優(yōu)步是迄今為止國外很受歡迎的拼車應用程序，在全球擁有超過9300萬用戶。該應用程序是2009年的革命性解決方案;13年來，它的收入一直在增加。2015年，優(yōu)步是最早采用機器學習處理大數(shù)據(jù)的公司之一。在接下來的3年里，該應用程序大規(guī)模到達人工智能，成為少數(shù)幾家在短時間內(nèi)成功整合機器學習戰(zhàn)略的公司之一。

讓我們更深入地了解優(yōu)步的價值主張和成功公式。

類似優(yōu)步的應用程序中的人工智能有多重要?

類似優(yōu)步的應用程序的基本概念是為司機和客戶構(gòu)建一個高度可擴展的平臺。騎手正在尋找一種快速、可靠、個性化且具有成本效益的現(xiàn)代解決方案;司機需要優(yōu)化時間收益，同時保持工作質(zhì)量。隨著人工智能的進步，曾經(jīng)看起來不切實際的所有功能都已經(jīng)在積極使用。這就是人工智能如何改變拼車體驗。

預測和預測需求模式，為每個市場的移動需求設計最佳供應。

以高精度預測和改進ETA(預計到達時間)和ETD(預計到達目的地時間)。

深入了解客戶行為和偏好，以便以后生成更加個性化的方法。

通過不斷學習模式和實時收聽事件來提高安全性。

當然，人工智能在類似優(yōu)步的應用程序中的作用更為突出，該技術將繼續(xù)改變行業(yè)。

2022年的優(yōu)步人工智能

2009年，人工智能只是一個想法，但優(yōu)步已經(jīng)以人工智能為核心。如今，該應用程序在其大部分服務中都使用了人工智能;客戶支持優(yōu)先級、ETA(預計到達時間)和目的地預測、交通預測等。

除了提供的產(chǎn)品和人工智能和機器學習的新增強功能之外，優(yōu)步還為企業(yè)人工智能社區(qū)增加了巨大的價值。

在技??術方面，優(yōu)步構(gòu)建了機器學習平臺基礎設施Michelangelo，這是一個涵蓋核心機器學習過程階段的專有平臺。目標是促進大規(guī)模構(gòu)建和部署機器學習解決方案。雖然大多數(shù)企業(yè)在一次性用例的基礎上部署機器學習模型，并且必須定制構(gòu)建或外包支持軟件基礎設施，但優(yōu)步使用米開朗基羅構(gòu)建了整個流程。米開朗基羅平臺地址：

數(shù)據(jù)收集和準備過程——連接到多個數(shù)據(jù)湖，通過自定義管道將數(shù)據(jù)推送到關鍵特征，并將這些特征保存在數(shù)據(jù)特征存儲中;

模型訓練-它利用這些特征來訓練各種不同的機器學習模型并衡量它們的成功;

模型評估——它為每種模型類型生成關于重要性能標準的報告，并在模型之間進行比較以確定最佳模型;

根據(jù)消費者輸入的數(shù)據(jù)進行在線部署和預測，例如，當他們訂購優(yōu)步時。

所有這些流程的核心是優(yōu)步人工智能，它是人工智能研究和平臺的中心，致力于通過NLP(自然語言處理)、計算機視覺、深度學習、傳感器處理等為自己的應用程序提供支持。優(yōu)步為人工智能社區(qū)的發(fā)展做出了重大貢獻，通過開源項目和出版物幫助其他社區(qū)成員從其平臺中受益。這意味著現(xiàn)在可以開發(fā)像優(yōu)步一樣先進的人工智能按需應用程序。

優(yōu)步的人工智能：用人工智能推進移動性

盡管優(yōu)步在實施人工智能方面已經(jīng)取得突破性進展，但今年(2022年)，優(yōu)步人工智能研究在需求預測和更順暢的接送體驗方面取得了長足的進步。讓我們指出最重要的成就。

