首先是滴滴CTO張博在會(huì)上表示，滴滴擁有了海量的交通的大數(shù)據(jù)，這為出行技術(shù)發(fā)展提供了最理想的試驗(yàn)環(huán)境，也讓滴滴成為全世界研究前沿交通最好的地方。所以，我希望我們的AI Labs能夠拓展交通領(lǐng)域和人工智能領(lǐng)域科技的邊界，并且把它放在我們的產(chǎn)品里，給我們的用戶創(chuàng)造價(jià)值。

而負(fù)責(zé)這個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室的葉杰平表示， 大數(shù)據(jù)和人工智能是未來交通創(chuàng)新的革命性技術(shù)，滴滴也早已在這些方面進(jìn)行積極布局。無論是乘客發(fā)單前的預(yù)測(cè)目的地、推薦上車點(diǎn)，還是發(fā)單后的智能派單、ETA、路徑規(guī)劃，甚至行程中的安全駕駛，行程結(jié)束后的司乘判責(zé)環(huán)節(jié)，都大量地使用了人工智能技術(shù)。

這位教授是滴滴研究院副院長(zhǎng)，名副其實(shí)的技術(shù)大牛，在國際頂級(jí)期刊和會(huì)議發(fā)表高水平論文200余篇，主要從事機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的研究，尤其在大規(guī)模稀疏模型學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國際領(lǐng)軍人物。

考慮到在此之前滴滴已經(jīng)成立了滴滴研究院和滴滴美國研究院，這個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室的成立，意味著滴滴加大了對(duì)于交通技術(shù)和智能城市的投入和建設(shè)，也意味著滴滴在人工智能領(lǐng)域，會(huì)開始和頂級(jí)公司一較高下。

另外一個(gè)大家可能忽視的地方，像這種學(xué)術(shù)型的實(shí)驗(yàn)室，以往只有騰訊百度這樣的公司做得起，他們研究的往往是很長(zhǎng)遠(yuǎn)的東西，產(chǎn)出效率不是很高，對(duì)于一些非常講究產(chǎn)出能效比的公司來說，實(shí)驗(yàn)室短期內(nèi)很難見效，為什么滴滴如此重視人工智能？

實(shí)際上，滴滴早已在人工智能領(lǐng)域積極布局。以推薦上車點(diǎn)為例，滴滴在400多個(gè)城市挖掘了3000多萬個(gè)虛擬車站，并且附加了地圖導(dǎo)引的功能。無需站牌，即可以把“路盲”級(jí)乘客引導(dǎo)到適合上車的點(diǎn)，司機(jī)也有同樣的指引，只要雙方都奔著這個(gè)“看不見的車站”，雙方很快就可以見面。而這背后依靠的是滴滴的科研團(tuán)隊(duì)在大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算方面的綜合實(shí)力。

另外，早在2016年滴滴獲得融資的時(shí)候，柳青就表示：

下個(gè)階段我們會(huì)加大對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的投資。如此大的體量，不應(yīng)該再人為地制定策略，而是讓機(jī)器來做決策，我們的智能調(diào)配網(wǎng)絡(luò)每天都通過自我學(xué)習(xí)不斷進(jìn)步。這樣說是因?yàn)樵谥袊覀兡壳罢媾R供應(yīng)側(cè)的短缺。

她還專門舉了一個(gè)例子：比如在彭博社的大樓里，這一秒發(fā)出了50個(gè)打車訂單，所有人都希望能在5分鐘里動(dòng)身，一刻也等不了，但如果周圍只有20輛車，那么會(huì)怎么樣？你永遠(yuǎn)無法匹配這樣的需求。網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)，從而更加智能，甚至在乘客發(fā)出訂單前，就預(yù)測(cè)到彭博社大樓需求的數(shù)量和動(dòng)向，提前調(diào)配足夠的司機(jī)來這里。因此，如果你有需求，我們就可以即時(shí)滿足。網(wǎng)絡(luò)會(huì)逐步學(xué)習(xí)演進(jìn)，了解每個(gè)特定地區(qū)，例如有多少訂單即將發(fā)出，如何及時(shí)安排司機(jī)去響應(yīng)你的訂單。

事實(shí)上，基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，滴滴已經(jīng)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來城市的供需情況并提前調(diào)度，目前滴滴對(duì)15分鐘后的需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率已達(dá)85%。

很多人的疑問是，滴滴現(xiàn)在在國內(nèi)網(wǎng)約車市場(chǎng)已經(jīng)市場(chǎng)第一的領(lǐng)導(dǎo)地位，為什么滴滴要如此堅(jiān)定的布局人工智能，不但成立了滴滴研究院和美國研究院，甚至還要成立一個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室，做人工智能相關(guān)的前瞻性基礎(chǔ)研究？為什么一個(gè)出行平臺(tái)，在經(jīng)歷了兩三年的戰(zhàn)爭(zhēng)后，會(huì)向著人工智能這個(gè)方向極速狂飆？

