加入智能鎖陣營之後ofo又引入人工智能做調度,為什麼要玩黑科技?

物聯網 自行車 智能家居 人工智能 羅超頻道 2017-07-17

前段時間,馬化騰和朱嘯虎這兩位大佬在朋友圈就所投資的共享單車項目互懟,在行業引發軒然大波——其中一個焦點就是智能鎖之爭,馬化騰吐槽沒有智能鎖的ofo都是啞終端,這個在兩位大佬的互懟中是事實。

加入智能鎖陣營之後ofo又引入人工智能做調度,為什麼要玩黑科技?

朱嘯虎和馬化騰朋友圈互懟

摩拜單車的slogan是“全球智能共享單車行業首創者和領導者”,它的第一部單車就加載了智能鎖,智能鎖裡面有SIM卡和GPS芯片,進而可聯網和定位。ofo在去年11月才走出校園正式進入城市,為了快速搶佔市場採取了低成本的機械鎖,進而快速連接海量自行車、進入超過100座城市,不過卻存在馬化騰所說的“啞終端”問題,進而帶來了較高的維護成本、不利於短途出行數據的收集。

加入智能鎖陣營之後ofo又引入人工智能做調度,為什麼要玩黑科技?

ofo智能鎖

正是因為此,ofo在近日與中國電信和華為共同研發基於NB-IoT技術的 “物聯網智能鎖”並正式應用到ofo小黃車上,進入智能鎖時代。有人說ofo此舉是迴應馬化騰關於ofo“啞終端”的吐槽,實則不然。不論什麼行業,做平臺的核心都只比拼一點,那就是連接效率。共享單車平臺也不例外,如果智能鎖效率更高,到了適當的階段,ofo付出更高成本引入智能鎖提高平臺運營效率就是水到渠成。ofo在將“啞終端”變為“會說話的終端”的同時,還在引入更多智能技術來提高單車運營管理能力。

用人工智能進行單車調度

日前ofo宣佈將谷歌TensorFlow人工智能系統和卷積神經網絡技術應用於出行需求預測,進而更好地布放單車,讓用戶隨時隨地有車可騎。TensorFlow是谷歌研發的第二代人工智能開源系統,其採取數據流圖(data flow graphs),主要用於數值計算,全世界所有開發者都可取用。卷積神經網絡技術即CNN則是眼下日趨普及的深度學習的主流實現方式,它模擬動物神經網絡工作原理,可以進行大型圖像處理,同時也被應用在諸多主流AI場景中。百度將Deep CNN技術應用在語音識別中,使得識別錯誤率相對下降了 10%;騰訊則基於Deep CNN技術打造了深度學習平臺Mariana……

ofo宣稱其對CNN技術的應用在共享單車行業屬於首創,它的具體做法是,將智能鎖返回的騎行和定位數據形成熱力圖,不只是可以展示用戶騎行軌跡、車輛分佈網絡,還有不同區域的需求熱度。通過對熱力圖進行網格化分析,就可以提取不同時段同一區域或者同一時段不同區域的圖像相關性特徵,進而精準預測下一個時段某一區域內會出現的需求數,從而為運營調度提供更好的決策。

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ofo通過CNN技術處理後臺熱力圖實現出行需求預測

事實上,用人工智能+大數據技術的預測能力來治理交通已有很多成熟應用。阿里雲與杭州、廣州等城市合作“城市大腦”智能調度紅綠燈;去年百度地圖開展“預防踩踏事故”研究,通過路徑搜索數據與目標地點的人口密度的關聯計算,預測特定時間在特定地方的人群聚集狀況,將結果開放給交通管理部門進行預防疏導。“人流預測技術”還可被用作商業,進一步幫助店鋪選址、公交選站、促銷選點,甚至幫助政府瞭解區域房屋空置率。在出行行業,滴滴也成立了大數據部門,成百上千的工程師在研究如何做好訂單調度以提高平臺的全局效率。由此可見,ofo通過CNN和TensorFlow應用人工智能技術進行共享單車調度並非為了智能而智能。

在許多人印象中要確保用戶有車可騎,最重要的是要讓自行車有定位能力進而可以讓用戶通過手機定位找到車。這個思路是錯的,因為共享單車本身就是解決短途出行,讓用戶為了騎行1公里走500米甚至300米去找車的體驗都是不好的。只有讓用戶在視野範圍內發現車並且可用才是最佳體驗,要做到這一點,唯一可行的辦法是調度,一個城市20%的地方有80%的短途出行需求,通過智能分析找到這20%的地方(可能是變動的),進行更多的投放、更好的維護,就可以大幅優化用戶找車體驗。

