Маршруты станут привычными
Сервисы «Яндекс Карты» и «Яндекс Навигатор» с помощью искусственного интеллекта внедрили функцию построения персонализированных маршрутов, учитывающих историю поездок, привычки водителей и их требования.
Суть обновления
Персонализированные маршруты создаются с помощью ML-модели, которая анализирует варианты пути от маршрутизатора и агрегированные данные о поведении водителя в приложении: как часто он сходит с маршрута, какие пути выбирает чаще, как далеко ездит и в какое время суток. На основе этих данных алгоритм сравнивает несколько возможных маршрутов и выделяет те, что с наибольшей вероятностью устроят конкретного пользователя.
Среди новых вариантов маршрутов есть, к примеру, «Простой», который предлагают водителям с небольшим опытом: он отличается предсказуемой траекторией движения без сложных развязок и поворотов налево. Для поездок между привычными точками, например, из дома на работу, система может предложить «Знакомый» маршрут – даже если есть более быстрые альтернативы. А при перемещении из одного конца города в другой навигатор способен показать два принципиально разных сценария: напрямую через центр, если пользователь не боится пробок, или в объезд по свободным дорогам.
Сейчас «Яндекс Карты» и «Яндекс Навигатор» поддерживают более десяти видов персонализированных маршрутов. В компании сообщили, что их число будет расширяться. Руководитель команды навигации в «Яндекс Картах» Руслан Ледовский отметил: «Мы понимаем, что время в пути – не всегда решающий фактор для водителей. Например, тем, кто начал водить недавно, важно увидеть маршрут с наименьшим числом сложных поворотов. А в пути между домом и работой для водителей чаще важнее ехать по знакомому пути».
Значимость для отрасли
Внедрение персонализированных маршрутов – важный шаг в развитии применения машинного обучения и ИИ в массовых потребительских сервисах. Это повышает комфорт и персонализацию цифровых услуг, что может укрепить позиции «Яндекса» на рынке и усилить конкуренцию с глобальными сервисами за счёт учёта локальных особенностей. Кроме того, технология отражает мировой тренд на использование ИИ в навигации и рекомендательных системах.
Вполне понятно, что внутри России ожидается дальнейшее развитие AI-моделей: алгоритмы станут предлагать ещё больше вариантов маршрутов и делать это точнее. Персонализация может интегрироваться с другими сервисами – логистикой, грузовыми маршрутами, городским транспортом. Есть потенциал для создания API для коммерческих партнёров: логистических компаний и организаций, занимающихся транспортным менеджментом.
Несомненно, у технологии есть и определенный экспортный потенциал. Базовая система персонализации маршрутов может быть интересна зарубежным партнёрам – например, в виде экспорта сервиса или API. Однако пока разработчики сосредоточены на улучшении собственных продуктов «Яндекса» и адаптации их под нужды российских пользователей.
Что было и что будет
Использование ИИ в навигации - не новая тенденция: современные системы уже активно применяют технологии машинного обучения для прогнозирования дорожной обстановки, анализа трафика и других задач. Крупные картографические сервисы, такие как Google Maps и Apple Maps, тоже предлагают разнообразные маршруты, принимая во внимание пробки и некоторые предпочтения пользователей. В «Яндексе» ранее внедрялись и другие функции на базе ИИ: например, голосовые подсказки с интеграцией Yandex GPT, прогноз погоды и отображение сигналов светофоров в режиме реального времени.
Сейчас «Яндекс» делает важный шаг в развитии своих навигационных сервисов, внедряя персонализацию маршрутов на основе привычек водителей. Это не просто очередное обновление интерфейса – за ним стоит глубокая интеграция машинного обучения в продукт массового использования.
В будущем можно ожидать дальнейшего расширения ассортимента персонализированных маршрутов и их интеграции с другими сервисами и технологиями. Это может повысить удобство использования навигационных приложений и укрепить позиции отечественных цифровых продуктов на рынке. Вместе с тем остаются и определённые вызовы – например, необходимость обеспечивать надёжную защиту персональных данных пользователей и адаптировать законодательство к быстро развивающимся технологиям.
