Как мы распределяем заказы между водителями в Яндекс.Такси

Одна из главных задач в Яндекс.Такси — как сделать так, чтобы к пользователю быстро приезжала машина, а у водителя сокращалось время «холостого пробега» (то есть время, когда он на линии без пассажира). Казалось бы, всё просто: пользователь выбирает тариф, указывает дополнительные пожелания (детское кресло, например). Остаётся отфильтровать водителей на линии по этим критериям, выбрать ближайшего и предложить ему заказ. Однако всё так просто только на первый взгляд.

Сегодня я расскажу сообществу Хабра о том, как мы выбираем наиболее подходящего водителя и как этот процесс эволюционировал со временем. Вы узнаете о двух подходах к решению задачи.

Общая архитектура поиска

Когда пользователь нажимает кнопку «Вызвать такси», в бэкенде создаётся объект заказа и начинается его обработка в соответствии с конечным автоматом. Чтобы заказ перешёл из состояния «В ожидании» в «Водитель назначен» — нужно найти водителя, предложить ему заказ и дождаться подтверждения, что заказ принят.

Жадный (Greedy) подход

Очень долго в Яндекс.Такси работал жадный подход. При таком подходе на этапе поиска исполнителя делается запрос в микросервис Tracker, отвечающий за водителей. Tracker знает об автомобилях всё: от цвета и брендирования до текущего местоположения. В Tracker’e есть локальный геоиндекс по водителям и коннекторы к сервисам маршрутизации (роутерам) для построения маршрутов от точки А до точки Б (и даже через точки В, Г, Д). Поэтому, когда поступает запрос на поиск водителя, Tracker сначала определяет в локальном геоиндексе ближайшие машины по прямому радиусу с учётом «жёстких» ограничений заказа (класс автомобиля, требования — детское кресло, жёлтые номера). Затем уточняется время и длина маршрута подачи автомобиля и с учётом этой информации выбирается лучший вариант.

Позже эта логика эволюционировала: для каждого водителя стали рассчитывать его «скоринг» на заказ — функцию от времени подачи автомобиля. И ранжировали водителей уже по значению скоринга. В функции учитывается не только непосредственно время подачи, но и множество других факторов: от уровня спроса в точках А и Б до «опытности» водителя. Такое жадное назначение называется бонусным.

Буферный (балковый) подход

Однако при жадном подходе ближайшего водителя получит тот, кто первый заказал такси. При этом некоторые пользователи могут вообще остаться без машины.

При повышенном спросе, когда начинается конкуренция за исполнителей, жадный подход не годится. Чтобы максимально удовлетворить спрос даже в самые нагруженные часы, мы используем множество подходов и алгоритмов. Один из них — буферное (балковое) назначение водителей на заказы. В его основе лежит хорошо известная задача из области комбинаторной оптимизации — задача о назначениях. Вкратце её суть: пусть у нас есть N работ и M исполнителей, любой работник может выполнить любую задачу за время p(i,j)[0<=i<N, 0<=j<M]. Нужно назначить каждой задаче такого исполнителя, чтобы сократить суммарное время выполнения всех работ (при этом один исполнитель может взяться только за одну работу).

При решении такой задачи о назначениях наша «стоимость» выполнения работы (заказа) исполнителем (таксопарком и водителем) — значение функции скоринга от времени подачи автомобиля к пользователю. Задачу можно описать в терминах двудольных графов: с одной стороны — заказы, с другой — исполнители. Между заказами и исполнителями есть взвешенные рёбра (скоринг). Таким образом, одна из наших целей — минимизировать суммарное время подачи автомобилей, максимизировав количество выполненных заказов (максимальное паросочетание). Один из наиболее известных способов решить такую задачу — венгерский алгоритм.

Очевидно, что при буферном назначении мы не можем дать водителя по запросу, как при жадном подходе. Сначала нужно положить заказ в очередь, потом разыграть, а после этого сообщить о найденном водителе. Это совсем не вписывалось в конечный автомат обработки заказа, и его пришлось немного усовершенствовать. Чтобы тестировать и создавать новое решение, не влияя на коллег, мы сразу договорились, что всё будем делать в отдельном микросервисе DriverDispatcher. Он станет принимать заказы, класть к себе в очередь, находить водителей и сохранять результаты розыгрышей.

Первым делом нам надо было подготовить Tracker к новому профилю нагрузки. Если при жадном подходе запросы на водителей просто индивидуально попадали на балансировщик Tracker’a и перенаправлялись на его инстансы с распределением нагрузки, то в буферном назначении все запросы были с одной машины: индивидуальные запросы просто забили бы пул соединений. Поэтому мы добавили в трекер возможность батчевой обработки запросов, которые внутри трекера обрабатывались параллельно. Попутно нам также пришлось решить проблему разумного количества запросов на батч-обработку. Со стороны клиента (DriverDispatcher’a) мы разбивали большой батч на несколько маленьких и отправляли на разные инстансы Tracker’a.

Итак, трекер подготовлен, скоринг считается и в Tracker’e (жадное назначение), и в новом сервисе (DriverDispatcher’e), алгоритм решения задачи о назначениях отлажен и корректно работает. Появился вопрос, как интегрировать это всё в конечный автомат обработки заказа. Мы добавили отправку и удаление метаинформации о заказе в DriverDispatcher при переходе заказа из состояния в состояние. И это уже почти работало. Почти — потому что итерации поиска исполнителя на заказ не контролировались извне. Мы могли просто заменить поход в трекер за водителем на поход в наш сервис и отдавать водителя, когда он найден, а до этого просто отдавать 404. Но это плохо, потому что нужно предлагать заказ водителю сразу, как только мы нашли заказ, и даже несколько секунд задержки тут играют роль: водитель может просто повернуть не в ту сторону, и заказ станет неактуален. Для этого мы сделали возможность вызвать процесс поиска исполнителя, не влияя на запланированные задачи. Так мы сохранили логику поиска (с перезапросами) и добавили возможность вызвать его вне планировщика.

Таким образом нам удалось совместить основной конечный автомат обработки заказа с конечным автоматом обработки в буферном диспатче без влияния на работающую логику и без гонок между состояниями. Можно запускать первые эксперименты на живых пользователях.

Это всё очень здорово, но как же время поиска исполнителя, спросите вы. Если поиск происходит не сразу после поступления заказа, значит, время поиска увеличивается и в итоге компенсируется более быстрой подачей? Это не совсем так: с помощью различных методик (в т.ч. с помощью машинного обучения), мы смогли выделить кейсы, когда ожидание имеет смысл, в остальных же случаях время ожидания не меняется.

Розыгрыш на пине

Ещё один способ найти исполнителя быстрее — начать искать его ДО создания заказа. Когда появляется новый пин (то есть пользователь только вводит данные о заказе в приложение), алгоритмы машинного обучения оценивают вероятность того, что далее последует заказ, и решают, учитывать ли его при буферном поиске водителей. Мы можем найти машину заранее, а когда пользователь нажмёт кнопку заказа — тут же сделать предложение подходящему водителю.

Заключение

Матчинг заказов и водителей — непростая задача, она требует учитывать множество факторов. Один из них — это контекст перемещений водителей при выборе кандидатов на заказ. Об этом мы расскажем в следующих постах.

Другие посты о технологиях Такси

Онлайн регистрация в Яндекс Такси Казахстан |

Работа в Яндекс Такси Алматы и ее основные преимущества

С помощью сервиса Яндекс Такси можно безо всяких проблем заказать автомобиль такси в любой точке города, где бы вы не находились. В Казахстане услугами данного такси стало пользоваться все большее количество людей. Чтобы вызвать автомобиль такси, достаточно позвонить диспетчеру или воспользоваться мобильным приложением Андроид платформы.

Работа в Яндекс такси Алматы позволяет не только удобно передвигаться по городу всем гостям и жильцам – это еще отличная возможность заработка для всех желающих автомобилистов. Заказать автомобиль можно на официальном сайте Яндекса. Машина должна прибыть в течение 5-10 минут с момента звонка или заказа автомобиля через официальное приложение. Отследить передвижение автомобиля можно через встроенную карту. Когда машина прибудет к месту назначения, клиент получит СМС уведомление.

С помощью Яндекс такси все жители и гости г. Нур-Султан могут быстро передвигаться по городу. Нур-Султан – первый город в Казахстане где начал функционировать сервис такси от Яндекса. Сегодня в таксопарке Яндекс такси, насчитывается порядка тысячи таксистов.

Как проводится

регистрация в Яндекс такси Алматы

Чтобы пройти процедуру регистрации в данной службе, понадобится иметь автомобиль, классом не ниже, чем Dewoo Lanos. На машине не должно быть видимых повреждений, включая видимые царапины, потертости и вмятины. Машина должна выглядеть презентабельно.

Срок стажа вождения для автомобилиста Яндекс такси, должен составлять не менее 2-х лет. Кроме этого, для полной регистрации в системе такси от Яндекса, автомобилисту придется обзавестись приложением для мобильного телефона, смартфона или планшета на системе управления – Андроид. Благодаря приложению от Яндекс Такси – водителям удобно выполнять заказы и брать новые в работу. Кроме этого, система Яндекс GO позволяет вести учет обработанных заказов и своевременно получать выплаты прямо на банковскую карточку. На этом, регистрация в Яндекс Такси Алматы может считаться завершенной.

Как получить

подключение Яндекс Такси Алматы

Для того, чтобы пройти подключение Яндекс Такси Андроид, нужно иметь любой медиа гаджет под управлением данной операционной системы и обратится в наш офис. Наша компания помогает за считанные минуты зарегистрироваться партнером такси от Яндекс и начать зарабатывать по-настоящему.

Работая в системе Яндекс такси, каждый автомобилист получает следующие преимущества:

• свободный график работы, который каждый таксист выбирает исходя из своих личных потребностей и предпочтений;
• огромное количество заказов, которые можно получать на протяжении всего рабочего дня и рабочей недели в целом.

Минимальная стоимость заказа Яндекс Такси в Казахстане, составляет 300 тенге за 1 километр дороги. Кроме этого, очередным плюсом работы в данной системе, выступает возможность автоматического распределения заказов по ближайшему месту следования водителя. Это очень выгодно тем, кто привык работать на себя, а не ждать часами напролет нового заказа от диспетчера.

Для автомобилистов, которые хотя работать в такси от Яндекс GO, корпорация проводит бесплатное обучение. Есть специальная программа по бесплатной техподдержке многих СТО, а также большие бонусы активным таксистам. Компания Яндекс всегда предоставляет своим работникам такси хорошие скидки на автомобильную мойку, СТО и страховку машин.

Яндекс такси Алматы и преимущества работы в нем

Если вас заинтересовало предложение работать в Яндекс Такси Алматы, все что нужно для начала работы – вы знаете. Это мобильное устройство под управлением операционной системы Андроид а также автомобиль не старше 2000-го года в исправном техническом состоянии с левым рулем.

