«Яндекс» нашел 10 000 новых машин для такси
«Яндекс» обычно обращается к автоконцернам и договаривается о квотах на закупку машин, которые затем выкупают лизинговые компании / Максим Стулов / Ведомости
«Яндекс.Такси» договорилось с автопроизводителями о квотах, гарантирующих выделение машин для поставок таксопаркам. Об этом «Ведомостям» рассказал источник в компании и подтвердил человек, близкий к агрегатору. По этим квотам таксопарки – партнеры сервиса смогут купить до 10 000 машин в этом году.
Для сравнения: в предыдущие годы средняя потребность в автомобилях партнеров «Яндекс.Такси» составляла 40 000–50 000 новых машин ежегодно. Компания продолжит переговоры о квотах с автопроизводителями, чтобы вернуться к этому уровню пополнения парка в следующем году, полагает источник.
По словам другого собеседника, текущие квоты партнерам «Яндекса» в совокупности смогли обеспечить «АвтоВАЗ» и большая тройка китайских брендов – Haval, Chery и Geely. Причем скидка на некоторые модели для партнеров сервиса может превышать 20%, отметил он.
Помимо этих марок компания также договаривается о ввозе автомобилей, еще не представленных в России, говорит источник. Например, один из таксопарков, работающих с «Яндексом», с 2021 г. в тестовом режиме эксплуатирует китайскую модель BAIC.
«Яндекс» просил «АвтоВАЗ», а также китайских автопроизводителей BAIC и Chery о поставках машин для лизинговых компаний, с которыми работает «Яндекс.Такси», писал Forbes в начале сентября. Российские таксопарки столкнулись со значительным дефицитом автомобилей и запчастей, а для обновления парка машин «Яндексу» ежегодно нужно 50 000 автомобилей, отмечало издание.
«Яндекс» обычно обращается к автоконцернам и договаривается о квотах на закупку машин, которые затем выкупают лизинговые компании. Они приобретают согласованное количество автомобилей со скидкой за размер партии, после чего предлагают машины вместе с «Яндекс.Такси» партнерам агрегатора. Такая схема считается выгодной для всех участников цепочки.
Компания ведет переговоры со всеми открытыми к диалогу автопроизводителями, чтобы обеспечить партнеров новыми автомобилями, передал «Ведомостям» через представителя директор по развитию бизнеса «Яндекс.
Такси» Иван Запольский. По его словам, речь идет не только о квотах на покупку машин, но и о поставках запчастей и централизованном обслуживании автомобилей для такси. «Планируем продолжать переговоры и наращивать квоты для партнеров до конца этого года и в течение следующего», – добавил он.
По словам источника «Ведомостей» в российском офисе Geely, «Яндекс» стал одним из первых среди сервисов такси и каршеринга присматриваться к китайским автомобильным брендам. Geely рассчитывает на дальнейшее развитие сотрудничества с компанией «Яндекс», отметил собеседник. «Яндекс» сейчас берет больше машин, чем остальные, – возможно, из-за того, что у компании в 2022 г. подошел срок частичного обновления парка, полагает источник.
Сотрудничество с «Яндекс.Такси» подтвердил и представитель Chery. «Уже который месяц мы отгружаем им автомобили. Объем частично соответствует их запросам, мы работаем над тем, чтобы удовлетворять их на 100%», – сказал он «Ведомостям», не уточнив конкретное количество поставляемых машин.
Представитель Haval лишь отметил, что за этот год общие продажи автомобилей для такси составили порядка 1000 единиц. Представитель «АвтоВАЗа» от комментариев отказался.
Собирается поставлять машины в интересах «Яндекс.Такси» и производитель электромобилей Evolute – липецкий «Моторинвест» («Ведомости» писали об этом 30 сентября). Речь идет о поставках в 2023 г. седанов на электротяге Evolute I-Pro для таксопарков – партнеров агрегатора. «Моторинвест» 28 сентября запустил крупноузловую сборку этой машины на заводе в технопарке «Рождество» Липецкой области. До конца года на конвейер должны встать кроссовер I-Joy и минивэн I-Van. Производственный план на 2023 г. – 10 000 автомобилей, из них 30–40% будет приходиться на корпоративные продажи.
