滴滴快车滴滴专车的产品等级与派单逻辑┆运算与任务分配软件┆共享出行

一、它怎么知道我想去哪？
不同的日期，不同的出发时刻，不同的上车点，你想去的目的地都可能有所不同。但如今当你掏出手机打车时，往往滴滴已经自动帮你定位上车点，实时为你显示“预测”的目的地。

在这“懂你”的背后，正是平台基于大数据和人工智能技术，推出“猜你去哪”功能，让发单体验进一步得以优化。

考虑到时间和经纬度的分布具有周期循环性，目的地的出发时刻的频率不能用传统的方法来估计。所以滴滴工程师的解决方案是基于循环正态分布，建成一个优化模型，再用贝叶斯框架计算出每个目的地的概率和阈值。

这一目的地预测模型能在用户输入目的地之前，率先为你推荐出最可能前往的地点，预测准确率超过90%。而预测时间，仅仅只需要两毫秒。

二、它是怎么给我派车的呢？

解决交通出行问题，匹配人、路、车的供需，对系统的实时性要求很高。每一秒车辆和路况都在变化，这也要求系统必须能实时收集数据、演算，给出最优的安排。所以这里面离不开大数据、人工智能的技术。

系统要实时学习城市交通出行规律，了解交通工具和道路情况，以毫秒级的速度实时计算，做出最优的供需匹配和智能调度。不仅整体最大化城市的交通效率，也尽可能地优化每个人的出行体验。

系统经过深度学习的训练，还能精准预测未来城市出行需求并提前调度，实现资源最优化分配，帮助缓解拥堵。据悉，平台对15分钟后供需预测的准确度已达85%。

实际上，无论是乘客发单前的预测目的地、推荐上车点，还是发单后的智能派单、ETA、路径规划，甚至行程中的安全驾驶，行程结束后的司乘判责环节……大数据和人工智能技术已经广泛应用于其中，不仅提升用户出行效率并且优化出行体验，而且用技术构建智能出行新生态。

三、它为什么从抢单模式改为派单模式？

抢单模式目前运用最早也最广泛的自然就是滴快了，早在2016年就没有抢单模式了，全部改为指派模式 跟uber一样了，至于相同的派单模式，其实内部差异也有众多干货可说。但派单和抢单背后 折射不同的商业逻辑！

滴快早期选择抢单，直接原因模仿的出租车市场的运营方式，司机向来都不缺单，需求大于供给，这就是抢单机制最早产生的根据。然而从出租车衍生到专车市场，并没有调整订单策略。你可以理解为，滴快对于自己的专车持有量很有把握，否则在市场动态自动平衡下，供给方的主动地位必然受到削弱，这样的抢单方式也毫无存在的必要。

滴滴打车罗文说过“中国的司机在意目的地，如果他住在大兴，他就要往那个方向走。方便回家，为什么我们不指派一个司机，两者都方便，我们希望构造经济生态，你情我愿，中国人在设密码，这是发展过程中中国人和欧美人的区别，这是我们的产品设计。”

罗文的意思很清楚，“你情我愿”是当下滴快商业模式架构的前提，司机们也不容易，派单会让他疲累和劳累，强调人文情怀，首先就得保证司机选单的自主性。特别在回家的时候，顺便挑一个顺路的单搭上“顺风车”，多美的幸事呐。所以，滴快的切的是出租车打车场景的一杯羹，出发点也主要是从司机端入手的。当然在这之前，滴快的后台系统会完成第一次筛选过程，结合供方的车辆条件和位置地图进行订单评估和内部调节，生成“准订单”发送给符合条件的司机们。经济杠杆调控没有技术解决不了的问题