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腾讯地图标注导航技术总监江红英：AI，让ETA计算更智能

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由腾讯主办的腾讯位置效劳位道技能沙龙在北京举办，多位业界大咖共享了各安闲LBS范畴的人工智能运用及有关技能创新。腾讯地图标注导航技能总监江红英表明，虽然在一些传统范畴AI模型的初始作用未必可以超过传统模型，但仍是要活跃拥抱人工智能，现在腾讯LBS现现已过AI的引进和运用让ETA核算变得愈加智能。

ETA即是常说的估计抵达时刻，可以协助大家非常好的组织出行时刻。关于网约车、物流、外卖等职业，在车辆和人力资源的调度上，ETA可以供给极好的决议计划支撑。但是，AI模型的引进关于传统模型来说是一种颠覆，需求很大的勇气去放弃多年堆集的作用；一起，在传统模型的大数据堆集相对缺乏的条件下，AI模型在初始期间未必能收成抱负的作用。
虽然如此，江红英以为，咱们仍是要活跃的拥抱AI，由于AI不只有很严谨的数学模型，有很多的历史数据，并且经过大数据的练习，会把一些程序逻辑转化成配置逻辑；一起，机器学习会把线上的逻辑转化成线下的练习。AI经过这两个转化，恪守了码农定律，所以得到一个非常好的结果也是可以了解的。
据江红英介绍，从2015年开端，腾讯地图标注就连续将AI技能引进到导航效劳中处理各种疑问。以ETA为例，以往用传统模型核算的结果，平均误差在19.5%左右，并现已抵达难以打破的瓶颈。但在引进AI模型后，平均误差表现出了断崖式的下降，现在可以控制在15.13%以内。
除了对人工智能运用方面的共享，江红英还以为，要有量化一切的认识。她举例说，ETA核算的中心特征之一是实时速度，而实时速度是从路况中提取出来的，路况核算又依赖于实时的数据源，所以一开端就对实时数据源进行监控，起先并不是为ETA效劳的，但在无意间发现数据源的监控目标和ETA的badcase存在有关性，于是就引进了。所以，对所有的事务特点都要尽可能去量化，量化的目标才便于调查和剖析，并且咱们不知道什么时候某个目标就被咱们采用，成了一个不错的特征。
现在，ETA的运用场景非常广泛，小到自己出行，大到城市规划，拥堵缓解，都需求ETA效劳。ETA效劳的准确率直接关系到出行、物流和O2O等职业在运力管控和订单分配的方面的功率。腾讯位置效劳现已与微信、手机QQ、京东、滴滴出行、新美大、艺龙和同程等不一样职业许多产品打开协作，而AI模型的引进将协助腾讯位置效劳和协作伙伴一起树立愈加完善的生态体系。

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