Таксопарки покупают машины по механизму финансового лизинга на 3–4 года, говорит представитель «ВТБ-лизинга». Этот вид лизинга подразумевает выкуп имущества арендатором по истечении договора по остаточной стоимости. По оценке компании, только в Москве дефицит машин такси сейчас составляет около 10 000 шт.
В России сейчас действует порядка 410 000 легальных разрешений такси (выдается на машину), говорит руководитель центра компетенций Международного евразийского форума «Такси» (МЕФТ) Станислав Швагерус. Еще около 1 млн человек занимаются нелегальным извозом. При учете, что эффективный срок эксплуатации легкового такси составляет 2–3 года, потребность рынка в новых автомобилях составляет не менее 150 000 единиц в год в легальном сегменте, а с нелегалами – в два раза больше, подсчитал Швагерус. Поэтому нынешние 10 000 машин – это «капля в море», резюмирует эксперт.
В Москве средний возраст машины такси сейчас составляет 2,7 года, это самый молодой парк в Европе, а в целом по России показатель находится на уровне 5,4 года, говорит Швагерус. Небольшое старение парка вряд ли заметят пользователи, но эффективность бизнеса таксопарков будет страдать из-за дороговизны ремонта, поясняет он.
Когда «Яндекс» договаривается с автопроизводителями, цена на машину будет ниже рынка, отмечает руководитель Next Taxi Евгений Ермолаев.
По его словам, таксопарк должен получить около 1000 машин в рамках этой квоты. Около 200 машин из этого количества будут приходиться на продукцию «АвтоВАЗа». «Автопроизводители, чьи машины мы используем, прекратили поставки. Запчасти и обслуживание подорожало на 40–50%, масло для двигателя – в 3–4 раза», – сетует он. Ермолаев также отмечает, что компания рассматривает возможность обновления парка за счет покупки машин, привезенных физлицами из Китая.
Новости СМИ2
Хотите скрыть рекламу? Оформите подписку и читайте, не отвлекаясьГлава «Автоваза» заявил о заказе «Яндекс Такси» 50 000 Lada Vesta
- Технологии
org/ListItem»>
Бизнес- Ринат Таиров Редакция Forbes
«Яндекс Такси» заказал «Автовазу» 50 000 автомобилей Lada Vesta, заявил глава предприятия Максим Соколов. Столько автомобилей компании нужно ежегодно для обновления автопарка, а на рынке сейчас дефицит, поэтому «Яндекс» просил о поставках лизинговым компаниям-партнерам не только завод в Тольятти, но и китайские BAIC Group и Chery, сообщал Forbes
Агрегатор «Яндекс Такси» запросил у «Автоваза» 50 000 автомобилей Lada Vesta, заявил телеканалу РБК глава автозавода Максим Соколов, его слова цитирует ТАСС. «Автоваз» ведет с сервисом достаточно активные переговоры по этому поводу, добавил Соколов.
Закончили чтение тут
В целом на Lada Vesta очень большой спрос — не только со стороны государства, но и со стороны сервисов каршеринга и такси, отметил глава «Автоваза».
В интервью «Интерфаксу» он сообщил, что завод в сентябре планирует увеличить объемы производства автомобилей в сравнении с августом. Но возникают проблемы с импортом компонентов: глобальные поставщики и партнеры из «недружественных» стран пытаются свести деловые контакты с «Автовазом» к минимуму, прекращают и видоизменяют действующие контрактные обязательства, посетовал Соколов.
Материал по теме
Объем производства «Автоваза» в 2023 году должен составить 500 000 автомобилей, заявил вице-премьер — глава Минпромторга Денис Мантуров.
