С какого года берут в яндекс такси машины: «Какого года автомобили берут в Яндекс.Такси?» — Яндекс Кью

Классы автомобилей яндекс такси 2023

Яндекс.Такси провёл очередное обновление классификатора 1 февраля 2023 года. Яндекс начнёт по-новому распределять по классам автомобили в Яндекс.Про.

Как и прежде, на принадлежность к тому или иному классу будут влиять несколько параметров:

• Марка, модель авто
• год выпуска
• средняя стоимость на вторичном рынке

В зависимости от набора этих парметров машина будет отнесена к тому или иному классу: Эконом, Комфорт, Комфорт плюс, Бизнес. И как итог для водителя — размер его заработка, ведь стоимость заказа зависит от того, какого класса авто вызывает клиент. 

Сразу напишем самые интересные изменения: что поменялось с февраля 2023: 

Китайские авто во всех классах. Глобальная переориентация российского авторынка на китайских поставщиков отразилась и на сфере такси: машины из страны восходящего Солнца теперь допускаются не только в Эконом, но и Комфорт и даже Комфорт плюс!  Единственное китайское авто, попадающее в К+ это Jac J7 — визуально очень похожий на популярную Kia K5. Мотивация Яндекса здесь понятна: новых «корейцев», которые раньше составляли ядро К плюса, купить теперь практически не возможно, а обновлять парк — по-прежнему необходимо. Сколько дадут Джакам проездить в этом премиальном классе — пока не известно. Также как и туманные пока что вопросы с доступностью расходников и запчастей на эти авто. 

Оптима — больше не К+ ! Да, самый массовый автомобиль этого класса, старая добрая большая и надёжная Kia Optima с 1 марта прошлого года перестала относиться к Комфорт Плюсу, вывалившись в более дешёвый класс «комфорт». Машина, благода которой в общем-то и появился как таковой этот промежуточный класс, зародившийся стараниями маркетологов Яндекса между привычных «комфорта» и «бизнеса». Исключение — только машины последнего года выпуска: Оптима 2019 года — всё ещё К+

Hyundai Sonata в К+ попадает от 2019 года и моложе, KIa K5 — от 2020 года.

Октавии и Элантре продлили жизнь: их позицию в классификаторе не ухудшили, оставив без изменений: в комфорт они попадают от 2018 года.  

Лады в Яндекс.Такси Санкт-Петербурга тоже представлены: в эконом-класс допускаются Веста и X-Ray от 2015 года

А вот что оставляет вопросы в новой классификации: один из самых «народных» автомобилей, Рено Логан к работе в Яндекс.Такси допускается только с 2017 года. Получается, что Лада Веста  2015 года в глазах Яндекса — гораздо более желанный для пассажиров таксомотор, нежели бодренький и опрятный Logan 2016го. Где логика?

В нашей компании вы можете арендовать автомобиль для работы в такси в любом классе: от Доставки до Бизнес.

Ниже мы приведём полный список моделей автомобилей с их распределением по классам Яндекс.Такси с 1 февраля 2023:

Эконом 

Комфорт

Комфорт ПЛЮС

Изменения для такси с 1 февраля 2021

Подробности

Категория: ПДД

Опубликовано 20. 12.2020

С 1 февраля 2021 года меняются требования к автомобилям для работы в Яндекс.Такси.

Напомним, для работы в Яндекс.Такси автомобили должны соответствовать ряду требований:

• должно быть не менее 4 дверей;
• автомобили должны соответствовать требованиям по возрасту;
• есть требования по цене автомобиля (от этого зависит класс такси).

С 1 февраля 2021 года Яндекс.Такси вводит новый перечень требований к маркам, моделям и году выпуска автомобилей для работы в такси. Часть моделей, которые сейчас допускаются для работы с этим агрегатором, с 2021 года будет исключена. Также будут ужесточены требования к возрасту некоторые моделей автомобилей. Поэтому, водителям такси лучше уже сейчас изучить новые требования Яндекс.Такси, чтобы в 2021 году неожиданно не остаться без работы.

