在出行大戰激烈的中國市場，神州專車把自己定位成基于新一代技術革命的汽車共享和大數據平臺。看得見的世界里，每天約30萬次行駛串聯起一張運營網絡，看不見的地方，服務器單日產生的上百BG數據交由算法精心編織。近期，我們和神州專車CTO徐萬鴻聊了聊，如何用數據串聯起每段路程的用戶體驗。

打開大數據入口不止一個姿勢


標配的OBD設備，以及司機端APP，都是平臺的實時數據入口。

神州專車為平臺每輛車安裝OBD設備，用來收集車況和司機駕駛行為數據。據悉，車輛整體運行狀況，地理位置，車速，司機是否急加速急減速，有沒有系安全帶等等，都會被設備抓取。幾乎就在同時，OBD成為一個遠程管理司機、監測車輛狀況的“黑匣子”，自帶的3G模塊會將數據上傳至神州專車服務器，達到實時監測的等級。

“如果有司機超速駕駛或者異常駕駛，我們通過后臺是可以發現的，因為常規用車是一個模型，異常情況就會出現特別報警。客戶坐車是否舒服，理論上我們是知道的。”來自卡內基梅隆大學計算機系的徐萬鴻稱，通過這項技術我們可以監督司機安全駕駛。據了解，徐萬鴻之前也是FaceBook的資深工程師。

據他介紹，司機端APP 會依靠手機GPS定位，并且與后臺保持高頻通信，以每秒2次的速度報告車輛位置。除此之外，手機端會保留一些上下車常用地點，出行時間等乘客信息和使用習慣，這些信息會經過脫敏處理，包括過濾掉叫車者的個人隱私，形成一份專車用戶檔案。

在隨車設備自采的數據之外，神州專車還打通了外部通道。

專車的用車場景集中在城市區域內的日常通勤，目前APP端已經接入了高德地圖的實時路況，提供區域內各條道路的擁堵狀況。強調時間的機場接送也充分考慮，平臺與一家提供實時航空時刻表的公司建立合作，為系統接入所有航班的起飛降落時間，確保飛機延誤等情況下實時更新。外部信息涌入平臺，成為司機彈性提升路途體驗的數據指南。

“飛機降落后，客戶需要花時間走出機場，考慮到這些因素，我們還設計了半小時之內免費等待乘客的功能。”徐萬鴻稱神州專車在設計產品時更人性化的考慮到了這些情況。

據神州官方統計，OBD、APP和用車場景每天會為后臺供給將近數百GB數據。工程師的每日工作，就是操控海量數據，并從中挖掘更多安全、舒適標準化的服務，乘客甚至還未點開APP，數據帶來的便利體驗就已經發生。

占領了龐大的數據入口之后，如何高效使用數據并轉化成服務，是徐萬鴻領導的近200人技術團隊在挖掘的工作。通過現場的講解和體驗，我們在合理派單、平衡供需、優化行程三個方面可以捕獲神州專車的服務細節。

科學派單、最快接到客人

即時約車的起點就是派單，神州專車的派單邏輯是“最快接客”。在體驗中發現，為了節約搶單過程帶來的時間浪費，平臺每單只會派給一名司機。徐萬鴻對“最快到達”的邏輯設定，是借助數據分析和GPS定位，確認司機的大致方位，同時參考實時路況，計算乘客附近司機的時間成本。

他舉例說，一個乘客叫車時，可能乘客的客戶端顯示馬路對面即有一輛空車，他會認為這個車離自己非常近，應該派這個車給他。但在平臺的眼中，這輛車并非最優。“尤其在開錯車道就會耽誤半小時的北京，系統會自動把調頭時間成本和十字路口擁堵加入算法考慮緯度，通過每2秒傳回的定位獲得車輛前進方向，進而確定車頭朝向。最后，一條空閑小路附近的順路空車優先趕來。”

司機接單后遭遇交通管制怎么辦？對于這種極少發生的突發情況，神州專車做了兩手準備。在司機端，可以點擊APP“下班”按鈕主動結束行程，規避系統再次派單帶來的時間耗損。根據介紹，“一單不會派給同一個人”的邏輯也被寫進了系統層面，永遠有一輛最快到達的車在路上。

為什么敢做預約派單功能？

預約用車，這個讓客戶和平臺都是既愛又恨的功能，目前在三大專車平臺中只有神州專車一家真正在做。為什么這個功能其他平臺都不敢做呢？

打開三大專車平臺的客戶端，會發現只有神州專車App在一級頁面設置了“預約用車”的功能。在徐萬鴻看來，預約車尤其考驗平臺派單效率，“這是一個非常復雜的問題”，所以其它平臺都不愿或者不敢去做。比如，Uber，至今都是只有立即叫車，不做預約用車功能。

神州專車，一直強調的是“專業車輛，專業司機”，通過一年多的發展，建立起了一個強大的高端出行品牌，其客戶也多是商務、白領等人群，這部分客戶對出行時間的安排相對比較嚴謹，對預約用車需求很高。“因此，這個功能的設置是我們的客戶群特征決定的。”徐萬鴻稱。

