在互聯(lián)網科技領域，阿爾法狗的大名可謂無人不知。尤其是在2017年，AlphaGo在中國烏鎮(zhèn)舉行的世界互聯(lián)網大會上擊敗世界圍棋排名第一的柯潔，更是成為當之無愧的科技網紅。而作為共享單車原創(chuàng)者與領騎者的ofo小黃車，也將阿爾法狗的技術運用到了共享單車的運營與管理之中。據(jù)悉，ofo在人工智能系統(tǒng)中應用了與“阿爾法狗”相同的方法——卷積神經網絡——預測用戶出行需求。同時，ofo還運用谷歌TensorFlow人工智能系統(tǒng)，使預測結果更精確。這是共享單車行業(yè)首次將人工智能圖像處理技術應用于智能運營中，標志著共享單車進入以人工智能為基礎、以物聯(lián)網為載體的運營新階段。
卷積神經網絡主要應用于圖像識別領域。卷積是提取相關性特征的方法，神經網絡是預測需求的模型結構。作為共享單車的原創(chuàng)者和領騎者，ofo為全球120座城市上億用戶提供了超10億次出行服務，已成為全球最大的共享單車平臺，擁有共享單車行業(yè)最龐大的出行數(shù)據(jù)。隨著出行數(shù)據(jù)增多，ofo對用戶出行需求的預測都會越來越準確。
共享單車具有明顯的潮汐效應，且騎行需求受天氣等因素影響，ofo利用卷積神經網絡，提取不同時段同一區(qū)域或者同一時段不同區(qū)域的圖像相關性特征，以精準預測下一個時段某一區(qū)域內會出現(xiàn)的需求數(shù)，從而為運營調度提供更好的決策，實現(xiàn)智能運營。ofo將智能鎖返回的定位信息形成熱力圖，并記錄熱力圖的關鍵幀圖像變化，將圖像抽象為網格像素，利用卷積神經網絡，對像素內的顏色變化進行相關性特征提取，簡單的理解就是將各個關鍵時間點的熱力圖記錄下來，把圖像劃分為均勻分布的網格，將像素顏色的變化作為用戶騎行需求的變化，并進行相關性特征提取。目前，ofo的卷積神經網絡層次可達30層，算法水平位列行業(yè)第一。
與此同時，ofo與中國電信和華為共同研發(fā)的全球首款共享單車NB-IoT“物聯(lián)網智能鎖”的應用則讓ofo的智能運營如虎添翼。據(jù)悉，這是NB-IoT物聯(lián)網技術在移動場景的首次商用。ofo在物聯(lián)網應用上的創(chuàng)新將讓全新的技術迅速普及，并真正進入到海量用戶日常的移動互聯(lián)場景中，從物聯(lián)網的本質屬性出發(fā)，ofo所代表的共享單車平臺正是最佳的切入點和基礎，標志著共享單車真正進入物聯(lián)網時代。
ofo表示，NB-IoT技術特征與共享單車的應用場景十分契合，幾乎是“天生一對”。據(jù)了解，NB-IoT具備三大特點：一是覆蓋更廣，NB-IoT信號穿墻性遠遠超過現(xiàn)有的網絡，即使用戶深處地下停車場，也能利用NB-IoT技術順利開關鎖;其次是可以連接更多設備，NB-IoT技術比傳統(tǒng)移動通信網絡連接能力高出100倍以上，也就是說，同一基站可以連接更多的ofo物聯(lián)網智能鎖設備，避免掉線情況;三是更低功耗，NB-IoT設備的待機時間在現(xiàn)有電池無需充電的情況下可使用2-3年。
隨著科技的革新，移動通信正在從人和人的連接，向人與物以及物與物的連接邁進，萬物互聯(lián)是必然趨勢。世界物聯(lián)網大會執(zhí)行主席何緒明將物聯(lián)網定位在“人類第四次革命”，他認為，人類即將邁入以物聯(lián)網為代表的“智慧革命”的新時代，他特意提到，“我們需要創(chuàng)造一個全球共享的可持續(xù)發(fā)展的新型經濟體，促進物聯(lián)網產業(yè)的健康發(fā)展?！?/span>
將卷積神經網絡和谷歌TensorFlow人工智能系統(tǒng)應用于共享單車，是ofo引領的又一次行業(yè)創(chuàng)新，而NB-IoT物聯(lián)網智能鎖的正式啟用，是將ofo物聯(lián)網與共享經濟兩種平臺模式上的契合真正落實到真實產品中，未來ofo將以小黃車為起點，通過物聯(lián)網的實踐連接一切可以連接的資源，并打造一個以人工智能為基礎，物聯(lián)網為載體的生態(tài)閉環(huán)。
