8月19日， 有着“中国空间信息产业的创新风向标盛会”之称的WGDC 2020大会正式召开。在大会“G-Tech开发者星球”会场，来自滴滴地图与公交事业部的三位专家向观众和听众们分享了滴滴在地图更新、增强现实(AR)导航和“需求响应式”公交系统三方面的最新成果和技术方案。基于这些技术方法，滴滴正在携手各地机场、火车站、公交集团、园区等广泛合作，一步步践行“让出行更美好”的使命。

  其中，滴滴需求响应式公交技术平台还入选了WGDC 2020年度创新应用，突破了传统公交系统固定时间、固定站点以及固定线路的限制，创新性地将网约车的商业模式应用在公交系统中，不仅满足了乘客更为个性化的出行需求，同时也为移动网络时代下新型公共交通生态体系的建设提供了宝贵的应用经验。

  “经过我们2-3年的建设，平台针对地图生态数据积累了情报挖掘、数据编辑、数据发布等能力，保证了地图基础数据准确率超95%。--滴滴地图与公交事业部高级专家工程师温翔

  传统模式下的地图制作主要是依靠测绘、众包和采集车的方式来获取地图数据。这种模式下地图的生成需要依赖大量包括内业、外业等在内的大量专业技术人员对数据的采集和处理，因此地图的更新也受到了极大限制。

  据温翔介绍，相比于传统模式，滴滴采取平台化的方式，通过平台沉淀的出行数据、场景数据及司乘上报数据等来生成更“新鲜”的地图。平台上聚集了大量的司机，司机在使用滴滴导航时，会每隔几秒钟上传一次GPS数据，基于这些匿名处理后的轨迹数据，平台将就能够迅速“绘制”并且对地图进行更新。而将平台获得的司机热力地图和原始路网进行差分，然后对差分结果进行矢量化还能够获得地图增量数据。通过采用这一些方法，滴滴更新了相当多的新增道路。

  其次是交通上报。滴滴平台的司机端和乘客端都能够最终靠交通上报按钮上报交通事件。平台侧在得到上报标点后，可以汇集成上报地图。最后结合上报数据和司机行驶轨迹，可以更快速地进行现场核实。

  第三个较为重要的数据来源就是车外影像。滴滴能够最终靠司乘提供的车外环境影像数据来进行脱敏化处理后来识别车道线和一些行车标识，以及一些道路标志牌甚至是电子眼。近期还能够识别一些道路的建设和施工要素。在国内，道路要素的更新十分频繁，道路上各种要素的月更新率平均可达6%，也就是说每半年就有1/3的要素会发生变更。凭借上述更新手段，滴滴城市场景中的路网质量可以超过行业平均水准。

  即便拥有更鲜活的数据，平台的地图服务也任旧存在一些挑战。例如在一些信号不好的区域，轨迹数据会包含很多噪声。还例如，不同的司机或乘客有不同的路线偏好，每秒车都在快速移动，派单如果司机正好处在路口也会导致司机来不及反应以至于选择规划外路线。只有准确理解这些用户行为才能更好地对数据做出准确的处理，给用户 提供更好的服务。

  滴滴一方面通过算法和技术的优势来不断解决上述挑战，另一方面也通过自身的平台特点创造出独特的地图更新优势。能够最大化信息的收集和流转速度，也是滴滴和传统地图生成方式的最大不同点之一。这也让滴滴有机会打造一个近实时的地图引擎，从而平衡地图更新中，召回、鲜度和成本这三大目标。

  温翔表示，经过2-3年的建设，平台每年能发现的封闭类事件量两百万条。同时随着解决能力的加强，平台能够检测到道路封闭的时长窗口也慢慢变得短，现在能够对非常短期的事件进行处理。

