春招专栏 | AI在出行场景的应用实践：路线规划、ETA、动态事件挖掘…
前言：又到春招季！作为国民级出行服务平台，高德业务快速发展，大量校招/社招名额开放，欢迎大家投递简历，详情见文末。为帮助大家更了解高德技术，我们策划了#春招专栏#的系列文章，组织各业务团队的高年级同学以科普+应用实践为主要内容为大家做相关介绍。
本文是#春招专栏#系列的第1篇，根据高德机器学习研发部负责人damon在AT技术讲坛所分享的《AI在出行领域的应用实践》的内容整理而成。在不影响原意的情况下对内容略作删节。
AT技术讲坛(Amap Technology Tribune)是高德发起的一档技术交流活动，每期围绕一个主题，我们会邀请阿里集团内外的专家以演讲、QA、开放讨论的方式，与大家做技术交流。
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damon根据用户在出行前，出行中和出行后如何使用导航服务，分别选取了几个典型的业务场景来介绍AI算法在其中的应用，最后对未来做了一些展望。
以某位同学周末和朋友相约去“木屋烧烤”店撸串为例，假设这位同学选择驾车前往目的地，我们来看下AI算法是如何在导航过程中起到作用的。
出行前，先做路线规划，ETA（预估到达时间），不要迟到；出行中，最怕的就是遇到突发动态事件而影响到出行时间；出行后（到目的地），餐馆是否还在正常营业，也需要通过技术挖掘，帮助用户提前规避白跑一趟的风险。
下面分别介绍。
出行前-路线规划
路线规划，和网页搜索，商品搜索的推荐算法很相似，为用户推荐一条符合个人喜好的优质路线。推荐的路线要符合以下几个条件：
能走：此路能通，按照路线可以到达终点。
好走：路线质量在当前地点时间下确保优质。
千人千面：不同用户在保证路线优质的前提下，个性化调整更符合用户偏好。
同时，在不对用户产生误导的前提下，提供更多的对比参考给用户来选择：
优质：相比首路线/主路线，有一定的、用户可感受到的优势。
多样：相比首路线/主路线，尽可能有自己的特长。
路线规划算法的特点
从用户产生出行需求，到需求得到满足。在用户搜索的时候，上传的Query除了有起终点和导航策略，也会像其他搜索一样，有隐含的需求，比如个性化和场景化。在导航业务里面，个性化可以拆分成熟路和偏好两个维度，熟路比较容易理解，偏好是指用户对时间、距离、红绿灯、收费等不同维度上的偏好。
那么，对应的解决方案，我们引入用户ID，存储记忆了用户的起终点对应的熟路信息。对用户的偏好，类似DIN的网络结构，对用户历史导航序列进行建模，获取用户偏好信息。
在用户提交搜索需求之后，对导航引擎来说，也分为召回，排序和过滤几部分。
对于导航的召回，对性能要求比较高，所以目前召回的结果较少。对排序来说，同样是多目标，而且多目标之间要进行平衡的业务。类比到电商推荐领域，不仅希望用户更多地对商品进行点击浏览，还希望用户在看完商品介绍之后进行购买，提高GMV。
对于地图出行，不仅希望用户更多的使用导航且按照推荐的路线走，还希望实走时间要尽可能短，用户反馈尽量好。
而且，和其他领域类似，多个目标之间会存在冲突，比如电商CTR和GMV。在导航领域，让用户尽可能的走封闭道路，没有出口，那肯定实走覆盖率就上升了，但是这样规划的路线会绕远，时间和距离都变差。
多目标的平衡，如何在“帕累托最优”的情况下，进行多个目标之间的取舍、平衡，是大家一直在探索的问题，我们目前采用的是带约束的最优化问题来进行建模，就是保证其他指标不变差的情况下，把某个指标最优化。
最后，用户拿到导航引擎返回的路线结果，特点是信息少，用户只能看到整条路线的总时间、总距离和收费等统计信息，对于这条路好不好走，能不能走很难知道。
而且，大部分用户是在陌生场景下用导航，对导航依赖很重，很难决策走哪条路更好，这就导致排序在首条的方案选择率很高，达到90%以上，这个偏置是很严重的，在训练实走覆盖率的时候，我们设计了偏置网络，来吸收用户这种倾向。
