你是谁?你从哪里来?要到哪里去?
这原本是西方哲学研究3个经典的问题。如果把这些问题映射到出行领域，滴滴每天会完成超过2000万个出行订单，与这些订单相关的每日路径规划超过90亿次，每日处理数据超过2000TB。滴滴希望在满足巨大出行需求的同时，在海量数据里挖掘出一条让每个城市“更聪明”的路径。
今年4月，在拥有超过3亿用户和千万司机之后，滴滴对外宣布已经与11个城市展开智慧交通战略合作，滴滴将和这些城市的交通部门一起改善交通拥堵、交通安全甚至城市规划问题。本周，新智驾，滴滴现在在全国建设了8个数据中心，他们拥有的服务器和数据量在国内可能仅次于BAT。微观上，滴滴知晓每天千万乘客、千万司机中每个人脱敏后的出行/驾驶轨迹;宏观上，滴滴了解城市每一条道路的繁忙程度和时空变迁。
章文嵩说，滴滴平台的基础架构，首先是有很多数据中心，包括云平台在内的大量基础软件都运行在上面。从每一个乘客、司机、车辆上取回的数据在这里收集、清洗、转换、存储。在这些脱敏数据之上，数据展示、挖掘等工程工作(data engineering)随后展开。而滴滴的派单平台是相对独立的，运行在GPU集群和深度学习算法上，应用了大量滴滴派单的策略。滴滴通过对海量数据的挖掘，发现和展示问题，提高业务的运营效率。
任何一个乘客发起的出行需求，会经过2秒钟的排队，进入用户需求表达的列表，并且与位置、距离等信息形成矩阵，这个矩阵会与路网做映射，形成路径规划;滴滴同时对未来的路况进行预测，同时根据司机乘客的评分、喜好，最终做出系统认为最优的匹配。在一天中的每一个瞬间，这样的匹配都在发生。
三、基于数据平台的智慧城市
滴滴刚刚对外发布了2017年Q1针对全国重点城市的交通运行报告：全国最堵的哈尔滨，车辆平均行驶时速仅有28.48公里，而北京位列“堵城”第十，平均行驶时速只有34.24公里。滴滴报告中提及的32个重点城市，已有11个陆续跟滴滴签订了战略合作协议。
章文嵩说，信号灯之外，智慧诱导屏、代驾热力图、智慧公交也都在与各个城市陆续落地。
今年，滴滴在贵阳与当地交警一起部署了几十个根据实时路况提供交通引导的智慧诱导屏;
在深圳，滴滴通过代驾热力图为交警提供预防和检查酒驾的重点区域信息;
同样在深圳，滴滴与深圳巴士集团成立了一家合资公司，以后大数据系统会负责旗下公交的调度...
在11个城市里，今年我们还会看到更多的动作。章文嵩说，路况分析、交通运行指示、异常拥堵报告、交通信号灯这些都是基于大数据平台的应用，滴滴的目标是基于数据平台和当地交警以及合作伙伴一同开发出更多应用。
滴滴的野心和设想还不止于此，章文嵩还透露了滴滴在产品上2个开发尝试中的方向：
一站式的出行服务，即在现有快车、出租车等服务基础上，接入公共交通系统，引导推荐用户使用公交、地铁、单车等多种交通工具组合的出行方案，根据用户的不同喜好推荐不同价格、不同舒适度的出行方式;
智能驾驶，滴滴希望通过一套车载系统，提高车辆整体的驾驶安全。这套系统将包括前视、后视摄像头，实现车道线跟踪、前车/后车的检测。目前这套系统已经在滴滴200多辆全职车辆上试验。
章文嵩说，相比无人驾驶，滴滴当下更关注智能驾驶。怎样通过数据提升司机的驾驶行为和驾驶安全，未来滴滴也可能对接众多自动驾驶的厂商，将网约车平台以标准和接口的形式开放。你发出的出行需求，未来可能会有一辆自动驾驶汽车已经接单。
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