关于数据库:不走寻常路

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桔妹导读：行将到来的国庆中秋假期，不少人抉择出门旅行。身处他乡，轻松不便地找到网约车、疾速平安地达到目的地，背地都有地图零碎在施展重要作用。九月是地图与公交分享月，这个月，该团队分享了许多优良的技术文章，人不知; 鬼不觉，咱们又迎来了月末分享的重磅特辑，想要理解更多或者退出这个团队？快来一起看看吧！

2015 年，作为业务必不可少的重要局部，滴滴开始布局地图，而彼时，地图畛域的三大玩家都曾经成立十年以上了。5 年后，滴滴地图正式亮相地图畛域，发表自研智能地图曾经成为滴滴的核心技术。5 年来，没有一台测绘地图采集车、没有买卫星图片，这支队伍是如何用大数据、AI 这些技术描绘出变化多端的物理世界？这 5 年，也是滴滴地图人“饱受争议”的 5 年，“定位不准、绕路、导错航、预估工夫不准”等等问题，始终让他们备感压力。他们又是如何怀揣使命一直前行的？看了上面这三位“宝藏男孩”，你就会晓得，地图人那份“不走寻常路”的勇气和“雪中送炭”的诚意是怎么来的。

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没有数字地图前，咱们怎么出门？老司机靠记路，新司机就只能靠问路和看纸质地图。数字地图的诞生，就是对事实的物理世界进行数字化刻画。物理世界瞬息万变，这条路 5 分钟前畅通无阻，5 分钟后就水泄不通；你天天下班的路，明天出门突然就变成了单行道；你每次定位的小区门口上车点，突然大门紧闭，而司机在早顶峰绕到另一个门则须要 15 分钟……这些状况时刻都在产生，可作为用户，咱们却心愿手中的地图 APP 可能立即辨认这些变动，并做出精准的预测：走哪条路能够最快达到，预估的工夫不能害咱们下班早退……传统的做法是陆空联合：路上有数千台高精度测绘采集车，随时发回路况信息；天上还有卫星加持，不断更新卫星图片。再加上几千人的团队一直人工更新各种数据信息，才可能让数字尽可能描绘出最贴近理论的物理世界。可这些，滴滴都没有。有的只是每天泛滥的滴滴司机在路上接单，产生海量的数据，这些不波及用户隐衷的轨迹数据，反映了道路交通情况和司机驾驶习惯。怎么用好这些数据，成为地图的宝库？

温翔做的是数据挖掘——用时下最热的 AI 人工智能把各种渠道收集到海量材料做解决，实现地图更新，改善用户出行体验。2017 年，人工智能异样红火，谷歌的 DeepMind、微软的 AI for Earth……随后滴滴也提出了AI for Transportation（AI 扭转交通）。温翔敏锐地感觉到：AI 的时代浪潮已来，他必须搭上这趟列车。摩羯座的他审慎地做了剖析：AI 虽火，但事实世界过于简单，真正能落地的场景并不多。“我抉择了人工智能，就考查了各种人工智能落地的场景。看重场景，而不是某家公司，更不是眼前薪水的多少，因为我要做的事是 10 年、20 年的一个成果。滴滴地图的场景是可落地的、充斥挑战的、和我的技术现实最贴切的。”现实很饱满，事实很骨感。过后的地图畛域还没人用 AI 的形式，就意味着这条“不寻常的路”充斥艰险：没有教训可循，没人通知你该怎么做，更没人置信这条路能不能走通。温翔带着两个应届生就在这条不寻常的路上开始了探险。

自身做大数据的温翔，逐步和团队中有地图教训的搭档们进行观点碰撞，并推敲出一套本人的办法，在路网更新、路线偏移等场景中逐渐落地，获得了可观的成果。没有现成的专家，他就从应届生中筛选对 AI 感兴趣的一点点造就。现在，温翔的轨迹开掘和数仓团队曾经有十几个小伙伴，在这个畛域内一直获得新的冲破。温翔的身上有种超过年龄的动摇感，他长年放弃静止和大量浏览，让本人不断进步。他笑言，越钻研 AI 就越感觉人更有意思，人的创造力和想象力，是机器永远也学不来、赶不上的。比方创造性地解决地图的问题，AI 怎么可能想到？

以前，这样的场景亘古未有：司机开着车送乘客，导航提醒“立刻左转”，可路上有防护栏无奈转弯，直行后，导航还提醒“左转、左转”，司机一怄气骂一句：“你瞎啊！”对于传统地图零碎来说，它的确是“瞎”的，看不见路上新添的护栏，更看不到路网信息的变动。这种“瞎”的场面在机场、火车站中司乘见面时更加显著。司机在电话里喊“你看见一个广告牌没有？”乘客喊得更大声：“没有，徒弟你到底在哪里？”绕来绕去找不到彼此，经常成为旅途中很丧气的感触。