Требования к автомобилям в Яндекс.Такси отличаются в разных регионах. К примеру, часть автомобилей, которые в Москве с 1 февраля 2021 года будут исключены даже из тарифа «Эконом», в некоторых регионах ещё можно спокойно эксплуатировать.

В качестве примера, приведём требования к автомобилям Яндекс.Такси с 1 февраля 2021 в Москве, так как это один из самых крупных рынков таксомоторных перевозок.

СПИСОК АВТОМОБИЛЕЙ ДЛЯ РАБОТЫ В ЯНДЕКС.ТАКСИ С 1 ФЕВРАЛЯ 2021 (МОСКВА)

Тарифы «Эконом» и uberX (марка, модель, год выпуска)

• Audi A3 от 2013
• Audi A4 от 2011
• Audi Q3 от 2011
• BMW 1er от 2013
• BMW 2er Active Tourer от 2016
• BMW 5er от 2007
• Brilliance H530  от 2014
• Chevrolet Cobalt от 2016
• Chevrolet Cruze от 2011
• Chevrolet Epica от 2011
• Chevrolet Orlando от 2013
• Citroen Berlingo от 2013
• Citroen C-Elysee от 2013
• Citroen C4 от 2013
• Citroen C4 Picasso от 2014
• Citroen C5 от 2011
• Equus от 2009
• Ford Explorer от 2011
• Ford Focus от 2011
• Ford Galaxy от 2011
• Ford Kuga от 2013
• Ford Mondeo от 2009
• Geely Emgrand 7 от 2011
• Geely Emgrand EC7 от 2011
• Geely Emgrand X7 от 2012
• Honda Accord от 2009
• Honda Civic от 2011
• Hyundai Avante от 2011
• Hyundai Creta от 2016
• Hyundai Elantra от 2011
• Hyundai i30 от 2013
• Hyundai i40 от 2011
• Hyundai ix35 от 2011
• Hyundai Santa Fe от 2011
• Hyundai Solaris от 2014 (а также машины 2013 года, которые были зарегистрированы в сервисе не позднее 30 января 2021)
• Hyundai Sonata от 2009
• Hyundai Tucson от 2011
• JAC S3  от 2015
• Kia Cee’d от 2011
• Kia Cee’d GT от 2011
• Kia Cerato от 2011
• Kia Forte от 2011
• Kia K5   от 2010
• Kia Optima от 2009
• Kia Rio  от 2013
• Kia Soul от 2011
• Kia Sportage от 2011
• Lifan Cebrium (720) от 2013
• Lifan Solano от 2016
• Mazda 3 от 2013
• Mazda 6 от 2009
• Mercedes-Benz E-klasse от 2007
• Mitsubishi ASX от 2011
• Mitsubishi Lancer от 2013
• Mitsubishi Outlander от 2011
• Nissan Almera  от 2016
• Nissan Almera Classic от 2016
• Nissan Qashqai от 2011
• Nissan Sentra от 2011
• Nissan Teana от 2011
• Nissan Terrano от 2014
• Nissan Tiida от 2013
• Nissan X-Trail от 2011
• Opel Astra от 2013
• Opel Insignia от 2011
• Peugeot 208 Запрещено
• Peugeot 3008 от 2011
• Peugeot 301 от 2013
• Peugeot 408 от 2016
• Peugeot 508 от 2011
• Peugeot Partner от 2013
• Renault Arkana от 2019
• Renault Duster от 2016
• Renault Fluence от 2011
• Renault Kaptur от 2016
• Renault Latitude от 2011
• Renault Megane от 2011
• Renault Sandero от 2016
• Skoda Karoq от 2018
• Skoda Kodiaq от 2017
• Skoda Octavia от 2011
• Skoda Octavia RS от 2011
• Skoda Rapid от 2013
• Skoda Superb от 2009
• Skoda Yeti от 2014
• SsangYong Actyon от 2013
• Subaru Legacy от 2011
• Suzuki SX4 от 2011
• Toyota Camry  от 2009
• Toyota Corolla  от 2011
• Toyota Prius от 2011
• Toyota RAV 4 от 2011
• Volkswagen Caddy от 2016
• Volkswagen Golf от 2011
• Volkswagen Golf Plus от 2011
• Volkswagen Jetta от 2011
• Volkswagen Passat от 2009
• Volkswagen Passat CC от 2009
• Volkswagen Polo от 2013
• Volkswagen Tiguan от 2011
• Volkswagen Touran от 2013