Работа в Яндекс такси Алматы позволяет каждому водителю получать стабильное денежное вознаграждение и выбирать для себя удобный график работы. Можно не беспокоится за техническое обеспечение программы для медиа гаджета. Программа Яндекс GO обновляется своевременно и поддерживается практически на всех современных устройствах с Андроид системой.

Работать в Яндекс такси в Казахстане – выгодно для каждого водителя. Ведь можно не только увеличить свой доход, но и получить колоссальный опыт работы в крупной компании с современным клиентским сервисом и большой клиентской базой. Для начала работы вам достаточно пройти процедуру регистрации в системе Яндекс GO через наш сайт. В случае возникновения каких-либо вопросов, вы всегда сможете проконсультироваться со специалистами нашего портала, которые постараются дать исчерпывающие ответы на все ваши вопросы.

Работа в Яндекс Такси Караганда – основные этапы

Работа в такси от Яндекс сегодня пользуется широкой популярностью в странах постсоветского пространства. В Казахстане – это одни из лидеров сферы по предоставлению услуг перевозки пассажиров. Работа в Яндекс такси в Караганде  не требует никаких особых навыков. Все, что необходимо для прохождения регистрации на партнерство с Яндекс такси, так это соответствие определенным требованиям, среди которых:

1. Наличие собственного автомобиля. Партнер Яндекс такси должен иметь собственный или арендованный автомобиль не старше 17 лет выпуска. Машина должна находится в рабочем состоянии. На корпусе автомобиля не должны присутствовать царапины, вмятины, трещины и другие физические повреждения.
2. Возраст водителя должен быть младше 21 года. Водительский стаж нужен минимум 2 года. Будет большим плюсом если водитель уже имеет опыт работы таксистом, в таком случае процедура его регистрации пройдет значительно быстрее.
3. Наличие медиа гаджета на базе Android системы. У водителя Яндекс такси должен быть смартфон или планшет под управлением операционной системы Android версии 4-6-х. Гаджеты с операционными системами IOS или Apple не подойдут.

Актуальность работы в

Яндекс такси Караганда

Работая в Яндекс такси в городе Караганда, каждый партнер-автомобилист будет получать огромное количество заказов. В приложении имеется удобный интерфейс и множество полезных функций, благодаря которым поиск клиента становится проще и быстрее. Такси от Яндекс в Караганде имеет приятные цены. Для пользования широким спектром услуг от Яндекс такси, компания Yapartner приглашает всех водителе пройти регистрацию и получить достойную работу с хорошим уровнем оплаты.

Работая с нашей компанией, автомобилисты получат следующую тарифную сетку. Заказ автомобиля эконом класса обойдется в 200 тенге за километр дороги, а заказ машины хорошего качества будет стоить в 350 тенге за километр пути. Минимальный заказ такси от Яндекс в Караганде – составляет 3 км.

Для новичков в предусмотрено пошаговое и бесплатное обучение, в частности – разборка основных функций программного обеспечения для Android девайсов. Научившись уверенно пользоваться программой от Яндекс такси, таксисты значительно увеличат свой уровень дохода, за счет увеличения количества заказов.

Кроме этого, наша компания всегда проводит различные акции в рамках подключения к Яндекс такси. Для самых активных водителей у нас действует поощрительная система и гибкие условия сотрудничества. Работа в такси от Яндекс дает массу преимуществ, среди которых:

• Гибкий график работы. Таксисты сами строят график своего рабочего дня. Можно работать несколько дней в неделю всего по 3-4 часа, а можно выходить на работу на 8-10-ти часовой рабочий день.
• Своевременные выплаты. В конце каждого рабочего дня автомобилисты могут проверить свой баланс. Заработанные средства фиксируются в мобильном приложении. Снять деньги можно ежедневно на банковскую карточку.
• Работа без простоя. Благодаря мобильному приложению Яндекс такси, автомобилисты получают огромный поток заказов. Даже когда водитель будет возвращаться домой после рабочего дня, программа подыщет для него клиентов, которым будет по пути с таксистом.

Как пройти

подключение Яндекс Такси Караганда

Если вы решили пройти подключение к Яндекс такси в Караганде, можете обратиться за помощью в нашу компанию – Yarartner. Мы предлагаем комфортные условия сотрудничества. У нас международная компания, которая обслуживает порядка 30 000 клиентов. Наши водители могут совмещать работу в Яндекс такси со своей основной работой.

Мы предоставляем бесплатные консультации по вопросам сотрудничества и работы с мобильным приложением. Наши менеджеры готовы ответить на все, интересующие вас вопросы, в режиме 24/7. В компании Yapartner действует минимальная комиссия на выплаты. Получить заработанные средства водители могут в конце рабочего дня, сняв их на любую банковскую карточку. Вывод доступен из мобильного приложения.

Регистрация в Яндекс такси – сколько ждать времени

Процедура регистрации в Яндекс такси от компании Yapartner не займет у вас более 10-ти минут. Благодаря автоматизированной программе, все необходимые для регистрации данные, обрабатываются сотрудниками Яндекс GO за короткий промежуток времени. Никакой бумажной волокиты и многочисленных походов в офис. Водители не будут ждать по несколько дней, пока их зарегистрируют в системе Яндекс такси. Всего лишь 10 минут и можно приступать к работе.

Работа в Яндекс такси позволяет получить стабильный и хороший заработок, от 15 000 тенге в день. Это достигается за счет большого количества заказов, на которые не нужно тратить много времени. С помощью мобильного приложения работать с клиентами в Яндекс такси максимально просто. Нужно всего лишь приехать на вызов, забрать людей и доставить их в нужное место.

В Яндекс GO удобный график работы. Можно работать в любой день и с любого часа. Никаких строгих начальников, контролирующих каждый ваш шаг, только простое мобильное приложение и лояльное отношение сотрудников компании Yapartner. Работа в Яндекс такси вовсе не строгий и основной вид заработка, можно просто заниматься извозов, подрабатывая таким образов в удобное для себя время.

Недовольный работой «Яндекс.Такси» водитель взломал приложение сервиса, чтобы получать заказы первым Статьи редакции

По словам водителя, «Яндекс.Такси» и Gett являются в Москве самыми популярными сервисами такси, и, в отличие от Uber, позволяют получать хороший заработок благодаря высоким ценам для клиентов. При этом «Яндекс» сотрудничает только с профессиональными таксистами и только на уровне таксопарков и диспетчерских служб — не регистрируя физических лиц.

У водителей это вызывает определённые сложности, включая необходимость создавать диспетчерские службы, через которые можно зарегистрироваться в «Яндекс.Такси». При этом часть заработанных денег уходит этим службам, а часть — «Яндексу».

Однако таксиста смутило не это, а проблемы с рейтингом, напрямую влияющим на количество заказов. Этот показатель, зарабатываемый «огромным трудом», у него несколько раз резко падал с уровня около 4,9 (максимальный — 5,0) до 3,3-3,4.

Ни жалоб от клиентов, ни срывов заказов, ни плохих оценок вроде не было. Почему «вроде», потому что у водителя нет никакой возможности узнать о причинах падения рейтинга. «Яндекс» напрямую с водителями не общается! И только делает вид, что общается с таксопарками (ответа от «Яндекса» на запрос из таксопарка мне ни разу не удалось получить). При падении рейтинга тебе перестают поступать заказы.

водитель «Яндекс.Такси»

Когда водитель попытался обратиться напрямую в «Яндекс», чтобы выяснить, почему происходят резкие падения рейтинга, в компании ему заявили, что с «таксистами не общаются».

Моя настойчивость всё-таки возымела успех, и я достучался до какого-то менеджера, который знаете, что сделал? Позвонил генеральному директору моей компании, который просто-напросто выгнал меня оттуда! Что делать в такой ситуации? Правильно! Любым способом побороть этот «Яндекс».

водитель «Яндекс.Такси»

После этого водитель потратил три-четыре месяца на то, чтобы научиться декомпилировать и «заново собирать» Android-приложение «Яндекс. Таксометр» (водительский клиент «Яндекс.Такси»). Это позволило ему изменять то, как программа считает его рейтинг, а также получать приоритет при заказе машины.

Я стал единственным (надеюсь) в Москве таксистом с подобным приоритетом. Есть водители с приоритетом, присвоенным самим «Яндексом», но я, как вы поняли, решил не ждать милости от сервиса, а взять всё в свои руки. Многие даже обращались ко мне с просьбой продать программу.

водитель «Яндекс.Такси»

Скриншот приложения «Яндекс.Таксометр»

Мужчина утверждает, что среди водителей уже образовалась «каста» тех, кто взломал приложение, однако его сборка, по его словам, уникальна. Несмотря на все попытки «Яндекса» ликвидировать уязвимость, ему раз за разом удавалось находить «лазейки».

Добьюсь ли я снова полного контроля над «Я.Таксометром»? Не знаю. Но узнав суть работы после тщательного изучения приложения, я теперь могу, в принципе, и без всяких правок иметь пусть не все, но многие преимущества перед водителями.

Вот мой ответ «Яндексу», считающему ниже собственного достоинства общаться с водителями и регулярно устраивающему сущий ад в работе таксистам в виде почти ежедневных глюков программы и недоделок, хотя в тестовом режиме программа существовала более чем полгода.

водитель «Яндекс.Такси»

В разговоре с TJ представители «Яндекса» заявили, что история водителя кажется им неправдоподобной.

Похоже на голливудский блокбастер о серийном таксисте-хакере, пытающемся злонамеренно и незаконно взломать программное обеспечение.

Если серьёзно, то распределение заказов происходит не на планшетах водителей, а на серверах «Яндекс.Такси».

Очир Манджиков, директор по связям с общественностью «Яндекса»

как устроиться на работу водителем, условия, размер заработка и отзывы

Содержание

Современные технологии, используемые в работе такси, увеличивают популярность данного вида транспорта. Уходит в прошлое потери времени клиентов на ожидание прибытия заказанной машины, долгие попытки дозвониться диспетчеру таксопарка. При заказе такси через диспетчерскую службу часто случается, что автомобиль отправляется к клиенту издалека, хотя свободное такси находится вблизи от дома заказчика.

Сегодня во многих российских городах работает сервис Яндекс такси, позволяющий избежать неудобств, связанных с долгим ожиданием заказанного автомобиля. Более того, у клиента нет необходимости тратить время на ожидания ответа от сотрудника таксопарка. Ему необходимо лишь открыть мобильное приложение и выполнить несколько простых действий. Такси прибудет к клиенту через несколько минут.

Как работает сервис Яндекс такси

Для работы Яндекс такси разработана специальная программа, устанавливаемая на компьютере или мобильном устройстве, работающая при наличии интернета. Существует два вида мобильных приложений, один из которых предназначен для клиента, заказывающего такси, а второй устанавливается на смартфоне или планшете водителя такси.

