的端内抽奖活动,用户最高可获iphone7两年使用权。关于活动详情以及其他更多城市活动,可在滴滴公交官方微信账号上查看。
据悉,滴滴公交目前已登陆25个城市,覆盖过亿公共出行用户,累计服务用户数超两百万,随着滴滴公交登陆各大城市,将给用户带来更加绿色环保的出行体验。
好文章,需要你的鼓励
这项由IIT马德拉斯与BITS Pilani联合发布的研究(arXiv:2604.21523,2026年4月)构建了FOCUS元评估基准,系统检验了评审型视觉语言大模型的可靠性。通过向超过4000个图文和图像样本中注入40种受控错误,研究发现顶尖评审AI的检测失败率在某些条件下超过50%,物理合理性和视觉细节类错误尤为难以被发现,两两比较是最可靠的评审范式。
这篇由Sylph.AI发布的技术报告提出了一套两层自动化框架,核心思想是让AI自动优化自身的运行脚手架,再进一步让AI学会如何更高效地做这种优化。内层的脚手架进化循环通过工人代理、评估代理和进化代理的协作,自动迭代改进单个任务的运行配置;外层的元进化循环则在多个任务上训练,学习一套能快速适应任何新场景的通用进化蓝图,从而彻底消除人工脚手架工程的需求。
这篇由英伟达等顶尖机构联合发表的论文提出了一种名为Voyager的新型智能体。研究团队以《我的世界》为实验平台,通过引入自动课程规划、技能库存储以及迭代反馈机制,成功让大语言模型主导的AI在完全无人类干预的情况下,实现了在复杂开放世界中的自主探索与终身学习。实验数据表明,Voyager在物品收集、探索范围及技能解锁速度上均呈现出远超传统方法的压倒性优势,为未来开发能够自主解决真实物理世界复杂任务的通用人工智能奠定了关键的理论与实践基础。
这项由伊利诺伊大学、斯坦福大学、英伟达和麻省理工学院联合发布的研究(arXiv:2604.25917,2026年4月)提出了RecursiveMAS框架,让多个异构AI模型通过轻量级模块RecursiveLink在内部信号层面直接传递"潜在思想",形成循环协作,彻底绕开了传统多AI系统依靠文字传话的低效方式。配合两阶段内外循环训练策略,整个系统只需优化极少量参数,就能在数学、科学、代码生成和搜索问答等9个基准测试上取得平均8.3%的精度提升,同时实现最高2.4倍推理加速和75.6%的token用量削减。