滴滴：人工智能在交通领域的应用

焉知焉知·焉能不知

摘要：随着深度学习技术的提升，智能交通领域吸引了越来越多研究人员的关注，今天为大家带来滴滴在KDD大会上的最新教程，为大家呈现智能交通领域的最新进展。

摘要

随着网上约车与自动驾驶技术的快速发展，智能交通领域逐渐吸引了机器学习和研究人员的目光。由于交通系统中每天都在产生大规模的高质量路线数据和交易信息，这使得AI技术将成为智能交通系统的首选解决方案。虽然目前有大量的工作都致力于解决传统运输问题，但它们难以应对不断增长的运输需求。在本教程中，我们系统介绍了现代移动交通平台中的决策流程，以及此过程中的主要挑战。我们调研了这些工作，重点关注了人工智能和数据驱动解决方案的最新进展。此外，我们针对交通AI的研究人员，提供了大规模的运输基准和相关的研究平台。我们的目标是对关键问题、常见表述、现有方法和未来方向进行概述，希望帮助听众们理解智能交通相关研究。

大纲

第一部分：智能交通中的挑战与机遇

现代交通概述

智能交通中的挑战

第二部分：交通中的AI应用

地图服务1：地图匹配、路径规划、ETA

地图服务2：交通估算、交通预测

决策服务：调度

AI应用

第三部分：智能交通中的数据和工具

作者简介

王征博士是滴滴AI实验室的研究人员，智能地图服务和滴滴出行精细预测系统的架构师。毕业于清华大学，并在密歇根大学安娜堡分校担任研究人员。曾获得多个奖项，包括KDD最佳研究论文奖亚军，和IEEE社会计算国际会议（SocialCom）最佳论文奖。曾担任会议的PC成员，如IJCAI，ICML，NIPS，ICLR，AISTATS，SDM等。他现在领导研发团队，致力于为滴滴地图和滴滴容量预测平台设计和开发新式机器学习服务，并设计了ETA深度学习解决方案，每日提供超过40亿次的请求。

附PPT全文

来源：专知