摘要

隨著網上約車與自動駕駛技術的快速發(fā)展，智能交通領域逐漸吸引了機器學習和研究人員的目光。由于交通系統(tǒng)中每天都在產生大規(guī)模的高質量路線數(shù)據(jù)和交易信息，這使得AI技術將成為智能交通系統(tǒng)的首選解決方案。雖然目前有大量的工作都致力于解決傳統(tǒng)運輸問題，但它們難以應對不斷增長的運輸需求。在本教程中，我們系統(tǒng)介紹了現(xiàn)代移動交通平臺中的決策流程，以及此過程中的主要挑戰(zhàn)。我們調研了這些工作，重點關注了人工智能和數(shù)據(jù)驅動解決方案的最新進展。此外，我們針對交通AI的研究人員，提供了大規(guī)模的運輸基準和相關的研究平臺。我們的目標是對關鍵問題、常見表述、現(xiàn)有方法和未來方向進行概述，希望幫助聽眾們理解智能交通相關研究。

大綱

• 第一部分：智能交通中的挑戰(zhàn)與機遇

• 現(xiàn)代交通概述

• 智能交通中的挑戰(zhàn)

• 第二部分：交通中的AI應用

• 地圖服務1：地圖匹配、路徑規(guī)劃、ETA

• 地圖服務2：交通估算、交通預測

• 決策服務：調度

• AI應用

• 第三部分：智能交通中的數(shù)據(jù)和工具

作者簡介

王征博士是滴滴AI實驗室的研究人員，智能地圖服務和滴滴出行精細預測系統(tǒng)的架構師。畢業(yè)于清華大學，并在密歇根大學安娜堡分校擔任研究人員。曾獲得多個獎項，包括KDD最佳研究論文獎亞軍，和IEEE社會計算國際會議（SocialCom）最佳論文獎。曾擔任會議的PC成員，如IJCAI，ICML，NIPS，ICLR，AISTATS，SDM等。他現(xiàn)在領導研發(fā)團隊，致力于為滴滴地圖和滴滴容量預測平臺設計和開發(fā)新式機器學習服務，并設計了ETA深度學習解決方案，每日提供超過40億次的請求。

附PPT全文