及刻线下场景数智化

实测地铁乘车码推送服务，场景感知快到「秒级」

2020-04-20

这段时间，有些朋友发现，

如果经常乘地铁，走进地铁站后，

会收到一条手机智能助手发来的乘车通知

（下图）

直接打开乘车码，不用再翻找，过闸机乘车更快捷。

下车后要出站了，也会收到同样的消息通知，

直接扫码出站，不打断正在进行的手机应用。

好多朋友觉得惊讶（xi）：

Jovi智能助手是怎么知道我要坐地铁的？

又是怎么做到在我进地铁站后及时

给我推送消息通知的？

要实现快速出码，

首先要秒级感知到用户已经进入地铁站，

这依托于一项黑科技——「智能场景识别」。

今天，就带大家实地体验下这个功能服务

视频中提到的「智能场景识别」技术，由及刻自主研发，已获得国家发明专利。有了它，就可以精准感知用户所在的线下场景，进而为用户推荐此地此刻所需服务，例如：乘坐地铁、航班/列车信息、餐厅排号、商场找店、找优惠券、停车等等，让用户享受到AI近场服务便利。

及刻在国内首先提出「智能场景识别」理念，并成功产品化。从2017年9月至今，及刻先后与金立、vivo、三星、华为、魅族等多家主流手机厂商，联合推出各类「智慧场景服务」产品，为数亿用户带来AI近场服务体验。

敲黑板，下面都是「智能场景识别」的知识点，全部释出——

能

海量POI库

精准识别的前提是需要标记位置，对线下场景地理位置进行数据化，POI（Point of Information）是实现场景识别的基础数据。一个POI可以是一个店铺、一家银行、一个加油站，也可以是一个地铁站、一个机场、一个商场、一个风景区。

POI一般需要人工采集，且需要根据线下场景的变化进行动态维护。及刻利用海量大数据算法，实现了POI识别数据在线自动更新和自动修正，不仅减少了人力采集成本，而且提升了POI识别的准确率。

及刻目前收录的POI规模已超过1000万。其中，地铁场景POI已有3226个，覆盖37个城市，占全国已投入运营地铁站总量的97%。

7级定位精度

及刻具有3m~5m精确到店一级的定位能力，可精准识别室内场景，包括便利店、地铁站。

技

范围状态算法+深度学习指纹算法

及刻综合运用Wi-Fi、蓝牙、GPS等环境参数和多种MEMS传感器数据，采用范围状态算法+深度学习指纹算法，抗干扰性更强，精度更高。

及刻建立基于多子区域神经网络的深度学习模型，通过对预采集场景数据的训练，进行场景识别的判断校验。深度学习算法使场景识别结果更加准确。

依托高精度算法，对用户场景的切换做到秒级感知，从而实现即时的服务或应用推荐。通过客户端计算与云端计算并行的方式，可以使手机的功耗和流量维持在极低的水准。

法

用户行为AI理解

及刻用时间面的判断来取代传统的时间点定位，在一段时间内判断用户的进入、停驻、离开行为，配合用户行为理解来判断用户行为意图。洞察用户的场景到访情况及服务偏好，从而根据对用户的理解进行需求预判，智能推荐服务。

未来，及刻期待在更加丰富的场景中与机友们相见，给好机友带来更丰富、更智能的场景服务体验。