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LVS创始人章文嵩:学习编程始于高中 阿里/滴滴一路为难题而战

 

【51CTO.com原创稿件】章文嵩加盟滴滴至今,恰一年。滴滴的节奏比想象的快很多,去年此时,滴滴在交通领域的变革才刚刚开始。基于业务的特点,从UI的角度看,只是输入一个目的地,但在这背后需要很多复杂算法支撑的同时对实时性要求极高。当问及从滴滴的布局来看,是否和他加盟之初的期许一致,他很肯定的回答,一致!章文嵩加盟滴滴负责基础平台建设的初衷是为战技术难题而来,那创立开源项目LVS,入职阿里,再到滴滴,这一路走来何尝不是为攻破一个个难题而战。

LVS创始人章文嵩:学习编程始于高中  阿里/滴滴一路为难题而战

章文嵩·滴滴出行高级副总裁

学编程始于高中  1998年于国防科大创建开源项目LVS

再次见到章文嵩幽默依旧,他向我们讲述,之所以在校期间就能成功创建开源项目LVS,要从初中说起。初中时,他便在街头玩游戏机,1987年高一时,所在学校没有计算机,知晓青少年科学指导站玩游戏不要钱,便加入了指导站的计算机兴趣小组。得益于当时计算机老师的引导,开始学习Basic、Pascal、6502汇编语言,还参与过写汉化版的Apple II操作系统。

报考国防科大是冲着全国顶尖的计算机专业,1992年中国能链接互联网的电脑屈指可数,他已开始在实验室用TCP/IP搭建孤岛网络环境。1995年在长沙开始建设信息港,基于长沙信息港2700万项目整体设计以及其他兼职的经验,发现信息港中使用的负载均衡设备都卖的奇贵无比。那能不能在Linux上做负载均衡呢?

想到就做,仅用两周时间,LVS第一个版本问世,放到网上很快便有人响应。因当时Linux领域没有负载均衡相关内容,也因为这个项目比较实用,陆续从世界各地有很多需求通过互联网而来。章文嵩说到这里很兴奋,从他的言辞间,看得出当时这个项目给他带来的成就感很大。除了需求,贡献者也会邮寄功能补丁过来,章文嵩觉得好就把补丁融入到LVS中,备注贡献者,若不理想就给适当的建议,这样来来往往中,LVS项目通过次次迭代,功能也越来越完善。

当被问及从中获得的最大收获时,章文嵩说,可以与全世界顶尖的技术人才交流,无论是代码往来,还是参加国际会议,如何设计软件架构,写出高效的代码.....这个过程对于我个人成长帮助很大。这个项目到目前为止19年了,由于个人时间有限,邀请了几位Maintainer大家共同维护。

利用人工智能手段做预测、路径规划、智能分单...

加入更具有挑战性的淘宝,章文嵩一手组建核心系统团队,对应淘宝用户的众多基础服务,支撑整个业务。如果说原来LVS项目是一个点,那么淘宝就是一个面,一个体系。全新的体系规划要从硬件定制开始,到操作系统、再到单机软件优化如Tengine、JVM和数据库优化等,再到很多很多......其中数据库是整个交易平台最大的瓶颈,如何从淘宝业务出发去IOE应对每秒钟数十万的交易,还有CDN系统、分布式存储、分布式缓存系统、大数据平台、图像搜索等等,这些也仅仅是章文嵩在阿里所经历的小部分。后来整个基础团队合并到阿里云,对整个云产品线的贡献也很巨大。

就个人经验来看,章文嵩认为滴滴和网络购物、社交聊天平台的区别很大。网络购物整个过程都有人在挑选,做最终决策,最多是在挑选的过程中做些推荐或广告。聊天社交平台也是人在聊,也不需做额外的计算。但在滴滴看似简单UI的背后,决策全部必须依赖计算来完成,而如何做有效的匹配是非常复杂的计算问题,这其中许多环节会用到人工智能算法。