Тарифы «Комфорт» и UberSELECT

• BMW 2er Active Tourer от 2016
• Citroen C4 Picasso  от 2019 (а также машины 2017-2018 годов, которые были зарегистрированы в сервисе не позднее 30 января 2021)
• Ford Galaxy от 2014
• Ford Mondeo от 2012
• Hyundai Elantra от 2017
• Hyundai Sonata от 2012
• Kia Cee’d от 2016
• Kia Cee’d GT от 2015
• Kia Cerato от 2017
• Kia K5 от 2012
• Kia Optima от 2012
• Mercedes-Benz E-klasse от 2009
• Skoda Octavia от 2017 (а также машины 2016 года, которые были зарегистрированы в сервисе не позднее 30 января 2021)
• Skoda Superb от 2012
• Toyota Camry от 2012

Тарифы «Комфорт+» и UberSELECT+

• Audi A6 от 2014
• BMW 5er от 2014
• Hyundai Sonata от 2020 (а также машины 2017-2019 годов, которые были зарегистрированы в сервисе не позднее 30 января 2021)
• Kia K5 от 2020
• Kia Optima от 2020 (а также машины 2017-2019 годов, которые были зарегистрированы в сервисе не позднее 30 января 2021)
• Lexus ES от 2014
• Mazda 6 от 2019
• Mercedes-Benz E-klasse от 2014
• Mercedes-Benz E-klasse AMG от 2014
• Skoda Superb от 2019
• Toyota Camry от 2018 (а также машины 2016-2017 годов, которые были зарегистрированы в сервисе не позднее 30 января 2021)
• Volkswagen Passat от 2019

Тариф Cruise

В тарифе может выполнять заказы автомобиль Mercedes-Benz V-klasse от 2016 года.

Ultima: тариф Business

• Audi A6 от 2019
• Audi A8 от 2019
• BMW 5-er от 2017
• BMW 7-er от 2016
• Mercedes E-klasse от 2017
• Mercedes S-klasse от 2016

Ultima: тариф Premier

• BMW 7-er Long от 2017
• Mercedes S-klasse от 2016
• Mercedes S-klasse Maybach от 2016

Ultima: тариф Élite

• Bentley Flying Spur от 2016
• Bentley Mulsanne  от 2016
• Mercedes S-klasse Maybach от 2016
• Rolls Royce Ghost от 2016
• Rolls Royce Phantom от 2016

Требования к автомобилям для Вашего региона Вы можете посмотреть на сайте системы Яндекс.Про или обратившись в службу поддержки.

ИСПРАВЛЕНО-Российский Яндекс претендует на глобальный флот роботакси Технологический гигант Яндекс хочет запустить во всем мире парк «роботакси» с использованием своего программного обеспечения для беспилотных автомобилей и считает, что это возможно в течение нескольких лет, сообщил Рейтер глава компании по беспилотным автомобилям Дмитрий Полищук.

Яндекс, предоставляющий ряд онлайн-сервисов, включая услуги такси и доставки еды, начал тестировать свою технологию беспилотных автомобилей в 2017 году и продолжает делать это в Москве и Израиле с лицензией на начало испытаний в США с июня. 2020.

Он конкурирует за создание технологий, которые могли бы работать вместе с фирмами по вызову такси, такими как Lyft и Uber, и предоставлять услуги беспилотного такси по всему миру.

«Мы в Яндексе считаем, что это потенциально огромный бизнес», — сказал Полищук, подчеркнув, что Яндекс будет создавать не беспилотные автомобили, а систему, которую можно будет установить в автомобиль.

