百度地图李莹详解如何用AI准确预估未来出行时间

【TechWeb】7月3日，2019百度AI开发者大会百度大脑分论坛上，百度地图事业部总经理李莹做了《基于飞桨的百度地图通行时间智能预估》的演讲，详细介绍了百度地图“通行时间智能预估”（Estimated Time of Arrival，ETA）在应用百度深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）之后获得的效率提升，从而让用户可准确掌握当下和未来的出行时间，合理规划出行。

百度地图事业部总经理李莹

李莹在演讲中表示，百度地图应用百度深度学习平台飞桨，为用户打造更精准的“通行时间智能预估”能力，能够针对用户设定的出发地、目的地、行程设置，给出最合适的路线、更精准的用时，让出行更加智能可靠。

百度地图ETA最直观的感知就是路线规划的预估到达时间越来越精准，推荐路线越来越符合自己的出行或驾驶习惯，其主要在实时出行和未来出行两方面为用户提供精准智能的出行服务。

针对用户实时出行的时间预估，百度地图研发了基于飞桨的深度神经网络时间预估模型，在实时路况、轨迹速度等实时流量之外，还加入了多维度的时间编码信息，环境、突发事故等动态编码信息以及用户驾驶习惯、对路线熟悉程度等，以做到更精准的出行时间计算。

针对用户未来出行的时间预估，百度地图又如何来进行准确预估呢？李莹以用户在出差赶飞机或者去陌生地为例介绍，如果仅仅基于当前的时间与路况提供到达时间预估，可能等到真正出发时，所需时间会由于因素变化而不可控。于是，百度地图全面综合历史相同时刻的路况、路线用时，再贴心考虑出发时间的道路限行、施工、红绿灯等信息，并结合用户个人驾驶习惯，为用户计算推荐出一条最合适舒心的出行路线并预估出所需时间。

据李莹介绍，飞桨可大幅提升百度地图ETA开发和调试的便捷性、训练效率、部署和预测性能，实现每天响应近百亿次道路计算请求，为十万行业伙伴提供服务。