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(dāng)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(nèi)可以傳達到周邊幾公里的司機那里，出租車司機一秒之內(nèi)可以馬上知道幾公里范圍內(nèi)有哪些乘客想要打車，甚至可以預(yù)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(wù)，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?，F(xiàn)在滴滴已經(jīng)服務(wù)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(chǔ)設(shè)施。我們看到了大數(shù)據(jù)、AI給交通基礎(chǔ)設(shè)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(shè)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(zhǔn)確預(yù)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(diào)整紅綠燈。這個技術(shù)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(shù)。這只是滴滴改變提升交通基礎(chǔ)設(shè)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(dāng)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(dāng)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(lǐng)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(shù)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(dāng)中有四個資源是非常重要的：一是出行網(wǎng)絡(luò)，二是要有核心技術(shù)，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(shù)真正進入到產(chǎn)品和商品。

滴滴的智能出行網(wǎng)絡(luò)

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(dǎo)航引導(dǎo)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(luò)——AR導(dǎo)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(dǎo)航功能，嘗試用AR（增強現(xiàn)實）交互式導(dǎo)航引導(dǎo)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(shù)和三維場景構(gòu)建能力，滴滴的AR導(dǎo)航在保持較高穩(wěn)定性的同時，能夠?qū)⒍ㄎ痪瓤刂圃?米之內(nèi)。

我們采用了只依賴于視覺信息的三維重建技術(shù)來構(gòu)建三維場景視覺地圖，這相比WiFi、藍牙和超寬帶等其他室內(nèi)定位技術(shù)而言有構(gòu)建成本低、采集設(shè)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(yīng)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(nèi)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(shù)，該技術(shù)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(dǎo)航過程中，為了提供更加精確的增強現(xiàn)實引導(dǎo)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?qū)Ш竭^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(xué)家和工程師，在感知、預(yù)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?nèi)祟愃緳C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(shù)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(luò)。從技術(shù)的角度，在十年之內(nèi)，無人駕駛技術(shù)還是有限制的，僅僅是在好的天氣、好的路段、好的交通基礎(chǔ)設(shè)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(dān)心，在很長一段時間內(nèi)，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(yīng)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(shù)最重要的商業(yè)化場景是在像滴滴這樣的出行網(wǎng)絡(luò)。

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(shù)，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(shù)。我們也和很多的曾是和協(xié)會推動 V2X和V2V的標(biāo)準(zhǔn)。

滴滴是有機會率先在中國實現(xiàn)大規(guī)模無人駕駛應(yīng)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(wù)。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(gòu)合作，我們在很多的網(wǎng)約車上面安裝監(jiān)測PM2.5的設(shè)備，去幫助城市更好的治理。