Яндекс уже потратил 2,2 миллиарда рублей (29,5 миллиона долларов) на разработку своей технологии. Это намного меньше, чем миллиарды долларов, вложенные некоторыми конкурентами, среди которых материнская компания Google Alphabet и Apple, а также несколько автомобильных компаний.

Взимание платы с людей за проезд в беспилотных такси еще нигде не разрешено законом, но в некоторых штатах США разрешено движение автомобилей без водителя за рулем. В Израиле и некоторых городах России беспилотные автомобили разрешены, если водитель сидит за рулем и контролирует процесс.

Соединенные Штаты являются одной из наиболее подготовленных стран для автономных транспортных средств, наряду с такими странами, как Нидерланды и Сингапур, при этом Израиль и Россия немного отстают, по данным KPMG за 2019 год.Индекс готовности автономных транспортных средств.

Полищук сказал, что Яндекс хочет добавить эту услугу в свой российский парк Яндекс.Такси, если это позволяют правила, но также развернуть ее в других странах, а именно в США, где, по его словам, регулирование беспилотных автомобилей более прогрессивно.

«Для нас гораздо интереснее применение технологии за пределами нашего внутреннего рынка», — сказал Полищук. «Потенциально это возможность для «Яндекса» выйти на международный рынок.

«Все движется к тому, что в этом году, я полагаю, компании смогут взимать плату за перевозку пассажиров в беспилотных такси в Соединенных Штатах».

Парк беспилотных автомобилей компании из 110 автомобилей различных производителей уже преодолел 3,8 миллиона километров.

Стоимость оборудования, необходимого для создания беспилотных автомобильных систем, за последние три года снизилась более чем вдвое, сказал Полищук, добавив, что его технология «роботакси» уже дешевле, чем человеческая альтернатива.

По его словам, разрабатываемая технология может быть использована и в других отраслях, включая грузовые перевозки на дальние расстояния, промышленную логистику и роботизированные службы доставки.

Яндекс уже начал тестирование автономных роботов-доставщиков для своей службы доставки из ресторанов Яндекс.Еда и подразделения электронной коммерции Яндекс.Маркет. ($1 = 74,6825 рублей) (Написано Александром Марроу, под редакцией Элейн Хардкасл)

Под капотом Яндекс.Такси. Что происходит в секундах между… | от Яндекс.Такси: Под капотом

Александр Аникин — руководитель отдела эффективности рынка. Другими словами, он следит за тем, насколько эффективно работает платформа. Здесь он рассказывает об алгоритмах, которые использует сервис, задачах, решаемых за доли секунды для каждого пользователя, и ключевых метриках, которые отслеживает команда.

Цель команды Marketplace Efficiency — дать возможность пользователям платить меньше за надежные услуги такси, а водителям — больше зарабатывать благодаря интеллектуальной технологии распределения заказов. У платформы есть две очень важные метрики.

Первый процент времени, который водитель тратит на перевозку пассажиров в течение смены. Это «чистый» заработок. Это неэффективное использование времени, когда водитель ждет заказ, едет за клиентом или должен ждать его. Задача Яндекс.Такси — минимизировать эти простои.

Второй ключевой показатель — заработок водителя за смену. Это относится не к средней стоимости поездки, а именно к тому, сколько водитель зарабатывает в час. Эта метрика важнее, потому что в какой-то момент система может предложить водителю «дешевый» заказ, но отвезти его в район с повышенным спросом, а значит, следующий заказ будет более «дорогим».

Александр Аникин, Начальник отдела эффективности маркетплейса

Или, например, сервис использует недорогой заказ, чтобы «отвезти» водителя в район, где следующий окликнувший его пользователь направляется в аэропорт, один из самых выгодных заказов в системе.

Как вы думаете, сколько времени в среднем водитель классической диспетчерской службы такси тратит на перевозку пассажиров по сравнению с водителем, работающим с заявками на поездки в Яндекс.Такси? 10%? 20%? 50%? В классической диспетчерской службе водители тратят на перевозку пассажиров всего 10–15% своего времени. В Яндекс.Такси этот показатель превышает 60%.

