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共享单车ofo到底在打什么算盘?加入智能锁后又引入人工智能调度!

叶青王来源:网络整理 2017年06月27日 09:04 次阅读

  前段时间,马化腾和朱啸虎这两位大佬在朋友圈就所投资的共享单车项目互怼,在行业引发轩然大波——其中一个焦点就是智能锁之争,马化腾吐槽没有智能锁的ofo都是哑终端,这个在两位大佬的互怼中是事实。

  

  摩拜单车的slogan是“全球智能共享单车行业首创者和领导者”,它的第一部单车就加载了智能锁,智能锁里面有SIM卡和GPS芯片,进而可联网和定位。ofo在去年11月才走出校园正式进入城市,为了快速抢占市场采取了低成本的机械锁,进而快速连接海量自行车、进入超过100座城市,不过却存在马化腾所说的“哑终端”问题,进而带来了较高的维护成本、不利于短途出行数据的收集。

  正是因为此,ofo在近日与中国电信和华为共同研发基于NB-IoT技术的 “物联网智能锁”并正式应用到ofo小黄车上,进入智能锁时代。有人说ofo此举是回应马化腾关于ofo“哑终端”的吐槽,实则不然。不论什么行业,做平台的核心都只比拼一点,那就是连接效率。共享单车平台也不例外,如果智能锁效率更高,到了适当的阶段,ofo付出更高成本引入智能锁提高平台运营效率就是水到渠成。

  

  ofo在将“哑终端”变为“会说话的终端”的同时,还在引入更多智能技术来提高单车运营管理能力。

  用人工智能进行单车调度

  日前ofo宣布将谷歌TensorFlow人工智能系统和卷积神经网络技术应用于出行需求预测,进而更好地布放单车,让用户随时随地有车可骑。TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能开源系统,其采取数据流图(data flow graphs),主要用于数值计算,全世界所有开发者都可取用。卷积神经网络技术即CNN则是眼下日趋普及的深度学习的主流实现方式,它模拟动物神经网络工作原理,可以进行大型图像处理,同时也被应用在诸多主流AI场景中。百度将Deep CNN技术应用在语音识别中,使得识别错误率相对下降了10%;腾讯则基于Deep CNN技术打造了深度学习平台Mariana……

  ofo宣称其对CNN技术的应用在共享单车行业属于首创,它的具体做法是,将智能锁返回的骑行和定位数据形成热力图,不只是可以展示用户骑行轨迹、车辆分布网络,还有不同区域的需求热度。通过对热力图进行网格化分析,就可以提取不同时段同一区域或者同一时段不同区域的图像相关性特征,进而精准预测下一个时段某一区域内会出现的需求数,从而为运营调度提供更好的决策。

  

  事实上,用人工智能+大数据技术的预测能力来治理交通已有很多成熟应用。阿里云与杭州、广州等城市合作“城市大脑”智能调度红绿灯;去年百度地图开展“预防踩踏事故”研究,通过路径搜索数据与目标地点的人口密度的关联计算,预测特定时间在特定地方的人群聚集状况,将结果开放给交通管理部门进行预防疏导。“人流预测技术”还可被用作商业,进一步帮助店铺选址、公交选站、促销选点,甚至帮助政府了解区域房屋空置率。在出行行业,滴滴也成立了大数据部门,成百上千的工程师在研究如何做好订单调度以提高平台的全局效率。由此可见,ofo通过CNN和TensorFlow应用人工智能技术进行共享单车调度并非为了智能而智能。

  在许多人印象中要确保用户有车可骑,最重要的是要让自行车有定位能力进而可以让用户通过手机定位找到车。这个思路是错的,因为共享单车本身就是解决短途出行,让用户为了骑行1公里走500米甚至300米去找车的体验都是不好的。只有让用户在视野范围内发现车并且可用才是最佳体验,要做到这一点,唯一可行的办法是调度,一个城市20%的地方有80%的短途出行需求,通过智能分析找到这20%的地方(可能是变动的),进行更多的投放、更好的维护,就可以大幅优化用户找车体验。

  要做到这一点就要靠调度。凭借运营人员主观判断或者人工分析再进行调度是不行的,一方面,人工分析意味着要为每个城市甚至每个区域配置调度分析人员,凭经验主观判断很容易不准,进而不符合出行需求变化,还会增加后台调度人力成本;另一方面,人工调度不利于精细化运营。

  精准预测出行需求:特定时段不同区域、同一区域不同时段的需求,再进行智能调度就是一个必然的趋势。不只是可以省却大量的运营人力,还可尽量满足真实出行需求进而提升用户体验。还有,智能调度可以细化到城市的毛细血管,对单车的整理可以从月/周粒度细化到日甚至半日。因此,ofo将智能技术应用到后台调度的做法将会成为行业趋势,这也迎合了人工智能赋能各行各业的趋势。

  共享单车终将进入NB时代

  大数据是人工智能技术生效的基础是基本常识。ofo应用卷积神经网络技术的基础就是表征出行大数据的出行热力图,数据来源于智能锁。从这里也能看出智能锁对于ofo的重要性,没有它共享单车就是一个基于手机App的租赁平台,而不是一个集合海量出行大数据、可有大量AI场景的物联网平台,显然,后者才是所有共享单车的终极目标。因此不论是否有马化腾与朱啸虎互怼这个插曲,布局智能锁都是ofo接下来的重中之重。为什么ofo的智能锁就要采取NB-IoT智能锁呢?