Приложение для пассажиров:

Для заказа такси клиенту достаточно зайти в приложение, указать маршрут поездки и подтвердить заказ. Сервис определяет, где находится ближайшее свободное такси, а его водитель практически мгновенно получает заявку на подачу такси по указанному адресу. Система Яндекс такси значительно экономит время не только клиентов, но и водителей.

Для водителей подключение к работе системы заказа такси Яндекс дает возможность получения стабильного заработка. Участвовать в работе онлайн-сервиса можно на своем авто, а при его отсутствии водитель может взять автомобиль в аренду в таксопарке, являющимся официальным партнером Яндекс такси.

Как устроиться на работу

Система Яндекс такси не работает напрямую с водителями. Чтобы присоединиться к работе сервиса, необходимо заключить договор с одним из официальных партнеров компании. Наиболее простым вариантом устройства на работу в Яндекс такси является обращение в офис таксопарка, подключенного к онлайн-сервису Яндекс, то есть, являющегося его партнером.

Важно! Более 1000 компаний и 200000 водителей по всей России подключены к Яндекс.Таксометру.

В этом случае водитель получит точную информацию о необходимых для работы документах, узнает о требованиях, предъявляемых водителю и автомобилю, если планируется использовать для работы собственное авто. Некоторые таксопарки предлагают работу в Яндекс такси на автомобиле компании.

Важно знать, что для подключения к системе онлайн-заказов такси, водитель должен иметь лицензию на работу в качестве перевозчика пассажиров. Многие таксопарки оказывают помощь в получении этого важного документа. Существует также возможность подключиться к онлайн-сервису самостоятельно, оставив заявку на сайте. К заявке следует приложить фотокопии всех указанных в ней документов.

При соответствии требованиям системы, кандидат спустя некоторое время получит на указанную им при регистрации электронную почту письмо, содержащее логин, пароль и название таксопарка, к которому он подключен.

Требования, предъявляемые водителям

Онлайн-сервис заказа такси Яндекс обеспечивает не только скорость подачи заказанного автомобиля, но и комфорт пассажира во время поездки. Поэтому водителям, желающим работать в Яндекс такси, предъявляются достаточно серьезные требования, касающиеся не только его водительского опыта, но и личных качеств.

Водитель должен быть вежливым и доброжелательным, обладать умением предотвращать конфликты. Одним из обязательных требований при устройстве на работу в онлайн-сервис является наличие российского гражданства, знание города, в котором будет работать водитель, а также его окрестностей.

Для подключения к сервису водитель должен иметь:

• водительские права категории В;
• возраст старше 23 лет;
• лицензию таксиста;
• ПТС и ОСАГО;
• паспорт;
• смартфон или планшет, поддерживающий работу с мобильным приложением Яндекс такси для водителей – Яндекс. Таксометр;
• собственный автомобиль или арендованный в автопарке (иномарка не старше четырех лет).

Перед началом работы требуется посетить офис Яндекса, где водителю будет предложено пройти несложное обучение, посмотрев видео о работе программы мобильного приложения. Затем необходимо ответить на несколько контрольных вопросов. Такое обучение увеличит рейтинг водителя, влияющий на возможность получения заказов.

Поскольку сервис предъявляет высокие требования к внешнему виду автомобилей, то перед началом работы водитель должен будет пройти дистанционный контроль качества. Он заключается в предоставлении фотографий автомобиля снаружи и его салона. Без прохождения ДКК заказы водителю поступать не будут. Такой контроль требуется проходить каждые три дня.

Преимущества работы в Яндекс такси

Первоначально Яндекс такси появилось в крупных российских городах, где его преимущества оценили не только пассажиры, но и водители. Сегодня онлайн-сервис заказа такси пришел и в другие города России, быстро заняв лидирующие позиции в сфере пассажирских перевозок. Отзывы водителей о работе Яндекс такси привлекают людей, желающих получать за свою работу достойную зарплату.

Во многих городах водители охотно приходят работать в онлайн-сервис заказа такси, поскольку получают от этой работы следующие преимущества:

• удобный график, позволяющий планировать свое время;
• возможность использовать сервис, как источник дополнительного дохода;
• заработок в Яндекс такси зависит от количества выполненных заказов;
• у водителя нет необходимости думать, как заработать в Яндекс такси – заказы поступают автоматически;
• предлагаются заказы от клиентов, находящихся поблизости от водителя.

Полезно знать! Благодаря удобному приложению Яндекс.Таксометр, имеющим встроенный навигатор, водитель легко найдет пассажира, заказавшего такси. Мобильное приложение, разработанное специалистами Яндекса для водителей, имеет понятный интерфейс со всеми необходимыми для работы функциями.

Как пользоватся таксометром, Советы водителям от компании АВТО24

Приложение «Таксометр» для водителей: основная информация

Приложение «Таксометр» Яндекс.Такси – это бесплатная программа для приема и выполнения заказов. Оно работает только с мобильной операционной системой, Android, начиная с версии 4.0. На данный момент водительского приложения для iOS не существует.

Таксометр позволяет водителю автоматически обрабатывать заказы от виртуальной диспетчерской в режиме реального времени, осуществлять сбор всевозможной статистики, а также отслеживать свой заработок и текущий баланс.

Регистрация в таксометре

Для начала нужно зайти в Google Play и найти нужное приложение.

1. Выберите язык

При первом запуске «Таксометра», Вам будет предложено выбрать язык приложения. Выбирайте свой родной, при необходимости его всегда можно сменить в разделе «Настройки»

2.

Войдите в Таксометр

нажмите «Войти»

Если вы не зарегистрированы, то заполните анкету
Далее:

• Выберите из списка страну, в которой будете совершать поездки (код будет подсказан автоматически: например, для России он будет установлен +7)
• Укажите тот телефон, который Вы регистрировали при подключении к Яндекс.Такси
• Уникальный код придёт в sms, введите его в поле

Готово! Осталось выбрать таксопарк ООО «АВТО», под которым вы собираетесь работать, и пройти первый фотоконтроль.

3. Включите «На линии»

В Таксометре существует два статуса водителя: «Занят» и «На линии».
Чтобы прекратить получать заказы, достаточно просто нажать «Занят». Если выбрать статус «На линии», Вам будут предлагаться потенциально удобные заказы. Включить и выключить тариф можно во вкладке . Помните о том, что статус «на линии» нужно включать только в том случае, если автомобиль действительно готов принимать заказы, а не заранее, например, для того только, чтобы сэкономить время. В противном случае, возможно снижение Вашего рейтинга. Если Вы пропустите три заказа подряд, то система автоматически выставит статус «занят». Предполагается, что водитель либо ушел по своим делам, либо отвлекся.

При смене автомобиля или желании подключить новый тариф, обратитесь в таксопарк 89675601285 / 8(800)333-15-20

4. Примите заказ

Если заказ вам подходит, нажмите кнопку «Принять», а если не подходит — просто проигнорируйте или нажмите «Отменить».

• Начните движение по адресу в навигаторе.
• Сообщите пассажиру, что вы подъехали.
• Отмените заказ, если пассажир не вышел и не берет трубку.
• Запустите счётчик.
• Завершите заказ.
• Примите оплату по счётчику.

Помните, что при поступлении заказа, «Таксометр» издаст звуковой сигнал. На экране отобразится информация о расположении пассажира в данный момент, о времени подачи машины, а также отобразится маршрут.

Заказы отменять не рекомендуется. Понятно, что на линии бывает всякое и веским основанием для отмены может служить, напрмиер, поломка автомобиля.

Как отменить принятый заказ без потери рейтинга?

Подав машину вовремя, нажмите «На месте»: в это время пассажир увидит в своем приложении, что вы его ожидаете. Подождите 10 минут. Если пассажир не вышел, то следует позвонить ему:

— Добрый день, меня зовут Александр, водитель такси, ожидаю по адресу.

Если пассажир передумал ехать – отменяйте заказ и Вы не потеряете показатели рейтинга.

Вывод заработанных денег с баланса «Таксометра»

Следить за своим доходом водитель может в разделе Таксометра «мой счет»

В этом окне доступна статистика по выплатам, с учетом всех комиссионных и налогов. Разумеется, видно место в интерфейсе занимает и сумма, доступная к выводу. МЫ выплачиваем деньги два раза в неделю в понедельник и четверг. Деньги потупят Вам на карту, а затем «спишутся» с баланса в Таксометре. Мы не берем дополнительных комиссий за вывод денег. С нами Вы всегда можете рассчитывать на стабильную прибыль.

дизайн с нуля до готового продукта. Читайте на Cossa.ru

Задача

Когда новый водитель подключается к Яндекс.Такси, мы приглашаем его на инструктаж. Водители тренируются принимать заказы, строить маршрут, проходить фотоконтроль. В конце тренинга они сдают тест на знание города и стандартов сервиса.

Водители тарифа «Бизнес» проходят тренинг

Обычно водители приходят на инструктаж в водительские центры Яндекс.Такси. Они проходят тренинг с помощью приложения на планшете — это занимает двадцать минут.

Обучающее видео по Таксометру — приложению для водителей

Яндекс.Такси работает уже в 400 городах по России, и организовать собственный водительский центр в каждом городе сложно. Поэтому мы договорились с партнёрами-таксопарками, что будем проводить инструктаж в их помещениях.

Если просто отдать партнёрам приложение для тренинга, им придётся установить планшеты и подставки под них, найти дополнительную мебель. Мы хотели облегчить партнёрам жизнь: разработать обучающий тренажёр. Чтобы поставил — и пользуйся.

Нужно было придумать удобную «оболочку», в которую мы поместим планшет с приложением. Мы выделили несколько критериев к этому продукту:

• удобство для водителя — никто не захочет проходить курс на двадцать минут стоя или сидя скрючившись;
• лёгкость сборки — чтобы можно было перевозить в другой город, собирать и разбирать за час;
• универсальность — чтобы встраиваться в любой офис;
• прочность, безопасность, антивандальность.

Всё это предстояло упаковать в образ бренда Яндекс.Такси — минималистичный, дружелюбный и визуально приятный.

Исследование

Создавать продукт с нуля сложно. Чувствуешь себя как в чистом поле: есть только расплывчатые критерии удобства и прочности. Поэтому сначала ищешь, какие продукты в мире решают похожую задачу — это называется «сужать пятно неизвестности».

Мы искали фотографии тренажёров, обучающих планшетов и стендов на Pinterest, leManoosh и других ресурсах для дизайнеров. Анализировали конструктивные особенности продуктов: есть ли крепление к полу, регулировка высоты и другие фишки.

Когда рассматриваешь рабочие продукты — думаешь, какие элементы в них помогли бы решить твою задачу, а какие нет. Из этих наблюдений постепенно складывается собственная идея.

Идея

Мы «думали руками»: рисовали эскизы и анализировали каждый. Спрашивали себя, удобно ли такую штуку перевозить и комфортно ли человеку с ней работать.