Очевидно, идеальной цифрой было бы 100%, т.е. водитель всегда перевозит пассажира и зарабатывает деньги. Но это только теоретически. В реальном мире этого достичь невозможно.

Чем ближе показатель к 100%, тем сложнее его увеличить. Каждый следующий шаг дает меньший прирост, поэтому нужны новые, более сложные методы.

В самом простом сценарии все, что вам нужно сделать, это создать простой алгоритм для поиска ближайшего водителя. Таким образом, водитель потратит меньше времени на то, чтобы добраться до клиента.

Здесь вступают в действие цепные заказы: пока водитель все еще перевозит клиента, платформа начинает искать следующий заказ водителя, где он вскоре завершит свою текущую поездку. В то же время алгоритм должен научиться таким вещам, как, например, рекомендовать пользователю перейти улицу, чтобы водителю не приходилось делать разворот.

Тройная экономия: водитель экономит время, а пассажир экономит время и деньги. Существуют десятки подобных функций, которые требуют сложной статистической задачи для оценки их индивидуальных эффектов, поскольку классические A/B-тесты невозможны в системах с сильным сетевым эффектом.

Более высокие цены привлекают водителей, но отпугивают пользователей, что отрицательно сказывается на доходах водителей. Яндекс.Такси вынужден постоянно находить баланс между спросом и предложением, используя систему сдержек и противовесов. В этом сервису помогают алгоритмы, решающие тысячи задач каждую секунду.

1. Сервис определяет, где вы находитесь

Система использует геолокацию, чтобы найти точку на карте, где вы, скорее всего, хотите вызвать такси. Это не всегда просто, так как сам сигнал GPS может быть довольно шумным, а точную геолокацию иногда не удается определить сразу.

В районах с плотной застройкой, где многоэтажки мешают спутниковому сигналу, иногда лучше подождать несколько секунд, чтобы местоположение определилось точнее и машина подъехала к тому месту, где стоит человек.

2. Алгоритм ищет ближайших водителей из тысяч доступных водителей в городе для расчета времени ожидания.

Каждый раз, когда пользователь Яндекс.Такси открывает свое приложение, сервис запускает алгоритм поиска ближайших к нему водителей. Расстояние рассчитывается по дорожному графику, а не по прямой до автомобиля.

Граф — это специализированная база данных, которая помогает Яндекс. Такси строить все маршруты. Для этого используются все основные функции Яндекс.Навигатора: возможность построения маршрута в зависимости от количества и сложности маневров, скорости уличного движения, въездов со шлагбаумом, номеров домов и т.д. Яндекс.Такси также учитывает трафик на полосах общественного транспорта, которые могут использовать водители такси.

Вот пример маршрута такси и того, как строится дорожный граф для данного района

Поэтому такси может быть в 100 метрах от пассажира, например, на соседней улице, но улица односторонняя и на сложном перекрестке, так что это не очень хороший порядок, так как водителю придется тратить столько времени ходить по кварталу. Следуя той же логике, автомобиль, который находится в 500 метрах, но на той же улице, что и пассажир, является лучшим заказом, потому что он доедет до места посадки за 2 минуты.

Дорожный граф Москвы устроен таким образом, что автомобиль может казаться близким с точки зрения линейного расстояния, но далеким с точки зрения графика.

В прошлом году, когда в Москве шли дорожные работы, к нам приехал иностранный гость со сломанной ногой. Он остановился всего в 400 метрах от офиса, но дорога на такси до его дома заняла 25 минут из-за того, как во время дорожных работ в районе был построен дорожный граф.

В этом смысле Манхэттен с его равномерно распределенной сеткой намного легче передвигаться. Город гораздо более связан. Средний избыточный пробег — отношение расстояния по дороге к линейному расстоянию — для Манхэттена намного меньше, чем в таких городах, как Москва, со старой застройкой, радиальной и кольцевой структурой, множеством улиц с односторонним движением, мостов и железной дороги. треки.