但是很明顯，預約用車是個影響平臺和司機效率的功能。

由于要確保用戶在指定的時間用上車，司機會提前在目的地等待乘客，這在城市內一般沒有問題，系統能提前30分鐘發現附近車輛，派單給司機去接乘客；而考慮到城市的交通擁堵，在一些城市的偏遠地段，司機要提前很長時間向目的地出發，這無疑沒有隨叫隨到的效率高，提高平臺的運營成本，如果單個單子金額不夠大，司機也不愿接這種單子。“但我們還是要派單給司機，確保用準時用車。”徐萬鴻說。


徐萬鴻告訴車云菌，本質上看，預約用車是個增值服務，需要提高預約門檻，這也是為什么目前神州專車預約用車功能會有一個基本套餐價的原因，比如以北京地區公務車型的，預約用車套餐是50元（含20分鐘8公里），超出的按照每分鐘0.5元+每公里4.3元計算。

“對此，也會有個別客戶不理解，為什么我在下班高峰才走了5公里，就要收50元錢。事實是他用了預約用車、晚高峰堵車。客戶的不理解甚至引起投訴，我們的客服部門給客戶耐心解釋。”神州專車公關總監王濤告訴車云菌。

接送機，其實也是預約用車的一種情況。前面已經介紹過，神州專車會根據準點起飛時間，系統會彈性調整接機時間。“因為飛機起飛后就不太可能發生延誤，平臺根據落地時間和乘客出機場的路程，選擇在恰到好處的時候派給司機，并且根據機場不同預留足夠的等待時間。”

極速及時調配車輛保證供需平衡

此前AlphaGo與李世石的對決引發熱議，神州專車也展示了算法平臺的布局之道。如果說19*19的棋盤，是AlphaGo步棋落子的戰場，1km*1km的網格，就是GSFO調控供需的舞臺。內部番號GSFO（Grid based Supply Forecast and Optimization System），職能預測城市不同區域的車輛供需。


GSFO深諳如何對城市車輛的調兵遣將。參考以往用車曲線，當前路況，今日天氣或節日等因子，城市被分1km*1km的網格，半個小時之后平方間的需求供給立顯。司機端的城市用車熱力圖會提示周圍車輛向車源緊張區域調動。徐萬鴻在談到這套系統時很有自信，GSFO實施后，車輛調配率提高了25%，這極大地降低了車輛的空駛率，節省了運營成本。

尚未了解GSFO概念前，相比大家都已經對此有過體驗。曾經在一條并不繁華的地點宵夜，凌晨叫車卻沒有等待太久，神州專車APP端很快響應了接單。用差不多結賬買單的時間，一位正裝接客的司機已經在路邊等待。上車后詢問，司機師傅說半小時前就得到通知，這條小路附近會有不少凌晨飯飽后打車的客人，趕到周邊后馬上就看到了我們的訂單。

而吸引這位司機師傅從附近趕來的，是3分鐘刷新一次的動態定價。

定價系數也是乘客印象最深的數字。當某一區域的車輛不足，神州專車會對它所在范圍的定價費率上調至1.2，用高倍數車價吸引司機自動轉移。因為急著晚上回家，在接受提價之后，平臺篩選出我們這類急用車客戶獲得空車，完成一次區域內的用車需求匹配。0.8~1.6的倍率浮動，有人享受了低價，也有人在用車緊張時段更快到家。

機器學習優化客戶行程

在神州專車最新版APP上，我們看到比上一版本在行程優化上做了些許改變，比如新增了“上車點推薦”功能。乘客叫車時，手機端會考慮上車地點路徑規劃，其中既包括司機目前所在位置到達接客點的順路上車點，也包括乘客位置和前往目的地的順路方向。尤其在車流巨大且不易調頭的十字路口、環路附近，不同小區交界處以及小區不同的門口之間，大量的乘客上下車習慣也被平臺記錄統計，總結出雙方易于識別的等車位置。

“通俗的說，這就是機器學習的應用，我們通過大數據的分析和機器學習的利用，不斷優化我們的產品功能，達到方便用戶、提高客戶粘性的目的。”徐萬鴻向我們介紹。

具體來講就是，對于神州專車常客，系統會記住常去目的地的下車地點，未來迭代版本會推出下車點預測功能。通過大數據分析出該時段該用戶的常去地點，在打開叫車頁面時就幫忙自動填寫。假如你加班至深夜，行程目的地一欄會自動填充“住家”地址，當然你也可以更改，并且不會在操作上增加邏輯步驟。

對于司機端而言，難免有不易識別的路口，這很容易成為司機大量犯錯的區域，神州專車也用上了技術手段輔助。對每一段行程，后臺都會預先生成一條計劃路徑，在實際完成行車后，將兩者對比，提取經常走錯的位置點存檔保留。據神州專車產品經理介紹，后臺發現兩個距離相近的入口尤其容易發生走錯的情況，在標記和部門溝通之后，這個累積的高頻錯誤點被增補進新版的培訓內容，加到定期進行的司機培訓中，保證走錯路的概率持續走低。

小結

在神州專車的運營邏輯里，數據源源不斷地供給養料，算法驅動著每輛車更快奔向正確的方向。當專車戰場正面臨著前所未有的激戰，最厲害的武器就是將無序的數據編織成有序的網絡，通過大數據分析和機器學習技術的利用，指導司機將每個乘客安全送到想去的地方。