Источник Forbes, знакомый с деталями переговоров, рассказал, что «Яндекс» опасается наступления через год дефицита машин и пытается его избежать. Компания предлагает производителям автомобилей наладить поставки транспортных средств лизинговым компаниям под гарантии их использования в таксопарках, сообщил осведомленный собеседник Forbes. «Яндекс» готов выступить посредником между таксопарками и автоконцернами: производителям он гарантирует спрос на большие партии машин, а таксопаркам — наличие машин у лизинговых компаний для обновления парка.
Материал по теме
Представитель «Яндекс Такси» заявил Forbes, что сейчас у сервиса и его партнеров-таксопарков нет острой нехватки автомобилей, но компания действительно ведет переговоры с российскими и зарубежными автопроизводителями, чтобы обеспечить пополнение парков на следующие годы.
Многие популярные зарубежные производители автомобилей приостановили производство в России и экспорт в страну. В августе продажи новых автомобилей были на 62,4% меньше в сравнении с августом 2021 года, следует из статистики Ассоциации европейского бизнеса. Были проданы 41 698 автомобилей — на 69 172 меньше, чем год назад.
Ринат Таиров
Редакция Forbes
#легковые автомобили #АвтоВАЗ #Яндекс #такси
Рассылка Forbes
Самое важное о финансах, инвестициях, бизнесе и технологиях
Под капотом Яндекс.Такси. Что происходит в секундах между… | от Яндекс.Такси: Под капотом
Александр Аникин — руководитель отдела эффективности маркетплейса. Другими словами, он следит за тем, насколько эффективно работает платформа. Здесь он обсуждает алгоритмы, которые использует сервис, задачи, решаемые за доли секунды для каждого пользователя, и ключевые метрики, которые отслеживает команда.
Цель команды Marketplace Efficiency — дать возможность пользователям платить меньше за надежные услуги такси, а водителям — больше зарабатывать благодаря интеллектуальной технологии распределения заказов. У платформы есть две очень важные метрики.
Первый процент времени, который водитель тратит на перевозку пассажиров в течение смены. Это «чистый» заработок. Это неэффективное использование времени, когда водитель ждет заказ, едет за клиентом или должен ждать его. Задача Яндекс.Такси — минимизировать эти простои.
Второй ключевой показатель — заработок водителя за смену. Это относится не к средней стоимости поездки, а именно к тому, сколько водитель зарабатывает в час. Эта метрика важнее, потому что в какой-то момент система может предложить водителю «дешевый» заказ, но отвезти его в район с повышенным спросом, а значит, следующий заказ будет более «дорогим».
Александр Аникин, Начальник отдела эффективности маркетплейса Или, например, сервис использует недорогой заказ, чтобы «отвезти» водителя в район, где следующий окликнувший его пользователь направляется в аэропорт, один из самых выгодных заказов в системе.
Как вы думаете, сколько времени в среднем водитель классической диспетчерской службы такси тратит на перевозку пассажиров по сравнению с водителем, работающим с заявками на поездки в Яндекс.Такси? 10%? 20%? 50%? В классической диспетчерской службе водители тратят на перевозку пассажиров всего 10–15% своего времени. В Яндекс.Такси этот показатель превышает 60%.
Очевидно, идеальной цифрой было бы 100%, т.е. водитель всегда перевозит пассажира и зарабатывает деньги. Но это только теоретически. В реальном мире этого достичь невозможно.
Чем ближе показатель к 100%, тем сложнее его увеличить. Каждый следующий шаг дает меньший прирост, поэтому нужны новые, более сложные методы.
В самом простом сценарии все, что вам нужно сделать, это создать простой алгоритм для поиска ближайшего водителя. Таким образом, водитель потратит меньше времени на то, чтобы добраться до клиента.
Здесь вступают в действие цепные заказы: пока водитель все еще перевозит клиента, платформа начинает искать следующий заказ водителя, где он вскоре завершит свою текущую поездку.