После того, как алгоритм выбирает автомобили, которые могут принять потенциальный заказ, он определяет среднее время, которое потребуется водителю, чтобы добраться до пассажира. Эти данные отображаются при открытии приложения.

Если бы у нас не было ни Яндекс. Карт, ни Яндекс.Навигатора, ни собственного дорожного графа, нам пришлось бы использовать API сторонних картографических сервисов и большинство даже простейших расчетов данных стоило бы нам много, в то время как мы даже не сможем сделать некоторые вещи.

3. Приложение отображает на карте оптимальные точки выдачи, рассчитанные по специальному алгоритму. Эти точки помогают пассажиру и водителю быстрее находить друг друга в местах, где машину трудно «узнать», например, возле крупных торговых центров, на площадях, вблизи аэропортов и стадионов. Эти точки отображаются на карте в виде синих точек.

Чтобы их найти, Яндекс.Такси анализирует все исторические данные о том, откуда фактически начинаются поездки, т.е. точки, где водители открывают заказ, а не только точки, где пользователи обычно вызывают такси. Для этих целей мы используем алгоритм кластеризации, который удаляет точки, которых нет на дороге — иногда это происходит из-за ошибок GPS, — затем вычисляет центр масс, или среднее значение координат точек в этой группе.

Группировка точек посадки

Иногда предложенная системой точка посадки не работает для пассажира, который перемещает метку на карте в другое место. Причиной может быть ремонт тротуара или неожиданное закрытие одного из выходов из торгового центра. Машинное обучение обрабатывает это поведение, и Яндекс.Такси быстро удаляет или добавляет новые точки на карту. Анализ проводится один раз в день, чтобы определить, актуальна ли эта информация.

В среднем алгоритм работает очень хорошо. Для больших зданий и площадей он точно определяет удобные точки, позволяет водителям не тратить время на ожидание пассажиров, а пользователям не нужно искать водителя. Но есть определенные области, где мы можем внести исправления вручную. Например, в аэропортах, где места посадки известны заранее, или в временно закрытых зонах. Эти области появляются вокруг стадионов во время спортивных мероприятий или концертов.

Яндекс.Такси получает информацию о планируемых закрытиях из разных источников, от официальных сообщений местных властей до публикаций в СМИ.

4. Машинное обучение помогает Яндекс.Такси выбирать и предлагать наиболее вероятные пункты назначения. избежать необходимости вводить его вручную. В этом процессе также задействованы алгоритмы машинного обучения. Их KPI в данном случае — повысить точность рекомендации, чтобы человек находил нужный адрес в точку Б прямо на домашнем экране.

Чтобы дать рекомендацию, алгоритм анализирует все точки из истории поездок пользователя и присваивает каждой из них оценку. Балл увеличивается, если пользователь часто совершает поездки в эту точку или обратно. Самые высокие баллы присваиваются точкам, куда пользователь отправился в одно и то же время из того же места, где он находится в данный момент.

Если пользователь не выбирает предложенный пункт назначения для поездки, а вместо этого выбирает ввод пункта назначения вручную, оценка этой точки снижается. Таким образом, рекомендации постоянно изучаются.

Алгоритм также учитывает город, в котором находится пользователь. В Москве пользователь получает московские рекомендации. Например, когда пользователь летит в Тель-Авив, рекомендации отражают местные направления.

5. Строятся возможные маршруты до пункта назначения для выбора оптимального. выбрать лучший на основе нескольких параметров, включая расстояние и время в пути.

Алгоритм также рассчитывает время прибытия автомобиля не только в выбранную пользователем точку А, но и на все пересечения с дорогами для движения транспорта в радиусе трехминутной ходьбы.

Если алгоритм обнаружит, что время посадки или время в пути можно сэкономить более четырех минут, что, в свою очередь, снижает стоимость поездки, он предложит пассажиру воспользоваться другим пунктом посадки. Например, переход через дорогу, чтобы такси не приходилось разворачиваться на главной дороге.

