滴滴研究院院长，揭开滴滴人工智能调度真面孔

滴滴是若何对车辆进行调度

当用户确认叫车后，滴滴须要做订单匹配和车辆调度，找到最适宜接该用户的司机。
可以把这个问题分为两种情形：拼车，不拼车。

如果不拼车

那么如何权衡订单合不得当，或者换种办法说，如何进行车辆的调度，常日考虑的是间隔和韶光方面与下单搭客最近的司机。
当然，订单背后也隐含一些个性化匹配，例如个别用户对某一类车型情有独钟。
尤其是女性用户在深夜十一二点，可能对车型和司机的哀求比较高，这须要进行个性化搜索。

如果拼车

如果用户选择拼车，系统如何找到最适宜的一辆车：这辆车有可能是空车，也有可能是载人车，与此同时，算出拼车用户 A 到拼车用户 B 的韶光。

如何预测搭客体验

行程结束后，系统须要去预测搭客的体验是好是坏。
由于历史订单中有些搭客会进行投诉，比如说拼车匹配度差、绕路。
而有些用户则会给出好评。
可以对大量历史数据进行特色提取，判断哪些特色会导致搭客抱怨，哪些特色会导致好评。

搭客评分系统

最初的打车软件都采取星级打分制，现实情形是用户要么不打分，要么给较高的五分或四分，使得星级评分功能不足有效、不足完美。

这实质上是用户习气问题，为了让评分系统更加全面，平台可以把搭客留下的所有痕迹都整合起来，然后给出一个分数评判。
比如搭客打出星级后，又进行笔墨评价态度很差、绕路等，针对搭客给出的两个维度信息，再根据轨迹等多项数据，然后给出综合的分数。
分数越高，滴滴也会担保司机的收入越高，从而推动司机主动提高做事质量。