再一次，滴滴遭受到重大危機(jī)，在悲哀其客服系統(tǒng)的同時，事件中關(guān)于滴滴的物流調(diào)度系統(tǒng)的討論，迅速走熱。

網(wǎng)易CEO丁磊：滴滴是一家物流企業(yè)

　　記得前段時間，吳曉波在與網(wǎng)易CEO丁磊的采訪中，曾和對方聊到互聯(lián)網(wǎng)圈的投資布局，丁磊一語中的，說現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的布局，都是通過信息流，然后各自投一些與物流有關(guān)的，比如美團(tuán)、滴滴，它們其實都是物流企業(yè)。

　　一直以來，滴滴的注意力就主要在路徑優(yōu)化、運力供需的匹配上，一個連接千萬量級車輛的平臺，必然會積累大量數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)向物流轉(zhuǎn)換的商業(yè)模式。

　　憑借著多年的優(yōu)勢，今年3月1日，滴滴外賣在無錫上線以后，很快與美團(tuán)展開了瘋狂外賣大戰(zhàn)，并在9天內(nèi)成為了當(dāng)?shù)刈畲蟮耐赓u平臺。

　　不過從技術(shù)角度來看，滴滴出行的業(yè)務(wù)雖然是運輸人，但這和滴滴外賣的運輸物的相似的地方實在太多 。

　　其實，它們做的事情都是接收需求，再將人/物，從一個相對固定A點（上車點/取餐點），運輸?shù)侥繕?biāo)明確的B點（目的地/食客位置），所以在保證乘客和食品乘坐和包裝安全的同時，后臺要做的也是調(diào)度和路徑規(guī)劃（司機(jī)調(diào)度/騎士調(diào)度），因此從邏輯上看并無不同。

揭秘滴滴調(diào)度系統(tǒng)差異性

　　的確，作為一個以出行業(yè)務(wù)為核心，連接一切與其有關(guān)的元素，進(jìn)行整合優(yōu)化升級的企業(yè)。滴滴在這套調(diào)度系統(tǒng)上下了不少功夫，持續(xù)的研發(fā)、試錯，然后進(jìn)行調(diào)整。

　　可是，送人比送外賣要難多了。送人有時幾十Km，有的還遇上跨城，而外賣一般集中在3km內(nèi)電動車可達(dá)距離。

　　同時外賣時間相對集中，顆粒度較小，重復(fù)性高，而出行因為距離更遠(yuǎn)，不確定性更高，所面臨的調(diào)度路徑復(fù)雜度會呈現(xiàn)幾何增長，系統(tǒng)決定派哪一位司機(jī)給哪一位乘客，比決定派哪一位騎士送哪一份外賣，要難一些。

　　此外，出行還會有拼車、順風(fēng)車等等附加需求，以及有快車、專車、出租車諸多不同服務(wù)形態(tài)，所以復(fù)雜程度又會高一截。

降維or升維：數(shù)據(jù)算法是智能調(diào)度核心

　　智能調(diào)度的核心思想是“激活閑置資源、中心調(diào)度、高效匹配”。 智能大腦主要滲透到以下各個環(huán)節(jié)：預(yù)測目的地、價格預(yù)估、時間預(yù)估、最佳路徑匹配、司機(jī)和乘客匹配、訂單分派、供需預(yù)測、預(yù)測乘客體驗。

　　從出行到外賣，技術(shù)原理一樣，但技術(shù)復(fù)雜度變低了，因此不難理解，出行到外賣在技術(shù)層面上是一次降維打擊。

　　從數(shù)據(jù)的豐富度上來看，滴滴擁有從機(jī)動車道、高速路、高架橋、非機(jī)動車道到小區(qū)內(nèi)部道路在內(nèi)的出行數(shù)據(jù)，而外賣所需要的，僅僅只有非機(jī)動車道的運行數(shù)據(jù)。