Остановились на офисной капсуле со съёмным блоком. Она создаёт ощущение личного пространства, её можно брендировать, она аккуратная и выглядит приятно — напоминает переговорку в офисе.

Партнёрам мы отдаём капсулу целиком: она встраивается в любой интерьер и не требует дополнительной мебели. Кроме офиса её можно поставить в торговом центре, на парковке или заправке — если партнёры захотят использовать её для рекламы.

Тренажёр встраивается в любую среду

В водительских центрах Яндекс.Такси съёмные блоки поместят на обычные офисные столы, где сейчас стоят планшеты на подставке. Места для инструктажа станут аккуратнее.

Съёмный блок на офисном столе

3D-модель

Мы перенесли рисунок тренажёра в 3D-эскиз и внутрь капсулы поместили модель человека. Это нужно, чтобы подобрать тренажёру правильные пропорции.

Человеку удобно, когда ноги и руки согнуты под определёнными углами — они называются углами эргономики. В 3D-модели видно, какие пропорции должны быть у капсулы, чтобы углы эргономики соблюдались.

3D-эскиз

Тестирование идеи

Идею важно как можно раньше проверить на жизнеспособность. Может оказаться, что в теории всё работает, а людям капсула покажется неудобной.

Мы собрали макет капсулы из пенокартона, поставили его в офисе Яндекс.Такси и попросили коллег садиться туда по очереди. Передвигали подножку, сиденье и съёмный модуль — выбирали такое их расположение, чтобы и самым низким, и самым высоким людям было удобно.

Если бы оказалось, что нет таких пропорций капсулы, при которых комфортно и низким и высоким людям — пришлось бы искать другую гипотезу.

Тестируем капсулу из пенокартона в офисе

Мы убедились, что капсула удобна, подкорректировали её пропорции и заменили опору на сиденье — так людям разного роста лучше видно экран.

Разница между уровнями глаз у людей разного роста меньше

Цвет и фактура

Когда решены функциональные задачи и проверена гипотеза, можно продумывать цвет и фактуру в деталях.

Цвета подобрали в стиле нового визуального языка Яндекс.Такси. Они поддерживают цветовое кодирование: это значит, что цвета управляют вниманием пользователя.

Жёлтый торец показывает, с какой стороны садиться в капсулу. Перед водителем нет отвлекающих ярких цветов, чтобы он сконцентрировал внимание на обучающем экране. Стены внутри светлые: на их фоне водитель фотографируется для регистрации в приложении.

Основной цвет капсулы выбирали из цветов Яндекс.Такси. Чёрный цвет — тяжёлый, жёлтый — слишком кричащий. Поэтому выбрали белый, чтобы образ тренажёра был светлым и лёгким.

Капсула покрашена белой порошковой краской — её легко мыть. Для сиденья выбрали мягкий и немаркий винил.

Сиденья из винила

Место для документов и телефона маркировано красным, чтобы водитель случайно не забыл свои вещи.

Место для телефона и документов в съёмном блоке

На полу нержавейка с эффектом шлифовки. Материал легко моется, а декоративный эффект скрывает мелкие царапины, которые появятся со временем.

Рельефная фактура нержавейки

У съёмного блока модульная структура: если какая-то деталь перестанет работать или испортится, её легко отсоединить и заменить. Списывать капсулу целиком из-за поломки детали не придётся.

Внешний вид капсулы светлый и лёгкий, несёт в себе образ бренда — понятный, дружелюбный, технологичный.

Разработка конструкции

После цвета и фактуры детально продумали сборку. Для этого разделили капсулу на периметры и разбили на детали.

Собрать и разобрать конструкцию можно вдвоём — специальная подготовка при этом не требуется. В разобранном виде капсула не занимает много места, перевозить её легко. Элементы крепления спрятаны, чтобы капсула выглядела аккуратно.

Тренажёр в разобранном виде

Прототип и производство

На производство нужно съездить лично: на то есть несколько причин.

Во-первых, некоторые производственники халтурят: делают хуже и грубее, чтобы не усложнять себе жизнь. Поэтому важно самим посмотреть на оборудование: как оно работает с пластиком, как можно обработать деталь.

Во-вторых, производство всегда склоняет к технологическому упрощению, хотя дизайнер уже вычеркнул всё лишнее из концепции продукта. Нужно следить, чтобы конструкцию не упростили излишне и не исказили контуры. Это называется дизайн-надзор.

Тестируем материалы на производстве

На производстве мы решили изменить форму фронтальной панели съёмного блока. Нам не понравились её острые углы: если случайно заденешь, можно поцарапаться. Решили сделать контуры округлыми. Для этого нужно было обработать край — но так, чтобы производство не стало дороже. Сделали восемнадцать образцов, прежде чем форма стала безопасной и приятной.

Варианты углов съёмной панели

Тестирование в реальных условиях

Мы поставили тренажёр в водительский центр и пригласили водителей его опробовать. Звали разных: высоких и низких, пожилых и молодых.

Водители тестируют тренажёр

На этом этапе важно наблюдать. Не только спрашивать людей, удобно ли им, но и смотреть на их поведение. Иногда всплывают особенности пользовательских сценариев, которые сложно предвидеть.

Одна девушка заметила, что посадка в капсуле очень похожа на автомобильную. На вопрос «Что бы вы хотели добавить в объект?» она ответила, что здорово было бы сделать двери, лобовое стекло, мягкий свет и подлокотники. Мы поблагодарили её за идеи, но настоящую обратную связь дало её поведение, а не слова. Девушка прошла инструктаж без проблем, сидеть ей было удобно — даже в юбке. Значит, всё в порядке.

Размер тренажёра опять пришлось подкорректировать: мы переместили съёмный модуль и подножку на пять сантиметров вверх.

Сейчас мы пришли к серийному виду тренажёра и готовимся запускать массовое производство. Очень скоро он появится у многих наших партнёров-таксопарков в разных городах, где работает Яндекс.Такси.

Читайте далее: Foodfox превратился в Яндекс.Еду. Как мы создавали визуальный стиль нового сервиса

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на [email protected]. А наши требования к ним — вот тут.

Диспетчерская “Русское такси” с Яндекс.Такси

Подробнее о программе Рос.Такси с подключением к Яндекс

Основные возможности:

• Многопользовательский интерфейс
• Базовые группы пользователей: директор, диспетчер, бухгалтер, кассир, водитель
• Прием заказов диспечером текущих и предварительных
• Различные условия работы водителей, для расчета ЗП
• Различные тарифы для пассажиров
• Класс обслуживания для транспортных средств
• Автоматический расчет зароботной платы водителям
• Внутрение счета для водителей
• Отображение на карте текущего статуса водителя и его место нахождение, от датчиков GPS и от программы Таксометр
• Совместимость с Яндекс такси, бесплатное подключение
• Подключение водителей с помощью программы Таксометр для КПК
• Подключение платежного терминала для автоматизации кассира
• Отчеты

Используемые таксометры

Основные возможности таксометра:

• Установка на любой навигатор или комуникатор (КПК) с Windows CE 6. 0
• Авторизация водителя по персональному паролю
• Просмотр и резервирование свободных заявок из диспетчерской, с указанием расстояния до места встречи
• Установка статуса ЗАНЯТ в ручном режиме
• Отправка текущих координат водителя в диспетчерскую с интервалом 30 секунд
• Блокировка работы из диспетчерской
• Кнопка SOS для вызова диспетчера
• Возможность работы водителям «от борта» используя таксометр
• Тарифы как за киллометраж так и за время (учет простоя в пробках)
• Фиксированные тарифы
• Деление тарифов по зонам (городам, регионам)
• Просмотр состояния счета водителем

Машинное обучение для победы. Как алгоритмы Яндекс.Такси помогают отслеживать… | Яндекс.Такси: Под капотом

Как алгоритмы Яндекс.Такси помогают отслеживать чистоту автомобиля, планировать время работы водителя, назначать заявки на поездки и многое другое.

Яндекс.Такси работает на сотнях алгоритмов, созданных и поддерживаемых специализированным подразделением машинного обучения и анализа данных. У этой команды два основных направления:

№1 — точное определение аспектов продукта, которые можно улучшить с помощью больших данных и алгоритмов.

Другими словами, создайте приложение, которое уже знает, куда пользователь хочет пойти, как только он его откроет; сегодня день, когда дети не отправляются в дошкольные учреждения, или день, когда они отправляются в город с друзьями на поздний завтрак? Для этих поездок требуются разные автомобили, с детскими сиденьями или, возможно, даже минивэн для больших групп. Кроме того, подъедет ли водитель немедленно или через пару минут, чтобы у всех было время первым выйти на улицу? Идеальное приложение заранее сообщит вам, как долго вам придется ждать получения автомобиля, в зависимости от класса обслуживания и где встретить водителя, чтобы получить самый дешевый тариф.

№2 — оптимизировать стоимость, скорость и структуру внутренних бизнес-процессов Яндекс. Такси. Это включает поддержку пользователей, контроль качества транспортных средств, отношения с водителями и маркетинг.

Роман Халкечев, Директор отдела машинного обучения и анализа данных Яндекс.Такси, делится некоторыми примерами того, как данные и алгоритмы облегчают жизнь гонщикам, водителям и всей команде за кулисами.

Источник: vc.ru

Когда пользователь нажимает кнопку «Заказать», наша система начинает решать задачу по поиску драйвера, или отправки , как это принято в индустрии.Он выбирает наиболее подходящий автомобиль среди всех доступных поблизости водителей, учитывая при этом все виды факторов, включая вероятность того, что водитель примет запрос на поездку.

Сегодня наш алгоритм фокусируется в первую очередь на конкретных данных, относящихся к рассматриваемому водителю и гонщику, но в идеале все запросы на поездку (то есть всех других гонщиков и водителей) также будут учитываться. Такой подход поможет избежать проблемы минимизации времени посадки для одного гонщика за счет увеличения его для десятка других.

Чтобы решить эту проблему, мы проводим тестирование того, что мы называем «отправкой буфера». Если десять водителей и десять пользователей в одной области размещают отдельные запросы на поездку, эта технология анализирует десять запросов и водителей одновременно, вместо того, чтобы назначать один автомобиль одному запросу шаг за шагом.

Другими словами, алгоритм решает проблему назначения водителя для всех пользователей одновременно за счет оптимизации системы подбора водителя и водителя.

При загрузке всех запросов на поездку и автомобилей в одной области в единый «буфер» подбираются гонщики и водители с учетом расширенного набора факторов.Например, алгоритм видит, что один водитель заканчивает смену, поэтому есть большая вероятность, что он назначит ему гонщика, направляющегося в том же направлении, в котором они живут.

Чем больше запросов на поездку и водителей одновременно находится в «буфере», тем эффективнее распределяются поездки. Здесь машинное обучение используется для расширения «буфера», и не только путем добавления дополнительных бесплатных драйверов, но и путем добавления других водителей, которые в настоящее время находятся с гонщиком, но сейчас направляются в зону, чтобы их высадить.

