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自動駕駛汽車的興起，將在很大程度上顛覆出行行業(yè)，帶來新的機遇與挑戰(zhàn)，并改變商業(yè)模式。
滴滴在開發(fā)自動駕駛智能汽車方面的一個主要優(yōu)勢是，它擁有龐大的交通服務網(wǎng)絡，從而擁有海量的交通數(shù)據(jù)。
滴滴對未來的形態(tài)非常明確，“可見的未來，是人類司機和自動駕駛汽車之間的混合模式?！痹谔苿磥?，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。
12月6日下午，在中科創(chuàng)達舉辦的邊緣智能大會上，滴滴出行智能控制首席科學家IEEE院士唐劍的演講主題是“融合.讓智能無處不在”，他分享了滴滴的大數(shù)據(jù)+AI的深度融合，以及如何從人、車、路打造智慧交通。
以下是唐劍博士的演講全文，雷鋒網(wǎng)新智駕進行了不改變原意的編輯：
物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今已經(jīng)有10多年的時間了，其中一個最主要的目的就是萬物互聯(lián)，隨著明年5G的鋪開，萬物互聯(lián)會得以實現(xiàn)。下一個階段或者下半場的目標或者發(fā)展趨勢是什么？
很多科研人員或業(yè)內人士達成了一個共識，智能化是未來物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的目標，特別是智能物聯(lián)網(wǎng)。我們認為智能物聯(lián)網(wǎng)的一個核心目標就是讓智能無處不在。
今天我選“融合.讓智能無處不在”這個主題，主要想從如下四個方面闡述該觀點。
首先，想跟大家闡述一下交通出行的三大要素，其實簡單地講就是人、車、路。更正式的一種講法就是，最底層的交通基礎設施，以及交通基礎設施所承載的交通工具，以及在交通基礎設施、交通工具，在汽車上共同承載的出行的平臺和出行的服務。
我們認為要把交通出行這件事情做好，特別是滴滴有一個愿景，就是讓出行更美好，怎么樣實現(xiàn)這個愿景？最重要的一點就是實現(xiàn)人、車、路的高度融合。
怎么理解呢？如果一個共享出行平臺完全不知道當前路面擁堵的情況怎么去派單，如果不了解路面上乘客的需求以及當前司機的位置和狀況，也不能很好地去做派單和任務。
交通工具不僅要和交通基礎設施深度融合，交通基礎設施和交通工具深度融合的抓手就是最近大家常提到的車路協(xié)同。
其次，我分享的是跟今天這個論壇緊密相關的-loT，這是如今業(yè)界、學術界最火熱的話題之一。從名字就可以理解，loT體現(xiàn)著融合，AI和這些IoT設備的融合。
整個分享也會圍繞交通和出行來展開，所以舉的事例也是與此相關。未來共享出行平臺一個重要的載體就是共享智能汽車，目前共享智能汽車上裝配有各種各樣的智能設備，最典型的智能設備就是行車記錄儀。行車記錄儀一般都是由一個車機，里頭有一個移動的芯片，連接了幾個對內、對外的攝像頭。除此之外，我們還需要深度模型的壓縮以及壓縮的技術，因為大家知道深度學習的模型動輒都是幾百兆，100多層的模型都無法做到實時的檢測。我們需要深度模型的加速和壓縮技術，如此可以在智能車載設備上部署源能力。
另外，結合深度學習以及語音識別技術，我們也可以把一些語音智能的源能力，語音聲紋識別部署到非常小的車載設備上。同時把視覺的源能力做一個非常好的組合，基于對內的攝像頭部署到座艙系統(tǒng)，還有基于對外的攝像頭。
值得注意的是，滴滴智能座艙的解決方案，提供事實的干預，以及為人們的安全出行保駕護航。我們智能座艙部分功能已經(jīng)在網(wǎng)約車落地，并且上線運行。
智能座艙系統(tǒng)核心的是駕駛員行為系統(tǒng)，主要功能包括疲勞檢測、未系安全帶檢測，抽煙檢測、面部遮擋檢測、以及接打手機等不良行為。
如今各地政府都在通過政策積極推進營運車輛安裝DMS等安全設備，來減少交通事故的發(fā)生，保障人民生命和財產安全。其實不僅包括DMS系統(tǒng)的功能，還包括人臉驗證的功能。另外還有一個非常重要的模塊，例如模態(tài)交互、智能語音交互、智能手勢交互。針對網(wǎng)約車場景，還特別有助于幫助用戶尋回遺失物品。
我們可以實現(xiàn)高級輔助駕駛系統(tǒng)，簡稱ADAS，核心功能就是前車碰撞預警，主要檢測到前方的車輛，并且通過單個攝像頭估算與前車的距離，如果距離過近就提供預警。