В то же время алгоритм должен научиться таким вещам, как, например, рекомендовать пользователю перейти улицу, чтобы водителю не приходилось делать разворот.
Тройная экономия: водитель экономит время, а пассажир экономит время и деньги. Существуют десятки подобных функций, которые требуют сложной статистической задачи для оценки их индивидуальных эффектов, поскольку классические A/B-тесты невозможны в системах с сильным сетевым эффектом.
В то же время алгоритм должен научиться таким вещам, как, например, рекомендовать пользователю перейти улицу, чтобы водителю не приходилось делать разворот.Более высокие цены привлекают водителей, но отпугивают пользователей, что отрицательно сказывается на доходах водителей. Яндекс.Такси вынужден постоянно находить баланс между спросом и предложением, используя систему сдержек и противовесов. В этом сервису помогают алгоритмы, решающие тысячи задач каждую секунду.
1. Сервис определяет, где вы находитесь
Система использует геолокацию, чтобы найти точку на карте, где вы, скорее всего, хотите вызвать такси. Это не всегда просто, так как сам сигнал GPS может быть довольно шумным, а точную геолокацию иногда не удается определить сразу.
В районах с плотной застройкой, где многоэтажки мешают спутниковому сигналу, иногда лучше подождать несколько секунд, чтобы местоположение определилось точнее и машина подъехала к тому месту, где стоит человек.
2. Алгоритм ищет ближайших водителей из тысяч доступных водителей в городе для расчета времени ожидания.
Каждый раз, когда пользователь Яндекс.Такси открывает свое приложение, сервис запускает алгоритм поиска ближайших к нему водителей. Расстояние рассчитывается по дорожному графику, а не по прямой до автомобиля.
Граф — это специализированная база данных, которая помогает Яндекс.Такси строить все маршруты. Для этого используются все основные функции Яндекс.Навигатора: возможность построения маршрута в зависимости от количества и сложности маневров, скорости уличного движения, въездов со шлагбаумом, номеров домов и т.д. Яндекс.Такси также учитывает трафик на полосах общественного транспорта, которые могут использовать водители такси.
Вот пример маршрута такси и того, как строится дорожный граф для данного района
Поэтому такси может быть в 100 метрах от пассажира, например, на соседней улице, но улица односторонняя и на сложном перекрестке, так что это не очень хороший порядок, так как водителю придется потратить столько времени ходить по кварталу. Следуя той же логике, автомобиль, который находится в 500 метрах, но на той же улице, что и пассажир, является лучшим заказом, потому что он доедет до места посадки за 2 минуты.
Дорожный граф Москвы устроен таким образом, что автомобиль может казаться близким с точки зрения линейного расстояния, но далеким с точки зрения графика.
В прошлом году, когда в Москве шли дорожные работы, к нам приехал иностранный гость со сломанной ногой. Он остановился всего в 400 метрах от офиса, но дорога на такси до его дома заняла 25 минут из-за того, как во время дорожных работ в районе был построен дорожный граф.
В этом смысле Манхэттен с его равномерно распределенной сеткой намного легче передвигаться.
Город гораздо более связан. Средний избыточный пробег — отношение расстояния по дороге к линейному расстоянию — для Манхэттена намного меньше, чем в таких городах, как Москва, со старой застройкой, радиальной и кольцевой структурой, множеством улиц с односторонним движением, мостов и железной дороги. треки. После того, как алгоритм выбрал автомобили, которые могут принять потенциальный заказ, он определяет среднее время, которое потребуется водителю, чтобы добраться до пассажира. Эти данные отображаются при открытии приложения.
Если бы у нас не было ни Яндекс.Карт, ни Яндекс.Навигатора, ни собственного дорожного графа, нам пришлось бы использовать API сторонних картографических сервисов и большинство даже простейших расчетов данных стоило бы нам много, в то время как мы даже не сможем сделать некоторые вещи.