  目前，这些地图技术已大范围的应用关于国内和国际化场景，帮助让司机和乘客有更好的出行体验。

  “通过我们并行重建的技术优化，超过10万平方米的场站实现了天级三维重建能力。”——滴滴地图与公交事业部高级算法工程师滕晓强

  很多人都有过在陌生城市的机场、火车站或者商场，很难快速找到网约车上车点的尴尬经历。根本原因就是这类场景空间大、结构较为复杂，同时这些场景下的GPS信号定位不准，使得乘客找到上车位置的成本非常高，给乘客找车带来极大的不便。

  滕晓强表示，滴滴一直在采用不一样的方式解决场站碰面难的问题。除了人工引导、地面标识引导和图文引导等方式，滴滴也一直在思考能否找到一种更加直观、沉浸式的、友好的导航系统，后来发现增强现实(AR)技术能很好地解决这一痛点。

  增强现实(AR)，通俗的理解就是把虚拟的物体通过手机摄像头显示在现实世界中，使得虚拟物体看起来真实存在于现实世界中一样。

  基于视觉定位的技术路线，滴滴先通过跟大型场站合作来建立这些场站室内模型;当用户在大型场站，能够最终靠图像匹配的方式定位出乘客在模型中的具置;最后根据乘客位置和上车点的坐标，规划出一条最优的路线，指引乘客走到上车点。

  这一实现过程听上去简单，但实践起来充满挑战。首先，大型场站场景比较空旷，场景视觉检测出的特征分布并不均匀，导致三维重建的建图速度较慢，同时也会影响视觉定位的成功率。其次，大型场站中有很多重复场景，例如相同店铺的LOGO也会导致定位错误。最后，大型场站室内结构很复杂，人群遮挡等因素都会导致在估计手机位置和姿态时，稳定性和精度受到一定影响，使得导航系统可能偏离正确的行走路线。这一些都会影响用户的体验。

  针对上述挑战和难点，滴滴创新性地提出了多个解决方案并率先大规模实现了产品的快速落地。滕晓强介绍，现有三维重建流程大多都采取串行模式来实现模型增量重建，然而对于大型场站而言，这种重建方法比较耗时。滴滴提出了基于并行重建的流程，通过该种技术优化， “在超过10万平方米的场站能轻松实现天级三维重建能力。”例如在郑州新郑国际机场，滴滴就通过约24,000张图片重建了机场的三维模型，在模型中能清楚地看到每个障碍物的位置。

  有了模型后，当乘客身处这些场站，只需举起手机，就能够最终靠摄像头收集的影像来定位当前位置。现有的视觉定位算法在有些情况下定位误差比较大，为降低定位误差，滴滴提出基于几何分布的图像重排序算法，较大地提升了定位的精度。通过该算法上线%的情况下，用户定位误差能控制在一米以内，较大幅度地提升了用户导航的整体体验。

  在定位出乘客在模型中的准确位置后，AR导航还要帮助乘客找到上车点。然而由于GPS信号缺失，需要用更好的方式判断用户手中手机的位置和姿态，才能更好地将虚拟元素渲染到现实世界中。

  滴滴通过多模态定位的方式来确定局部位姿，来更好地实现过程中导航。这其中既应用了视觉惯性里程计算法，也涉及当摄像头一旦被行人或其他物体遮挡时采用的步行导航算法。在步行导航算法中，滴滴通过深度学习技术等技术，能做到即使有手机朝向和人行走朝向不一致的情况下，仍能有效判断用户的步长和朝向从而提升导航的准确度。截至目前，滴滴AR导航已经在国内多个城市的机场、火车站和商场和日本东京机场上线，并且获得乘客一致好评。

  “相比于普通公交，使用滴滴需求响应式公交使50%的用户每次出行节省10-20分钟，19%的用户每次出行节省5-10分钟。”——滴滴地图与公交事业部高级专家工程师马凯文