　　所以，單就技術(shù)而言，滴滴做外賣就像是讓大學(xué)生參加小學(xué)畢業(yè)的期末考試。

　　相比傳統(tǒng)的出行派單模式，滴滴采用的是搶單模式，只要乘客通過滴滴發(fā)出一個訂單，系統(tǒng)會把這個需求推送給多位符合條件的司機(jī)，如果所有司機(jī)都拒絕后才會進(jìn)行第二輪派單。

　　乘客的偏好最難洞察，由于滴滴數(shù)據(jù)量特別大，單個乘客背后有無數(shù)的司機(jī)在等待著為期服務(wù)。在任何一個時刻，滴滴的匹配量高達(dá)千萬次以上，在一兩秒鐘完成上千萬次的路徑規(guī)劃，這是一項非常大的挑戰(zhàn)。

　　所以從乘客的角度出發(fā)，如何讓乘客最快最有效的匹配到滿意的司機(jī)，是用戶體驗的根本，滴滴的“滴米”系統(tǒng)，用虛擬積分來決定同樣距離時，誰可以優(yōu)先獲得訂單，從而補(bǔ)充了搶單模式。

　　滴滴有多少的路徑優(yōu)化經(jīng)驗，其在外賣即時配送上的應(yīng)用，就有多么信手拈來。

　　外賣可以助力滴滴切入更加高頻的調(diào)度場景，某種程度上，有利于調(diào)度系統(tǒng)數(shù)據(jù)和后臺的升級。所以從外賣到出行，滴滴增強(qiáng)了資源實時管控能力，通過疊合訂單熱力圖，把乘客和宅男數(shù)據(jù)匯到一起，更加清楚的描繪出用戶畫像，從而可以掌握客戶的吃、出行，制定精準(zhǔn)營銷策略。

　　運力上，滴滴也可以在未來資源利用上，實現(xiàn)優(yōu)化分配。久而久之，滴滴形成的智能調(diào)度系統(tǒng)，經(jīng)過不斷的學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)的積累，提高算法體系，最終達(dá)到高效匹配供給和需求。

慘案思考：智能調(diào)度→無人運輸

　　回到前幾天的順風(fēng)車事件，關(guān)于司機(jī)的職業(yè)道德和技術(shù)水平，沒有人可以預(yù)知，也不能被大數(shù)據(jù)算出來，且現(xiàn)有的調(diào)度系統(tǒng)還沒有智能到，足以選擇安全度最高的行駛路徑。

　　盡管滴滴有推出乘客評選的系統(tǒng)，可對于這種突發(fā)的人禍，這個功能實在是有點隔靴搔癢，所以若要徹底避免司機(jī)慘案，只能采用無人化運輸。滴滴出行CEO程維也表示未來的司機(jī)會變少，隨著技術(shù)的進(jìn)步，政策和其他客觀因素給無人駕駛造成的阻礙會消退。

　　作為出行領(lǐng)域的巨頭，滴滴的無人出行項目在得到了生態(tài)內(nèi)很多伙伴的支持。

　　今年的4月24日，滴滴與31家汽車產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)攜手成立了“洪流聯(lián)盟”；5月，滴滴在加州獲得了自動駕駛路測許可；近期滴滴又?jǐn)埆@了自動駕駛領(lǐng)域的世界級獎項，種種跡象表明滴滴無人駕駛的進(jìn)程正在加快。 

　　無人駕駛背后技術(shù)的更迭，反映的是交通和物流的終極趨勢，當(dāng)然質(zhì)疑也很多。工程院院士李德毅在8月23日首屆中國國際智能產(chǎn)業(yè)博覽會上指出，“但在自動駕駛時，遇到了人不能處置的問題，控制權(quán)如何交接？在交接的過程中責(zé)任事故又由誰來認(rèn)定呢？”

　　所以，自動駕駛不是簡單疊加各個場景的模式，而且無人駕駛不僅要自動，還應(yīng)該是自主，要可以像駕駛員一樣，能夠應(yīng)對各種突發(fā)工況，把人和機(jī)器的互動做到極致，不管是送人還是送貨，解決的不單是車方面的問題，還得考慮人的問題。

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