导航还有一个特点，一旦出错，对用户伤害特别大，比如遇到小路，用户的车可能会出现刮蹭；遇到封路，用户可能就得绕路，付出相当的时间和金钱成本。这往往会比信息搜索给用户带来的影响和伤害更大。所以，我们在过滤阶段，对Badcase的过滤也是严格作为约束要求的。
路线规划召回算法
路线规划算法，经典的是教科书上的Dijkstra算法，存在的问题就是性能比较差，线上实际应用都做了优化，这里就不展开介绍了
当起终点距离超过500公里，性能基本就不可接受了，虽然有启发式A star算法，但是A star算法有可能丢最优解，并不是完美解决性能问题的方法。
解决性能问题的思路，一个是分布式，一个是Cache，而最短路线搜索并不像网页搜索，分布式并不能很好的解决性能问题，所以目前工业界实际使用的算法都是基于Cache的方法。
Cache的方法就是提前把一些起终点对之间的最短路线计算好（Shortcuts），在用户请求过来的时候，利用好这些Shortcuts，达到加快求路的目的（简单举例子，比如从北京到广州，如果提前计算好了从北京到济南，济南到南京，南京到广州的最短路径，那就可以在计算北京到广州的时候，利用这些提前计算好的最短路线）。
其中最为经典的一个算法就是CH算法(Contraction Hierarchies)，在预处理阶段，对所有节点进行了重要性排序，逐渐把不重要的点去掉，然后增加Shortcuts；Query查询阶段，从起点和终点分别开始双向求路，只找重要性高的点，来达到加速的目的。
既然是Cache，就会面临一个更新的问题，比如原始路网的路况变化了，或者原始路网某条路封路了，那么提前缓存好的Shortcuts也需要更新。
这个时候CH的算法，由于Shortcuts结构设计不够规律，更新就很慢，无法响应实时路况的变化。于是，路线规划算法推进到了下一代，CBR算法（Cell based Routing），这个算法通过分而治之的思想，在预处理阶段，把全国路网切分成n个子图，切分的要求是子图之间连接的边（边界边）尽可能的少。
在每个子图内，再继续往下切分，进而形成金字塔结构，预处理阶段就是把边界边之间的最短路径都提前算好，Cache下来求路的时候，就可以利用这些Shortcuts了。
CBR的优点是，在预处理阶段，路网的切分是分层的，每一层都足够小，在更新这一层的Shortcuts的时候，可以把数据都放到CPU的L1 Cache里去，所以计算速度特别快。
总结一下CBR和CH的区别：
Query查询性能，CH更快，CH是0.1ms级别，CBR是1-2ms级别。
Shortcuts更新性能，CH全国路网更新最快能做到10分钟，而CBR能做到15秒更新全国，可以满足实时路况变化和路网实时更新的需求。
CH的Shortcuts不规律，导致不同策略之间（躲避拥堵，高速优先等）不能很好的复用Shortscuts的起终点结构，所以不同策略需要单独重建Shortcuts，内存占用非常大。
这是我们排序的网络结构，左边是用户偏置网络，把路线排序的顺序，以及引导路线之间的相似度信息输入进去，期望尽可能消除掉偏置带来的影响。中间输入的用户历史统计信息和用户导航序列信息，用来提取用户的个性化偏好。优化的主要目标是实走覆盖率。
新一代的路线规划算法，要求提供随时间推演的能力。比如8:00从起点出发，后面要走 1 2 3 ..n条路到达目的地，假设8:10走到第2条道路，8:20走到第3条道路，那么我们在8:00计算Shortcuts的时候，就不能只用到8:00的路况，需要把后续进入某个道路的时刻考虑进来，用那个时刻的路况来计算，这就是TDR求路算法，目前是高德首创的，能真正实现躲避未来的拥堵，并利用未来的畅通来规划路径。
出行前-ETA（预估到达时间）
上面三幅图，选取的是北京西单金融街附近的区域，展示了在三个相邻时间点上的交通状况。其中绿色、黄色、红色代表交通路况不同的状态。
假设现在是18点整，路况预测的目标就是预估未来时刻的交通状况，需要依赖每条道路的历史信息，以及周边邻居的道路拥堵信息，对时空两个维度进行建模。
对时间序列的建模，用RNN，LSTM等SEQ2SEQ的序列，也有采用CNN，TCN等。对空间信息的建模，目前主流的方法是用GRAPH.