То же самое и с потенциальными гонщиками, так как наша система уже знает, как спрогнозировать вероятность того, что пользователь собирается запросить поездку, как только он откроет приложение. Если он высокий, они сделают это в течение одной минуты, их запрос также добавляется в «буфер», и алгоритм начинает поиск их поездки еще до того, как они нажмут «Заказать».

В мире такси аэропорты находятся в особой лиге, потому что всегда есть большой объем запросов на поездку в отдаленные пункты назначения из одной точки.Эти поездки бывают волнообразными, в зависимости от расписания прибытия рейсов, особенно если аэропорт меньше.

Запросы на поездку в аэропорт раньше распределялись с использованием того же алгоритма, что и в городе, то есть на основе времени получения, класса обслуживания, возможностей пассажиров и других факторов. Но поскольку время посадки автомобилей, ожидающих в аэропорту, было практически одинаковым, запросы на поездку распределялись для водителей довольно непредсказуемо.

Например, водитель, который только что высадил пассажира на рейс, может получить новый запрос на поездку обратно в город в тот же момент, в то время как другой водитель (при прочих равных), который уже ждал полчаса, застрял в ничего.Это было несправедливо по отношению к водителям, поэтому нашей команде пришлось как можно быстрее решить эту проблему.

В июле 2018 года Яндекс.Такси дебютировал с новым алгоритмом решения проблемы аэропорта путем распределения заявок на поездку в очередь (опять же, при прочих равных). Теперь, когда водитель высаживает пассажира в зоне аэропорта, он автоматически присоединяется к очереди и может отслеживать, в каком месте он находится.

Это сделало вещи более удобными, но все же не помогло водителям точно знать, как долго они » Придется ждать следующего пассажира.Фактически, время ожидания в очереди значительно колебалось в зависимости от времени суток, так как большее количество прибывающих рейсов означает меньше времени на ожидание следующего пассажира.

Чтобы показать водителям, сколько осталось времени до прибытия пассажира, команда Яндекс.Такси построила модель с учетом длины очереди, исторических данных об объемах заявок на поездки по времени и расписания прибытия рейсов.

Это дало водителям возможность принять осознанное решение о том, ждать ли следующего гонщика или возвращаться обратно в город.Мертвый пробег может немного увеличиться, но меньше времени будет потрачено впустую без пассажира и, следовательно, без заработка.

В крупных аэропортах, где у нас есть больше исторических данных для работы, система прогнозирует время ожидания с погрешностью всего 10%. В небольших аэропортах погрешность приближается к 15–17%. По недавно открывшимся аэропортам у нас нет всей необходимой статистики, но это не мешает нашей команде изучать, как делать прогнозы без них.

Яндекс.Такси Служба поддержки обрабатывает запросы в зависимости от сложности и срочности.Если гонщик что-то оставил в машине, мы должны быть на высоте. Но если мы получим жалобу на то, что водитель не ответил на сообщение в чате приложения, мы можем решить ее чуть позже.

Наша старая система технической поддержки обрабатывала запросы в порядке поступления. У оператора был список «билетов», и он раздавал их своей команде в зависимости от важности и срочности.

Но по мере расширения Яндекс.Такси в новые города и страны количество пользователей росло вместе с объемами запросов в службу поддержки.Наша система поддержки потребовала автоматизации, чтобы сократить расходы, связанные с первоначальной рутинной обработкой запросов.

Для начала команда машинного обучения обучила нейронную сеть, чтобы самостоятельно определять, насколько критичным был запрос в службу поддержки. Они сделали это, подав ему огромное количество старых запросов на поддержку, написанных пассажирами и уже обработанных нашей командой с указанием «критических» или «срочных».

Затем мы интегрировали эту нейронную сеть для обработки реального потока запросов в службу поддержки, и теперь интерфейс поддержки автоматически показывает самые важные и срочные запросы вверху.

Следующим шагом стала автоматизация системы автоответчика. Служба поддержки Яндекс.Такси использует около 200 шаблонов ответов на типовые вопросы, исходя из конкретных ситуаций и обстоятельств. Каждый раз, когда оператор обрабатывал запрос, ему приходилось искать в этом списке шаблонов, находить ближайшую релевантную версию, немного редактировать ее и отправлять.

Чтобы ускорить процесс, наши разработчики машинного обучения предоставили разные исторические данные нейронной сети в ответах на запросы в службу поддержки, чтобы обучить их предлагать один из пяти шаблонов, которые, скорее всего, относятся к рассматриваемой проблеме.В 70% случаев действительно актуален один из рекомендованных шаблонов.

В некоторых случаях система может отвечать полностью независимо от вмешательства человека, например, при работе с несрочными билетами, когда сначала требуется дополнительная информация. Все, что делает алгоритм, это пишет пользователю, чтобы он знал, что его запрос был получен, и команда изучает его.

Алгоритмы поддержки также обрабатывают обратную связь, когда гонщики оставляют 1, 2 или 3 звезды, и могут автоматически отвечать примерно на 40% запросов.Но полностью автоматизировать службу поддержки невозможно, так как слишком много ситуаций, когда только человек может решить, как лучше реагировать.

Посмотрите на картинку ниже, чтобы увидеть, насколько забавным иногда был этап тестирования автоматизированной системы ответов. В какой-то момент система получила 5-звездочный отзыв от пассажира, но система вообще не отреагировала так, как ее обучали.

Ага, мы тоже посмеялись!

Недавно Яндекс.Такси дебютировало с программой «Большие перемены». Его основное внимание уделяется обработке отзывов водителей, чтобы лучше адаптировать наши услуги и приложение для водителя таксометра к их потребностям.Это означает, что нам нужно было быстро выяснить, с какими реальными проблемами сталкиваются водители и как их решать. Фактически, это была программа, которая привела к нашему алгоритму очереди в аэропорту.

Водители отправляют свои отзывы в нашу службу поддержки, на страницы в социальных сетях и по другим каналам. Но прочитать все это невозможно, а их изучение и сортировка отнимают очень много времени, поэтому наша команда снова использовала возможности машинного обучения для кластеризации всех сообщений по темам. Это помогло нам понять, какие части сервиса могут потребовать больше всего работы.

Было много жалоб на то, что водители не могли точно видеть, где находятся их водители. Таксометр (приложение для водителя) показывал, где пассажир запросил трансфер, но это не гарантировало, что он там будет ждать. Особенно, если запрос на поездку был из района с большим количеством автомобилей и людей, например, из аэропорта, стадиона или центральной площади. Наша команда четко и четко услышала эти жалобы и добавила в приложение Яндекс.Такси возможность сообщать водителям о своем местонахождении.Теперь водители могут точно видеть, где находится их пассажир на карте таксометра.

Одна из основных задач Яндекс. Такси — обеспечение соответствия автомобилей наших водителей нашим стандартам качества. Это означает чистый, без повреждений внешний вид, чистые пустые багажники, доступные детские сиденья (если водитель имеет право принимать запросы на поездку с детьми), точное соответствие между типом автомобиля и номером с данными в приложении и т. Д.

Но Яндекс.Такси работает через партнеров — таксопарки или самозанятых водителей, которых насчитываются тысячи, поэтому прямой контроль качества является сложной задачей.Чтобы решить эту проблему, наша команда запустила систему удаленной проверки качества (RQC).

Таксометр регулярно просит водителей сделать несколько снимков своего автомобиля, внутри и снаружи, и отправить их через приложение. Эти изображения отправляются экспертам Яндекс.Такси, которые оценивают их одну за другой, чтобы убедиться, что они соответствуют заявлению водителя и соответствуют всем нашим стандартам обслуживания.

Если все в порядке, водитель продолжит получать запросы на поездку. В противном случае они должны сначала решить любые проблемы.

Этот драйвер не прошел проверку фотографий

Этот процесс также может быть автоматизирован. Алгоритмы могут определять, проходит RQC или нет, без вмешательства человека. Поэтому наша команда машинного обучения создала еще одну нейронную сеть, способную 1) проверять изображения, чтобы убедиться, что все в порядке, и 2) предлагать, в чем может быть проблема и что необходимо решить, например, правильно применять фирменное Яндекс.Такси наклейки.

Когда дело доходит до автоматизации доступа к запросам на поездку, ошибки могут привести к серьезным последствиям.Вот почему мы работали в обратном направлении, сначала обучая сеть находить изображения, которые определенно лишают водителя права использовать приложение.

Алгоритм основан на многоэтапном процессе оценки. Сначала он проверяет качество фотографий и блокирует любые темные или размытые снимки, а также снимки без автомобиля или на тех, где автомобиль не полностью помещается в кадре. В этих случаях система автоматически уведомляет водителя о том, что ему необходимо отправить новые изображения.

Затем алгоритм проверяет номерной знак, распознавая его на изображении и сравнивая его с тем, что записано на карточке транспортного средства в системе (созданной самозанятым водителем или партнером компании такси).В дальнейшем марка, модель и цвет автомобиля также сверяются с данными в системе.

У пассажиров Яндекс.Такси есть возможность заказать машину с детским креслом. Это серьезное конкурентное преимущество, которое мы предлагаем по сравнению с нашими конкурентами, поэтому неудивительно, что наша маркетинговая команда хотела сообщить об этом нашим пользователям, особенно родителям с детьми.

ВКонтакте, Facebook и Instagram — это лишь некоторые из каналов, на которых мы проводим рекламные кампании. Здесь мы можем показывать рекламу случайным пользователям или использовать интегрированный таргетинг на социальные сети.Но есть и третий вариант — подключить алгоритмы, которые помогут сделать таргетинг еще более точным.

Благодаря Яндекс.Аудитории мы можем узнать, насколько вероятно, что у конкретного пользователя есть дети или машина. Плюс в Яндекс.Такси есть данные о пользователях, заказывающих поездки в классе обслуживания «Дети». Эти два источника данных можно использовать для создания похожей модели для поиска анонимных профилей, которые не используют Яндекс.Такси, но по характеристикам аудитории выглядят очень похоже на пользователей, которые запрашивают поездки на классы обслуживания для детей. Это люди, которые лучше всего видят нашу рекламу в социальных сетях.

Чтобы оценить эффективность алгоритма, отдел маркетинга сравнил результаты похожей модели со случайным таргетингом и платформами таргетинга. В конечном итоге система снизила стоимость установки втрое благодаря тому, что реклама показывалась действительно заинтересованным пользователям.

