滴滴巴士创新(从商业机会角度分析,滴滴打车)

滴滴巴士的创新之路：从商业机会角度的深入剖析

由本站经过数据分析整理得出，关于滴滴巴士创新的相关信息，仅供参考！

一、产品背景介绍

传统的公共交通系统以固定路线和时刻表的形式提供服务，但随着信息技术的迅速发展和普及，个性化服务逐渐兴起。在公共交通领域，滴滴等科技出行公司利用新技术赋能传统出行行业，推出了更加便捷、优质的出行解决方案。在中国，每天约有2.5亿人选择公共出行，基于此，滴滴致力于改善公共出行领域的解决方案，用技术力量改善城市交通，造福大众。

在此背景下，滴滴巴士推出了按需公交服务。该服务可根据用户的个性化出行需求，灵活调整运力，实现整体效率最佳。此服务能有效弥补传统公共交通在特定区域和时段的运力与需求不匹配的问题，提高公共交通的运营效率，满足乘客出行的多样化需求，改善用户的公共出行体验。目前，该服务已在青岛、Xi等城市上线，为用户提供经济、便捷、有座、少步行的响应式公交服务。

二、巴士商业模式分析

我们面临的出行问题本质上是解决时间和空间的问题，公共交通亦是如此。滴滴巴士的商业模式围绕着解决时空问题展开。通过抽象业务模型，分解为静态区域站点层、线路层以及综合服务层。根据不同出行场景的时空分布特点，采用不同模式的公交服务优化方案。

对于旅行时空非常密集的场景，采用枢纽模式，规划大中型车站、固定路线、投入大车、固定调度；对于旅行时空并不密集的场景，采用微循环模式，规划虚拟站、输入车、实时聚合和动态调度。结合枢纽和微循环模式，在时间密集型与空间少密集型、空间密集型与时间少密集型的条件下更加有效率。

三、产品服务架构

为了实现产品价值，滴滴巴士基于基础生产和研发能力，构建了一套动态的公交产品和服务体系。依托底层弹性云平台的基础能力，建立包括地图、算法、调度引擎等的人、车、线动态智能匹配服务。应用平台包括乘客端、司机端和数据运营管理平台。

四、产品界面及展示

以下是动态公交产品的效果截图。首先是旅客终端界面，展示了动态公交产品的便捷性和实时性。公共交通场景多元化，包括通勤、枢纽疏散、商业、旅游、城际、社区、工业园区、大学城等。不同的场景可能需要设计不同模式的公共交通产品来服务。

例如，在某一客运枢纽疏散场景，系统根据乘客的上下车站点动态聚合并规划动态路线，实时将乘客疏散到目的地。而在某一大学城区域，小巴投入运营，系统实时匹配乘客需求，生成动态路线。司机根据系统调度任务，按顺序接送乘客。

为了支持多样化的产品，滴滴巴士对商业模式进行了统一的抽象和模块化设计。运营者可以根据场景的实际情况自由灵活地选择组合，快速创造和运营新产品。这种灵活性使得滴滴巴士能够迅速适应市场需求的变化，持续提供优质的公共交通服务。按需公交：线站模型的维数增加与智能调度系统的构建

按需公交，作为一种对传统公交的创新，融合了网约车的便捷性和公交的优惠性。其核心价值在于规划，要求有线站模式作为支撑。为了更好地表达多样化的产品运营模式，我们对线站模式进行了升级，从以线为主的行业转变为网络结构，通过引入车站可达性约束图，开拓了线条的表达空间，创造出更多灵活的线型可能。

公共交通的运营主体多样，包括公交集团、客运公司、小型公园、社区管委会等。不同的运营商根据自身需求、运营特点、当地交通规则和实际情况设定不同的线路约束。典型的线路设计限制包括站序要求、过站设置等。这些需求可以抽象成特殊的有向图结构，应用于引擎，转化为不同的“定制”需求，我们称之为需求响应公交网络模型。

因为这个模型具有属性：车辆调度和调度的重要性。不同的运营商在不同场景下，运营方式各异。为了满足多种场景需求，需要利用在线数据和技术手段辅助车辆调度。结合实际，我们提炼出静态和动态两种调度模式。

静态调度根据客流和方向分布、路况等信息，规划运能或班次投入计划，并利用智能算法考虑多种因素，生成最佳排班表。动态调度则在形成组合路线后，调度引擎为其寻找最佳车辆进行匹配，实时分配任务。

在系统核心架构方面，需求响应型公交车由乘客、司机、管理后台和发动机组成。整个系统从用户订单开始，经过分析处理放入订单池。订单池以特定频率向引擎发送请求，引擎采用适合的算法为订单匹配最佳车辆，并为车辆规划取送订单，然后将结果返回后台系统进行缓存。

动态公交预订与规划引擎主要解决的是多车多单在时间和空间上的匹配问题。与网约车相比，动态公交面临的是如何为每辆车分配多个订单、如何将多个订单与不同线路组合的二维扩展问题。这种维数的增加导致组合的可能性呈指数增长。但借助智能的调度和规划引擎，我们能够在满足各种前提条件的情况下，尽可能地接单，确保司机和乘客的满意体验。

通过深入理解和应用线站模型的维数增加以及智能调度系统的构建，按需公交不仅能够提供更加便捷的服务，还能够优化资源分配，提高运营效率，为乘客和司机创造更好的出行体验。在这个设想场景中，面对M辆车和N个订单的复杂组合问题，其可能的解决方案呈现出令人难以置信的多样性。想象一下，如果一个方案包含K辆车，其中某辆车又承载了Q个订单，这样的组合方式就有如生物世界中的物种多样性一般丰富。当面对大规模的车辆路径问题（VRP）时，传统的暴力搜索方法显然无法应对。这个问题对于运筹学来说是一个巨大的挑战，特别是在覆盖较大区域时，寻找精确解几乎是不现实的。

我们需要寻找一种既能保证搜索效率又能避免陷入局部最优的智能算法。面对这个NP难问题，关键在于找到一个优质的次优解。公共交通的动态VRP问题具有其独特的约束条件，如车辆容量、用户时间窗口以及停车顺序等。在这样的背景下，一个合理的初始解能够大大减少搜索范围，为后续的算法操作提供便利。

为了解决这个问题，我们可以结合拼写逻辑启发式地生成初始解。在搜索过程中，我们可以引入禁忌表以避免重复操作，并使用可变域搜索来避免陷入局部最优解。我们的目标是在搜索效率和解决方案质量之间取得平衡。其中，目标函数的设计至关重要，它决定了搜索的方向。我们一直在如何设计合理的目标函数，以平衡拼读率和用户体验之间的关系。

我们也在积极采用机器学习技术，通过智能推荐合理站点，实现供需自动平衡。我们利用历史订单数据和用户行为数据，通过学习积极构建仿真系统，为不同运营区域的独立建模打下基础。

除此之外，我们的技术平台以开放的模式搭建，支持多种合作模式。除了支持滴滴主app的话单之外，我们还提供开放平台合作模式，让客户更自主地实现自己的需求。运营商可以直接在滴滴app上操作产品，也可以通过我们的开放api和sdk接入自己的系统和app产品。

的作者以及其他滴滴专家工程师们，自加入滴滴以来，一直致力于动态公交整体业务架构的设计、创新公交乘客后台、开放平台、仿真平台以及规划引擎的研发工作。更多关于滴滴巴士创新的内容，从商业机会角度分析，欢迎关注我们的官方站点。