  •     路况预测:基于大量实时上报的轨迹数据,可以计算出实时路况,根据历史路况数据和实时路况对未来路况进行预测。
  •     路径规划:在整个路网上对出发点和目的地做路径规划,包含接驾端路径和送驾端路径等。
  •     ETA计算:利用融入大量机器学习的ETA技术来预计接、送驾两端的时间。
  •     智能分单:最理想的调度匹配不是乘客发单就派最近的司机去接单,这样做可能会发生1毫秒后另一个乘客用车需求和这个司机更吻合。鉴于这样情况,先把乘客发单放到需求池,滴滴为兼顾用户体验,把撮合时间定为2秒/次。可以构造巨大的供需矩阵,纵向是乘客订单需求列表,横向是大量可用司机,平台需要计算用户和司机之间的相关性。相关性可参考的维度有很多,如各自所在物理位置、位置映射到路网情况、接驾时间、司机服务分、乘客喜好等等,把这些多维项,加权映射到0-1之间的空间上,值越大表示乘客和司机的相关性越高,撮合是乘客与司机匹配对的值累加和最大。这个过程要控制在100毫秒之内。这里的难点在于空载的司机在不停行进中,位置随时在发生着变化,这对计算能力和实时性提出了更高的要求。这样可以做到2秒内分单是最优的,但并不意味着是一天最优的。滴滴面临的问题是在城市内不同区域的供需不平衡。例如有乘客A、B需求,司机离A更近,离B稍微远,按2秒撮合很大可能把司机派给A。但如果A目的地是供过于求,B目的地是供不应求,从全局供需平衡角度,应该先把司机派给B更合理。

一个简单打车的动作,背后需要太多方面的技术支持,因篇幅原因不一一列举。就像章文嵩所说,围棋在棋盘上有19×19,最多361步,滴滴背后很多方法跟下围棋面对的问题相同,必须把时间维度也考虑进去,但相对围棋而言,滴滴整个所属空间庞大甚至无限,根本不在一个量级上。

借力物移大智云“治堵” 与传统方式互补

加盟滴滴,章文嵩除负责基础平台工作,还是新开拓智慧交通项目的总负责人。他向我们介绍,作为整个网约车平台,因凭路径结算价格的业务特性,导致需要实时向平台上报GPS定位点数据 ,把GPS上报的定位点连起来就是行驶的路径。每天好几百万辆车,行驶N条路径,能很好的反映中国的城市交通状况,这是能带来社会价值的新方向。

章文嵩表示,在国内滴滴的交通数据不仅丰富,而且质量和准确度也很高。比如,自驾导航类的交通数据,虽然也有路径、行驶轨迹,但这更多依赖于车主的状态,不赶时间就慢开、约定时间还早甚至可能停在路边休息或接电话,这些都会影响交通数据的质量。而滴滴平台的车辆与乘客之间有相互约束的关系,司机在接单、送乘客,都需要快速、即时完成任务。所以基于这些高质量的交通大数据,平台可以反映出中国交通网络以及业务所覆盖城市的路况。

过去交通系统大部分采用检测器、线圈、卡口、摄像头等在各个路口采集数据,滴滴的数据反映路径上的状况,两者可进行很好的补充。基于这些融合数据,无论是用于交通治理、运营、监管、决策,向消费者进行最佳路线推荐,都会给市民带来出行便利。

未来—于滴滴在智慧出行领域才刚开始、于己依旧做有挑战有价值的产品

滴滴现在乃至未来,将发力交通的智慧治理、交通的智慧运营,整体交通度量体系建设、所有出行者的智慧出行等方面。滴滴致力凭借自身在物移大智云(车联网平台—移动互联网—大数据平台—人工智能算法—云计算平台)几大方面的优势“治堵”  ,为整个交通领域带来改变。

如正在实施的滴滴智慧信号灯项目,旨在改善交通的拥堵,根据交通流量变化情况对信号灯的周期、绿信比、相位差和相序进行调整优化,目前在经十路6个路口信号灯优化让延误时间降低10%,纬十二路6个路口信号灯优化让延误时间降低15%以上。

这一切才刚刚开始。滴滴目前的日均订单量超过2000万单,但放在整个出行领域,这个数字并不大,仅占所有出行的大约1.5%左右。从普惠出行角度来说,如何凭借前沿技术手段做有价值的事情,怎样使公共交通更稳定且可预期、怎样做到实时精准推荐多种交通工具的最优换乘方法等这些都是滴滴未来的发力方向。

谈到梦想和情怀,章文嵩说从在大学教书、到离开去创业、到阿里及到现在的滴滴,就个人个性而言,做真正有用、有价值的产品感觉比较好,做什么都会从为人解决问题、给社会带来价值的角度出发。章文嵩说,每天都不断有新问题出现,在此过程中不断对关键问题做取舍、不断地解决问题,本身对自己也是一个不断学习、不断提高的过程。

录入时间:2017-05-24 17:58:55 
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