Как алгоритмы Яндекс.Такси способствуют увеличению заработка | Яндекс.Такси: Под капотом | The Startup

Пару месяцев назад Яндекс. Такси представило свою новую проприетарную систему Pathfinder, которая сообщает водителям, куда именно нужно ехать между поездками, чтобы максимально увеличить шансы быстро получить еще одну заявку на поездку.Pathfinder прогнозирует спрос в масштабах города и гарантирует, что достаточное количество автомобилей всегда движется в правильном направлении, чтобы удовлетворить его. Водители, которые следуют его предложениям в течение дня, увеличивают свой заработок в среднем на 20%! Лев Феофанов , директор по экспериментальным продуктам, написал статью о том, почему эта новая «система предложений маршрута» так важна.

Пользователи Яндекс.Такси делятся на две стандартные отраслевые категории: водители и пассажиры. Обе эти группы заботятся о том, насколько безопасной, быстрой и доступной является услуга; Самая большая разница в том, что драйверы зависят от Яндекс.Такси, чтобы заработать на жизнь. Это означает, что они хотят проводить как можно больше времени, фактически управляя пассажирами (т. Е. Зарабатывая деньги), избегая при этом мертвого пробега.

Но сегодня даже в больших городах средний водитель тратит только 2/3 своего времени на часы с пассажирами в машине. Остальные 1/3 тратятся зря, потому что они ждут следующего запроса на поездку или едут к месту получения.

Pathfinder оптимизирует то, как водители проводят время за рулем, не добавляя дополнительных часов, увеличивая частоту пребывания пассажиров в автомобиле.

Яндекс.Такси построено на наборе алгоритмов, которые помогают водителям максимально эффективно управлять за рулем. Например, наш алгоритм диспетчеризации позволяет водителям принять еще один запрос на поездку поблизости, прежде чем высадить своего текущего пассажира.

Но, к сожалению, эти типы «групповых поездок» не всегда доступны, особенно если поездка заканчивается в изолированном районе, где не так много такси.

Здесь в игру вступает ноу-хау водителя: следует ли мне оставаться и ждать еще одного запроса на поездку здесь или ехать куда-нибудь, надеясь найти его там?

Вариант 1, ожидание следующего пассажира, не имеет никаких гарантий. Водитель может ждать минут 5 или 50. Вариант 2, поехать в другое место, тоже не дает никаких гарантий, и есть большая вероятность, что водитель зря потратит время и бензин.

Водители вынуждены полагаться на собственное субъективное знание города. Со временем они узнают, где находятся горячие точки утром, в обеденное время и после работы, но это все, на что они могут положиться, решая, где они могут понадобиться в следующий раз.

Лев Феофанов, Директор по экспериментальным продуктам

Чтобы облегчить жизнь водителям, Яндекс.Такси использует объективные данные, чтобы помочь им спланировать свой следующий шаг. Несколько лет назад мы начали выделять зоны на карте приложения для водителей, где спрос был самым высоким, а плотность водителей самая низкая (зоны резкого повышения цен). Но это все еще не решало более серьезного вопроса: «Куда мне теперь идти?» проблема. Водители часто оказываются рядом с несколькими зонами перегона, но движение туда очень загружено. Так куда именно они должны пойти, чтобы тратить наименьшее количество бензина и времени, чтобы добраться туда?

В реальном мире это решение настолько сложно, что водители чаще всего предпочитают оставаться на месте, где они высадили своего последнего пассажира, даже если поблизости есть повышенные цены.

Именно здесь на помощь приходит наш новейший алгоритм Pathfinder! Он ставит точку в угадайке, задав оптимальный маршрут до ближайшей зоны. По статистике, эти предложения гарантированно увеличивают дневной заработок.

Мы научили Pathfinder работе, построив виртуальный город и интегрировав в него все наши алгоритмы диспетчеризации и ценообразования. Затем мы воплотили его в жизнь, отпустив тысячи виртуальных людей, которые выполняли свои повседневные дела, как в реальной жизни.

С помощью машинного обучения мы смогли смоделировать типичное поведение водителя в этом контексте, используя его субъективное ноу-хау в сочетании с зонами всплеска карты приложения водителя Яндекс.Такси. Чем больше дней наши виртуальные водители работали и узнавали о естественных ритмах города, тем точнее становились их решения и тем больше они начинали зарабатывать.

Затем мы выпустили в город супер-водителей, или виртуальных водителей, которые знают буквально все о том, где лучше всего заказывать поездку, когда и где будет всплеск цен, когда он закончится и как быстрее всего добраться до этих зон. В большинстве случаев суперводители зарабатывали больше, чем обычные водители, за то же время в смену.

Мы повторили это моделирование для разных городов в разное время года и собрали огромное количество данных, показывающих ощутимую разницу между доходами обычных и суперприводов, которые знают все до того, как это произойдет, и придерживаются стратегически оптимальных маршрутов.

Затем мы просто взяли систему принятия решений и переработали ее в систему рекомендаций оптимального маршрута (Pathfinder), которая теперь помогает обычным водителям работать так же эффективно, как и их всемогущие виртуальные коллеги.

Мы разбиваем город на тысячи крошечных зон, смотрим, сколько пользователей находится в каждой из них, обрабатываем статистику использования в прошлом и учитываем данные о дорожных условиях и предстоящих событиях (футбол, концерты и т. Д.). Это составляет основу, которая нам нужна, чтобы оценить, сколько автомобилей потребуется для удовлетворения спроса.

После того, как мы оценим спрос на следующие несколько часов, следующим шагом будет поиск ближайших водителей и предложение им выбрать оптимальный маршрут туда, где, по нашим прогнозам, они получат запросы на поездку.

Например, мы знаем, что после 19:00 В поисках аттракционов на юге города будет около 150 пассажиров. Мы видим, что около 70 водителей высаживают пассажиров, поэтому нам нужно найти еще 80, чтобы покрыть спрос и предотвратить скачок цен.

Здесь все становится сложнее. Нам необходимо учитывать сразу несколько непредсказуемых факторов: 1) водители не обязаны следовать нашим рекомендациям (если Pathfinder предлагает оптимальный маршрут 80 водителям, не все из них последуют ему), поэтому 2) нам нужно выяснить, как многие водители рекомендуют этот маршрут, чтобы гарантировать, что нужное количество автомобилей подъедет в нужное время.

Это означает, что нам необходимо учитывать точные расстояния, чтобы минимизировать мертвый пробег и отсеивать потенциальные маршруты, которые являются слишком «дорогостоящими».

Pathfinder обрабатывает все эти числа и отправляет оптимальное количество предложений. Затем, когда водители начинают движение туда, мы пытаемся найти их по пути.

Пилотный запуск Pathfinder показал, что водители, которые следовали его предложениям, в среднем получали на 20% больше, чем раньше, за то же время.

Мы также заметили, что наш алгоритм творит чудеса для водителей, не знакомых с сервисом.Раньше новому водителю могли потребоваться недели, чтобы изучить все тонкости города и выяснить, как максимально увеличить свои шансы быстро найти следующего пассажира. Как еще они могли точно знать, где и когда вспыхнет спрос? Теперь Pathfinder позволяет новым водителям чувствовать себя уверенно и безопасно всего за день или два.

Pathfinder также является первым шагом к тому, чтобы помочь водителям заранее спланировать весь рабочий день: просто установите время, в которое вы хотите работать, и система зарегистрирует его с пошаговым графиком вождения, вплоть до последней оплачиваемой поездки. путь домой.Другими словами, заработки водителей становятся более предсказуемыми, а стресс непредсказуемости уходит на второй план. Что еще может хотеть водитель, кроме личного помощника, который планирует, как заработать больше денег?

Но что еще более интересно, Pathfinder — это намного больше, чем просто инструмент для увеличения заработка водителей. Он предназначен для создания беспилотных автомобилей будущего.

Сегодня продолжается гонка за лучший беспилотный автомобиль, за первое место борются Alphabet, Uber, Яндекс и даже производители автомобилей.Но разработка автономного транспортного средства, способного «видеть» окружающее и безопасно управлять им, — это лишь половина дела.

Другая половина учит его, как принимать навигационные решения: куда именно идти, когда подобрать следующего пассажира и высадить его как можно быстрее. Когда дороги заполнены беспилотными автомобилями, лидером рынка будет тот, кто знает, как лучше всего управлять тем, куда они направляются.

Яндекс.Такси с учетом минимальной заработной платы водителей такси: отчет

Крупнейшая в России служба мобильного такси Яндекс.Такси рассматривает возможность введения гарантированного минимального дохода для своих водителей, сообщил в среду «Коммерсант» со ссылкой на отраслевые источники.

Конкуренция в российском онлайн-бизнесе по вызову такси стала беспощадной, и ведущие компании ищут способы выделиться среди конкурентов. Совсем недавно Яндекс.Такси ввело рейтинговую систему для водителей, что было воспринято как дополнительное давление на тех, кто решил работать на платформе.

Низкие тарифы, плохое поведение клиентов, а также отсутствие поддержки водителей со стороны компаний-разработчиков платформы — самые частые жалобы водителей Яндекса в Москве.

Яндекс.Такси, совместное предприятие российского интернет-гиганта Яндекса (59,3%) и американского гиганта такси Uber (36,9%), как сообщается, рассматривает возможность гарантировать либо фиксированный дневной доход, либо минимальный фиксированный доход от ряда поездок в день / час своим водителям. Модель проходит испытания в отдельных городах России, таких как Воронеж, Волгодонск и Казань.

Опрошенные «Коммерсантом» аналитики приветствуют эту инициативу, поскольку она будет выгодна как водителям, так и Яндекс.Такси, которые смогут сэкономить на субсидиях и других бонусных выплатах.Однако это может привести к увеличению стоимости услуги для пассажиров.

«Яндекс стремительно расширяет свою экосистему и все глубже проникает в повседневную жизнь россиян», — говорится в отчете Сбербанка от 13 марта.

Аналитики подтвердили рейтинг «Покупать» для названия и повысили целевую цену на 4% до $ 51 за акцию, в основном из-за повышения оценки Яндекс.Такси, основанной на анализе бизнеса по доставке еды.

Сбербанк оценивает совместное предприятие Яндекс.Такси с Uber в 7,5 млрд долларов, что предполагает 13,75 доллара за акцию Яндекса, что составляет 27% от целевой цены. Банк ожидает, что Яндекс.Етс, сегмент службы доставки еды в такси, вырастет в период с 2018 по 2022 год со среднегодовым темпом роста (CAGR) 88%, а его чистая прибыль — с CAGR выше 100%.

Российский Яндекс добивается прогресса в создании беспилотных автомобилей

Беспилотные автомобили еще не стали повседневной реальностью в Европе, но один европейский технологический гигант соревнуется с Waymo и Uber от Google на автономных транспортных средствах.

Российский Яндекс разрабатывает автономные транспортные средства с 2016 года и за четыре года, прошедшие с тех пор, заявил, что наработал 5 миллионов миль без водителя на своих операционных рынках в России, Израиле и, наконец, в США, с 4 миллионами только в этом году.