Поиск оптимальной начальной точки маршрута

6. Рассчитывается точная стоимость поездки

Также определяется оптимальный маршрут для расчета стоимости поездки и показа ее пользователю перед заказом поездки. Алгоритм также должен вычислять его очень точно. Если стоимость слишком высока, есть риск потерять гонщика. Если он опускается слишком низко, водитель остается недовольным.

При расчете стоимости алгоритм учитывает количество поворотов на маршруте, их сложность, среднюю скорость движения, наличие выбранных полос и многие другие факторы. Именно поэтому стоимость поездки может существенно различаться на разных сторонах улицы и даже на расстоянии нескольких метров друг от друга: ведь водителю приходится выполнять множество различных маневров.

Пробки также влияют на стоимость поездки. Более того, алгоритмы машинного обучения не просто учитывают текущие узкие места; они также учитывают прогнозируемые пробки на маршруте. Если вам нужно рассчитать 45-минутную поездку, которая начинается за 10 минут до часа пик и проходит по перегруженным улицам, алгоритм рассчитает стоимость поездки на основе прогноза.

Но, пожалуй, самым большим фактором, влияющим на стоимость поездки, является соотношение спроса и предложения. В утренний час пик в любом городе может возникнуть нехватка водителей: людей, желающих добраться до работы, больше, чем автомобилей для их перевозки. У сервисов есть два варианта поведения: они ничего не могут сделать, а значит, свободные машины быстро закончатся, часть пассажиров просто никуда не поедет, а вызов такси превращается в лотерею.

Для Яндекс.Такси важна надежность. Клиент всегда должен быть в состоянии найти поездку. Поэтому сервис автоматически увеличивает стоимость поездки в часы пик, чтобы перераспределить часть спроса на более поздние временные интервалы и, конечно же, привлечь больше водителей в район с повышенным спросом. Когда это происходит, множитель всплеска быстро исчезает.

Стоимость поездки из определенной точки увеличивается с минимальным приращением. Водители могут узнавать о растущем спросе через приложение «Таксометр». На нем показана карта города, разбитая на шестиугольники площадью примерно 2 км², которые окрашиваются в разные оттенки фиолетового — от светлого до темного — в зависимости от спроса.

Сервис и его партнерские таксомоторные компании рассылают уведомления водителям, которые не вышли в сеть, но оказались в зоне повышенного спроса. В некоторых случаях — напр. во время сильных снегопадов или чрезвычайных ситуаций — Яндекс.Такси рассылает массовые уведомления, в том числе смс-сообщениями и звонками.

В компании есть ситуационный центр, который следит за событиями в городах и прогнозирует рост спроса, например, после спортивных соревнований или во время надвигающейся бури или снегопада. Водители могут просматривать новостную ленту в Таксометре, чтобы заранее узнавать о перекрытии дорог и мероприятиях, а также ездить в точки с повышенным спросом.

Повышенный спрос впервые наблюдается в классе обслуживания «Эконом» — самом популярном классе обслуживания в Яндекс.Такси. В часы пик стоимость проезда в эконом-классе может превысить стоимость проезда в комфорте. Однако разница в цене вскоре быстро сократится из-за того, что все больше пользователей начнут заказывать «Комфорт» вместо «Эконом».

Утренний час пик — это время, когда ощущается нехватка водителей независимо от того, сколько их в сети.

Множитель перенапряжения рассчитывается в режиме реального времени, поэтому стоимость поездки может меняться несколько раз в секунду. Количество доступных автомобилей и интенсивность заказов меняются так же быстро в районе, где производится заказ.

Чтобы рассчитать множитель перенапряжения, Яндекс.Такси решает систему стохастических дифференциальных уравнений вокруг точки, где находится пользователь, и этот процесс также выполняется в режиме реального времени. Алгоритм смотрит на количество доступных автомобилей, прогнозирует, сколько автомобилей скоро появится в сети или станет доступным, сколько людей ищут автомобиль, сколько поездок они заказывают и так далее.

Множитель, выбранный алгоритмом, определяет количество пользователей, которые откладывают поездку или полностью отменяют ее, количество водителей, прибывающих в район с повышенным спросом, и то, как быстро можно обработать повышенный спрос. Машинное обучение начинает работать с этими значениями.

