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共享单车，自从2014年兴起以来，可以说极大地方便了人们的生活。从此以后地铁+单车的模式相信成了不少人每天的日常。共享单车说来简单，骑哪扔哪。然而调度确实一项非常大的工程，人流的方向和数量太难判断了。
地铁门口成山一样的共享单车
数量众多的共享单车，成堆成片的拥挤在地铁站门口真的方便你了吗？
大量的车堆积在了地铁门口，甚至马路上。
挤上马路的单车
事实上，大多数的上班族集中在9点前后，会把地铁站门口大量的共享单车骑走，然而又在6点前后骑到地铁站门口。在白天，特别是上下班高峰，厢式货车根本不足以应对如此大规模的自行车“迁徙”。
除此之外还有大量的“意外”人口，在固定用户中穿插着，很容易造成车短缺，车满溢。然而这背后的一切调度，车几点从哪到哪，运几辆。早已不是靠人、靠经验来决定的了。在AI的时代，就靠AI。
ofo的AI调度
ofo的AI调度，原理是很简单的。举个例子：
有个小王同学在五道口男子职业技术学院上学（这个学校很nb，有兴趣自己百度），每周天晚上坐地铁到“清华东路西口”下车，然后骑上共享单车，到学校宿舍。
那么，我们的AI就开始记录小王同学的时间、路径。当小王同学第一次骑车的时候，AI认为他可能明天这个时间还会来，几率是20%。然而直到下周末小王才来，那么AI就改成，每周末这个点骑车走这条线的概率是20%。两三个月过后，这个AI每天都在观察小王同学，最后终于知道了，小王每周末都要这个点骑车。
这就是AI的学习过程，实际上他是一个函数，或者说是回归方程（这里牵扯起来就麻烦了，实际上它用的是CNN卷积神经网络）。
卷积神经网络示意图
AI肯定不止观察小王一个，它观察了一大批人，得出了一大批人的固定移动轨迹。那么在你每次需要车之前，AI就会指挥调度员，在你的固定路线上，给你放上共享单车，方便你骑。
然而，这是理想化的状态，因为不止一两个人，是一批人属于“激情骑车”。我就今天想出去玩，骑一下，没有任何的规律。那么我们刚刚所有的分析在这种“激情骑车”下都是扯淡了。
对于这种随机的行为，肯定是要纠正的嘛，怎么办？还是找调度员呗！可是就一两辆车找调度员就很亏了。在这方面摩拜就推出过很有“想法”的红包车。
摩拜红包车
在一两辆车失控的情况下，找调度员显然是一件浪费资源的事情，不如把油钱分给用户，让用户把车骑出去。这也是红包车的用意之一，但是骑到哪就说不准了。
显然，当前的调度算法依然存在大量的不可知因素，导致庞大的单车堆积成山。这当然引发了不满，最近北京晚报就刊登了一条新闻：
截至4月底，北京市尚在运营的共享自行车企业有10家，运营共享自行车总数在190万辆左右。目前局部地区共享单车测算活跃度为50%，即仍有一半处在闲置状态
可以看到，在如此算法的攻略下，仍然有一半车属于闲置状态，造成了极大的困扰。
今后，相关部门将通过平台掌握共享单车的数量，并借由平台的数据测算和分析给减量进行一个定量指标。
目的还是控制车子的数量，提高利用效率，避免过多的僵尸车占领城市！
关于共享单车，你有什么想说的吗？它是方便了你，还是挡了你的路呢？
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