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由騰訊主辦的騰訊位置效勞位道技能沙龍在北京舉辦，多位業界大咖共享了各安閑LBS范疇的人工智能運用及有關技能創新。騰訊地圖標注導航技能總監江紅英表明，雖然在一些傳統范疇AI模型的初始作用未必可以超過傳統模型，但仍是要活躍擁抱人工智能，現在騰訊LBS現現已過AI的引進和運用讓ETA核算變得愈加智能。

ETA即是常說的估計抵達時刻，可以協助大家非常好的組織出行時刻。關于網約車、物流、外賣等職業，在車輛和人力資源的調度上，ETA可以供給極好的決議計劃支撐。但是，AI模型的引進關于傳統模型來說是一種顛覆，需求很大的勇氣去放棄多年堆集的作用；一起，在傳統模型的大數據堆集相對缺乏的條件下，AI模型在初始期間未必能收成抱負的作用。
雖然如此，江紅英以為，咱們仍是要活躍的擁抱AI，由于AI不只有很嚴謹的數學模型，有很多的歷史數據，并且經過大數據的練習，會把一些程序邏輯轉化成配置邏輯；一起，機器學習會把線上的邏輯轉化成線下的練習。AI經過這兩個轉化，恪守了碼農定律，所以得到一個非常好的結果也是可以了解的。
據江紅英介紹，從2015年開端，騰訊地圖標注就連續將AI技能引進到導航效勞中處理各種疑問。以ETA為例，以往用傳統模型核算的結果，平均誤差在19.5%左右，并現已抵達難以打破的瓶頸。但在引進AI模型后，平均誤差表現出了斷崖式的下降，現在可以控制在15.13%以內。
除了對人工智能運用方面的共享，江紅英還以為，要有量化一切的認識。她舉例說，ETA核算的中心特征之一是實時速度，而實時速度是從路況中提取出來的，路況核算又依賴于實時的數據源，所以一開端就對實時數據源進行監控，起先并不是為ETA效勞的，但在無意間發現數據源的監控目標和ETA的badcase存在有關性，于是就引進了。所以，對所有的事務特點都要盡可能去量化，量化的目標才便于調查和剖析，并且咱們不知道什么時候某個目標就被咱們采用，成了一個不錯的特征。
現在，ETA的運用場景非常廣泛，小到自己出行，大到城市規劃，擁堵緩解，都需求ETA效勞。ETA效勞的準確率直接關系到出行、物流和O2O等職業在運力管控和訂單分配的方面的功率。騰訊位置效勞現已與微信、手機QQ、京東、滴滴出行、新美大、藝龍和同程等不一樣職業許多產品打開協作，而AI模型的引進將協助騰訊位置效勞和協作伙伴一起樹立愈加完善的生態體系。

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