Давний инженер «Яндекса» Дмитрий Полищук, руководящий подразделением самоуправления компании, рассказал Business Insider, почему он стал пионером этого подразделения в Яндексе. «Стало очевидно, что автономные транспортные средства — это транспорт будущего», — сказал он.«И даже будучи относительным новичком, Яндекс с его большими талантами и богатой технологической базой может попытаться присоединиться к этой гонке».

Подразделение изначально создавалось как часть совместного предприятия Яндекса и американского гиганта такси Uber, которое в основном включало доставку еды и такси. Uber отдельно запускает собственную программу самоуправления в США.

«Мы начали разработку в начале 2017 года», — сказал Полищук. «Через несколько месяцев мы уже показали наш первый прототип, к концу года начались наши испытания на дорогах общего пользования, а через полгода мы запустили первый в Европе сервис роботакси без единого водителя.»

Рост» Яндекса «

Яндекс — один из немногих местных технологических гигантов Европы, котирующийся в США в 2011 году и достигший рыночной капитализации в 23,1 миллиарда долларов. Фирма в основном сосредоточилась на своей родной России, рынке конкуренты обычно считают ее жесткой.

Яндекс возглавляет генеральный директор и соучредитель Аркадий Волож, и начинал как поисковая система, ориентированная на Россию. Однако, как и ее аналоги из Кремниевой долины, охват компании расширился и теперь охватывает беспилотные автомобили, электронная почта , электронная коммерция, доставка еды, услуги по вызову пассажиров и многие другие области.Теперь это больше похоже на Google, Uber и Amazon в одном лице.

Существуют как практические, так и политические причины, по которым Яндекс опровергает конкуренцию на своем внутреннем рынке.

Что касается поиска, то Яндекс считается лучше, чем Google при поиске на русском языке, а также действует как полезный портал с дополнительными услугами, такими как почта и медиа.

И электронная коммерция в России менее развита, чем на других европейских рынках, просто потому, что обширные части страны недоступны.По данным Data Insight, в 2019 году на онлайн-покупки приходилось всего 1,4% экономики России по сравнению с 2,6% в США.

Это означает, что Amazon осталась за пределами страны, по-видимому, не желая пытаться изменить то, что было экономикой, ориентированной на наличные деньги. В результате «Яндекс», располагающий лучшими возможностями для обслуживания домашних потребителей, стал доминирующим.

Другой причиной может быть движение России к техническому суверенитету. В 2019 году президент Путин подписал закон, согласно которому на всех продаваемых в стране телефонах необходимо предварительно установить программное обеспечение российского производства. Это пошло на пользу местным игрокам, хотя, как отмечают наблюдатели, может также вызвать политические проблемы. (Яндекс заявляет, что новые законы пока не вступили в силу и поэтому особой разницы не имеют.)

Переезд в автономный транспорт

Беспилотный автомобиль яндекса

Михаил Почуев / ТАСС (Фото Михаила Почуева \ ТАСС через Getty Images

Набег «Яндекса» на создание беспилотных автомобилей происходит на фоне того, что крупные американские компании делают то же самое.

Процесс сложный, и хотя Яндекс настроен оптимистично, авторитетные автопроизводители более скептически относятся к этой технологии.

Обучение автономных транспортных средств включает в себя сложный набор технологий: вам нужны камеры, радар и, как правило, лазерный LiDAR, чтобы автомобиль мог «видеть», что вокруг него, и «знать», куда ему нужно двигаться.

В Европе особенно сложно обучить автономные транспортные средства передвижению по дорогам. Как сказал Business Insider в 2018 году генеральный директор британской компании по разработке программного обеспечения без драйверов FiveAI Стэн Боланд: «В Европе наши города средневековые и сложные, плотность населения намного выше, человеческое поведение другое.Наши города построены из деревень … Я думаю, что европейский город намного сложнее, чем город США ».

Яндекс сталкивается с подобными проблемами. В 2018 году компания запустила испытания автомобилей без водителя в Москве, тестируя автомобили на заснеженных дорогах и в погодных условиях, блокирующих системы камер.

Команда беспилотных автомобилей писала в 2019 году: «Одна из наших самых серьезных проблем — это прогнозирование поведения других людей на дороге. Наша машина распознает объекты вокруг себя (а также их скорость и траектории), чтобы двигаться самым безопасным и самым безопасным образом. эффективный маршрут.Мы расскажем, как мы решаем эту проблему ».

Полищук также сказал Business Insider, что беспилотные транспортные средства должны иметь возможность перемещаться в непредсказуемых, постоянно меняющихся ситуациях.

« Самая большая проблема для всех технологий самоуправления «не только безопаснее, чем водитель-человек, но и столь же эффективен, как и опытный водитель», — сказал он. «Это означает, что система должна полностью понимать свое окружение и предсказывать, как ситуация изменится, чтобы планировать как безопасное, так и эффективное маршрут.В то же время реальный мир очень непредсказуем и постоянно меняется ».

Яндекс стремился продемонстрировать свои достижения, водя журналистов и влиятельных пользователей YouTube по заранее определенному маршруту в Лас-Вегасе в прошлом году на одном из своих беспилотных автомобилей, на котором никого не было на сиденье водителя (хотя на пассажирском сиденье находился инженер по безопасности).

Теперь группа самоуправляемых автомобилей продолжит свою деятельность в качестве отдельной фирмы. Подразделение было частью существующего совместного предприятия Яндекс и Uber, которое занималось доставкой еды и поездками.В сентябре Яндекс объявил, что они выделят Yandex Self-Driving Business Group, при этом Яндекс получит 74% акций, Uber — около 19%, а сотрудники и руководство — оставшуюся часть. Яндекс вложил 150 миллионов долларов в новый капитал в рамках реструктуризации.

В настоящее время парк Яндекса насчитывает 130 автомобилей, и компания работает над тем, чтобы не только беспилотные автомобили, но и другие автономные транспортные средства. Роботы для доставки еды уже продвинулись вперед, которые могут перемещаться по городской среде, сбрасывая еду.

Полищук прогнозирует, что автономные транспортные средства будут свободно перемещаться по крупным городам в течение пяти лет. «Массовое использование автономных транспортных средств не только значительно повысит безопасность дорожного движения. Все виды автономных транспортных средств (от грузовиков дальнего следования до роботов-доставщиков) также возьмут на себя самую рутинную часть наших обязанностей, оставляя людям более благоприятные и интересные занятия», — он сказал.

Яндекс развивает подразделение по производству беспилотных автомобилей из своего СП Uber и инвестирует 150 миллионов долларов в новую компанию — TechCrunch

Автономным автомобилям еще далеко до того, как они станут повсеместной реальностью, но сегодня одним из самых больших усилий по их созданию и развитию является значительный шаг вперед в рамках своей стратегии, чтобы быть в авангарде того, когда они это сделают. Яндекс — публично торгуемый российский технологический гигант, который начинал как поисковая система, но расширился в ряд других смежных областей (по аналогии с американским аналогом Google) — сегодня объявил, что он выделяет свое подразделение по производству беспилотных автомобилей из MLU BV — совместное предприятие по доставке пассажиров и доставке еды, которое работает в партнерстве с Uber.

Этот шаг произошел на фоне сообщений о том, что Яндекс и Uber рассматривали возможность IPO для MLU в прошлом году. В то время стоимость СП оценивалась примерно в 7 долларов.7 миллиардов. Неясно, как эти планы будут затронуты в последние месяцы, поскольку COVID-19 оказывает огромное давление на компании по доставке пассажиров и доставки еды во всем мире, а количество IPO в целом снизилось по сравнению с прошлым годом.

В этом контексте развертывание подразделения могло бы помочь улучшить экономику подразделения и базу затрат подразделения MLU, но Яндекс заявляет, что это делается для того, чтобы удвоить более целенаправленные инвестиции в самоуправление.

«У Яндекса двойная мотивация, — сказал представитель компании.«С точки зрения бизнеса, мы увеличиваем нашу долю в стратегически важном бизнесе с большим потенциалом роста. С технологической точки зрения технология беспилотного вождения быстро становится жизнеспособным бизнесом ».

Она добавила, что IPO мобильного подразделения «сейчас не является одним из приоритетов компании. На данный момент мы не рассматриваем IPO. Мы считаем, что Яндекс.Такси может получить гораздо больше от взаимодействия с другими предприятиями Яндекса ».

Яндекс инвестирует в бизнес $ 150 млн.Это будет включать 100 миллионов долларов капитала, плюс 50 миллионов долларов в виде конвертируемой ссуды, сообщила компания. Он добавил, что до сих пор инвестировал в бизнес около 65 миллионов долларов. Яндекс выкупает часть акций Uber в рамках этого процесса, и теперь ему будет принадлежать 73% акций выделившегося бизнеса, при этом Uber будет владеть 19%, а оставшиеся 8% принадлежат руководству и сотрудникам группы самостоятельного вождения Яндекса (SDG). .

«Мы очень рады увеличить нашу долю в этой стратегически важной части нашего бизнеса», — сказал Аркадий Волож, генеральный директор и соучредитель «Яндекса».«За короткий период времени мы достигли прорывных результатов в области автономного вождения. Мы твердо верим в будущее автономной мобильности как безопасного и экономичного вида транспорта с обширным адресным рынком. Дополнительный капитал, который мы инвестируем в ЦУР, позволит компании продолжить исследования и разработки и производство автономной мобильности ».

Дмитрий Полищук, который руководил подразделением, станет генеральным директором новой группы беспилотных автомобилей.

Яндекс не раскрывает ни оценку самоуправляемой единицы, ни MLU, но когда выделение впервые произошло в 2017 году в рамках более крупной стратегии Uber по продаже некоторых из своих менее прибыльных и сверхконкурентных международных операций перед IPO более крупная операция MLU была оценена в 3 доллара.72 миллиарда. Другими словами, с тех пор, по крайней мере, по некоторым оценкам, его оценка более чем удвоилась.

Тем временем MLU совершила несколько приобретений для расширения в определенных регионах, а также приобрела несколько других предприятий у своей крупнейшей материнской компании, например, каршеринг (неясно, как и почему это не было частью МЛУ уже СП, если честно). И отдельно, его блок беспилотных автомобилей значительно продвинулся вперед.

Это включало создание парка из 130 автомобилей в России, Израиле и США.S. для тестирования, с этим автопарком, который в совокупности проезжает 4 миллиона автономных миль по городам и при различных погодных условиях, причем вождение автомобиля является важной частью того, как компании, занимающиеся беспилотными автомобилями, «учат» свои алгоритмы искусственного интеллекта работе. Он также лицензирует технологии для автопроизводителей, например, в этой сделке с Hyundai.

Яндекс также утверждает, что его сервис роботакси, запущенный в 2018 году, первым пришел в Европу. Компания также построила собственного автономного робота-доставщика Яндекс. Ровер, который также переходит в систему самоуправления в рамках сделки.

