滴滴人工智能實驗室揭牌背后藏了什么深遠意義？
上周，滴滴宣布成立AILabs（人工智能實驗室），以加大人工智能前瞻性基礎(chǔ)研究，吸引頂尖科研人才，加快推進全球智能交通前沿技術(shù)發(fā)展。在活動上，滴滴CTO張博，以及滴滴副總裁葉杰平教授發(fā)言，這些發(fā)言細細看很有意思：
首先是滴滴CTO張博在會上表示，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AILabs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)造價值。
而負責這個人工智能實驗室的葉杰平表示，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行積極布局。無論是乘客發(fā)單前的預測目的地、推薦上車點，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，名副其實的技術(shù)大牛，在國際頂級期刊和會議發(fā)表高水平論文200余篇，主要從事機器學習，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)模稀疏模型學習，是機器學習領(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，這個人工智能實驗室的成立，意味著滴滴加大了對于交通技術(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，工業(yè)機器人維修，會開始和頂級公司一較高下。
另外一個大家可能忽視的地方，像這種學術(shù)型的實驗室，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遠的東西，產(chǎn)出效率不是很高，對于一些非常講究產(chǎn)出能效比的公司來說，實驗室短期內(nèi)很難見效，為什么滴滴如此重視人工智能？
實際上，滴滴早已在人工智能領(lǐng)域積極布局。以推薦上車點為例，滴滴在400多個城市挖掘了3000多萬個虛擬車站，并且附加了地圖導引的功能。無需站牌，即可以把路盲級乘客引導到適合上車的點，司機也有同樣的指引，只要雙方都奔著這個看不見的車站，雙方很快就可以見面。而這背后依靠的是滴滴的科研團隊在大數(shù)據(jù)、機器學習、云計算方面的綜合實力。
另外，早在2016年滴滴獲得融資的時候，柳青就表示：
下個階段我們會加大對人工智能和機器學習的投資。如此大的體量，不應該再人為地制定策略，而是讓機器來做決策，我們的智能調(diào)配網(wǎng)絡(luò)每天都通過自我學習不斷進步。這樣說是因為在中國，我們目前正面臨供應側(cè)的短缺。
她還專門舉了一個例子：比如在彭博社的大樓里，這一秒發(fā)出了50個打車訂單，所有人都希望能在5分鐘里動身，一刻也等不了，但如果周圍只有20輛車，那么會怎么樣？你永遠無法匹配這樣的需求。網(wǎng)絡(luò)可以自動學習，從而更加智能，甚至在乘客發(fā)出訂單前，就預測到彭博社大樓需求的數(shù)量和動向，提前調(diào)配足夠的司機來這里。因此，如果你有需求，KUKA機器人示教器維修，我們就可以即時滿足。網(wǎng)絡(luò)會逐步學習演進，了解每個特定地區(qū)，例如有多少訂單即將發(fā)出，如何及時安排司機去響應你的訂單。
事實上，基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，滴滴已經(jīng)精準預測未來城市的供需情況并提前調(diào)度，目前滴滴對15分鐘后的需求預測準確率已達85%。
很多人的疑問是，滴滴現(xiàn)在在國內(nèi)網(wǎng)約車市場已經(jīng)市場第一的領(lǐng)導地位，為什么滴滴要如此堅定的布局人工智能，不但成立了滴滴研究院和美國研究院，甚至還要成立一個人工智能實驗室，做人工智能相關(guān)的前瞻性基礎(chǔ)研究？為什么一個出行平臺，在經(jīng)歷了兩三年的戰(zhàn)爭后，會向著人工智能這個方向極速狂飆？
我覺得有兩個原因。
首先，打車這個場景，看似很簡單，其實從下單到結(jié)束，每一步都包含大量的人工智能元素在里面，機器人維修，換句話說，打車本身就是一個包含著非常復雜計算和數(shù)據(jù)在里的模型運算。
比如預測目的地，系統(tǒng)先會精確定位用戶的位置，然后根據(jù)用戶的歷史記錄去預測下一步你要去的地方，因為很多出行是比較有規(guī)律的：早上上班、晚上回家，利用用戶的出行數(shù)據(jù)從時間和地點中預測用戶去的目的地，這是人工智能的一種體現(xiàn)。
在某個時刻有成千上萬的乘客，同時也有成千上萬的空閑車輛，如何完成最優(yōu)的配對？最簡單的方法當然是用距離進行評估，但路面距離計算仍存在很多不合理的地方，因為各個路段的狀況不同，有些地方特別堵，有些則相反，同樣是一公里但行駛所耗時間可能完全不同。并且要考慮車的方向，路口，紅綠燈時間等各種因素，非常麻煩。
由于滴滴數(shù)據(jù)量特別大，每一個乘客不只是讓一個司機去匹配，而是需要跟周圍上百個司機匹配。在任何一個時刻，滴滴的匹配量高達千萬次以上，而且和谷歌搜索百度搜索這種計算不一樣，因為車輛是一直行駛的，是完全動態(tài)的，上一秒和下一秒就可能過了一個路口，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的路徑規(guī)劃，這是一項非常大的挑戰(zhàn)。
其次是，滴滴的人工智能對于滴滴接下來發(fā)力的智能駕駛和智慧交通，長期來看是一個非常有益的幫助。
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，包括智慧誘導屏、智慧信號燈。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99，進入巴西，而巴西圣保羅是Uber在全球運營車輛最多的城市，可見滴滴在解決了國內(nèi)戰(zhàn)場后，已經(jīng)將眼光放到了全球市場上，這是滴滴自己穩(wěn)健發(fā)展的節(jié)奏，不會受到其他干擾。
智能駕駛是一個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。這意味著未來會有大量基于智能駕駛技術(shù)的車落地。
這是一個非常大的變革，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，會將整個城市的網(wǎng)絡(luò)匯集打通，從而實現(xiàn)更大程度調(diào)度和效率提升，進而使得整個城市出行的互聯(lián)網(wǎng)化和數(shù)據(jù)化程度提高，實現(xiàn)智慧交通。
考慮到滴滴已經(jīng)在做一些橫向的擴張，比如加入了單車出行的場景，最終滴滴會成為一個能夠覆蓋現(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。