钻研多年计算机视觉技术的许鹏飞，正在用图像的办法来解决这些“瞎”的问题。“计算机图像技术的利用场景十分多，比方游戏、电商。然而对我来说，利用在出行场景中价值更大。就像咱们用 AR 技术帮忙乘客更快地找到司机，利用图像识别出交规的变动或路线变更，是能间接改善用户体验的，会让那些很苦楚抓狂的时刻变得从容开心，这是最让我有成就感的中央。”

计算机专业博士毕业的许鹏飞十分有学院派的气质，他不停地问本人和团队，真正的问题是什么？找到真正的问题后怎么把它定义成一个迷信问题？只有定义成迷信问题，就有规范解法适配。同时，用迷信的解法让我的项目真正落地，让许鹏飞成长得更弱小。“以前搞出模型或是做出可承受的数据就完事了。而在滴滴地图，咱们须要把技术真正落地，最终上线来产生用户价值。”他和团队实现的 AR 实景导航就是一个这样以价值为牵引，以技术做驱动的实例。从用户在场站内找不到上车点这个切实的需要登程，创新性地用视觉定位技术和加强事实技术来疏导用户，提供所见即所得的体验。最近，许鹏飞面临着更大的考验，他“削创造志”，不攻克难题就不留头发。正是这种坚韧的迷信精力，引领着地图团队一直开辟出新的思路，去解决一个又一个难题。

方君以前是做信息流广告的，做了几年之后他感到有些“不够劲儿”。“有些线上的技术很容易落地、起量，但涌入的人也多，可替代性是十分强的。而滴滴在技术上扎的十分深的，与理论场景联合十分严密，一旦打下根基很难被代替。用户看视频、看广告只是生存中精益求精的货色，买不买这货色对用户影响不大，而咱们是为大家解决理论生存中的问题，让用户平安准时地达到，这是雪中送炭的。”

不过领有广告举荐、NLP（自然语言解决）等技术的同学，却能够疾速迁徙来做地图。“滴滴地图从零到一开始的时候，资源无限，但咱们敢于站在伟人的肩膀上进行翻新，比方深度借鉴广告畛域的机器学习模型等。不理解这行的人，会认为地图就是测绘什么的，很精专，其实咱们基本不是传统的地图做法，全是 AI、大数据这些最风行的形式。”用翻新的形式解决问题，有时却不能马上失去用户的了解。方君目前主攻的是 ETA（通行工夫智能预估）方向，相当于要对实时变动的物理世界做出预判。车是疾速挪动的，而路况又是瞬息万变的，如何举荐路线并精确预估工夫和价格就难上加难。

“比如说‘成心绕路’这事，乘客埋怨近路不走走远路，本人多花钱。司机则埋怨没有规避拥挤。所以，‘成心绕路’这事，滴滴不可能做的嘛，做了的话司机和乘客都不称心，而且从全局最优或效率最高的角度，当然是迅速把这单乘客送到，让司机连忙去接下一单，对滴滴来说才更有益处。咱们和自驾举荐走更快、更畅通的路不同，要思考工夫、间隔、价格因素，举荐绝对快又绝对便宜的路线，其实更难。谋求快，有时候就得绕路，怎么办？当初就是让用户本人抉择，到底是想更快达到，还是想不绕路（看上去会省里程费），把更多的选择权交给用户。”即使总是被用户误会，方君还是感觉，误会是临时的，多与用户沟通，讲明确咱们的初衷，总会失去越来越多的反对。因为所有不同寻常的路都须要肯定的工夫来取得认可。这三位“宝藏男孩”都从非地图畛域闯进来，用本人的形式找到了地图中的“宝藏”，这“宝藏”就是真切地把技术落地，让用户的出行因为技术的变革而变得更加美妙。正如地图事业部的负责人柴华所说：地图欢送所有喜爱挑战新事物的同学，在这里，你将有足够的数据做钻研，足够的场景供落地，足够的舞台去实现本人的技术谋求。更难得的是，地图不是专精的畛域，在滴滴地图历练之后，还能利用到更为广大的天地。

1. 滴滴 AR 实景导航背地的技术 2. 机器学习在滴滴网络定位中的摸索和实际
3. 数据挖掘技术在轨迹数据上的利用实际
4. 浅谈滴滴需要响应式公交背地的技术
5. 信息公交服务在滴滴的利用实际
6. 滴滴导航若干要害性能的技术冲破与实际
7. 深度强化学习在滴滴门路布局中的摸索实际
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