滴滴美研負責人：智能駕駛一定會改變未來，但過程並不簡單

6月20日消息 滴滴研究院副院長&美國研究院負責人弓峰敏博士應邀出席TechCrunch 國際創新峰會。在會上，弓峰敏向外界披露了滴滴在機器學習領域的成果，同時闡述了對人工智慧以及智能駕駛技術未來發展的看法。

滴滴副總裁、美研負責人弓峰敏（右）出席TechCrunch國際創新峰會

大數據是研究城市交通癥結的突破口

滴滴平台每天接收、處理著全球最龐大也最複雜的路面交通數據。這些數據能幫助人們掌握每條小巷的路況，也能洞悉整座城市的流動規律。

弓峰敏介紹說，在數據利用方面，滴滴致力於在深度和廣度上有所突破。就深度而言，數據學習可以幫助我們更深入理解用戶需求，提供個性化服務。在廣度的層面上，滴滴在將每一次出行，納入整個城市交通的體系。 「要做到這一點，我們必須把大數據應用技術有效無縫的與城市系統結合起來。將各種交通工具整合在一起，最終做到一鍵出行。」

對談中，弓峰敏提到了滴滴在智慧交通項目中一個具體的案例，「我們利用平台車輛軌跡監測交通狀況，以及每個紅綠燈擁擠程度，融合其他感測設備，做了一個更準確的交通流量預測。在此基礎上，滴滴設計了動態紅綠燈方案調解擁堵。」 這個項目在濟南經十路落地兩個月後，車輛在高峰期經過六個紅綠燈下等待時間下降了10%。他相信大數據研究是滴滴核心的技術優勢，也是解決城市交通癥結的突破口

利用「智能機器」解決實際交通問題

業內普遍認為人工智慧和大數據是密不可分的兩個概念。儘管，目前人們對人工智慧和機器智能的定義有很多分歧，但在被譽為矽谷信息安全教父的弓峰敏看來，無論哪一種智能，最後落腳點都是智能的機器。

弓峰敏認為，人工智慧是一個比較早的概念。早期科學家希望打造近似人類智能的機器，隨著技術發展，機器在某些方面超越了人類的能力，出現了高於人工智慧的機器智能。但機器智能發展方向不應該是取代人類，而是應該體現在智能的機器上，這正是滴滴的研究方向。

無論是滴滴APP中的「猜你去哪」，還是街頭的智能交通信號燈，再到滴滴目前正在研究的智能駕駛，都是弓峰敏口中的「智能機器」。作為在矽谷打拚30多年的科技元老，他始終堅信，「技術需要為人類服務，幫助人類完成不可能完成的任務。」

滴滴信息安全戰略副總裁&研究院副院長＆美國研究院負責人 弓峰敏博士

智能駕駛會改變未來，但過程並不簡單

自從滴滴表態投身於智能駕駛技術研究后，外界一直頻頻猜測研發進展。隨著近幾年相關技術的迅速發展，人們開始期待智能駕駛在不久會在現實生活中廣泛引用。弓峰敏十分認同未來智能駕駛技術將提升道路安全、有利於城市發展，但也提到了智能駕駛發展過程中行業普遍面臨的挑戰。

弓峰敏認為，智能駕駛核心的基本技術，比如計算機圖象、深度學習、如何配置感測器等只是第一個門檻。第二個挑戰是解決過渡期，行人、無人車、有人車以及腳踏車等各方混行的問題。第三個挑戰，是將這項技術放在各種實際的場景下，有序的投入使用。弓峰敏強調，滴滴一直非常重視安全，同時擅長分析、處理複雜的道路交通數據，從而解決出難題。滴滴希望把這件事做好，讓技術服務於人類。

針對滴滴在智能駕駛領域的探索，弓峰敏透露，未來公司的研究團隊希望通過AI和AR技術結合，提供更精確的導航，提示駕駛員容易忽略的道路風險，最終提升道路行駛安全。