Uber vs Lyft：争夺霸权

 
作为一家在机器，学习和AI扮演重要角色的公司的首席执行官，我一直很想知道其他组织如何选择将这些技术实施到他们的组织中。令人着迷的是，Uber与Lyft一直在通过至高无上的AI斗争来争取霸权。
Uber和Lyft的前进方式充分说明了他们作为一家公司的总体目标。多亏了他们最近的首次公开募股以及由此获得的大量信息公开。
从表面上看，Uber和Lyft看起来很相似。
Uber和Lyft看起来像是一家非常相似的公司：两者都在拼车业务中名声大振，同时创造了数十亿美元的收入。但是，仔细研究一下，很明显，每个公司都有自己非常不同的成功方法。他们每个人都有自己的应用AI的方法来实现它。
作为两家公司中的较大公司，Uber拥有更多可用资源，因此有能力花费更多时间来构建全面的机器学习平台和平台。
另一方面，Lyft可能较小，但该公司仍可以访问大量客户和驾驶员数据，这些数据可用于优化自己的乘车共享平台。
尽管规模不尽相同，但他们还公开解释了其企业理念的差异，这些差异已延续到他们的AI方法中。
关于这两家公司的许多可用信息。
有价值的信息来自于IPO前各自的SEC文件。对于希望了解有关Uber和Lyft等公司如何组织业务的更多信息的任何人，这些文件都是宝贵的信息。他们认为最大的价值在哪里?
正如ZDNet作家拉里·迪格南(Larry Dignan)指出的那样，Uber的文件“ [表明]数据科学和算法是其市场技术的关键，”而Lyft的IPO文件实际上并未直接提及人工智能。
仰角。
然而，Lyft需要特别强调的是，它收集的数据来自“超过10亿次行驶和超过100亿英里的行驶”，这些数据已用于开发机器学习算法并为数据科学引擎提供信息。
根据Lyft的说法，所有这些信息所得到的见解都被用来“改善骑手的产品体验。会为乘客提供个性化的交通选择，以及“预测特定于市场的需求”和“为本地市场的驾驶员创建量身定制的激励措施”。
Lyft的重点不是创新，而是如何完善其提供的服务。
根据所有这些信息，很明显，Lyft将机器学习视为改善其现有服务的一种手段。优步-我将很快探讨-有不同的看法。
Lyft认为什么是公司成功的核心要素?压倒一切的重点是其领导力，核心价值以及与员工，司机，客户和合作伙伴的关系。
另一方面，Uber强调其“深厚的技术优势”。
Uber着眼于其已建立的众多专有系统，其未来几年的既定目标是使用该技术“重新定义庞大的送餐和物流行业。”
对于Uber来说，技术不仅是提供更好的乘车体验的方法，而且还是扩展到其他行业并完全转型的机会。
Uber利用人工智能和机器学习。
Uber使用机器学习来预测乘车需求，并根据一天中的时间，交通和天气状况以及任何其他可能影响运动的因素来确定最佳路线。
该公司还将AI几乎集成到业务的各个方面，从客户服务到欺诈检测到营销支出再到驾驶员必须经历的入门过程。
Uber拥有自己的AI研究团队，其研究结果会定期发布并在世界各地的会议上进行介绍，并且已经发布了开放源代码软件供外部人员使用。
根据Uber向SEC提交的文件，该公司以多种不同方式使用机器学习。用公司的话来说，自然语言处理的使用有助于“简化和增强平台上的交互”。它使公司通过放弃人工客户服务代理来节省成本。
Uber使用计算机视觉来验证驾驶执照和其他重要文件(以再次减少对人机交互的需求)以及其所谓的“传感器处理算法”。这些有助于提高其在拥挤区域的定位精度。
除了拼车业务以外，它的算法还用于估算食物的准备和到达时间，并根据个人的订购历史生成个性化推荐。
Uber在机器学习方面做了大量工作。
这并不是说Lyft对这项技术无动于衷。相反，它说明了每个公司决定采用的截然不同的长期战略。可以辩称的是，Uber已将自己定位为一家科技公司，而Lyft的使命“以世界上最好的交通改善人们的生活”，则更多地关注公司可以产生的个人影响。
因此，Lyft声称使用机器学习来改善消费者和驾驶员的体验，而Uber则宣称使用机器学习可以带来更高的效率和自动化。
哪种方法更好?
那取决于您对成功的定义。一方面，Uber是一家比Lyft更大的公司，目前市值超过680亿美元(Lyft为155亿美元)，业务遍及70多个国家。
另一方面，这似乎对其股价没有产生正面影响。自公司上市以来，股价已大幅下跌。优步由于种种错误的原因(从地方性骚扰到容易受骗的CEO)而一贯成为头条新闻，这也无济于事。
那么，问题就变成了，让公司具有“人性化”的感觉，还是首先关注技术，然后关注人，这是否更重要?答案最终将不取决于金融市场，而是取决于用户自己。