利用計算機視覺讓騎行更安全、更舒適

現(xiàn)在很明顯，優(yōu)步在人工智能方面認真對待一切。利用這些技術的方法之一是計算機視覺平臺，該平臺用于在上網(wǎng)時驗證駕駛員身份。自動深度學習轉(zhuǎn)錄技術使優(yōu)步能夠控制越來越多的司機并確保客戶的安全。

使用神經(jīng)網(wǎng)絡增強實時預測

實時操作是優(yōu)步和類優(yōu)步應用的核心。通過利用由神經(jīng)網(wǎng)絡支持的機器學習模型，在線跟蹤性能變得更加有效，這些模型有助于預測接送ETA、騎手需求并確定硬件容量要求。優(yōu)步人工智能開發(fā)了另外三種工具來實現(xiàn)KPI和改進預測：X-Ray、Gennie和HotStarts，每個工具都負責處理大數(shù)據(jù)和改進預測。

使用對話式人工智能創(chuàng)建更無縫的通信

客戶服務是優(yōu)步的主要功能，受到最優(yōu)質(zhì)的照顧。為了支持一流的端到端體驗，同時提供便捷的訪問，優(yōu)步采用了對話式人工智能技術來幫助支持人員正確、快速地回答用戶的問題。此外，該平臺還允許司機通過免提接機和一鍵式聊天更輕松地與客戶建立聯(lián)系，從而減少了分心駕駛。

為了超越已經(jīng)做的事情，優(yōu)步推出了開源Plato Research Dialogue System，這是一個用于開發(fā)、訓練和部署會話人工智能代理的會話人工智能平臺，允許進行前沿的會話人工智能研究。

通過感知和感知提高定位精度

人工智能和機器學習技術已在拼車應用程序的幾乎所有核心??功能中實現(xiàn)，包括車輛定位。為了促進這一過程，優(yōu)步推出了傳感和感知平臺，致力于提高GPS服務的覆蓋范圍、速度和準確性。

克服GPS限制并擁有更準確的位置可以讓乘客和司機更輕松地相互定位，最大限度地減少雙方的取消，并提高預計到達時間(ETA)。

發(fā)表原創(chuàng)人工智能研究

優(yōu)步對所有行業(yè)的人工智能集成貢獻最大，不僅限于按需服務。作為一項寶貴的資產(chǎn)，優(yōu)步發(fā)布了關于其項目的研究出版物、關于對話式人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡的主題、博客文章和開源代碼-EvoGrad Python庫，用于對用于訓練機器學習模型的自然進化類算法進行原型設計，以及Hypothesis GU Funcs(a用于單元測試的Python包)。優(yōu)步共享的所有這些以及更多資源都有助于人工智能開發(fā)以及將類似技術整合到其他應用程序中的能力。

通過開源促進人工智能協(xié)作

致力于通過開源對象與社區(qū)分享盡可能多的信息和知識，優(yōu)步人工智能實驗室發(fā)布了Ludwig的開源深度學習工具箱，供用戶在不編碼的情況下訓練和測試深度學習模型。IBM、Nvidia和Apple也采用了該工具箱。

期待

在優(yōu)步等按需應用程序出現(xiàn)之前，我們有不同的拼車文化，各有優(yōu)缺點。今天，我們享受乘車共享應用程序帶來的所有舒適，期待創(chuàng)新。

到2025年，我們將擁有的最重要和最具顛覆性的創(chuàng)新之一是綠色未來計劃，成千上萬的司機將轉(zhuǎn)向電動汽車(EV)。該計劃還將有助于人工智能和自動駕駛汽車的發(fā)展。

優(yōu)步推廣零排放移動平臺，到2040年，優(yōu)步承諾在全球范圍內(nèi)使用零排放車輛提供100%的乘車服務?？梢钥隙ǖ氖?，將會有新的綠色騎行方式并提供可持續(xù)的交通替代方案。