3. Приложение отображает на карте оптимальные точки выдачи, рассчитанные по специальному алгоритму.
Эти точки помогают пассажиру и водителю быстрее находить друг друга в местах, где машину трудно «узнать», например, возле крупных торговых центров, на площадях, вблизи аэропортов и стадионов. Эти точки отображаются на карте в виде синих точек.
Чтобы их найти, Яндекс.Такси анализирует все исторические данные о том, откуда фактически начинаются поездки, т.е. точки, где водители открывают заказ, а не только точки, где пользователи обычно вызывают такси. Для этих целей мы используем алгоритм кластеризации, который удаляет точки, которых нет на дороге — иногда это происходит из-за ошибок GPS, — затем вычисляет центр масс, или среднее значение координат точек в этой группе.
Группировка точек посадки Иногда предложенная системой точка посадки не работает для пассажира, который перемещает метку на карте в другое место. Причиной может быть ремонт тротуара или неожиданное закрытие одного из выходов из торгового центра. Машинное обучение обрабатывает это поведение, и Яндекс.Такси быстро удаляет или добавляет новые точки на карту.
Анализ проводится один раз в день, чтобы определить, актуальна ли эта информация.
В среднем алгоритм работает очень хорошо. Для больших зданий и площадей он точно определяет удобные точки, позволяет водителям не тратить время на ожидание пассажиров, а пользователям не нужно искать водителя. Но есть определенные области, где мы можем внести исправления вручную. Например, в аэропортах, где места посадки известны заранее, или в временно закрытых зонах. Эти области появляются вокруг стадионов во время спортивных мероприятий или концертов.
Яндекс.Такси получает информацию о планируемых закрытиях из разных источников, от официальных сообщений местных властей до публикаций в СМИ.
4. Машинное обучение помогает Яндекс.Такси выбирать и предлагать наиболее вероятные пункты назначения. избежать необходимости вводить его вручную. В этом процессе также задействованы алгоритмы машинного обучения. Их KPI в данном случае — повысить точность рекомендации, чтобы человек находил нужный адрес в точку Б прямо на домашнем экране.
Чтобы дать рекомендацию, алгоритм анализирует все точки из истории поездок пользователя и присваивает каждой из них оценку. Балл увеличивается, если пользователь часто совершает поездки в эту точку или обратно. Самые высокие баллы присваиваются точкам, куда пользователь отправился в одно и то же время из того же места, где он находится в данный момент.
Если пользователь не выбирает предложенный пункт назначения для поездки, а вместо этого выбирает ввод пункта назначения вручную, оценка этой точки снижается. Таким образом, рекомендации постоянно изучаются.
Алгоритм также учитывает город, в котором находится пользователь. В Москве пользователь получает московские рекомендации. Например, когда пользователь летит в Тель-Авив, рекомендации отражают местные направления.
5. Возможные маршруты до пункта назначения строятся для выбора оптимального
Как только пользователь выбирает пункт назначения, алгоритмы Яндекс.Такси по дорожному графу просчитывают несколько оптимальных маршрутов от пункта выдачи до пункта назначения до выбрать лучший на основе нескольких параметров, включая расстояние и время в пути.
Алгоритм также рассчитывает время прибытия автомобиля не только в выбранную пользователем точку А, но и на все пересечения с дорогами для движения транспорта в радиусе трехминутной ходьбы.
Если алгоритм обнаружит, что время посадки или время в пути можно сэкономить более четырех минут, что, в свою очередь, снижает стоимость поездки, он предложит пассажиру воспользоваться другим пунктом посадки. Например, переход через дорогу, чтобы такси не приходилось разворачиваться на главной дороге.
Поиск оптимальной начальной точки маршрута6. Рассчитывается точная стоимость поездки
Также определяется оптимальный маршрут для расчета стоимости поездки и показа ее пользователю перед заказом поездки. Алгоритм также должен вычислять его очень точно. Если стоимость слишком высока, есть риск потерять гонщика. Если он опускается слишком низко, водитель остается недовольным.
