“不滿”可能算的上是人類進步的動力，當我們不滿足於只能依靠步行，代步工具出現在了人類的歷史；當我們不滿足於交通工具的速度，高鐵、飛機，以及即將誕生的“超級高鐵”一再刷新出行速度；當我們覺得打車難，出行體驗還需要優化時，滴滴等移動出行的解決方案隨之營運而生。
如何有效幫助城市改善交通，持續提高用戶的出行效率和體驗，成為了當前出行領域重點關心的話題。日前，在藍鯨財經主辦，網易科技戰略支持第一屆藍鯨新科技峰會上，滴滴副總裁、滴滴人工智能實驗室負責人葉傑平暢談了出行領域的技術創新、變革及發展前景，詳細介紹了滴滴的AI戰略，重點分享了滴滴在智能派單、供需預測、智慧交通等領域的實踐經驗。從他透露的信息來看，未來十年交通領域會發生許多變革，而AI技術將成為未來解決人類出行難題的關鍵之一。
圖注：滴滴副總裁、滴滴人工智能實驗室負責人葉傑平在介紹滴滴的AI戰略
AI亮劍：3000萬個智能推薦上車點，
年節省司乘通話超21億次
近些年，打車難、買車難、停車難等問題始終存在。我們嘗試思考這背後的的原因，其中最突出的情況就在於城市道路的增長遠遠趕不上汽車的增長。公共交通是解決出行效率難題的最重要手段。而作為公共交通的有效補充，網約車通過把閒置的汽車資源和沒有被滿足的出行需求進行對接，用分享提高存量資源的利用率。而AI,也在其中發揮了巨大的作用。
據葉傑平透露，目前滴滴全平臺大概有超過2100萬個司機，5.5億用戶，每天完成3千萬訂單，新增超過100T原始軌跡數據。結合海量歷史數據，以及深度學習、強化學習、語音、文本、圖像等AI技術能力，滴滴建立了非常強大的計算平臺來支撐AI引擎，支撐滴滴大腦。
滴滴大腦是滴滴的智能決策中心，過去司機往往需要打上好幾個電話才能找到乘客，但基於大數據、AI算法，滴滴大腦能自動挖掘併為乘客推薦適合上車的地點（小綠點），智能指引司機乘客到達。數據顯示，滴滴平臺擁有超過3000萬個推薦上車點，相關技術也達到了在線機器學習的智能程度，可以實現動態更新，僅2017年全年，這一功能就節省司乘通話超21億次。
不僅如此，在滴滴大腦的助力下上，用戶打開滴滴出行APP，滴滴還可以自動幫乘客定位上車點並實時“推薦”目的地。這一功能可以在用戶輸入目的地之前，率先推薦出最可能前往的地點，預測準確率超過90%。而預測時間，僅僅只需要0.002秒。這也就意味著，大多數情況下，乘客只要打開APP，就可以“一鍵叫車”。
不僅如此，基於海量大數據和AI技術，滴滴可以實時學習城市交通出行規律，瞭解交通工具和道路情況，以毫秒級的速度實時計算，做出最優的供需匹配和智能調度。最大化地優化乘客的出行體驗。而滴滴的供需預測引擎，能夠精準地預估區域未來半個小時的供給跟需求，目前精度能夠達到85%。
“從共享車到共享每一個座位，期間智能派單、調度、供需預測等技術將會發揮很大的作用。AI始終是裡面的核心，所以滴滴的戰略是AIfor Transportation（AI改變交通）”，葉傑平說。
圖注：基於海量大數據和AI技術，滴滴能實時分析區域內的出行需求，並對未來進行預測，從而提前調度
AI佈局：算法、技術應用的三層結合
葉傑平認為，未來十年交通領域會發生許多變革，而變革主要會體現在三個層面，底層是交通基礎設施，路網、信號燈等會也越來越智能；中間一層是車輛交通工具本身的變革，智能化、新能源化將是趨勢；最上層則是共享出行。而滴滴也已經在這些領域做了大量佈局和嘗試。
據介紹，滴滴的AI佈局主要圍繞三個層面展開，最底層是基礎的AI算法；中間一層則是滴滴擁有的非常核心的AI技術，如語音、自然語言處理、圖像等；而最上一層則是AI技術支持的應用--除了持續在用技術創新提高出行平臺的用戶體驗，還積極以人工智能、大數據技術助力城市建設智慧交通網絡，同時積極佈局智能駕駛及新能源汽車等領域。
據葉傑平透露，從去年開始滴滴啟動了智慧交通項目，並跟政府、城市一起合作利用滴滴的大數據，利用前沿的AI技術來改善交通基礎設施包括智能信號燈，智慧交通誘導屏，潮汐車道等等。基於滴滴現有數據、交警地磁卡口數據，再結合AI算法，滴滴能精準地預測每一個十字路口各個方向的車流量，更加智能地做信號燈控制。
