百度地图李莹：更智能的出行规划是未来趋势

　　7月3日，在“Baidu Create 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表示，百度地图“与百度深度学习的平台飞桨(PaddlePaddle)的深度融合，这种产业实践能够为用户预测出最适合的路线及更精准的用时”。

　　“多长时间能到达目的地”是用户每次出行最为关心的问题，面对纷繁复杂的交通情况，出行时间预估存在着高峰期及平峰时段变化大、路况及天气影响因素多、事故或临时管制突发性高、司机驾驶习惯不同而导致的个性化强等难点。

　　作为新一代人工智能地图，百度地图应用百度深度学习的平台飞桨，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。

　　李莹指出，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。

　　据百度地图方面介绍，ETA最直观的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。

　　另外，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，还加入了度的时间编码信息，、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。当用户面临拥堵路段，百度地图还对预估模型进行了单独建模，精细化提升预估效果，让用户对行驶中途径拥堵路段所需的通行时间有更好的了解。

　　李莹举例说明百度地图的“未卜先知“：当用户在出差赶飞机或者去陌生地时，范冰冰和王学兵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。