При расчете стоимости алгоритм учитывает количество поворотов на маршруте, их сложность, среднюю скорость движения, наличие выбранных полос и многие другие факторы.
Именно поэтому стоимость поездки может существенно различаться на разных сторонах улицы и даже на расстоянии нескольких метров друг от друга: ведь водителю приходится выполнять множество различных маневров.
Пробки также влияют на стоимость поездки. Более того, алгоритмы машинного обучения не просто учитывают текущие узкие места; они также учитывают прогнозируемые пробки на маршруте. Если вам нужно рассчитать 45-минутную поездку, которая начинается за 10 минут до часа пик и проходит по перегруженным улицам, алгоритм рассчитает стоимость поездки на основе прогноза.
Но, пожалуй, самым большим фактором, влияющим на стоимость поездки, является соотношение спроса и предложения. В утренний час пик в любом городе может возникнуть нехватка водителей: людей, желающих добраться до работы, больше, чем автомобилей для их перевозки. У сервисов есть два варианта поведения: они ничего не могут сделать, а значит, свободные машины быстро закончатся, часть пассажиров просто никуда не поедет, а вызов такси превращается в лотерею.
Для Яндекс.Такси важна надежность. Клиент всегда должен быть в состоянии найти поездку. Поэтому сервис автоматически увеличивает стоимость поездки в часы пик, чтобы перераспределить часть спроса на более поздние временные интервалы и, конечно же, привлечь больше водителей в район с повышенным спросом. Когда это происходит, множитель всплеска быстро исчезает.
Стоимость поездки из определенной точки увеличивается с минимальным приращением. Водители могут узнавать о растущем спросе через приложение «Таксометр». На нем показана карта города, разбитая на шестиугольники площадью примерно 2 км², которые окрашиваются в разные оттенки фиолетового — от светлого до темного — в зависимости от спроса.
Сервис и его партнерские таксомоторные компании рассылают уведомления водителям, которые не вышли в интернет, но оказались в зоне повышенного спроса. В некоторых случаях — напр. во время сильных снегопадов или чрезвычайных ситуаций — Яндекс.Такси рассылает массовые уведомления, в том числе смс-сообщениями и звонками.
В компании есть ситуационный центр, который следит за событиями в городах и прогнозирует увеличение спроса, например, после спортивных соревнований или во время надвигающейся бури или снегопада. Водители могут просматривать новостную ленту в Таксометре, чтобы заранее узнавать о перекрытии дорог и мероприятиях, а также ездить в точки с повышенным спросом.
Повышенный спрос впервые наблюдается в классе обслуживания «Эконом» — самом популярном классе обслуживания в Яндекс.Такси. В часы пик стоимость проезда в эконом-классе может превысить стоимость проезда в комфорте. Однако разница в цене вскоре быстро сократится из-за того, что все больше пользователей начнут заказывать «Комфорт» вместо «Эконом».
Утренний час пик – это время, когда ощущается нехватка водителей, независимо от того, сколько их в сети.
Множитель перенапряжения рассчитывается в режиме реального времени, поэтому стоимость поездки может меняться несколько раз в секунду.
Количество доступных автомобилей и интенсивность заказов меняются так же быстро в районе, где производится заказ.
Чтобы вычислить множитель перенапряжения, Яндекс.Такси решает систему стохастических дифференциальных уравнений вокруг точки, где находится пользователь, и этот процесс также выполняется в режиме реального времени. Алгоритм смотрит на количество доступных автомобилей, прогнозирует, сколько автомобилей скоро появится в сети или станет доступным, сколько людей ищут автомобиль, сколько поездок они заказывают и так далее.
Множитель, выбранный алгоритмом, определяет количество пользователей, которые откладывают поездку или полностью отменяют ее, количество водителей, прибывающих в зону с повышенным спросом, и то, насколько быстро можно обработать повышенный спрос. Машинное обучение начинает работать с этими значениями.
