每每在路上，面对拥挤的车流，并不友好的道路设计，人们总是在呼唤更智慧的交通。它能感知路上的车流人流，实时做出规划和反应；它能使整个城市高效运转，让城市的血液顺畅流动在血管中；它是一个更加立体的网络，可以预测未来将会出现的情况，做好预警……我们大概能感知到它的样子，却不能具体描绘出来。
3月30日下午，滴滴出行高级副总裁、智慧交通项目负责人章文嵩在与Udacity创始人、无人驾驶车发明者Sebastian Thrun的对话中，为我们介绍了智慧交通的方向，滴滴正在做的智慧交通项目，以及如何构建互联网＋交通大数据的智慧出行网络体系。
而在此之前，滴滴与Udacity联合举办“滴滴-Udacity无人驾驶大挑战”，邀请全球算法高手来挑战智能出行安全领域的重要难题。
小目标：三个重点构建智慧交通
什么是更智慧的交通，宏大的目标如何落地？章文嵩表示智慧交通建设方面，滴滴有如下三个短期目标：
其一，滴滴已经与11个城市展开了战略合作，来着手做切实的改善，这些城市包括成都，深圳，南京，沈阳、贵阳等，先从改善交通灯的效率开始。
其二，滴滴开始与公共交通体系合作，将公交系统搬上云端，带来效率革命。
其三，出行作为服务而不再是作为单个的产品。即当乘客要去往目的地，整体的智能交通体系将提供给整套的可选方案，整个的空港车道、高速公路等基础设施都可能被大数据预测能力调配下变得通达。
这也是滴滴短期所努力打造的智慧交通，而在未来，章文嵩认为，现在我们的城市交通是2D的，未来希望它是立体的，能够高效而且灵活。同时由于新的技术不断出现并且成功应用，像智能驾驶技术减少我们每个人拥有车辆的必要等等，未来我们将可以利用共享出行的网络，让城市更多空间留给绿地公园。
大数据：保障智能驾驶安全
对于时下火热的智能驾驶，滴滴又将做什么？
章文嵩谈到，随着参与该领域的人数越来越多，相关技术也会愈发成熟，如果每家公司都能学会分享，受益也会越大，“滴滴是让智能驾驶技术得以最终完善的关键平台。技术本身永远不是目的，为人提供服务才是我们的宗旨。滴滴的发展没有限制，但一定会是开放的平台，可以容纳各类智能驾驶技术和人力驾驶方案，当进行智能匹配时，会根据乘客所需给出的最优方案”。
而滴滴之所以能够提升出行效率，Sebastian认为，构建智慧的交通生态系统需各方紧密合作，而滴滴不仅是全球领先的共享出行公司之一，更得益于其以开源共享的精神来看待问题，“如今，我们的科技可以让自动驾驶与人类驾驶相媲美，在这一过程中，预计每18个月自动驾驶技术的革新会让驾驶质量提升十倍，预计未来8-10年内，会推出大多数人能使用的自动驾驶车辆。”
滴滴的优势在于，拥有巨大数量和复杂度很高的数据。无论如何，智能驾驶的前提是保证出行安全，而大数据能力则是安全的基本保障。智能驾驶大数据技术依赖的不是有限的规则，而是无限的模式。因为驾驶的世界比AlphaGo面对的，要复杂百倍千倍。
人工智能：调度运力与改善体验
今年，“人工智能”这一表述首次出现在政府工作报告中，具体到交通领域，人工智能如何应用呢？
章文嵩认为，人工智能的研究其实最早始于20世纪60年代。在滴滴平台，人工智能技术也得到了广泛的使用，无论是供需预测还是预估到达时间，背后都大量使用了人工智能技术。目前，滴滴对15分钟后供需预测的准确度已经达到了85%，这也让我们可以提前对运力进行调度。
作为一家数据、技术和体验驱动的公司，滴滴拥有海量的出行数据，并且持续在利用这些数据改善用户体验，期间，大数据和人工智能技术相辅相成，大数据是基础，人工智能则进一步释放大数据潜能。大数据和人工智能发展应用的背后，实际也体现了滴滴强大的计算能力，而明年，滴滴的计算能力将达到目前世界上最快的计算机太湖之光的水平。
“近年来人工智能发展浪潮主要集中于深度学习、机器学习——过去我们需要编写复杂的代码才能让计算机理解指令，但如今电脑可以自己学习了。”Sebastian表示，深度学习之下，只要提供足够的数据, 系统就可以归纳出概念体系，实现各种判断。未来很多工作都可以由计算机完成，当前科技领域之外的其他公司，如公共事业、医药公司等，他们都在向数据科技公司转型。
滴滴来了：给交通装上智慧大脑
智慧交通的核心在“智慧”，即给交通安装大脑，使之能够及时看到、听到信息，并及时作出反应，从根本上解决城市交通拥堵、资源浪费、安全事故频发、难以实时控制事态等难题，使城市交通发展走上良性发展的轨道。
智慧交通是滴滴2017年五大战略关键词之一，为此，滴滴将与各地政府携手打造基于互联网+交通大数据的智慧出行、智慧监管、智慧运营、智慧决策等全域体系，提升城市的交通效率和居民出行体验，赋能城市交通治理。
截至目前，滴滴在多个城市落地了智慧诱导屏、智慧代驾热力图、智慧交通度量报告、“互联网+信号灯"等多个智慧交通项目，已经取得了一定的成效。
以贵阳为例，滴滴已经将交管局与滴滴出行收集的交通大数据融合，应用在城市道路的智慧交通诱导屏上。该诱导屏不仅可以实时显示前方道路的通行状况，还能通过滴滴的ETA（预估到达时间）技术预测去往前方路段所需时间，让城市交通诱导系统变得更加智慧。
而在武汉，滴滴已经开始利用海量的出行大数据与交管局数据结合，通过数据分析发布城市交通度量报告，实现对整体交通运行情况的清晰判断，帮助决策者制定相关交通策略。
同时，滴滴在美国专门设立了研究院，专注于AI安全和智能驾驶。目前，滴滴可以通过应用监测司机的驾驶行为，在短期内提升驾驶安全和服务质量。长期来看，此举能够将司机的反应状态与智能系统结合，提升智能驾驶的精度和应急能力。
如今，智慧交通正迎来前所未有的挑战和机遇。政策层面，交通运输部正在积极推进智慧交通和绿色交通发展；市场层面，未来10年中国智慧交通的相关投入将超过1700亿元，企业也会越来越多；技术层面，云计算、物联网、大数据、智能导航、智能驾驶等技术纷纷落地实践，带来了整体解决方案。这一趋势下，凭借数据资源和技术积累，再加上开放共享的理念，滴滴能够做得更多，也会在智慧出行之路上走得更远。
