网信算备310114899747801250017号
算法基本原理:
该算法以人工智能技术为核心，依托预设的打车场景规则与大模型的自然语言处理能力，对用户通过对话输入的打车需求文本（如 “现在去火车站”“接xx航班”）进行解析，精准识别出行意图与关键信息（如时间、地点、出行类型）。
在处理过程中，算法会对接地理位置匹配等外部服务数据，确保对用户需求的理解不局限于文本表面，能结合实际出行场景补充必要信息（如根据地理位置推荐下车点）。最终输出两类结果：一是面向用户的自然语言交互反馈（如需求确认、服务进度提示），二是支撑打车服务的操作指令，辅助完成订单信息核对、费用预估、车辆调度衔接等环节，高效匹配用户出行需求与平台服务能力。
此算法专门应用于打车出行服务领域，聚焦用户需求的快速响应与服务流程的顺畅衔接，助力提升打车服务的便捷性与整体效率，降低用户操作门槛。
算法运行机制:
数据输入阶段：用户在享道出行平台的对话界面输入打车需求文本，进入意图识别模块，先进行关键词匹配，若匹配到特定关键词，再按照相应规则提取关键参数，如起点、终点、时间、接机航班号等，并对提取的参数进行初步校验，检查是否符合格式要求和业务逻辑。
接口调用阶段：经过校验的参数被用于确定需要调用的接口。调用地址查询接口获取地址的详细信息和经纬度。在调用订单预估接口时，将所有相关参数整合后传递，获取订单的预估费用、行程时长等信息。
结果处理与输出阶段：根据接口返回的数据，结合预设的模板生成交互结果。对于用户，以自然语言文本形式展示，如“请确认订单信息”；订单的详细参数、预估结果等，以JSON格式输出，APP负责展示成卡片样式。
算法应用场景:
1.用户通过对话发起网约车需求（实时单、预约单、接机单）；算法自动识别用户意图、提取关键参数（出行时间、起点、终点、航班号、乘车人信息等）；2.调用地址查询、航班查询、订单预估等接口；3.输出交互结果（如参数确认、预估费用、派单提示），辅助用户完成网约车下单。
算法目的意图:
旨在借助自动化和智能化手段，为用户提供高效、精准的打车服务，充分满足用户多样化的出行需求。其核心意图在于降低用户使用网约车服务的门槛，即使用户（如老人、对数字设备操作不熟练者）不熟悉复杂的操作流程，也能通过自然语言轻松实现打车。同时，提高服务的可获取性和整体运行效率，通过持续不断地优化算法，提升用户在打车过程中的体验和满意度。
网信算备310114899747802250013号
算法基本原理:
享道出行目的地推荐算法基于用户授权的历史目的地数据与实时出发信息进行工作。系统首先载入用户过往行程中的POI清单，结合当下时间、起点经纬度及节假日标识等特征，采用概率模型计算每个历史目的地的匹配度得分。根据计算结果排序：优先选取最高得分的目的地作为推荐结果，当得分相同时自动返回最近使用的目的地地址。新用户/无数据时，自动推荐城市级高频地点（机场、火车站等）。
算法运行机制:
触发逻辑：用户启动享道APP应用程序后，平台基于用户当前的位置以及周边环境，结合用户历史数据，为用户推荐最优的一至三个目的地。
算法应用场景：
享道出行APP端，乘客目的地智能推荐。
算法目的意图：
减少用户输入，提升用户体验。
网信算备310114899747806250017号
算法基本原理：
预估接驾时间是基于既定的起点经纬度、终点经纬度等输入特征，对于行驶距离进行预估。该算法以机器学习技术为基础，以预估准确度为算法的优化目标，持续迭代和优化。基础模型：平台使用的接驾距离预估模型经过历史的数据训练，每月会迭代更新。该模型针对不同的城市单独建模，以达到算法效果最优。
算法运行机制：
触发场景：接驾距离是提升用户体验的重要指标之一，所以享道派单系统在对司乘进行匹配时，会根据司机的当前位置和订单起点，调用接驾距离预估模型来预测每个司乘之间的接驾距离。关闭逻辑：调用结束后，预估接驾距离算法自动关闭。