Москва — город, в котором все работает круглосуточно. Никто не назначает встречи на 9:12. Обычно они договариваются встретиться в 9:00.
Если вы хотите сэкономить на поездке на работу утром, не уходите на 40 минут после часа (например, в 8:40). Это самое пиковое время. Лучше всего заказывать поездку немного раньше, например, в 8:20, или чуть позже, например, в 9.:10. К тому времени очень много машин освобождается от заказов развозить людей на работу в 9:00.
Поэтому за 15–20 минут до начала рабочего дня люди начинают заказывать такси, и спрос резко возрастает. Наиболее ярко это проявляется в час пик перед началом рабочего дня. 7. Алгоритм выбирает наиболее подходящего водителя из числа ближайших
Алгоритм уже сделал это при открытии приложения. Однако с тех пор прошло несколько десятков секунд. Водители, которые были там, уже покинули район или изменили свое местоположение. Система снова начинает оценивать ситуацию, чтобы выбрать наиболее подходящих водителей для поездки. Однако, казалось бы, очевидный вариант предложить поездку ближайшему водителю не всегда лучший вариант.
Система основывается главным образом на ETA (расчетное время прибытия) в минутах до клиента. Поскольку в данный момент может быть несколько водителей с одинаковым расчетным временем прибытия, система учитывает и некоторые другие показатели, например, рейтинг водителя на основе отзывов и процент принятых и выполненных заказов.
Затем система анализирует время, когда последние GPS-координаты были получены от водителей, чтобы определить их точность. Если смартфон или планшет водителя несколько секунд назад передал в систему информацию о местоположении, алгоритм понимает, что водитель может сразу отреагировать на предложенный заказ.
Если в течение нескольких минут система не получает никаких координат от машины, она поймет, что дозвониться до водителя будет сложнее. Водитель может ехать в туннеле или в зоне с плохим покрытием.
Направление автомобиля также учитывается и используется для прогнозирования его доступности. Например, если планшет отправил координаты 15 секунд назад, а водителю поступило предложение о поездке, на которое у него есть 15 секунд, чтобы ответить.
За эти 30 секунд водитель мог уже проехать необходимый поворот или перестать быть ближайшим к пользователю водителем, если он едет по трассе (например, Западному скоростному диаметру в Санкт-Петербурге или МКАД).
Существуют факторы, связанные с местонахождением автомобиля. Допустим, у нас есть два водителя с одинаковым ETA и другими показателями. Один из них находится в зоне с повышенным спросом, а второй — в зоне, где почти нет заказов. Очевидно, лучше дать команду второму водителю вывести его из этой зоны. Конечно, он мог бы покинуть этот район сам, но это увеличило бы его мертвый пробег. При прочих равных мы хотели бы избежать этого.
Когда заказ принят и водитель начинает движение к клиенту, пользователь может отслеживать, где находится автомобиль на карте. Когда машина подъезжает и водитель нажимает «Начать поездку» на своем планшете, начинается лучший вид пробега — когда водитель перевозит пассажира.
8. Алгоритм оценивает точность построенного маршрута
Во время поездки алгоритм сравнивает построенный маршрут с реальным графиком транспортных потоков.
Это необходимо для оценки работоспособности роутера и выявления проблемных участков дороги. Например, если все водители избегают поворота на улицу, рекомендованную навигатором, алгоритм понимает, что этот участок перекрыт. Это сигнал как для алгоритма, так и для разработчиков о том, что необходимо определить причину, по которой этого поворота избегают.
Например, в Риге есть улицы, на которые можно свернуть только в определенное время. Алгоритм учитывает эти уникальные особенности на маршрутах и вносит коррективы. Кроме того, водители помогают обновлять дорожный граф, например, отправляя немедленные уведомления о шлагбаумах в жилых районах.
