滴滴副总裁和Google X创始人坐在一起,聊了聊在线教育如何改变自动驾驶

各种峰会上的对话环节大家都见的多了,但标题里这么跨界的可能还确实比较少见。

3月30日下午,北京3W咖啡就有了这么一场对话,一方是Google X的创始人、Google无人驾驶创始人。离开Google后,创办了在线教育平台Udacity的Sebastian Thrun。另一方是滴滴出行的高级副总裁章文嵩,同时也是Linux开源软件LVS的创始人。PingWest品玩的创始人骆轶航主持了这场对话。

本文内容整理自现场对话,会一点都不标题党的为你解答为什么他们会坐在这里,而在线教育又为何成为了自动驾驶催动的又一个风口。

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从左到右分别是章文嵩、Sebastian Thrun、骆轶航

对话的主题是“人工智能和未来出行”因此实际内容是围绕自动驾驶展开的。

Sebastian和章文嵩跟“车”都是颇有渊源的,一个以前是造Google自动驾驶车的、一个现在是通过大数据在向大众提供租车的。这次谈话两个人都讲了很多对自动驾驶的一些小想法,也能看出来为什么看起来滴滴和Udacity两家不太搭边的公司能走在一起。

说起来滴滴大家都很熟悉,但是Udacity可能就稍微陌生一点。Sebastian是Google X的创始人,在2011年离开Google后创立的Udacity,主要提供热门科技产业的相关在线课程,比如机器学习、人工智能、数据科学、还有无人驾驶,部分课程可以免费学习,但是如果要挑战实战项目、获得专业辅导,也就是加入Udacity推出的纳米学位(Nanodegree),就需要缴纳课程费用。纳米学位的作用在于它可以帮助学员进入一批Udacity合作的科技公司,通常是Google、Facebook、Amazon这种科技巨头。

Udacity跟这些企业的合作推行了教育民主化,不只是教授课程,而是把学员送到工作中。这些合作伙伴在美国有Google、Facebook,而在中国他们找到了滴滴。

谈话开始的时候主持人想开门见山的抛出话题,但是章文嵩特别有工程师那种严谨的思路,还是坚持在开始谈话前先介绍一下自己:除了7年时间在阿里巴巴、前阿里云首席科学家的工作经历,最重要的是他是一个热爱开源的人,他认为开源是人工智能领域里非常重要的一部分,没有开源就没有现在的许多软件。他说:“1998年我们开发了LVS开源软件,到今天这个软件仍在使用,开源代表着互联网开放性思维,很难想象这世界如果没有开源会怎么样。”

分享的精神在技术发展中的地位很重要,这也是Sebastian为什么会创立Udacity这样一种在线学习平台,Sebastian用手机App Store里的应用软件举了个例子:翻一圈这些APP,美国开发的很多,中国开发的很多,但是很少能看到来自欧洲、非洲、南美等地开发者的应用,主要的原因就是这些地方没有足够的教育资源。Sebastian说:“教育需要民主化,Udacity想要做的就是把硅谷那些最酷炫的技术带出来,分享给尽可能多的人,这些技术能让全世界的GDP成倍增长。”

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Udacity上的课程可以渗透到很多领域,比如机器人开发、Android开发、商业预测,Sebastian觉得自动驾驶是目前竞争更激烈的一个行当,所有的公司都想做。而在自动驾驶的大规模商用之前,各家自动驾驶公司之间的竞争其实就是人才的竞争,技术扩展但人才稀疏的市场竞争,最后的结果就是人才越来越值钱。

Uber前段时间挖角Google无人驾驶高管就是现在科技行业人才竞争的缩影,3月初英特尔能做到溢价40倍收购Mobileye,看重的也是核心技术和核心人才。不仅仅在硅谷发生,在国内BAT三大巨头中,高级人才也在不断流动,就在一周前,前百度研究院副院长张潼加入腾讯成为AI Lab主任。

离开Google X后Sebastian从高技术在线教育切入创办了Udacity,正好能填补人才市场这个空缺。为这些企业找到对的人,为找工作的人找到对的企业。和滴滴的合作,也是为了能进行这种人才的输送。

高技术人才这个市场有多大呢?仅从滴滴和自动驾驶这一个领域去看就能得出结果。

主持人问滴滴要做自动驾驶大概需要多少人,Sebastian说怎么也得10000人左右吧,再问章文嵩滴滴现在有多人,章文嵩说工程师有3000多吧,Sebastian机智地补充了一下,我们现在的学员就有100000人左右。

滴滴想要做无人驾驶但是缺的人有点多,所以Udacity来的很是时候。而Sebastian也觉得滴滴要做自动驾驶很有前景,能为自己的学员又开辟到一片新的职业道路。

在被主持人问到哪座城市(city)是自动驾驶的梦想地时,Sebastian毫不犹豫地说:当然是优达学城(Uda-city) 。抖完机灵后他还是认真讲了,加州是一个特别适合学习新技术的地方,但是对于自动驾驶真正开车上路的话帮助就没那么大了,最好还是能在埃及、印度、中国这种路况较为复杂的地方。上午刚经历过北京堵车的Sebastian认为中国应该是最好的选择了。

恰巧滴滴对中国的交通状况特别熟悉,章文嵩说滴滴最大的价值在于“量”,具体来说有“人量”和“数量”,首先有很多司机、很多乘客,用户基数基本不用担心,而且面对自动驾驶高成本的问题,滴滴能用自己的共享模式降低价格;数量指的是数据量,滴滴称现在每天的运载量已经达到2000万,是全世界加起来的两倍。

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数据于自动驾驶,有如五高三模于高三学生,越多的训练是越有效和精准的答案。滴滴所说的巨量运载带来的是巨量数据,这些数据都是用于训练自动驾驶模式的工具。关于具体怎么利用这些数据,章文嵩告诉大家,滴滴现在已经有了一款APP,可以对司机驾驶行为进行监测,以便为后期自动驾驶训练提供学习样本。

所以说白了滴滴其实就是个数据公司。Sebastian说滴滴(DIDI)代表的可能就是Data Institution,看来这个名字其实早有预谋。

数据的量大意味着对计算能力的需求也就越高,章文嵩说这点目前滴滴做得也很好:“现在滴滴的计算能力是4P,相当于100万台个人电脑,年底我们会达到16P,比较快的将来就是100P,100P已经相当于目前世界上最快的计算机太湖之光的运算水平了。”

所以滴滴想做自动驾驶,是基于自己的数据平台做一个自动驾驶调度站,用于技术整合。不需要研发自己的自动驾驶系统,这个调度站可以搭载各种不同驾驶技术和方案。

滴滴在中国有了一些短期的小目标:现在已经和成都、深圳、南京等等11个城市展开合作,会先从提高红绿灯的效率做起,其次是进军公共交通,最后形成一整套完整的交通解决方案,也就是所谓的智慧交通。

从长远来看,滴滴幻想的美好未来是这样的:不是做一辆没人开的车,而是成为一个城市高效的运输系统,建立一个3D的运输网络。而Udacity对自动驾驶的期望是这样的:更安全和更高效,而且这些可以让我们的学员去实现。

Sebastian认为自动驾驶目前还只处于早期阶段,但是发展速度特别快,几乎是每18个月,技术的革新就能让驾驶质量提升10倍。有人出人有人出数据,教育的民主化和数据的共享或许可以让自动驾驶来的更快一些。

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