滴滴對話前 Google 自動駕駛負責人，關於自動駕駛我們到底能做什麼？

一家出行服務公司，依靠自己的數據積累，在美國設立研究院，希望在自動駕駛和 AI 安全領域有所斬獲，這樣的發展順其自然，而一家致力於每個人提供教育的公司，Udacity 也因為自動駕駛的火熱和創始人的研究背景，對自動駕駛的教育更是極度重視。

但就是這樣的兩家看起來在業務上毫無關聯的公司，卻因為對自動駕駛的研究而「情投意合」，依靠雙方的優勢在矽谷啟動了「滴滴-Udacity『無人駕駛』大挑戰」，邀請全球演算法高手來挑戰智能出行安全領域的重要難題。

通過演算法大賽滴滴能夠招聘到全新自動駕駛演算法優質人才，而 Udacity 則更希望活動提高人們對於自動駕駛的興趣，從而普及教育，目的僅此而已？其實不然，滴滴出行高級副總裁章文嵩和 Udacity CEO，斯坦福的教授，谷歌 X 實驗室創立者，也曾是自動駕駛汽車和谷歌眼鏡的研發負責人 Sebastian Thrun 一起聊了聊，關於自動駕駛他們又在做什麼？

（Sebastian Thrun ）

之前可能很多人也許有同樣的疑問，因為還沒有開始運營無人駕駛汽車，滴滴所獲取的大量數據更多的是現有車輛的調度等信息，而這些究竟對於自動駕駛和智慧交通有什麼樣的作用？

「滴滴已經使用 app 來監測司機的駕駛行為，在短期，這可以用來有效提升駕駛安全和服務質量。但這些手段同樣可以幫助提升無人駕駛的精度和應急能力。觀察司機如何處理緊急狀況，再把這些應用到自動駕駛車輛之中。」章文嵩認為這是滴滴現有的能力去影響交通和自動駕駛。

（滴滴出行高級副總裁章文嵩）

「堵車其實就是說明我們沒有利用好道路」Sebastian 認為滴滴可以提升城市出行效率的原因之一就是，滴滴在演算法大賽上使用了開源數據來探討這個問題——我們是否可以讓出行更加高效？

Sebastian 認為「通過政企合作，我們可以把公共交通的數據和共享出行的數據搭橋，激活，這樣的合作能讓公眾整體收益。」而作為一個開源受益者，章文嵩也非常支持「開源代表著互聯網開放性思維，很難想像世界如果沒有開源會怎麼樣。」

而開源數據在自動駕駛中更是一味「催化劑」，雖然現在還處於早期階段，但自動駕駛車中，開源數據意味著我們從一輛車所犯錯誤中學到的經驗可以應用到所有車輛之上。「在這個過程當中，預計每 18 個月自動駕駛技術的革新就會讓駕駛質量提升十倍。所以目前是一個轉折點，自動駕駛車輛未來要比人工駕駛更為安全。」Sebastian 非常堅定的說。

目前滴滴已經與 11 個城市展開了戰略合作，這些城市包括成都，深圳，南京，瀋陽等等，來著手做一些真正切實的改善。比如，先從改善交通燈的效率開始，而在智慧交通建設方面滴滴也給自己設立了的三個短期目標。

除了改善交通燈之外，滴滴開始與公共交通體系合作。「未來公交系統搬上網，效率會發生革命，而出行作為服務而不再是作為單個的產品-當你要去往目的地。」章文嵩認為整體的智能交通體系將提供給你一整套的可選方案，未來整個的空港車道、高速公路等基礎設施都可能被大數據預測能力調配下變得通達，這才是我們要所努力達到的智慧城市。

而說到與政府展開的合作——究竟政府方面是持開放態度還是保守態度？滴滴出行高級副總裁章文嵩認為這是互相依靠的關係，「民眾的呼聲是要保障出行安全，而大數據能力是安全的基本保障，政府的要求是在遇到問題的時候與政府及時溝通，畢竟交通生態系統需各方緊密合作。」

而 Udacity 則希望在與和滴滴這樣的全球合作之中開發更優質的軟體，不僅幫助滴滴發現人才，同時對人們進行教育，鼓勵他們學習新鮮事物，「過去人們對追求鐵飯碗，對一個職業「從一而終」現如今觀念逐漸轉變，職業流動性賦予人們更多機會。」Sebastian 說到，「倘若我們能夠將這項技術惠及到每一個人，不單單是頂尖大學的學生，那麼世界的 GDP 都會翻一番。如今大多數軟體都來自美國或者亞洲，我們希望深入到其他市場，歐洲、非洲、南美等。」

章文嵩也非常認同，「參與自動駕駛領域的人越多，自動駕駛技術就會變得越好，如今每家公司都有自己的軟體，分享越多，受益越大，競爭對創新來說十分重要。」

「技術本身永遠不是目的，滴滴的發展沒有限制，但我們知道的是我們一定會是一個開放的平台，它容納各類智能駕駛技術和人力駕駛方案。」章文嵩認為我們的城市交通是 2D 的，未來希望是立體的，高效而靈活，同時也由於新的技術，包括智能駕駛技術減少了我們每個人擁有車輛的必要，我們可以利用共享出行的網路，讓城市更多空間留給綠地公園。

「我們的血管是全世界最高效的運輸系統—它的設計最大程度地提高傳送效率，減少無謂的耗損和擁堵和能源的浪費。它是一個 3D 的系統。為什麼我們的城市，我們的北京不能是這樣的呢？」