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　　近期的人工智能技术突破主要聚焦于有效地模拟个体智能，尚未能很好地解决大规模群体进行智能协作的技术瓶颈，因此，群体智能技术作为一种通过汇聚激发大规模参与者完成真实复杂任务来涌现超越个体智能的新范式亟需被探索。本文重点关注群体智能技术最典型、最具实际价值应用之一的共享出行，首先探讨大规模共享出行场景中几大群体智能技术前沿问题，包括组织架构设计、行为模式挖掘、激励机制设计与协同决策优化，介绍相关的前沿研究工作;然后以滴滴出行为应用案例阐述群体智能技术的真实应用场景;最后对其未来发展做出展望。

　　近年来，人工智能技术的发展经历了剧烈变革，也取得了重大突破。我们看到了以 AlphaGo为首的一系列夺人眼球的技术革新产物，但与此同时，也意识到目前人工智能的发展面临着难以落地的瓶颈。究其原因，人工智能的主流范式往往过于强调对个体智能的模拟，最终局限在了求解边界封闭、约束静态和目标单一的问题上。而在现实生活中，随着互联网的高速普及，每天都有数以十亿计的网民人群在进行着数据信息的碰撞、交流与连结。在这种环境下，智能系统的边界从封闭走向开放;智能构建的约束从静态走向动态;智能应用的目标从简单走向复杂(见图 1)。为了刻画这种新的智能范式，群体智能技术应运而生。所谓群体智能，就是指通过特定的组织结构吸引、汇聚和管理大规模参与者完成任务时，所涌现出超越个体智力的智能。群体智能的思想古已有之，早在古希腊城邦时代，人们就开始聚集在广场上通过多人投票等方式进行议政，我国自古也有“众人拾柴火焰高”的谚语。近现代以来，随着系统科学与电子计算机的发展，也出现了许多早期的具有群体智能思想的研究，如克雷格·雷诺兹提出的集群智能的概念、钱学森等首创的综合集成研讨厅体系、维克托 • 莱瑟提出的多智能体系统，以及近年来越来越受到关注的众包技术等。在传统群体智能思想与前沿人工智能技术的启发下，一套新的基于互联网的群体智能技术正在逐步形成。

　　群体智能技术作为一类新型技术的总称，讨论其具体的研究内容离不开应用支撑。群体智能技术在多个领域都有着广泛的应用，如军事侦察、传染病防控和社会行为分析等。而本文将重点关注其中最为典型，同时也与人们日常生活最为相关的一类应用，即共享出行。所谓共享出行，是指社会群体在相同或不同时间段共享车辆，并根据自身出行要求支付相应费用的新型交通方式。其代表性企业， 如 Uber 和滴滴出行等公司都设有多种类型的共享出行业务，如滴滴出行的快车、专车及拼车业务。随着移动互联网的普及与发展，共享出行所涉及的群体规模开始不断扩大。据统计，截至 2019 年，滴滴出行用户总数已突破 5.5 亿，年运送乘客 100亿人次。在如此大规模的真实共享出行场景下，如何更加有效地激励、协调群体参与者(如乘客与司机)从而给人们提供更加方便快捷的出行服务成为了研究的重点，群体智能技术则是解决这一类问题的关键。本文首先着重探讨面向共享出行的群体智能技术的几大前沿问题与研究现状;接着以滴滴出行为应用案例，阐述群体智能技术的真实应用场景;最后讨论目前尚存的研究问题与未来的研究挑战。

　　如上所述，面向共享出行的群体智能技术主要研究如何通过激励群体、调控群体等被动或主动的方式来优化出行服务;同时，有效的激励与调控手段也离不开对群体的组织与行为的理解作为支撑。因此这里详细探讨四个前沿问题。第一个是如何对群体的组织架构进行设计与优化。一个高效的组织架构是群智得以涌现的先决条件。在共享出行中，对司机群体设计合理的组织架构往往能激发更高的出行服务效率。第二个是如何对群体的行为模式进行挖掘与预测。共享出行中的参与者，无论是司机还是乘客都具有行为自主不确定的特点，因此为群体的行为建立可靠的预测模型往往能帮助决策者更好地统筹与管理大规模群体，群体行为模式也成为了研究中必不可少的一环。组织与行为二者联系密切，群体的组织形式决定了对群体行为模式的研究范畴，而对群体行为的预测也影响着群体组织架构的设计方法。在设计了组织架构及理解了行为模式的基础上，第三个前沿问题便是如何设计合意的激励机制引导群体。司机与乘客作为理性个体，往往会为了追求个人利益的最大化(如单次订单收益)，而牺牲群体的利益(如全局收益)。激励机制的作用便是为群体提供理性激励，以引导其完成群智系统设计目标，是吸引和汇聚司机或乘客持续参与以实现群智涌现的重要环节。与此同时，群智系统的个体也并非完全自主不可控，如平台可以对司机发出派单任务，因此除了激励机制以外，第四个是如何对群体进行高效的协同决策，其旨在为群体在完成目标的过程中提供关键且持续的决策支持，从而最终达成群智涌现的目标。激励机制与协同决策同样密不可分，构成了由激励机制影响决策，再由决策结果反馈激励机制，从而进行更新与优化的回路反馈关系。下面围绕这四个前沿问题展开更为详细的阐述。

