你曾想過，以后上班坐公交無需找車站，只需預約一下，公交車就會來找你；開車出行，一路暢通不會擁堵；約個滴滴，智能汽車就來接你。這些場景看似遙遠，但是在不久的將來便會發(fā)生在我們身邊。作為國內的一站式出行平臺——滴滴出行正在挖掘人工智能無限潛力，打造智能出行新時代。

4月18日，由新一代人工智能產業(yè)技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟主辦的《2019國際智能科技峰會》在青島舉辦，在此次大會上滴滴出行智能控制首席科學家唐劍作為嘉賓發(fā)表了《新一代人工智能賦能新出行時代》的主題演講。會后，唐劍接受專訪，就人工智能技術如何賦能滴滴出行的業(yè)務升級、目前遇到的技術難關、滴滴未來布局等方面進行進一步探討。

深挖AI技術，優(yōu)化平臺服務體驗

滴滴出行有著海量的出行數(shù)據(jù)，加上滴滴對與人工智能技術的重視，可以為滴滴不斷交通領域的邊界提供了基礎。唐劍表示：“大數(shù)據(jù)智能、跨媒體智能、混合增強智能、自主智能、群體智能等新一代AI技術最佳應用場景是智能出行�！迸c其說這五類技術的最佳落地場景是智能出行，不如說這五項技術恰好契合智能交通的技術升級。未來智能出行平臺都蘊藏著超大體量的數(shù)據(jù)，如何從如此大的體量中挖掘有用的信息并進行分析需要大數(shù)據(jù)智能；混合增強智能中最為核心的概念——人機協(xié)同，可以有效解決司機與智能駕駛汽車協(xié)調工作的問題；未來將會廣泛應用的無人汽車所需的關鍵技術便是自主智能技術。

目前網(wǎng)約車的市場體系逐步形成，市場體量已經(jīng)日趨完善，但是服務水平仍需提升。例如，用戶與車主在上車前需要頻頻通過電話溝通；訂單發(fā)出遲遲沒人接單等。為了能夠讓用戶有更好的體驗，滴滴不斷深挖AI技術。為了解決司機和乘客彼此找不到對方，需要反復溝通確認的窘境，滴滴推出了“推薦上車點”服務；為了緩節(jié)供需難題，讓用戶盡快叫到車，同時又保障司機收入和乘客體驗，滴滴不斷升級智能派單系統(tǒng)。

除了提高平臺的服務水平，安全問題也是滴滴亟待解決的問題。去年下半年以來，網(wǎng)約車安全問題備受矚目，如何提高網(wǎng)約車的安全系數(shù)，不僅僅是提高客服的服務水平那么簡單。針對安全問題，滴滴從行駛前準入審核、通過人臉識別做到嚴格準入把關、行駛中行程分享、安全監(jiān)測、一鍵報警、錄音保護到行駛結束后的司機培訓和教育等全過程，背后都是靠著自然語言處理、語音識別、人臉識別、云計算等技術支撐。

唐劍告訴億歐：“目前滴滴在語音識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、增強學習等五大基礎性技術都在為滴滴提高用戶出行體驗、平臺的優(yōu)化升級提供技術支持�！蹦壳�，滴滴出行基于自然語言處理技術的研發(fā)，得以在對話系統(tǒng)與機器翻譯等領域深耕，進而推出滴滴的智能客服系統(tǒng)和貼心出行助手；同時，在三證驗真的基礎上，基于計算機視覺技術，實現(xiàn)每天首次出車、夜間每次出車前、接單間隙隨機抽查人臉識別，做到行程前嚴格準入，保障乘客安全。

然而，打造智能交通，優(yōu)化平臺服務僅是千里之行的開始，除此以外智慧交通系統(tǒng)的升級、一站式汽車服務、無人駕駛等層面，均需要人工智能技術的助力。目前，滴滴已推出了小桔車服、智慧交通等業(yè)務模塊。但是，這些業(yè)務也面臨技術的挑戰(zhàn)。唐劍舉例向億歐介紹了滴滴在智能車載上遇到的技術挑戰(zhàn)：“目前深度學習在多項任務上都取得不錯的成績，但深度學習模型體量大、需要較多的計算資源其難以在車載設備等資源有限的設備上應用。想要解決這個痛點，我們可能會在算法模型和系統(tǒng)上進行裁剪和優(yōu)化。與此同時，在體量減少的同時要做到精度下降可以在合理可控的范圍內，這具有很大的挑戰(zhàn)性�！�

針對人、路、車，三大層面協(xié)同共建智慧交通

打造智能交通，就是處理好人、路、車三方的關系，對應在交通領域便是智能交通基礎設施、智能交通工具、共享出行三個層面。

首先，在智能交通基礎設施上， 目前滴滴的互聯(lián)網(wǎng)動態(tài)信號控制優(yōu)化系統(tǒng)已經(jīng)在多地交警的支持及合作伙伴的幫助下，對全國20多個城市超過1500個路口的信號控制參數(shù)做了優(yōu)化，平均降低了10％－20％的擁堵。。想要合理高效地調度城市交通，大量的實時數(shù)據(jù)將是核心要素。唐劍告訴億歐：“滴滴的浮動車全天在路上行駛可以不斷更新路面信息，從而形成的路徑數(shù)據(jù)便可以提供實時的道路信息。然而，如此體量的數(shù)據(jù)也對算法平臺的挑戰(zhàn)性也是很大的。”

其次，在智能交通工具上，滴滴出行在智能車載解決方案中使用語音識別和計算機視覺可以在實時語音識別、 駕駛行為分析、安全駕駛輔助等方面實行落地應用。然而，未來智慧交通的布局除了適用于短出行的汽車外，在飛行、高鐵等大出行交通工具也是必不可少的一環(huán)。這些技術能夠應用在更為廣泛的交通工具上才會創(chuàng)在最大的價值。目前，滴滴出行推進技術輸出，向運輸行業(yè)提供智能客服業(yè)務等。

最后，共享出行上，智能共享平臺的智能派單業(yè)務基于強化學習技術不斷努力，最終實現(xiàn)最優(yōu)匹配問題。滴滴的智能派單業(yè)務不僅解決當前供需分配問題，還會考慮到每一次派單對未來的司機分布產生的影響，基于全天供需、出行行為預測，在確保乘客出行體驗的基礎上，讓司機的效率總和一整天最優(yōu)，實現(xiàn)收益最大化。。

未來出行之所以便利，主要是依賴對城市交通工具的智能化調度從而滿足居民的出行需求，實現(xiàn)人、車、路的協(xié)同，從而能夠在最短的時間內解決出行問題，歸根結底是為了解決供需問題，更好地提高城市交通運行效率。