智能汽车解决方案

自动驾驶汽车的兴起，将在很大程度上颠覆出行行业，带来新的机遇与挑战，并改变商业模式。

滴滴在开发自动驾驶智能汽车方面的一个主要优势是，它拥有庞大的交通服务网络，从而拥有海量的交通数据。

滴滴对未来的形态非常明确，“可见的未来，是人类司机和自动驾驶汽车之间的混合模式。”在唐剑看来，未来出行之所以便利，主要是依赖对城市交通工具的智能化调度从而满足居民的出行需求，实现人、车、路的协同，从而能够在最短的时间内解决出行问题，归根结底是为了解决供需问题，更好地提高城市交通运行效率。

12月6日下午，在中科创达举办的边缘智能大会上，滴滴出行智能控制首席科学家IEEE院士唐剑的演讲主题是“融合.让智能无处不在”，他分享了滴滴的大数据+AI的深度融合，以及如何从人、车、路打造智慧交通。

物联网发展至今已经有10多年的时间了，其中一个最主要的目的就是万物互联，随着明年5G的铺开，万物互联会得以实现。下一个阶段或者下半场的目标或者发展趋势是什么？

很多科研人员或业内人士达成了一个共识，智能化是未来物联网发展的目标，特别是智能物联网。我们认为智能物联网的一个核心目标就是让智能无处不在。

人、车、路的深度融合

首先，想跟大家阐述一下交通出行的三大要素，其实简单地讲就是人、车、路。更正式的一种讲法就是，最底层的交通基础设施，以及交通基础设施所承载的交通工具，以及在交通基础设施、交通工具，在汽车上共同承载的出行的平台和出行的服务。

我们认为要把交通出行这件事情做好，特别是滴滴有一个愿景，就是让出行更美好，怎么样实现这个愿景？最重要的一点就是实现人、车、路的高度融合。

怎么理解呢？如果一个共享出行平台完全不知道当前路面拥堵的情况怎么去派单，如果不了解路面上乘客的需求以及当前司机的位置和状况，也不能很好地去做派单和任务。

交通工具不仅要和交通基础设施深度融合，交通基础设施和交通工具深度融合的抓手就是最近大家常提到的车路协同。

其次，我分享的是跟今天这个论坛紧密相关的-loT，这是如今业界、学术界最火热的话题之一。从名字就可以理解，loT体现着融合，AI和这些IoT设备的融合。

整个分享也会围绕交通和出行来展开，所以举的事例也是与此相关。未来共享出行平台一个重要的载体就是共享智能汽车，目前共享智能汽车上装配有各种各样的智能设备，最典型的智能设备就是行车记录仪。行车记录仪一般都是由一个车机，里头有一个移动的芯片，连接了几个对内、对外的摄像头。除此之外，我们还需要深度模型的压缩以及压缩的技术，因为大家知道深度学习的模型动辄都是几百兆，100多层的模型都无法做到实时的检测。我们需要深度模型的加速和压缩技术，如此可以在智能车载设备上部署源能力。

另外，结合深度学习以及语音识别技术，我们也可以把一些语音智能的源能力，语音声纹识别部署到非常小的车载设备上。同时把视觉的源能力做一个非常好的组合，基于对内的摄像头部署到座舱系统，还有基于对外的摄像头。

滴滴智能座舱的解决方案

参考资料：滴滴智能座舱