前面分享的是結合車載設備以及視覺的AI算法，我們可以實現(xiàn)的一些系統(tǒng)以及功能，以及結合語音技術，還有車載設備上的loT設備，我們可以打造一系列的語音基礎能力。把這些AI源能力結合以后，可以支持一些重要的參數(shù)。
接下來要跟大家分享的是，深度實現(xiàn)車與路融合一個重要抓手，我們認為是車路協(xié)同系統(tǒng)。
國內車路協(xié)同是自動駕駛技術演進方案與美國最重要的一個不同地方。因為美國最重要的一個地方是強調單車智能，不管讓它有多么智能，讓它裝配很多非常昂貴的傳感器，總有一些情況無法識別和看到的。車路協(xié)同其實就是在路邊或者交叉路口去布設一些雷達或者高清攝像頭的設備，融合多維度的傳感器，對路面可以有一個全面的深入和準確的了解，并且把檢測到的信息和結果，通過通訊接口和5G傳到車上。
其實，車路協(xié)同系統(tǒng)是一個非常典型的loT系統(tǒng)，在最底層有sensors，融合多路視頻流的數(shù)據(jù)，在上面進行分析和檢測，在云端又做進一步的融合，通過通信的接口傳輸?shù)铰访嫔系淖詣玉{駛車輛中，這樣就可以使自動駕駛車輛對路面有一個非常準確和全面的了解。
在往前走，我分享的是融合數(shù)據(jù)。
滴滴出行是真正擁有大數(shù)據(jù)的企業(yè)，但大家不是特別了解我們大數(shù)據(jù)的體量有多大，前面主持人也和大家分享了一些數(shù)據(jù)，這里再比較全面地跟大家分享滴滴出行大數(shù)據(jù)的體量。我們每日新增的軌跡數(shù)據(jù)高達106TB，日處理數(shù)據(jù)4875TB。日路徑規(guī)劃請求次數(shù)400億次，然后基于我們的派單算法去找到一個最佳的派單策略，這就是日路徑規(guī)劃請求的次數(shù)非常大。
剛才提到的是未知和軌跡相關的數(shù)據(jù)以及路徑規(guī)劃相關的數(shù)據(jù)，在滴滴平臺上有各種各樣的數(shù)據(jù)，例如加速器采集到的數(shù)據(jù)、駕駛行為數(shù)據(jù)，以及違章、事故等數(shù)據(jù)。對這種多元多維度的數(shù)據(jù)進行融合以后，我們在上層就可以支持各種各樣管理功能，包括預警管理、安全教育管理以及設備管理等。
這里稍微聚焦一下駕駛安全，駕駛安全也是目前，并且我認為也是未來相當長的一段時間滴滴非常關注的一個重點問題。為了把駕駛安全做好，其實有一個重要的舉措，就是要實現(xiàn)多元、多維度數(shù)據(jù)的融合。與駕駛安全相關的數(shù)據(jù)，包括與人、與車、與路相關的數(shù)據(jù)。
融合與人相關的數(shù)據(jù)，運用DMS系統(tǒng)，車載的攝像頭能自動分析駕駛員分心、疲勞駕駛等情況，以及檢測是不是有超速等駕駛行為。
融合與車相關的數(shù)據(jù)，更重要的是與路相關的數(shù)據(jù)，做一個深度的融合和分析，才能準確地我們的平臺提供全面的信息。
這里展示的是一個具體的已經(jīng)上線的例子，結合駕駛員道路行車安全數(shù)據(jù)畫像，我們去優(yōu)化了預測決策。這是滴滴APP，結合多維度數(shù)據(jù)以及歷史數(shù)據(jù)，分析判定某個路口是事故多發(fā)路口，在滴滴司機即將接近或者穿過這個路口提高預警。
此外，我還要講一下融合.開放，光靠滴滴一家公司肯定不能把這個事情做好，我們希望并且計劃把能力和服務開放出來，和眾多的合作伙伴，比如在設備、操作系統(tǒng)以及解決方案上有一個深度的融合，從而去實現(xiàn)讓出行更美好的這么一個愿景。
10月18日，滴滴對外正式發(fā)布了AI開放平臺，該平臺共分三層，目前已集中開放視覺智能、語音智能、語言智能、數(shù)據(jù)智能、時空智能五大AI領域技術服務，并推出智能汽車、智能運營、智能客服、智慧城市四大AI行業(yè)解決方案。我想強調的一點，滴滴四大解決方案都是多年在AI技術以及對出行領域的理解、沉淀的一個結晶。比如智能運營解決方案，這里其實包括兩個系統(tǒng)，智能排班系統(tǒng)、智能調度系統(tǒng)，從滴滴共享出行平臺衍生出來的，也是多年深耕這個領域AI的技術、算法以及系統(tǒng)沉淀的結晶。
滴滴的智能汽車解決方案，它的應用場景會非常廣泛，包括網(wǎng)約車、出租車，以及兩客一危場景。
上面這張照片顯示我們在滴滴內部配備的行車記錄儀，這是基于安卓的芯片系統(tǒng)，目前也可以支持基于海思芯片操作系統(tǒng)的智能設備，還有英偉達的操作系統(tǒng)。
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