滴滴柳青：需求预测是滴滴大数据的关键

　　大数据让领跑者越跑越快，而需要解决的问题也随之成正比增长。上周滴滴总裁柳青在硅谷表示大数据驱动着滴滴在大大小小不同层面进行产品决策，而滴滴需要做到真正的需求预测。

　　据柳青透露，根据2016年9月的数据推算，滴滴目前年度GMV已经超过200亿美元；日完成订单超过2000万，每分钟将超过2万名乘客送达目的地，相当于全球其他市场3倍的规模。目前滴滴每天需要进行超过90亿次的连续定位路径规划，产生超过70TB的巨大数据增量和130亿个数据点。

　　不过，柳青认为这样规模的数据不是终点，而是起点。滴滴拥有横跨中国一线到四线400个代表性城市的数据，24小时驱动着人工智能进化，算法不断自我改善，形成了“马太效应”。与国内外同业相比，滴滴已经把握几何量级的技术优势，且差距将越来越明显。同时在这个规模下匹配算法的难度更是以几何级别增长。

　　“如此巨大的城市，靠实时来匹配司机与乘客是不足够的。滴滴需要做到真正地预测需求，把城市划成可无限细分的区域来跟踪和计算。”柳青透露，目前滴滴已经做到基本可以预测一个地区、甚至一座楼15分钟后进进出出的动态供需，而且精准度已经达到90%。根据对行业数据的比较，柳青称滴滴“已经越过技术决胜点”。

　　基于大数据的智能预测与匹配的精度，决定了真实用户体验的精度。柳青举例说，北京的面积相当于20个纽约，有些司机只希望在某一个特定城区活动，滴滴在全球业内率先超越简单的随机匹配算法，采取真正的个性化、定制化的智能匹配，找到适合司机需求的订单。

　　外界认为，中国消费结构多元，出行需求复杂，滴滴的成功秘诀之一在于迅速有效的多元化。但柳青指出，这也让滴滴必须面对独特的世界级难题。在柳青看来，中国的出行市场虽然是世界上最富挑战性、最复杂的，却也是最有潜力的市场。

　　在华经历了四年多的淬炼后，滴滴平台现在已经有九大类不同服务。每一类都给滴滴许多特别的数据技术挑战。柳青以滴滴非常看重的出租车业务举例说，外界或许觉得出租车叫车非常容易，但为什么全球各地其他的出租车打车软件很难成功，因为出租车要做到技术双轨运营，除了软件派单，他们必须还要随时应对街头扬招的需求。

　　顺风车则是滴滴全球首创的服务，并已经被东南亚、美国等地同业纷纷效仿。柳青认为，顺风车的社交属性背后也是立体的大数据匹配架构，滴滴需要根据个人爱好、职业和其他画像特性把都市通勤族匹配在一起。“滴滴的顺风车不仅是全球最早的此类产品，以我们的数据来看也是规模最大、最成功的。”