我們最近剛完成一個(gè)印尼本地網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)，從需求溝通到上線花了大概5個(gè)月，其中光是AI相關(guān)功能的調(diào)試就占了兩個(gè)月。剛開(kāi)始和客戶聊的時(shí)候，他們提的需求很實(shí)在：希望解決雅加達(dá)這種大城市高峰期打車(chē)難的問(wèn)題，同時(shí)降低空駛率（司機(jī)接不到單的情況），還要提升用戶體驗(yàn)——比如讓乘客更快打到車(chē)，讓司機(jī)接單更順路。傳統(tǒng)做法可能是靠人工規(guī)則去分配訂單，比如按距離最近原則，但這樣很容易出現(xiàn)司機(jī)繞路或者乘客等太久的情況。后來(lái)我們給客戶推薦了AI動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)分析海量的歷史數(shù)據(jù)（包括不同時(shí)段的訂單密度、各區(qū)域的交通擁堵情況、司機(jī)的行駛習(xí)慣），再結(jié)合當(dāng)前的實(shí)時(shí)路況（對(duì)接了印尼本地的地圖API），自動(dòng)計(jì)算出“最優(yōu)匹配方案”。舉個(gè)例子，如果某個(gè)區(qū)域突然涌進(jìn)大量訂單，系統(tǒng)不會(huì)機(jī)械地把最近的司機(jī)都派過(guò)去，而是會(huì)判斷哪些司機(jī)完成當(dāng)前訂單后順路能接新單，哪些司機(jī)即使稍遠(yuǎn)但接單后整體效率更高，甚至還能預(yù)測(cè)未來(lái)15分鐘某個(gè)商圈的訂單爆發(fā)概率，提前把附近閑置的司機(jī)引導(dǎo)過(guò)去“蹲點(diǎn)”。

開(kāi)發(fā)流程上，我們一般先從市場(chǎng)調(diào)研切入。印尼的網(wǎng)約車(chē)場(chǎng)景和國(guó)內(nèi)有不少差異，比如當(dāng)?shù)睾芏嗳擞矛F(xiàn)金支付（雖然電子支付在增長(zhǎng)，但現(xiàn)金依然是主流），司機(jī)可能同時(shí)接多個(gè)平臺(tái)的單，用戶對(duì)價(jià)格的敏感度比國(guó)內(nèi)更高。所以前期我們會(huì)和客戶一起梳理核心功能清單：基礎(chǔ)功能包括用戶注冊(cè)/登錄（支持手機(jī)號(hào)+驗(yàn)證碼，以及Google/Facebook第三方登錄）、實(shí)時(shí)定位與地圖導(dǎo)航（對(duì)接的是印尼本地更精準(zhǔn)的地圖服務(wù)商）、訂單管理（乘客下單-司機(jī)接單-行程中實(shí)時(shí)追蹤-支付-評(píng)價(jià)）；進(jìn)階功能則圍繞AI展開(kāi)，比如前面提到的智能調(diào)度系統(tǒng)，還有AI定價(jià)策略——系統(tǒng)會(huì)根據(jù)供需關(guān)系自動(dòng)調(diào)整價(jià)格（比如暴雨天或者早晚高峰適當(dāng)加價(jià)，但加價(jià)幅度會(huì)通過(guò)算法控制在一個(gè)用戶能接受的范圍內(nèi)，避免流失客源），以及AI客服機(jī)器人——能自動(dòng)處理80%的常見(jiàn)問(wèn)題（比如“司機(jī)多久到？”“訂單怎么取消？”“支付失敗怎么辦？”），只有復(fù)雜問(wèn)題才會(huì)轉(zhuǎn)接人工。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)階段，后端架構(gòu)我們用了微服務(wù)模式，方便后續(xù)擴(kuò)展（比如后期要接入摩托車(chē)網(wǎng)約車(chē)或者貨運(yùn)服務(wù)）；數(shù)據(jù)庫(kù)選型考慮了印尼本地的數(shù)據(jù)合規(guī)要求（比如用戶位置信息的存儲(chǔ)權(quán)限）；前端則重點(diǎn)優(yōu)化了弱網(wǎng)環(huán)境下的體驗(yàn)（印尼部分偏遠(yuǎn)地區(qū)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)不穩(wěn)定，所以我們做了數(shù)據(jù)預(yù)加載和斷點(diǎn)續(xù)傳）。最花時(shí)間的是AI模型的訓(xùn)練——我們拿客戶提供的前6個(gè)月真實(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)（脫敏后）喂給模型，讓它學(xué)習(xí)不同時(shí)間段、不同區(qū)域的訂單規(guī)律，前前后后調(diào)參調(diào)了不下20次。比如最初模型總傾向于把訂單派給評(píng)分高的司機(jī)，但后來(lái)發(fā)現(xiàn)有些老司機(jī)雖然評(píng)分高但接單慢，反而影響了整體效率，后來(lái)調(diào)整了權(quán)重，把“響應(yīng)速度”“歷史完成率”“順路程度”這些指標(biāo)綜合起來(lái)計(jì)算。

測(cè)試環(huán)節(jié)我們特意找了印尼本地的兼職司機(jī)和乘客參與。有個(gè)司機(jī)反饋說(shuō)，以前他每天跑10單左右，現(xiàn)在用了新系統(tǒng)后能跑到14-15單，空駛時(shí)間減少了一半；乘客那邊則普遍覺(jué)得“叫車(chē)更快了，等的時(shí)間沒(méi)那么長(zhǎng)”。上線后我們還會(huì)持續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，比如每周分析一次訂單匹配成功率、用戶留存率、司機(jī)收入變化，根據(jù)實(shí)際情況優(yōu)化算法參數(shù)。

說(shuō)實(shí)話，現(xiàn)在做網(wǎng)約車(chē)App，如果只做基礎(chǔ)的“叫車(chē)-接單”功能，很難形成競(jìng)爭(zhēng)力。AI的價(jià)值在于把“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”變成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，讓平臺(tái)自己學(xué)會(huì)“思考”。就像我們客戶說(shuō)的：“我不想天天盯著后臺(tái)調(diào)規(guī)則，我希望系統(tǒng)自己能越跑越聰明。”這也是為什么我們現(xiàn)在做這類(lèi)項(xiàng)目，都會(huì)把AI功能作為標(biāo)配——它不僅是技術(shù)亮點(diǎn)，更是實(shí)實(shí)在在能幫客戶降本增效的工具。印尼的市場(chǎng)潛力很大，接下來(lái)我們還會(huì)繼續(xù)優(yōu)化AI功能，比如加入預(yù)測(cè)性維護(hù)（提醒司機(jī)什么時(shí)候該保養(yǎng)車(chē)輛）、個(gè)性化推薦（根據(jù)乘客的歷史出行記錄推薦常去地點(diǎn)的優(yōu)惠活動(dòng)），讓網(wǎng)約車(chē)App真正變成一個(gè)“會(huì)學(xué)習(xí)的出行管家”。