滴滴打车中的推荐上车位置如何实现？

作为乘客，如果对一个地方不是很熟悉，下单时根据定位自动得出的定位乘客或许不知道在哪里，尤其在一些比较大的小区，商场。说下个人的打车经历，我算是一个地理迷，没事经常打开地图看看，对所在城市的路线还算比较熟悉。举个比较特殊的例子，位置在帝都新兴桥，地图如下：

新兴桥附近道路

从公主坟地铁B口出来后，位置在一条小路，红色方框标注的位置，而正常自东向西从复兴路过来的车流走的是国海广场附近那条路，每次自己打车都是沿着红色线条走到A处或者B处，这样可以节省很多的时间；否则，自东向西的司机接单后，如果乘客仍在地铁B口，则司机需要沿着复兴路辅路转一圈到B口接乘客，从地图上也可以看到沿着新兴桥的辅路有多少个红绿灯……

所以，推荐上车地点，可以让乘客尤其是路痴的乘客打车时在最短的时间内上车，解决用户与司机互相找不到对方，反复电话沟通的问题；至少，推荐上车地点功能上线后，我打车时接到司机电话的次数远远少于以前没有此功能的时候；由于没有用过司机端，个人猜测，司机端在接到订单时，如果用户下单的地点是推荐地点的话，应该会收到系统的提醒，用户上车为推荐地点，直接导航前往即可；所以，推荐上车地点解决的不仅仅是用户体验问题，解决的还有避免乘客和司机多走冤枉路，造成时间和金钱的浪费（司机油钱），还有就是避免司机在行车过程中联系乘客打电话带来的安全隐患；

回到问题，推荐上车功能如何实现？首先我们先看下滴滴的运营数据：

2017年10月17日，滴滴出行发布《第三季度全国重点城市交通出行报告》(以下简称“报告”)，对第三季度交通运行及重大事件进行系统分析。

目前滴滴出行平台日订单已突破2500万，高峰期平台每分钟接收超过3万乘车需求，每日新增轨迹原始数据70TB+，每日路径规划请求200多亿次。基于每个订单接送乘客的行驶轨迹能够更加精确、真实地反映城市道路运行情况以及相关民生态势。

“一天的订单量已经突破2500万，每日新增轨迹原始数据70TB+，每日路径规划请求200多亿次”，这是滴滴给出的数据，那么这些数据中包含哪些内容呢？下面是通过个人理解列出的一张表：

订单表

从表中我们可以看出，每一个订单中，都有用户提交订单的时间，上车地点以及下车地点，打车人，到达时间；这些数据乘2500万，也就是说，一天中滴滴就可以拿到2500万+个上车地点，2500+个下车地点；而每个人日常的打车地点大多数时间都是固定的，上班打车起点为家，下班打车起点为公司，数据量大了之后，滴滴也就可以知道你的家在哪里，你的公司在哪里。一个小区有几个门，而你平常打车的时候经常在东门，则你打开滴滴发送订单的时候，滴滴就会给你推荐你的上车地点是东门，这是基于个人打车大数据实现；而如果你在一个不是经常去的地方打车，比如在一个商场附近，打车时，会依托滴滴用户群大数据，给出推荐上车地点；

另外一个参考因素有可能就是实时路况，附近的司机。

回龙观地区龙禧苑五区附近地图

上图为回龙观地区龙禧苑五区附近，如果用户在途中圆圈位置发送订单，假设该小区到东南西北四条路都有出口，且距离大致相同，且周边路况全部畅通，则滴滴后台接到订单后，首先会验证下附近空闲司机的位置，如果空闲司机的位置大部分在云趣园三区附近，则滴滴会推荐上车地点为A，如果空闲司机大部分在东亚上北中心附近，则滴滴会推荐用户在B点上车。加入路况的因素，如果B点那条路线的路况为非常拥堵，则即使空闲司机在东亚上北中心附近，滴滴有可能推荐的上车地点也是A；

综上，滴滴打车中推荐上车位置是基于乘客乘车的历史数据得出，你在打车时滴滴给推荐的地点有可能是你日常打车时常用的地点，也有可能是其他用户打车使用过的历史地点；而影响你打车时滴滴给出推荐地点的因素有：实时路况，司机实时位置等。

另外，打车时走的路线，滴滴也依据了乘客日常的路线，比较有趣的一点是我在打车回家的时候，告诉司机选择的路线经常与导航规划不一致，大概重复了五六次之后，以后再也没有听到导航说过走另外一条路线，每次走的，都是我给司机走的那条路。

这，就是数据的力量。大数据，是相对的，对于打车人来说，推荐地点，基于成千上万甚至过亿的数据；而规划的路线，滴滴使用了我平常个人规划的路线，只有几次。

本文首发自个人公众号：MichaelPM；