Москва — город, в котором все работает круглосуточно. Никто не назначает встречи на 9:12. Обычно они договариваются встретиться в 9:00. Поэтому за 15–20 минут до начала рабочего дня люди начинают заказывать такси, и спрос резко возрастает. Наиболее ярко это проявляется в час пик перед началом рабочего дня.

Если вы хотите сэкономить на поездке на работу утром, не уходите на 40 минут после часа (например, в 8:40). Это самое пиковое время. Лучше всего заказывать поездку немного раньше, например, в 8:20, или чуть позже, например, в 9.:10. К тому времени очень много машин освобождается от заказов развозить людей на работу в 9:00.

7. Алгоритм выбирает наиболее подходящего водителя из числа ближайших

Алгоритм уже сделал это при открытии приложения. Однако с тех пор прошло несколько десятков секунд. Водители, которые были там, уже покинули район или изменили свое местоположение. Система снова начинает оценивать ситуацию, чтобы выбрать наиболее подходящих водителей для поездки. Однако, казалось бы, очевидный вариант предложить поездку ближайшему водителю не всегда лучший вариант.

Система основывается главным образом на ETA (расчетное время прибытия) в минутах до клиента. Поскольку в данный момент может быть несколько водителей с одинаковым расчетным временем прибытия, система учитывает и некоторые другие показатели, например, рейтинг водителя на основе отзывов и процент принятых и выполненных заказов.

Затем система анализирует время, когда последние GPS-координаты были получены от водителей, чтобы определить их точность. Если смартфон или планшет водителя несколько секунд назад передал в систему информацию о местоположении, алгоритм понимает, что водитель может сразу отреагировать на предложенный заказ.

Если в течение нескольких минут система не получает никаких координат от машины, она поймет, что дозвониться до водителя будет сложнее. Водитель может ехать в туннеле или в зоне с плохим покрытием.

Направление автомобиля также учитывается и используется для прогнозирования его доступности. Например, если планшет отправил координаты 15 секунд назад, а водителю поступило предложение о поездке, на которое у него есть 15 секунд, чтобы ответить. За эти 30 секунд водитель мог уже проехать необходимый поворот или перестать быть ближайшим к пользователю водителем, если он едет по трассе (например, Западному скоростному диаметру в Санкт-Петербурге или МКАД).

Существуют факторы, связанные с местонахождением автомобиля. Допустим, у нас есть два водителя с одинаковым ETA и другими показателями. Один из них находится в зоне с повышенным спросом, а второй — в зоне, где почти нет заказов. Очевидно, лучше дать команду второму водителю вывести его из этой зоны. Конечно, он мог бы покинуть этот район сам, но это увеличило бы его мертвый пробег. При прочих равных мы хотели бы избежать этого.

Когда заказ принят и водитель начинает движение к клиенту, пользователь может отслеживать, где находится автомобиль на карте. Когда машина подъезжает и водитель нажимает «Начать поездку» на своем планшете, начинается лучший вид пробега — когда водитель перевозит пассажира.

8. Алгоритм оценивает точность построенного маршрута

Во время поездки алгоритм сравнивает построенный маршрут с реальным графиком транспортных потоков. Это необходимо для оценки работоспособности роутера и выявления проблемных участков дороги. Например, если все водители избегают поворота на улицу, рекомендованную навигатором, алгоритм понимает, что этот участок перекрыт. Это сигнал как для алгоритма, так и для разработчиков о том, что необходимо определить причину, по которой этого поворота избегают.

Например, в Риге есть улицы, на которые можно свернуть только в определенное время. Алгоритм учитывает эти уникальные особенности на маршрутах и ​​вносит коррективы. Кроме того, водители помогают обновлять дорожный граф, например, отправляя немедленные уведомления о шлагбаумах в жилых районах.

***

Поиск водителей, построение маршрутов, расчет стоимости поездки и выбор оптимальных точек посадки — это лишь основные этапы работы Яндекс.