尽管模型在不断升级，越来越复杂，但是对于突发事件导致的拥堵，根据历史统计信息，很难预测精准，比如去年9月份在上海世博园区举行外滩大会，世博园平时很少有人去，历史路况都是畅通，而在开会期间，车很多导致很堵。
这个时候靠历史信息是很难预测准确，我们需要一个能代表未来的信号，才能预测，这就是路线规划的信息，如果想去世博园的人很多，那么规划的量就会很多，我们根据规划的量，就能知道未来有很多人想要去世博园，就会导致世博园拥堵。
所以，我们把规划的量，通过一个流量往时间域的转换，引入到路况预测模型，效果取得明显提升，尤其是在突发拥堵的时候，高德的这个研究成果被KDD2020收录，并且已经在业务场景中得到了应用，有兴趣的同学可以详细看下这篇论文。
参考资料
高德KDD2020论文解读|混合时空图卷积网络：更精准的时空预测模型
行中-用文本数据挖掘动态交通事件
继续向餐馆前进，导航途中，最怕遇到拥堵，封路等事件，所以高德会想尽一切办法挖掘这些动态事件，帮助用户规避开。现在高德用到了多个维度的数据源，其中的行业和互联网情报都是文本数据，要用到NLP的技术来挖掘。
介绍一下怎么用AI算法来挖掘动态事件。
下面一段文本就是典型的来自于网络媒体的信息：
G0612（西和）高速南绕城路段西山隧道ZK33+844（兰州方向）应急车道停一辆故障大客车暂时封闭，行车道和超车道正常通行，请车辆注意避让、减速慢行。
这段信息是非结构化的，需要我们做预处理，要素提取，再进行事件的组织，组织成架构化的信息，才能自动化的应用。
很自然的，针对要素提取，我们用BERT模型建模，但是BERT模型太复杂，性能比较差，线上实际应用带来很大的挑战。
我们采取了知识蒸馏的方法，训练一个简单的Student的网络，来解决性能问题。知识蒸馏最主要的是如何捕捉潜在语义信息。高德在业界率先提出了用对比学习框架进行知识蒸馏，同时，在计算样本之间距离的时候，提出COS-距离代替欧氏距离的方法，能够让模型有效的学习到潜在语义表达信息。
对于Student表达的特征向量与Teacher特征向量距离靠近，而要远离负例。使用余弦距离，比如欧式距离，能够更好适应Teacher网络和Student网络，输出的特征向量长度分布不一致的问题，这个工作成果发表在了AAAI2021上。
参考资料
【高德AAAI2021论文解读】LRC-BERT：对比学习潜在语义知识蒸馏
出行后-POI数据过期（增强现势性）的问题
人们在高德地图上会看到很多地理位置兴趣点（Point of Interest，缩写为POI），例如餐厅、超市、景点、酒店、车站、停车场等。对POI数据的评价维度包括现势性、准确性、完备性和丰富性。
其中，现势性就是地图所提供的地理空间信息反映当前最新情况的程度，简而言之，增强现势性就是指尽可能快速地发现已停业、搬迁、更名、拆迁的过期冗余POI数据，并将其处理成下线状态的过程。这部分可以参考我们之前发布的文章《高德地理位置兴趣点现势性增强演进之路》。
以上仅是AI算法在出行场景应用的一些举例，更多的技术方案欢迎大家来和我们一起探讨。
出行前景-全局调度
对网页搜索来说，结果是信息，可以无限复制，互不影响；对电商搜索来说，结果是商品，可以认为商品足够多，不够再生产，所以也可以认为互不影响。
不同的是，导航搜索出来的道路资源是有限的，你用的多了，我就用的少。比如，一条路畅通，我们把人导过去，那么这条路就堵死了，所以我们要做全局调度，提高道路资源的使用率。
我们希望全局调度系统能和交通信号灯打通，在一个交通仿真的环境下，用多智能体强化学习的方法，学习到更大规模的交通系统上如何统筹协调车辆、交通灯，充分利用道路资源，进一步缓解拥堵。我们一起来探索！
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