  摩拜单车是智能锁的先行者,已探索过多种不同形态。最初采取短信开锁的方式,对网络信号兼容性好,也不是很耗电,但开锁慢、成本高,不利于数据收集。之后引入EDGE/GPRS信号开锁,但一些地方没有2G信号或者运营商为满足4G通信需求把2G信道关掉,网络兼容性弱。再到现在引入 GPRS + 蓝牙开锁,手机与服务器连接进行数据通信,再让手机通过蓝牙与智能锁连接,这又要求用户打开手机蓝牙连接单车,也不能实现单车与云端的直接数据通信。智能锁是好的概念,但要让共享单车配上智能锁,又要同时兼顾网络环境、续航要求、通信成本、用户体验也不容易。

  

  摩拜单车已研发多代智能锁

  这体现出眼下物联网还存在的关键瓶颈——通信。智能家居可以用WiFi,还有一些没有续航之忧的设备如智能汽车设备可以用4G,还有少数设备在用ZigBee、iBeacon、NFC等近场通信技术。但这些技术对于共享单车这样的场景都不是最好的解决方案。事实上,现在行业已达成共识的是,NB-IoT才是兼容多个物联网场景的终极技术,其信号覆盖广进而连接能力强、连停车场这样的死角都可覆盖;网络容量大一个基站可连接海量设备——IoT设备数量会是智能手机的成百上千倍,2020年会增长到208亿;还有就是超低续航最长可达十年,ofo的智能锁可续航两到三年。

  因此NB-IoT已是运营商、通信设备商们现在最重视的物联网技术,都在积极布局,以求在人与人通信即将迎来天花板之后开辟物联网这个更大的市场。事实上,NB-IoT要普及也必须要三个主力共同发力才行:运营商构建商用网络、芯片商提供专有通信新品、应用平台搭建应用场景。

  可以看到,不论是摩拜单车还是ofo都在积极布局NB-IoT智能锁,它们的布局很相似,都是与运营商+芯片商合作。摩拜单车与四川移动、华为合作在四川共同打造窄带物联网(NB-IoT)产业园区,推进窄带物联网共享单车市场的发展。ofo与中国电信、华为合作的NB-IoT智能锁也应用到了小黄车上。双方还在为谁是第一个应用NB-IoT的争论不休,在我看来这并不重要,重要的是NB-IoT智能锁才是未来,放眼到整个物联网行业来看,NB-IoT也将是未来移动物联网的主流——智能家居依然会是WiFi。现在NB-IoT还在起步阶段,共享单车成了一个不可多得的试验场景,运营商和通信巨头都很重视。

  正如马化腾所言,未来互联网是用人工智能在云端处理大数据。共享单车作为最典型的移动物联网场景,最终将会构建起一个“云计算+大数据+人工智能”的平台,通过智能锁收集海量出行大数据,再在云端通过人工智能进行智能调度提高平台效率,同时挖掘数据价值形成商业模式,想象空间很大。现在一切都还在探索之中,技术只是手段而不是目的,正如我之前所言,许多人认为共享单车的不同是产品的不同,然而这些不同都是表面和暂时的,因为,如果只是产品的不同,那么共享单车最终一定会同质化到最适合的产品形态,现在看来共享单车玩家们正在趋同。

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【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】开发环境搭建——运行C语言Hello, World

【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】硬件解读——从套件到芯片

首先,非常感谢电子发烧友论坛组织本次试用活动,同时也感谢广州灵眸科技有限公司为我们提供的 EASY EAI Nano...
发表于 2023-06-10 12:26 717次阅读
【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】硬件解读——从套件到芯片

【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】EASY EAI Nano人工智能开发套件开发环境的准备和架设

大家好,今天来分享我在EASY EAI Nano人工智能开发套件中环境准备和架设的过程,希望对其他开发者起到避坑、缩...
发表于 2023-06-10 10:32 411次阅读
【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】EASY EAI Nano人工智能开发套件开发环境的准备和架设

【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】rknn-toolkit进行onnx模型模拟测试及在线测试

不知道为什么上一篇文章没有显示出来:【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】RKNN YOLOV5 例程...
发表于 2023-06-01 12:30 178次阅读
【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】rknn-toolkit进行onnx模型模拟测试及在线测试

【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】RKNN YOLOV5 例程测试及横向对比

RKNN1 YOLOV5 DEMO及与RKNN2硬件对比 introduct Rockchip 的 RKNN(Rockchip Neural Networ...
发表于 2023-05-31 21:49 200次阅读
【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】RKNN YOLOV5 例程测试及横向对比

【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】开箱视频及核心板介绍

今天收到了EASY EAI Nano人工智能开发套件,趁着热乎给大家做个开箱视频,希望各位看官对EASY EAI Na...
发表于 2023-05-31 19:45 182次阅读
【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】开箱视频及核心板介绍