比如說整個（北京）回龍觀住了幾十萬人,，可能每天早上10%是去中關(guān)村上班，10%是去國貿(mào)的,，80%人集中要去幾個大商業(yè)區(qū),。每個方向都有幾萬人，兩小時內(nèi)都要出發(fā),。這些交通需求都可以通過學(xué)習(xí)找出規(guī)律?，F(xiàn)在大家往往是自己選擇交通工具——包括自駕，對實時情況和全局并不了解,，效率低,、時間不可控,、還容易擠在一起誰也走不了。 “滴滴大腦”通過深度學(xué)習(xí),，目標(biāo)是未來給全社會做出最優(yōu)安排，比如說統(tǒng)籌推薦公交,、拼車,、叫車,、自行車等服務(wù),，盡量錯峰運行,，盡量拼車共享出行,，盡量讓司機錯開擁堵路段,。只要能提高20%的效率,，這就是了不得的效率提升,。

人、車,、路,，三者之間在特定時間段的供需差距很大,，這是交通問題的根源,，智能和共享在一定程度上會化解這個矛盾,。但是，解決人和車的供需問題,，對實時性要求很高，對運算速度和能力挑戰(zhàn)很大,，每過2秒,，車和路況都會變化,，必須實時收集數(shù)據(jù)并演算,。其次要考慮全局最優(yōu)匹配,，不僅是這個時間切片的最優(yōu),，還要考慮這輪匹配對未來30分鐘車輛分布的影響，還要考慮司機的服務(wù)和安全——你應(yīng)該知道滴滴在給司機的服務(wù)打分,，但可能不知道我們還要實時監(jiān)測每輛車的安全分,，監(jiān)控急剎車拐彎疲勞駕駛等行為，目標(biāo)是降低事故率,。今年滴滴平臺控制的車輛事故率會比線下出租車降低40%,。

所以我希望滴滴平臺能真正用好滴滴“大腦”,。本質(zhì)上我們是一個大數(shù)據(jù)公司,，一個人工智能公司,。我們在公司很小的時候就成立了滴滴研究院，設(shè)于美國硅谷的研究院也成立一周年了,。滴滴發(fā)現(xiàn)的中國交通問題很有趣也很復(fù)雜,，希望可以邀請到最優(yōu)秀的科學(xué)家加入我們一起解決難題。

　　滴滴程維：這個時代一切都剛剛好

觀察者網(wǎng)：所以您認(rèn)為,，滴滴的運算量是最難以想象的東西，相對過去的歷史,，是最值得一提的事情,。

程維：對,，而且這些數(shù)據(jù)在未來有特別多的作用。

舉一些例子,，比如紅綠燈，原來紅綠燈的調(diào)度,，要么就是30秒,、50秒這種固定周期,，要么就是靠地感線圈和攝像頭,，做不到基于大數(shù)據(jù)實時精確控制。現(xiàn)在每個路口都不斷有滴滴的出租車,、專車,、快車,、順風(fēng)車駛過,，我們基于這些數(shù)據(jù),，基本可以知道每個紅綠燈路口從早到晚的流量情況,，能夠支持我們做合理的預(yù)測,，幫交通部門調(diào)整紅綠燈周期,。這套系統(tǒng)已經(jīng)在現(xiàn)實中應(yīng)用了,。