我覺得有兩個(gè)原因。

首先，打車這個(gè)場(chǎng)景，看似很簡(jiǎn)單， 其實(shí)從下單到結(jié)束，每一步都包含大量的人工智能元素在里面，換句話說，打車本身就是一個(gè)包含著非常復(fù)雜計(jì)算和數(shù)據(jù)在里的模型運(yùn)算。

比如預(yù)測(cè)目的地，系統(tǒng)先會(huì)精確定位用戶的位置，然后根據(jù)用戶的歷史記錄去預(yù)測(cè)下一步你要去的地方，因?yàn)楹芏喑鲂惺潜容^有規(guī)律的：早上上班、晚上回家，利用用戶的出行數(shù)據(jù)從時(shí)間和地點(diǎn)中預(yù)測(cè)用戶去的目的地，這是人工智能的一種體現(xiàn)。

在某個(gè)時(shí)刻有成千上萬的乘客，同時(shí)也有成千上萬的空閑車輛，如何完成最優(yōu)的配對(duì)？最簡(jiǎn)單的方法當(dāng)然是用距離進(jìn)行評(píng)估，但路面距離計(jì)算仍存在很多不合理的地方，因?yàn)楦鱾€(gè)路段的狀況不同，有些地方特別堵，有些則相反，同樣是一公里但行駛所耗時(shí)間可能完全不同。并且要考慮車的方向，路口，紅綠燈時(shí)間等各種因素，非常麻煩。

由于滴滴數(shù)據(jù)量特別大，每一個(gè)乘客不只是讓一個(gè)司機(jī)去匹配，而是需要跟周圍上百個(gè)司機(jī)匹配。在任何一個(gè)時(shí)刻，滴滴的匹配量高達(dá)千萬次以上，而且和谷歌搜索百度搜索這種計(jì)算不一樣，因?yàn)檐囕v是一直行駛的，是完全動(dòng)態(tài)的，上一秒和下一秒就可能過了一個(gè)路口，出現(xiàn)不同的路徑規(guī)劃和調(diào)度方法，一兩秒鐘完成上千萬次不重復(fù)的路徑規(guī)劃，這是一項(xiàng)非常大的挑戰(zhàn)。

其次是，滴滴的人工智能對(duì)于滴滴接下來發(fā)力的智能駕駛和智慧交通，長(zhǎng)期來看是一個(gè)非常有益的幫助。

比如滴滴最新發(fā)布的，“交通大腦”，就是和交管部門一起，運(yùn)用人工智能AI的決策能力解決交通工具與承載系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)問題，包括智慧誘導(dǎo)屏、智慧信號(hào)燈。另外，滴滴也在積極的國際化出海，自2015年以來，已經(jīng)和與Grab、Lyft、Ola、Uber、99、Taxify、Careem等全球七大領(lǐng)先的出行企業(yè)建立投資伙伴關(guān)系，覆蓋全球超過60%的人口。

就在不久前，滴滴宣布正式收購巴西最大網(wǎng)約車平臺(tái)99，進(jìn)入巴西，而巴西圣保羅是Uber在全球運(yùn)營(yíng)車輛最多的城市，可見滴滴在解決了國內(nèi)戰(zhàn)場(chǎng)后，已經(jīng)將眼光放到了全球市場(chǎng)上，這是滴滴自己穩(wěn)健發(fā)展的節(jié)奏，不會(huì)受到其他干擾。

智能駕駛是一個(gè)非常有想象力的事情，從全球來看，未來10年無人車落地正式商用這件事已經(jīng)沒什么懸念了。這意味著未來會(huì)有大量基于智能駕駛技術(shù)的車落地。

這是一個(gè)非常大的變革，這意味著除了出行數(shù)據(jù)之外，滴滴可以從更底層的智能駕駛技術(shù)層面，去完成和改造出行的閉環(huán)。而這些用戶出行數(shù)據(jù)也好，底層技術(shù)也好，匹配算法也好，積累到一定程度上，會(huì)將整個(gè)城市的網(wǎng)絡(luò)匯集打通，從而實(shí)現(xiàn)更大程度調(diào)度和效率提升，進(jìn)而使得整個(gè)城市出行的互聯(lián)網(wǎng)化和數(shù)據(jù)化程度提高，實(shí)現(xiàn)智慧交通。

考慮到滴滴已經(jīng)在做一些橫向的擴(kuò)張，比如加入了單車出行的場(chǎng)景，最終滴滴會(huì)成為一個(gè)能夠覆蓋現(xiàn)代人未來所有高效出行需求的產(chǎn)品，引領(lǐng)全球智能出行，這大概是滴滴做人工智能的愿景吧。