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滴滴美研负责人:智能驾驶一定会改变未来,但过程并不简单

滴滴美研负责人:智能驾驶一定会改变未来,但过程并不简单

滴滴 丨 科技快讯

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2017-06-20

小猪

Xtecher特稿作者

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6月20日消息,滴滴研究院副院长&美国研究院负责人弓峰敏博士应邀出席TechCrunch 国际创新峰会。在会上,弓峰敏向外界披露了滴滴在机器学习领域的成果,同时阐述了对人工智能以及智能驾驶技术未来发展的看法。


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滴滴副总裁、美研负责人弓峰敏(右)出席TechCrunch国际创新峰会


大数据是研究城市交通症结的突破口


滴滴平台每天接收、处理着全球最庞大也最复杂的路面交通数据。这些数据能帮助人们掌握每条小巷的路况,也能洞悉整座城市的流动规律。


弓峰敏介绍说,在数据利用方面,滴滴致力于在深度和广度上有所突破。就深度而言,数据学习可以帮助我们更深入理解用户需求,提供个性化服务。在广度的层面上,滴滴在将等线每一次出行,纳入整个城市交通的体系。“要做到这一点,我们必须把大数据应用技术有效无缝的与城市系统结合起来。将各种交通工具整合在一起,最终做到一键出行。” 


对谈中,弓峰敏提到了滴滴在智慧交通项目中一个具体的案例,“我们利用平台车辆轨迹监测交通状况,以及每个红绿灯拥挤程度,融合其他传感设备,做了一个更准确的交通流量预测。在此基础上,滴滴设计了动态红绿灯方案调解拥堵。” 这个项目在济南经十路落地两个月后,车辆在高峰期经过六个红绿灯下等待时间下降了10%。他相信大数据研究是滴滴核心的技术优势,也是解决城市交通症结的突破口


利用“智能机器”解决实际交通问题


业内普遍认为人工智能和大数据是密不可分的两个概念。尽管,目前人们对人工智能和机器智能的定义有很多分歧,但在被誉为硅谷信息安全教父的弓峰敏看来,无论哪一种智能,最后落脚点都是智能的机器。


弓峰敏认为,人工智能是一个比较早的概念。早期科学家希望打造近似人类智能的机器,随着技术发展,机器在某些方面超越了人类的能力,出现了高于人工智能的机器智能。但机器智能发展方向不应该是取代人类,而是应该体现在智能的机器上,这正是滴滴的研究方向。


无论是滴滴APP中的“猜你去哪”,还是街头的智能交通信号灯,再到滴滴目前正在研究的智能驾驶,都是弓峰敏口中的“智能机器”。作为在硅谷打拼30多年的科技元老,他始终坚信,“技术需要为人类服务,帮助人类完成不可能完成的任务。”


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滴滴信息安全战略副总裁&研究院副院长&美国研究院负责人 弓峰敏博士


智能驾驶会改变未来,但过程并不简单


自从滴滴表态投身于智能驾驶技术研究后,外界一直频频猜测研发进展。随着近几年相关技术的迅速发展,人们开始期待智能驾驶在不久会在现实生活中广泛引用。弓峰敏十分认同未来智能驾驶技术将提升道路安全、有利于城市发展,但也提到了智能驾驶发展过程中行业普遍面临的挑战。


弓峰敏认为,智能驾驶核心的基本技术,比如计算机图象、深度学习、如何配置传感器等只是第一个门槛。第二个挑战是解决过渡期,行人、无人车、有人车以及自行车等各方混行的问题。第三个挑战,是将这项技术放在各种实际的场景下,有序的投入使用。弓峰敏强调,滴滴一直非常重视安全,同时擅长分析、处理复杂的道路交通数据,从而解决出难题。滴滴希望把这件事做好,让技术服务于人类。


针对滴滴在智能驾驶领域的探索,弓峰敏透露,未来公司的研究团队希望通过AI和AR技术结合,提供更精确的导航,提示驾驶员容易忽略的道路风险,最终提升道路行驶安全。


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