張博

2012年，滴滴的創(chuàng)立是源于一個非常簡單的想法。

在打出租車的場景下，無論是司機還是乘客效率都非常低。在滴滴出現(xiàn)之前，一個乘客想要打出租車必須要下樓招一下手，這個信號是以光為媒介向外傳播。出租車司機沒有乘客的時候，必須要用眼睛接收這種光的信號。在尋找乘客的過程當中，出租車司機有30%的時間和油耗浪費，這造成了巨大的浪費和排放。

那么，可不可以用移動互聯(lián)網(wǎng)替代“光”這個媒介？消費者希望打車的信息以移動互聯(lián)網(wǎng)的方式一秒之內可以傳達到周邊幾公里的司機那里，出租車司機一秒之內可以馬上知道幾公里范圍內有哪些乘客想要打車，甚至可以預約明早去機場。

在縱向方面，從一開始的出租車到后來的專車、快車、優(yōu)享、拼車等各種各樣的交通工具，現(xiàn)在都被滴滴聯(lián)系起來。

而在橫向的延展，從一線城市開始，逐漸延伸到二線、三線、四線甚至五線城市。滴滴從中國走向了全球，不僅在中國提供服務，在巴西、墨西哥、日本、澳大利亞等國家也有了滴滴的身影，很快會在50個國家陸續(xù)開啟。現(xiàn)在滴滴已經(jīng)服務了全球1000多個城市，有5.5 億的用戶，每年輸送乘客超過100億人次。

AI助力未來交通變革

每天在地球上有大量低效的人員流動和物體流動，浪費了大量的能源及人類的時間，造成了尾氣排放、擁堵，甚至是傷亡。在未來，交通將發(fā)生巨大變革，有了AI的加持將大大改善這些問題。

滴滴的戰(zhàn)略是 AI For Transportation。每天在地球上有大量人的流動和物體的流動是非常低效的，浪費了大量的能源及人類的時間，造成了尾氣排放、擁堵，甚至是傷亡。

在未來20年里，交通將會發(fā)生巨大的變革，我對交通的認知分為三個層面。

最下面的一層是智能交通基礎設施。我們看到了大數(shù)據(jù)、AI給交通基礎設施帶來的巨大變化。滴滴目前在和很多城市合作，比如優(yōu)化紅綠燈。

舉一個例子，在車輛行駛過程中，會遇到從東向西沒有車，而這時從南到北的車還要等固定時間的一個紅燈。這是由于我們對交通流量的實時感知能力不夠?，F(xiàn)在我們利用網(wǎng)約車的數(shù)據(jù)，不用在馬路上安裝任何設施就可以知道斑馬線后面有多少車。通過這個數(shù)據(jù)，只要網(wǎng)約車在馬路上達到一定的密度，可能 5%左右，就可以準確預測每條斑馬線等車隊列的長度，根據(jù)這個數(shù)據(jù)動態(tài)調整紅綠燈。這個技術可以瞬間擴展到全國，滴滴有一個團隊正在非常大的投入在推進這個技術。這只是滴滴改變提升交通基礎設施眾多案例中的一個。

中間層是智能交通工具。未來能源會從石油變成電，然后傳統(tǒng)駕駛將變?yōu)橹悄荞{駛。

第三層是智能共享出行。我認為越來越多的人會放棄擁有屬于自己的一輛車，而是按需使用車輛。因為你擁有一輛車每天也就只會開1個小時，在剩下的23 小時里，車是在停車場的。你還要為停車付費，政府還要修大量的停車場，這都造成了大量的資源浪費。共享的下一步，車會降維到座位。我們正在大力度地推進拼車，如果說我們把馬路上的車兩兩合并，馬路上的車會減少到一半。

最近我們用北京的出行數(shù)據(jù)做了一個推算。假如北京所有的出行乘客愿意在出行時間這個選項有5分鐘的靈活度，愿意在上車地點這個選項有50米的靈活度，北京出行需求的70%是可以兩兩合并的。當然，拼車背后重度依賴地圖和 AI 大數(shù)據(jù)的使用。滴滴已經(jīng)具備了這樣的能力，滴滴正在非常大力度的推進拼車。

而自動駕駛會在交通兩個方向產(chǎn)生巨大價值。第一個是安全，每年有135 萬人因道路交通事故而死亡，這其中 90%的傷亡是因為司機的分心、疲勞或者是醉酒，自動駕駛會顯著降低這個事情的發(fā)生。第二個是很多的交通事故是因為司機不合理的行為而發(fā)生的。未來自動駕駛時代到來之后，車和車之間是可以由協(xié)同的，這樣可以達到全局效率的最優(yōu)。

在整個自動駕駛發(fā)展過程當中，我認為今年已經(jīng)進入到第二階段，第一階段是原型驗證。在過去3年左右時間，大量創(chuàng)業(yè)公司，大量資本進入到這個領域?，F(xiàn)在整個產(chǎn)業(yè)進入到第二階段，第二階段是真正要把自動駕駛技術變成產(chǎn)品、商品進入到每個人的生活中。這個階段的競爭從公司和公司之間的競爭變成聯(lián)盟與聯(lián)盟之間的競爭。

這當中有四個資源是非常重要的：一是出行網(wǎng)絡，二是要有核心技術，三是要有汽車產(chǎn)業(yè)鏈的支撐，最后是要有足夠的資本。

這是一個非常長期的大量的研發(fā)投入，因此要形成產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟才可以推進這個技術真正進入到產(chǎn)品和商品。