要做到這一點就要靠調度。憑藉運營人員主觀判斷或者人工分析再進行調度是不行的,一方面,人工分析意味著要為每個城市甚至每個區域配置調度分析人員,憑經驗主觀判斷很容易不準,進而不符合出行需求變化,還會增加後臺調度人力成本;另一方面,人工調度不利於精細化運營。

精準預測特定時段不同區域、同一區域不同時段的出行需求,再進行智能調度就是一個必然的趨勢。不只是可以省卻大量的運營人力,還可儘量滿足真實出行需求進而提升用戶體驗。還有,智能調度可以細化到城市的毛細血管,對單車的整理可以從月/周粒度細化到日甚至半日。因此,ofo將智能技術應用到後臺調度的做法將會成為行業趨勢,這也迎合了人工智能賦能各行各業的趨勢。

共享單車終將進入NB時代

大數據是人工智能技術生效的基礎是基本常識。ofo應用卷積神經網絡技術的基礎就是表徵出行大數據的出行熱力圖,數據來源於智能鎖。從這裡也能看出智能鎖對於ofo的重要性,沒有它共享單車就是一個基於手機App的租賃平臺,而不是一個集合海量出行大數據、可有大量AI場景的物聯網平臺,顯然,後者才是所有共享單車的終極目標。因此不論是否有馬化騰與朱嘯虎互懟這個插曲,佈局智能鎖都是ofo接下來的重中之重。為什麼ofo的智能鎖就要採取NB-IoT智能鎖呢?

摩拜單車是智能鎖的先行者,已探索過多種不同形態。最初採取短信開鎖的方式,對網絡信號兼容性好,也不是很耗電,但開鎖慢、成本高,不利於數據收集。之後引入EDGE/GPRS信號開鎖,但一些地方沒有2G信號或者運營商為滿足4G通信需求把2G信道關掉,網絡兼容性弱。再到現在引入GPRS + 藍牙開鎖,手機與服務器連接進行數據通信,再讓手機通過藍牙與智能鎖連接,這又要求用戶打開手機藍牙連接單車,也不能實現單車與雲端的直接數據通信。智能鎖是好的概念,但要讓共享單車配上智能鎖,又要同時兼顧網絡環境、續航要求、通信成本、用戶體驗也不容易。

加入智能鎖陣營之後ofo又引入人工智能做調度,為什麼要玩黑科技?

摩拜已研發多代智能鎖

這體現出眼下物聯網還存在的關鍵瓶頸——通信。智能家居可以用WiFi,還有一些沒有續航之憂的設備如智能汽車設備可以用4G,還有少數設備在用ZigBee、iBeacon、NFC等近場通信技術。但這些技術對於共享單車這樣的場景都不是最好的解決方案。事實上,現在行業已達成共識的是,NB-IoT才是兼容多個物聯網場景的終極技術,其信號覆蓋廣進而連接能力強、連停車場這樣的死角都可覆蓋;網絡容量大一個基站可連接海量設備——IoT設備數量會是智能手機的成百上千倍,2020年會增長到208億;還有就是超低續航最長可達十年,ofo的智能鎖可續航兩到三年。

因此NB-IoT已是運營商、通信設備商們現在最重視的物聯網技術,都在積極佈局,以求在人與人通信即將迎來天花板之後開闢物聯網這個更大的市場。事實上,NB-IoT要普及也必須要三個主力共同發力才行:運營商構建商用網絡、芯片商提供專有通信新品、應用平臺搭建應用場景。可以看到,不論是摩拜單車還是ofo都在積極佈局NB-IoT智能鎖,它們的佈局很相似,都是與運營商+芯片商合作。摩拜單車與四川移動、華為合作在四川共同打造窄帶物聯網(NB-IoT)產業園區,推進窄帶物聯網共享單車市場的發展。ofo與中國電信、華為合作的NB-IoT智能鎖也應用到了小黃車上。雙方還在為誰是第一個應用NB-IoT的爭論不休,在我看來這並不重要,重要的是NB-IoT智能鎖才是未來,放眼到整個物聯網行業來看,NB-IoT也將是未來移動物聯網的主流——智能家居依然會是WiFi。現在NB-IoT還在起步階段,共享單車成了一個不可多得的試驗場景,運營商和通信巨頭都很重視。

正如馬化騰所言,未來互聯網是用人工智能在雲端處理大數據。共享單車作為最典型的移動物聯網場景,最終將會構建起一個“雲計算+大數據+人工智能”的平臺,通過智能鎖收集海量出行大數據,再在雲端通過人工智能進行智能調度提高平臺效率,同時挖掘數據價值形成商業模式,想象空間很大。現在一切都還在探索之中,技術只是手段而不是目的,正如我之前所言,許多人認為共享單車的不同是產品的不同,然而這些不同都是表面和暫時的,因為,如果只是產品的不同,那麼共享單車最終一定會同質化到最適合的產品形態,現在看來共享單車玩家們正在趨同。

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