目前，在濟南、武漢、成都、深圳、南京、蘇州等超過20個城市，智慧信號燈已經服務了超過1300個紅綠燈，平均降低了10%-20%的擁堵時間。
可以預見，滴滴正在試圖構建一個全新的出行場景。未來，城市交通可以更加智能化地調度，可以根據實時的流量來調度。最大化地降低擁堵的問題，提高出行效率。而隨著交通的智能化，大眾的體驗也會隨之提高。可以通過滴滴出行平臺靈活調用多種交通工具，迅速找到最佳的出行方案，在每個環節儘可能地提高效率。隨著AI技術的日漸成熟，出行的效率將不斷地提升。
圖注：滴滴出行在總部宣佈成立AI Labs，主要探索AI領域技前沿問題，推進AI技術在智能出行場景中的更多應用和創新優化，加快推進全球智能交通前沿技術發展
AI人才戰略：
跨境的科研合作網絡，延攬頂級人才
正如上文所說，滴滴意圖實現更大、更豐富的場景探索，構建出行的新生態，這也意味著滴滴需要在AI技術上不斷做好，才能支撐起這個夢想。
為了助力目標的實現，滴滴在大手筆加大人才攬入的規模，全力搭建AI人才體系，並著手建立一個全球性的創新網絡，持續吸引培育頂尖科研人才。
早在2016年，滴滴就將機器學習研究院升級為滴滴研究院，研究方向包括：機器學習、計算機視覺、人工智能、數據挖掘、最優化理論、分佈式計算等。到2017年3月，滴滴又在美國成立DiDi Labs以吸引頂尖科研人才，將重點發展大數據安全和智能駕駛兩大核心領域。
今年1月，滴滴將科研網絡進一步擴展，成立AI Labs（人工智能實驗室）。新成立的AI Labs將主要探索AI領域技術難題，重點發力機器學習、自然語言處理、語音識別、計算機視覺、運籌學、統計學等領域的前瞻技術研究及應用，積極佈局下一代技術，不斷提升用戶出行效率並且優化出行體驗，用技術構建智能出行新生態。目前，AI Labs已有兩百餘位從事AI前沿技術研發的科學家和工程師，將持續鏈接全球頂級創新資源，激勵更多科技創新，吸引、培養更多AI人才。
而在科研合作方面，滴滴還積極攜手學術界，推進交通學術研究發展。目前，滴滴已先後與密西根大學、斯坦福大學人工智能實驗室、同濟大學、中國計算機學會、香港科技大學、上海交通大學、電氣電子工程師學會（IEEE）等國內外十餘家學術科研機構建立了廣泛的合作關係，共同推進科技前沿。
圖注：滴滴堅持國際化道路合作共贏
AI賦能：全球市場的想象空間
當然，未來交通並不只在中國，而應當是全球範圍內的出行革命。伴隨著技術的積累，滴滴還在全球範圍內佈局，將中國在智慧交通領域積累的先進經驗推廣到海外，為全球城市的可持續發展貢獻力量。
過去幾年，通過投資、產品技術合作等多種形式，滴滴成為了包括Grab、Lyft、Ola、Uber、99、Taxify以及Careem在內的全球七大移動出行領袖的投資者和合作夥伴，和覆蓋超過1000個城市，觸達全球超過80%人口。
在2018年，滴滴也在積極開拓中國香港、中國臺灣、拉美、澳大利亞和日本等市場，今年1月，滴滴收購巴西本地最大共享出行企業99。4月，滴滴正式進軍墨西哥市場，在墨西哥州首府託盧卡（Toluca）推出快車服務。6月25日，滴滴正式在澳大利亞第二大城市墨爾本推出滴滴快車服務。滴滴表示，有信心結合其在人工智能交通應用領域的領先實力與精細化的本土運營，為海內外用戶不斷打造更加卓越的出行體驗。
從佈局來看，滴滴正在從多個層次推動新一輪出行革命。在技術上，滴滴正在加速拓展自身AI實力，並通過開放的合作，推進技術前沿。在實踐上，滴滴不斷優化用戶體驗，提高出行效率，重新定義移動出行。在市場上，滴滴正在將AI技術的經驗推廣到全球，推動各國解決交通難題。隨著AI技術的不斷積累，一個高效、極致的出行世界正在被滴滴描繪得愈發清晰。
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