滴滴的智能出行網(wǎng)絡

為解決乘客很難找到上車點的尷尬，滴滴嘗試用AR交互式導航引導乘客從大型場站中步行走到上車點。此外，滴滴在智能出行和自動駕駛方面還具備多重優(yōu)勢。

下面想介紹一下滴滴智能出行網(wǎng)絡——AR導航。

乘客在大型場站（如機場、火車站和購物中心等）中使用滴滴打車，通常會面臨很難找到上車點的尷尬狀況。對此，滴滴出行App在首都機場T3航站樓和一個大型商場上線了AR導航功能，嘗試用AR（增強現(xiàn)實）交互式導航引導乘客從大型場站中步行走到上車點。

一方面，依托視覺定位技術和三維場景構建能力，滴滴的AR導航在保持較高穩(wěn)定性的同時，能夠將定位精度控制在1米之內。

我們采用了只依賴于視覺信息的三維重建技術來構建三維場景視覺地圖，這相比WiFi、藍牙和超寬帶等其他室內定位技術而言有構建成本低、采集設備簡單易得等優(yōu)勢。提出了分塊重建（part based constraction）、參數(shù)自適應等策略克服了面積大、場景空曠等問題，實現(xiàn)了近萬平方米范圍內的精確視覺地圖重建。

完成了地圖重建之后，我們使用基于視覺匹配的定位技術，該技術通過用戶手機的圖像信息與視覺地圖進行對比和匹配，進而通過置信度估計、3D-2D位置解算等方法精確計算出查詢圖像所在的空間位置和姿態(tài)，并為用戶下發(fā)到達目的地的路徑信息。

在導航過程中，為了提供更加精確的增強現(xiàn)實引導信息為用戶提供沉浸式體驗，需要精確、實時地感知用戶手機的姿態(tài)，其將視覺信息和傳感器信息有效的融合，實時估算用戶手機姿態(tài)。但是因導航過程中圖像易受人群遮擋、光照變化等影響，存在位置估算不穩(wěn)定的問題。

針對這個問題我們研發(fā)了不使用視覺信息的基于純傳感器（IMU）的PDR（Pedestrian Dead Reckoning）算法，通過計算步數(shù)、步長、手機姿態(tài)等狀態(tài)，有效估算用戶空間位置。

目前，我們已經(jīng)上線了共計7個大型場所，如機場、火車站和大型商場等。

此外，我認為滴滴的自動駕駛有幾個方面的優(yōu)勢：

第一個是科技。現(xiàn)在我們的自動駕駛是成立于2017年1月份，現(xiàn)在已經(jīng)兩年半多一點的時間，現(xiàn)在在中美有兩百多個科學家和工程師，在感知、預測、決策、高精度地圖、工具鏈等等方面。

第二個是數(shù)據(jù)。最后的1%是非常重要的，它要求你有非常大規(guī)模的車隊才可以很快發(fā)現(xiàn)低頻發(fā)生的事件，才能驗證你的問題到底有沒有解決。現(xiàn)在滴滴每天有幾百萬輛網(wǎng)約車在馬路上跑，有大量司機行為數(shù)據(jù)，我們知道我們人類司機在面對各種各樣的場景行為是什么，這是最寶貴的數(shù)據(jù)。

第三是我們已經(jīng)有很好的運營經(jīng)驗。

我認為L4和L5無人駕駛技術未來最大的商業(yè)化場景還是在像滴滴這樣的出行網(wǎng)絡。從技術的角度，在十年之內，無人駕駛技術還是有限制的，僅僅是在好的天氣、好的路段、好的交通基礎設施的地方可以進行無人駕駛，但是消費者在這樣一個時期去買無人駕駛車僅僅在天氣好、在特定的區(qū)域里開，這個并沒有吸引力。

但是大家不用擔心，在很長一段時間內，自動駕駛汽車都是人類司機很好的補充，而不是取代人類司機。目前自動駕駛系統(tǒng)在一輛車上的成本大概是1萬美金，如果說是消費者自己使用的話可能很難實現(xiàn)，但是在商業(yè)應用經(jīng)濟賬是完全可以算得過來的。因此我說未來10 年，L4和L5的自動駕駛技術最重要的商業(yè)化場景是在像滴滴這樣的出行網(wǎng)絡。

滴滴也有重資產(chǎn)運營的經(jīng)驗，每年我們有1000多萬司機在滴滴平臺上工作，這些運營體系都會為無人駕駛帶來價值。

滴滴也有車路協(xié)同的技術，我們利用車路協(xié)同看一些盲區(qū)和信號燈。在兩周前的WAIC上我們演示了我們的車路協(xié)同技術。我們也和很多的曾是和協(xié)會推動 V2X和V2V的標準。

滴滴是有機會率先在中國實現(xiàn)大規(guī)模無人駕駛應用的，因為我們有上述的這些優(yōu)勢。我們很快會在上海嘉定提供安全合規(guī)的自動駕駛出行服務。滴滴非常重視AI賦能社會，我們現(xiàn)在正在跟國家的環(huán)保局還有一些健康方面的醫(yī)療機構合作，我們在很多的網(wǎng)約車上面安裝監(jiān)測PM2.5的設備，去幫助城市更好的治理。