***
Поиск водителей, построение маршрутов, расчет стоимости поездки и выбор оптимальных точек посадки — это лишь основные этапы работы Яндекс.Такси. Сервис выполняет еще около миллиона мелких вычислений, корректировок и операций, которые происходят на каждом этапе.
За время, которое проходит с момента открытия приложения и поиска водителя до момента, когда машина едет к пользователю, Яндекс.
Такси использует несколько интерфейсных связей с сервисами Яндекса, такими как Карты и Навигатор. Кроме того, чтобы приложение продолжало отвечать и не тормозило, все расчеты и соединения должны обрабатываться за 300–400 миллисекунд.
Что лучше купить? AI Stock Analysis
По вашему запросу ничего не найдено. В настоящее время мы поддерживаем акции США и акции STOXX Europe 600.
По вашему запросу совпадений нет. В настоящее время мы поддерживаем акции США и акции STOXX Europe 600.
Сравнить YNDX с:Отмена
Ваш поиск не дал результатов. В настоящее время мы поддерживаем акции США и акции STOXX Europe 600.
YNDX | Yandex N.V.
Yandex N.V., интернет-компания и технологическая компания, предоставляет поисковую систему в Интернете в России и за рубежом. Предлагает сервисы геолокации, такие как Яндекс.Карты, Яндекс.Навигатор, Яндекс.Авто, Яндекс.Маршрутизация; сервисы Яндекс.Почты; Яндекс.Диск, облачный сервис хранения данных; Яндекс.
Телемост, сервис видеоконференцсвязи; Яндекс.Календарь и Яндекс.Заметки предлагают услуги переписки, учета рабочего времени, документооборота и конференц-связи; Яндекс.Новости, сервис онлайн-агрегации новостей; Гиперлокальные метеоинформационные сервисы Яндекс.Погода; Яндекс.Браузер для десктопов и мобильных платформ; и поисковые приложения Яндекса. Компания также предоставляет Яндекс.Директ, платформу размещения рекламы на основе аукциона; сервис Рекламной сети Яндекса; Яндекс.Радар, инструмент аналитики рынка; мобильные рекламные продукты; Яндекс.Метрика, система веб-аналитики; Яндекс.Маркет, сервис электронной коммерции; Яндекс.Станция, умная колонка; Алиса, голосовой помощник; Яндекс.Услуги, помогающие найти профессионалов; и Yandex.Q, сообщество экспертов для обмена знаниями. Кроме того, он предлагает Яндекс.Такси, сервис совместного использования; Auto.ru для подержанных и новых автомобилей, коммерческого транспорта и запчастей; Яндекс.Недвижимость, платформа объявлений о недвижимости; Яндекс.
Работа — сайт поиска работы; и Яндекс.Путешествия, сервис-агрегатор путешествий. Кроме того, он предоставляет КиноПоиск, русскоязычный источник фильмов, телешоу, контента о знаменитостях и развлекательных новостей; Яндекс.Музыка, музыкальный стриминговый сервис; Яндекс.Афиша для покупки билетов в кино, театры и на концерты онлайн; Яндекс Плюс; Яндекс.Студия; и Программа Яндекс.ТВ, предоставляющая актуальную программу эфирных, кабельных и цифровых телеканалов, а также возможность просмотра определенных телеканалов онлайн. Кроме того, он предлагает Яндекс Дзен, сервис персональных рекомендаций; Яндекс.Облако, облачная платформа; и Яндекс.Драйв, свободно плавающий сервис каршеринга. Компания была зарегистрирована в 2004 году и базируется в Схипхоле, Нидерланды.
Yandex N.V., интернет-компания и технологическая компания, предоставляет поисковую систему в Интернете в России и за рубежом. Он предлагает услуги геолокации, такие как… Посмотреть больше
AI Score
Краткосрочный AI Rating (следующие 60 дней)
FundamentalAI subscore только на основе фундаментальных показателей компании (1-10) в течение следующих 30-90 дней.