算法目的意图：
算法目的：在客观地理世界中基于司机当前位置和订单出发位置，预估从司机位置到达订单起点的行驶距离。
网信算备310114899747806250025号
算法基本原理：
当乘客发出订单后，渠道方发订单给到享道，享道根据周围的运力决定是否举手：
一、搜索阶段。首先将待找车订单和所有可派单司机进行配对，形成若干个“订单-司机”对。
二、过滤阶段。按照一定的规则，过滤掉不符合要求的“订单-司机”对，过滤规则主要包括政策要求和司乘意愿两大类。政策要求规则举例：尾号限行司机不能与途径限行区域的订单配对。司乘意愿举例：设置了顺路目的地的司机不能与目的地是反向的订单配对，还有就是车级匹配等一些业务规则。
三、AI分排序阶段。主要根据订单和司机距离及司机口碑值等因素，计算“订单-司机”对的分数，距离是影响分数的最大因素，距离越近，分数越高。
四、匹配阶段。将订单和司机进行一一匹配，得到最终匹配结果。特殊的，若某个区域乘客呼叫多而司机少，产生了乘客排队，为保证排队公平性，则按照乘客排队顺序依次进行派单。乘客排队场景下，可能存在排名靠后的乘客先走的情况，如司机设置了顺路，只有排名靠后的乘客与司机顺路。
算法运行机制：
1. 就近派单原则
就派单策略而言，最大的原则是“就近派单”原则，绝大部分的订单都是派给距离最近的司机，若距离相同，则会派给口碑值分数更高的司机，以激励司机为乘客提供更好的出行服务。
2. 兼顾司乘体验原则
1）优先给司机匹配接驾时间更短的订单、尽可能提升司机接单效率；
2）为设置顺路目的地的司机，匹配顺路程度更高的订单；
3）当乘客发出乘车需求时，平台会基于乘客的车型选择，优先选择应答更快、接驾时间短的车辆，最终满足乘客尽快上车的需求等。
算法应用场景：
乘客通过享道出行App或高德、美团、滴滴等聚合平台上打车，产生了呼叫订单就会请求享道的服务，享道会在撮合阶段执行该派单策略。
算法目的意图：
在考虑时间、距离等客观限制条件以及司机和乘客公平性感知的情况下，尽可能满足更多乘客和司机的体验需求，实现乘客打车成功率和司机接单收入的最优。
网信算备310114899747806250033号
算法基本原理：
享道出行供需折扣指的是，在给定折扣率情况下，算法根据运营目标做到不同业务场景下折扣率可控。系统结合订单所在时间、空间的供需情况来进行订单折扣发放。对于供给大于需求的区域，平台会对该区域内的呼叫订单发放乘客折扣，乘客支付更优惠，也能帮助司机接到更多的订单。供需情况的不同，折扣力度会有所不同，会根据不同城市折扣配置情况进行动态波动。
算法运行机制：
享道出行供需折扣是根据实时的供需情况，提供每笔冒泡订单的折扣。供需情况考虑的因素有且仅有如下几类：不同层级时空供需信息、日期信息、历史统计信息。享道出行供需折扣对所有乘客平等适用。其主要运行机制可以解释如下：区分工作日休息日不同供需情况，平峰时段，当供大于需，给与乘客更多折扣，激发乘客呼叫需求，帮助司机提升收入；高峰时段，当供小于需，给与乘客更少折扣，供不应求，缓解用车紧张的情况。
算法应用场景：
享道出行供需折扣的应用场景是在网约车产品（包括享道出行主APP 、高德、腾讯打车、百度地图等端外渠道）中，用户在发单前，输入起终点后，系统计算预估价时，系统结合订单所在时间、空间的供需情况来进行订单折扣发放。对于供给大于需求的区域，平台会对该区域内的呼叫订单发放乘客折扣，乘客支付更优惠，也能帮助司机接到更多的订单。供需情况的不同，折扣力度会有所不同，会根据不同城市折扣配置情况进行动态波动。
算法目的意图：
在平峰时段供给严重大于需求的情况下，通过实时供需折扣来拉动更多乘客呼叫，也帮助司机接到更多订单，维持收入相对稳定。