  对于公交出行而言，不同场景下出行的时间和空间密度都不一样。在出行时空密度都很密集的场景下，为让出行更高效，一个理想的模式是公交系统应该设计一些大中站点，然后设计以固定线路为主、大车为主的固定排班模式。相反在出行时空密度都很稀疏的场景下，公交系统应该多设置一些虚拟小站，灵活动态地投放以小车为主的，实时进行聚合、调度的公交服务。

  马凯文介绍，正是基于这些不同场景下的不同出行需求，滴滴也针对公交集团开放了供需预测和智能地图的能力，希望利用这些能力来助力公交行业，孵化出一些新的产品并输出新的价值。滴滴主要希望从三方面赋能公交行业，第一，支持通勤、商务、旅游、城际、枢纽疏散、产业园区、大学城等不同场景下的多样化服务产品模式;第二，希望降低运营方落地新产品的成本，同时加快落地速度。进而通过快速应用、快速优化、迭代来实现快速服务。第三，助力于公交信息化，让公交行业信息化程度更高，使乘客能够更便捷地获取更实时、更准确的出行信息。同时，利用相关信息化大数据，为运营方进行效率提升。

  为了实践这些能力价值，滴滴基于基础技术服务，打造了一款包括乘客端、司机端还有运营管理系统三端的“需求响应式”公交系统，能够动态智能地匹配人、车相关服务，动态线路规划，并提供整体的出行服务。

  据了解，所谓“需求响应式”公交系统，就是指以乘客需求未导向、最大化运输效率的弹性运输服务，其车辆不受固定路线、固定班次的限制，提供符合个性化的路线与时刻规划，由运输经营者按乘客需求派遣车辆接送乘客至目的地的运输服务。与人们更为熟悉的网约车、顺风车等服务相比，公交和巴士花费更少，快捷、方便、舒适的乘车环境和具有诱惑力的价格已经使“定制公交”慢慢的变多地被上班族接受与认可。

  在具体实践方面，马凯文介绍，滴滴实现了两种典型的需求响应式公交服务。第一种是定制公交，就是典型的固定站点，固定线路，通过C端的需求收集来进行路线规划，更适合通勤、商务、旅游等场景。

  第二种就是动态公交：固定站点、动态线路模式的产品，用户都能够实时或者预约，进行呼叫乘坐，然后动态生成线路，司机可以动态地按顺序进行乘客接送。这种形式更多适合交通枢纽疏散、社区、产业园区和大学城等场景。

  在公交出行的六个主要的出行模式(站线模式、成行模式、调车模式、合乘模式、计价支付模式、取消模式)之外，滴滴还做了一些关键的技术升级。一方面对线站模型进行升维，将过去站点之间线的模型升级为网状模型。第二方面，基于相关的客流大数据，通过运算系统来进行最优线路的规划和设计。另外还涉及运力规划和排班，即根据分时段的客流情况、分时段的客流方向以及分时段的路况情况及其他约束条件进行分时段的运力规模规划，同时对司机进行智能排班，得出最优化排班方案。

  对于运营方而言，不同的运营方信息化程度各不相同。有的公交公司已采用了一些信息化技术，所以滴滴还设计支持了开放平台模式，通过开放API和开放终端SDK，运营方既可以把滴滴产品服务接入到自己的业务中，也能够使用滴滴和自有系统双平台的呼叫和服务。此外，滴滴还能为运营方提供实时监测大屏，通过大屏幕运营方可以实时看到运营区域中车辆的位置、行驶情况，规划的行驶路线和相关车辆的订单情况，方便运营方实时观察特殊情况，进行调配和安排。

  目前该系统已在青岛、西安、昆明、大理、南通等多个城市落地应用，服务用户超过1万人。用户调研结果为，乘客选择需求响应式公交的根本原因是不需要换乘、舒适有座、出行总用时短、价格实惠公道以及等待时间少等。相比于普通公交，使用滴滴需求响应式公交使50%的用户每次出行节省10-20分钟，19%的用户每次出行节省5-10分钟。