Как и в случае с автономным подразделением Waymo, входящим в состав Google, Alphabet, логика создания автономного автомобильного подразделения Яндекса заключалась в том, что оно может снизить расходы, подключившись к IP, созданным и разработанным значительной командой инженеров Яндекса.

Эта сделка, по словам Яндекса, останется в силе после выделения с доступом к инфраструктуре, ресурсам и многому другому; и у него по-прежнему будет коммерческий выход: продажа своих технологий по мере их разработки Яндекс.Такси, который составляет основу операций MLU по вызову пассажиров и доставке еды, а также другим электронным коммерция и логистика.

Яндекс — публично торгуемый и в настоящее время рыночная капитализация которого составляет почти 23 миллиарда долларов — заявил, что продолжит консолидировать результаты Yandex SDG и будет сообщать о них как часть своей категории «Другие ставки и эксперименты» в своей прибыли.

Яндекс предлагает беспилотные автомобили для демонстраций на дорогах общего пользования во время выставки CES 2020 Nasdaq: YNDX

Яндекс Самоуправление CES 2020

Яндекс Самоуправление CES 2020

ЛАС-ВЕГАС, янв.05, 2020 (GLOBE NEWSWIRE) — Яндекс (NASDAQ: YNDX ), технологическая компания, которая создает интеллектуальные продукты и услуги на основе машинного обучения, объявила, что будет организовывать демонстрационные поездки на своих беспилотных автомобилях, и никто не будет позади рулевое колесо на общественных улицах Лас-Вегаса во время выставки CES 2020. После выставки CES Яндекс отправится в Детройт, где предоставит автономную службу такси с расширенным парком беспилотных автомобилей для посетителей выставки North American International Auto в июне 2020 года. Показать.

Уже второй год на выставке CES Яндекс управляет своими беспилотными автомобилями в режиме без водителя в окрестностях отеля Hard Rock Hotel. Для демонстрационных поездок CES 2020 автомобили будут автономно выполнять незащищенные левые повороты, перемещаться по многополосным улицам и пешеходным переходам в условиях интенсивного движения со скоростью до 45 миль в час. Модернизированные автомобили Toyota Prius работают с новейшим поколением автономного аппаратного и программного обеспечения Яндекса, включая новый массив датчиков, который позволяет автомобилю более точно понимать окружающий мир.

«Мы очень рады вернуться в США на выставке Consumer Electronics Show (CES) в Лас-Вегасе второй год подряд», — говорит Дмитрий Полищук, глава Yandex Self-Driving. «Технологии в наших автономных автомобилях значительно улучшились, поскольку мы накопили более 1,5 миллиона автономных миль в различных условиях. Постоянное вождение наших автомобилей в сложных условиях в России, Израиле и США улучшает их безопасность, возможности навигации и адаптируемость к разнообразным условиям вождения. Мы с нетерпением ждем возможности предоставить передовой опыт автономной езды в Лас-Вегасе на этой неделе. Забегая вперед, мы представим наше общественное роботизированное такси на Североамериканском международном автосалоне в июне 2020 года ».

Со времени выставки CES в прошлом году автопарк Яндекса вырос с 10 до более 100 на сегодняшний день. Благодаря расширению автопарка наши беспилотные автомобили накопили 1 500 000 автономных миль и обеспечили более 5 000 поездок на робот-такси без водителя за рулем. Яндекс также разрабатывает собственные лидары для решения конкретных задач самоуправления, одновременно снижая их стоимость.Недавно Яндекс представил своего автономного робота-доставщика Яндекс.Ровер, который в конечном итоге поможет автоматизировать доставку на последней миле и складскую логистику.

Яндекс (NASDAQ: YNDX ) — технологическая компания, которая создает интеллектуальные продукты и услуги на основе машинного обучения. Наша цель — помочь потребителям и компаниям лучше ориентироваться в онлайн- и офлайн-мире. С 1997 года мы предоставляем локальные поисковые и информационные услуги мирового класса. Кроме того, мы разработали ведущие на рынке транспортные услуги по запросу, навигационные продукты и другие мобильные приложения для миллионов потребителей по всему миру.Яндекс, имеющий 34 офиса по всему миру, котируется на NASDAQ с 2011 года.

Контакты:
Связи со СМИ
Юлия Швейко
Телефон: +7 495739-7000
Эл. Почта: [email protected]

Фотография, сопровождающая это объявление, доступна по адресу https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/51e3886f-e4df-44aa-8c81-f72a1941a7dc

Как взять такси в Ереване, Армения (и не платить чрезмерную Сумма)

Времена в Армении определенно изменились.Когда я впервые приехал туда в начале 2013 года, ереванские такси, курсирующие по улицам, использовали логотипы, защищенные авторским правом, в качестве брендов и идентификаторов, и многие из них принадлежали лицам, не имеющим отношения к местным компаниям такси. После того, как меня постоянно оскорбляли и преследовали такси в других городах Кавказа, я был очень удивлен, обнаружив, что армяне, похоже, не собираются меня обмануть.

Как взять такси в Ереване

Перенесемся вперед пять лет спустя, и я заметил, что многие такси в Ереване с логотипами, охраняемыми авторским правом, покинули улицы, поскольку мобильные приложения взяли верх.Все это упростило планирование моего маршрута Ереван в 100 раз, если честно.

Туризм в Армении набирает обороты, неизбежно уступая место все большему и большему количеству мошенничества с такси, если вы вызываете уличное такси, но в истинно армянской моде каждое уличное такси, которое я использовал, не пыталось меня обмануть. Но я, кажется, аномалия, так как знаю нескольких человек, у которых были проблемы. Это руководство о том, как взять такси в Ереване, Армения. Вещи там постоянно меняются, поэтому я сделаю все возможное, чтобы держать их в курсе, насколько это возможно.

Прибытие в Ереван поездом

Существует большая вероятность того, что вы прибудете на вокзал Еревана без SIM-карты и небольшого количества знаний о ситуации с такси. На самом деле я сам никогда не был на вокзале, но мои друзья недавно проходили туда и приехали без SIM-карты.

Таксисты преследовали их примерно за 10 долларов за поездку до центра города. Они знали лучше и отказывались, пока не нашли водителя, который попросил 1000 драмов (2 доллара.00) и согласился на это, что, на мой взгляд, является справедливой ценой за то, чтобы взять такси в Ереване на улице. Но я бы сказал, попробуйте заплатить около 600 драмов (но и до 1000 драмов тоже не совсем страшно).

Прибытие в Ереван автобусом

Автовокзал находится не так уж далеко от города, но все же недалеко, поэтому вы можете столкнуться с проблемами с водителями такси на улице, если у вас нет SIM-карты. Если вы приедете в Ереван на автобусе, вам нужно будет найти водителя, который не будет брать более 600 драмов за поездку в центр города. Знайте свой адрес и сделайте снимок экрана на вашем телефоне вместе с номером телефона, так как их может быть нелегко найти в зависимости от района.

Я бы хотел заплатить 600 драмов или меньше, но никогда не больше 1000 драмов, чтобы добраться до города от автовокзала. Плата в 1000 драмов на самом деле довольно высока, но, по большому счету, это всего 2 доллара, и после того, как вы выйдете из маршрутной остановки, вам просто захочется, чтобы вас заселили, где бы вы ни остановились, без особых хлопот.

Получение сим-карты в Армении

Хотя это не совсем подходит для этой статьи, я настоятельно рекомендую вам получить SIM-карту в Ереване.Тарифы доступные, процесс плавный и не требует, чтобы я много писал об этом или полную публикацию о процессе.

Просто отнесите свой паспорт в Билайн (это то, что я всегда там использовал) на Северном проспекте 4 возле Оперы, и у них будет кто-то, кто говорит по-английски, который будет готов помочь и разобрать вас.

Если у вас есть SIM-карта, вам будет намного проще вызвать такси через приложение, где у вас гораздо меньше шансов попасть в ловушку или списать этот модный «туристический налог».

Приложения для вызова такси в Ереване

Есть несколько приложений, которые работают для такси в Ереване. Вы можете использовать три нижеприведенных, хотя GG Taxi дает более высокие рекомендации от местных жителей.

GG Такси

Мои друзья, Арам Варданян и Аревик Арутюнян, настоятельно рекомендовали использовать GG Taxi в Ереване. Я действительно пробовал использовать это по рекомендации Аревик, когда был там, но у меня были проблемы с тем, что он не распознал мой номер телефона. В конце концов я просто сдался, вместо того чтобы вводить данные повторно, но приложение показалось мне очень удобным.

Аревик нравится это приложение, потому что у нее никогда не было проблем, а водители всегда кажутся доброжелательными, водят безопасные автомобили и получают сдачу за проезд. Это компания, основанная в Армении, и только в Ереване зарегистрировано около 1300 водителей. Когда Яндекс вышел на армянский рынок, количество пользователей GG Taxi выросло на 40%… что означает, что армяне лояльны и любят поддерживать хорошую местную бизнес-модель. Я думаю, это впечатляет. GG Taxi также работает в Грузии.

Щелкните здесь, чтобы загрузить GG Taxi на iPhone Щелкните здесь, чтобы загрузить GG Taxi на Android

Яндекс Такси

Я использую Яндекс в странах, где он доступен, потому что я знаю, как им пользоваться, тарифы дешевые, и у меня уже есть загруженное приложение и моя информация о нем.Однако в Армении я его никогда не использовал. Обычно у меня были друзья, которые называли меня «GG Taxi», так как я изо всех сил пытался создать учетную запись в приложении. Обычно, когда я говорил, что звоню в Яндекс, они раздражались и вместо этого просто называли меня GG Taxi.

Проблема, с которой я столкнулся с Яндексом, заключается в том, что у них редко бывает сдача… или они говорят, что у них нет сдачи. Моя карта не согласована с моей учетной записью, поскольку я изо всех сил пытался ее настроить (вы заметили закономерность в моих технических навыках?), Поэтому это может стать проблемой.Но Яндекс прост в использовании, и стоимость проезда всегда такая, как указано с самого начала поездки, что мне нравится. Машины могут быть старыми и немного изворотливыми, но пока у меня никогда не было проблем с Яндексом ни в одной стране.

Нажмите здесь, чтобы загрузить Яндекс Такси на iPhone Нажмите здесь, чтобы загрузить Яндекс Такси на Android

UTaxi

Еще одно приложение, с помощью которого можно поймать такси в Ереване — UTaxi. Я лично ими не пользовался, и большинство моих друзей не являются большими поклонниками приложения, но это вариант, если вы ищете альтернативу двум упомянутым выше.

Щелкните здесь, чтобы загрузить UTaxi на iPhone Щелкните здесь, чтобы загрузить UTaxi на Android

Стандартные тарифы на такси Еревана

На всякий случай скажу, что стандартный тариф составляет около 600 драмов за 4 километра и около 100 драмов за километр после (для американцев: 1,25 доллара за каждые 2,5 мили, а затем 0,20 доллара за каждые 0,6 мили после).