　　组织架构的研究传统的多智能体系统理论早已涉及对智能体，例如在多个机器人协同完成某项任务时，设计层次式组织架构来实现高效的任务分配、信息传输与结果汇聚等。然而到了互联网环境下的共享出行领域，智能体由简单可控的机器人变为了自主性强、特征复杂、成员异质的司机或乘客群体，其数量也由传统的一般不超过 10 个变为了成千上万甚至上百万、千万，且成员实时流动，其动态性远远超过传统多智能体系统讨论的范畴，因此给组织架构的优化设计带来了巨大的挑战。郑州做人流医院哪家好

　　目前，在共享出行领域，组织架构设计的典型问题之一是司机组队问题，即如何把司机群体划分成若干队伍从而更高效地完成订单任务。在司机组队问题中，核心要点是决定队伍的结构与组成以最大化全局效率等优化目标。例如，需要决定采用一个队长多个队员，还是只有队员没有队长的结构;同时还需要决定队伍的人数，以及安排哪些司机加入哪些队伍等。为了求解组织架构的优化问题，首先需要对团队不同成员的贡献建立综合评价体系，例如每个司机在不同时间段的接单效率等，从而形成个体与全局目标间的联系。而后，需要建立个体间复杂偏好的约束关系，例如，许多司机更愿意与自己的同乡或是有相似爱好的司机组队。同时也需意识到，在以上工作基础上求解的最优队伍组织架构只适用于静态场景，而忽略了司机具有动态流动、上下线时间不定的特点。因此，最后还需要设计动态评价策略，并针对组织内关键节点可能的突发情况设计高鲁棒性调控措施等。目前，滴滴出行在司机组队问题上已有静态场景下的初步成果，但是许多问题尚未解决，群体组织架构设计在未来仍有很大研究空间。

　　行为模式挖掘的研究与群体组织架构设计相辅相成，组织架构所采用的多种贡献和偏好评估方法都离不开对行为模式的理解，同时对行为的预测也能反作用于组织架构的调控。一般意义下对人类行为模式的挖掘分析，一直都是传统数据挖掘和机器学习领域的研究热点与重要方向之一。在移动互联网与物联网的发展推动下，智能手机、智能穿戴设备和街道摄像头等每天都会产生大量的人类行为数据，一些现有研究领域，如移动群智感知与时空众包都涉及了对此类行为数据的收集与分析，它们中的许多方法也同样可以借鉴到群体智能的研究之中。然而，在更加广义的群体智能技术研究中存在多种动态的数据源，目标模糊且多样化，群体行为模式间的关联往往更加深层复杂，并且还存在诸如隐私保护等多种限制，因此也给研究带来了一定程度的挑战。

　　在共享出行领域，行为模式的理解问题可以分为针对司机行为与针对乘客行为。司机的行为包括出车时间段、习惯性工作区域和日均收益等;此外，司机的个人画像和乘客的偏好等也可划入其行为的范畴。对司机行为的理解与预测的相关工作一般利用司机行为的历史数据建立机器学习模型，来预测司机未来的行为，使预测结果辅助如组队、派单等其他过程。乘客的行为同样可包括乘客的日常打车习惯和打车偏好等，可利用相似的方法进行建模与预测。共享出行中一类最典型的行为模式挖掘问题即供需预测，其致力于在大量历史订单数据基础上建立模型、预测未来城市的各区域各时段打车供需量，从而对司机进行提前派单以缓解供需失衡问题。部分代表性现有工作致力于全面的特征工程与针对海量数据的分布式算法的实现。然而，如今共享出行领域许多行为模式挖掘都需涉及大量司机或乘客的个人数据，在数据收集过程中面临着越来越多的隐私保护限制。如何在保护个人数据隐私前提下进行机器学习的建模与预测是目前联邦学习所重点关注的问题，也是未来在群体智能行为模式挖掘中的一大挑战。

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