历经了四年的激烈竞争，滴滴先后并购了两个最大的竞争对手，结束了这场旷日持久的战争。那一阶段的滴滴在想，怎样才能让更多人用这个手机软件打上车。

2015 年，在陆续推出快车、顺风车、代驾等业务后，滴滴有了一个新名字“滴滴出行”，并将“成为全球最大一站式移动出行平台”设定为战略目标。“打车”早已无法装下这家快速发展的互联网公司的愿景。转身成为行业带头人的滴滴，开始重新审视自己的定位——出行。

程维说，汽车诞生后的一百年，城市交通没有发生过本质变化。尽管现代科技让汽车越跑越快，普通汽车的行驶速度就能够轻松超过300公里/小时。而滴滴刚刚发布的《第二季度全国重点城市交通报告》里，大城市的平均车速却只有可怜的 30公里/小时。马路上驾驶W12汽车发动机的车主，并没有跑过 100 年前四轮马车上的前人。所以我们哪里做错了？

在 PingWest品玩于硅谷举办的 SYNC 2017 科技峰会上，我们专访了峰会主演讲人，滴滴信息安全战略副总裁兼滴滴研究院副院长弓峰敏博士。他认为内燃机解决了车速，但却无法为日益恶化交通问题找到出路。眼下，如果滴滴可以利用移动互联网、大数据和人工智能的协同作用，将会重新定义交通。

共享缓解了资源分配的僵局

共享是人类解决资源矛盾最朴素的方法，移动互联网的出现，让它的实现过程变得更加容易，同时范围更广。共享出行是滴滴擅长的传统项目。目前，滴滴已经成为了世界最重要的出行服务平台之一，有 4 亿乘客通过这个平台完成出行需求，每天的行程订单超过 2000 万个，为社会创造了超过 1750 万个灵活就业机会，在各项运营数据上远超同行公司。它让私家车有了更高的利用率，让更多人坐进了更少的车。

但中国的交通法规制度政策一直制约着中国手机叫车行业的进一步发展，其中最主要的制约都围绕车辆的所有权和运营权发生，比如北京有“京人京车”的要求，导致有营运资格的车辆数量减少，大批本来满足事实标准的汽车和车主却被排除在外——政策和现实产生了冲突，造成极大的资源浪费。

“现在车辆拥有的模式，从能源和资源利用效率上都不可取，没法持续下去。”弓峰敏对 PingWest品玩表示，像在北京这样的大城市，很多人买不起车（或因为牌照限购无法买车），买得起车的人却经常停不起、堵不起车，最后只能把车放家里不开。现在包括汽车本身，以及车位和道路等周边资源的使用效率极度低下，人们对出行的需求却很高，一直没有被满足，正是供需不平衡的现状才催生了滴滴这样事物诞生。

在滴滴之外，一些国内外公司也正在汽车制造和销售的上游环节尝试突破，改变现有的汽车拥有模式。比如一些汽车厂商（其中很多是电动车）会和分时租车、手机叫车软件合作，提供专门的运营车辆。这些车辆由公司统一运营和管理，不由个人拥有，除了回厂维护，平时不需要固定车位，提高了汽车以及周边资源的利用率。“共享的模式更高效，未来，车辆拥有的模式一定会被改变，趋势已经形成了，”弓峰敏表示。

统筹让交通配置进一步合理

个体之间的资源共享，无法从全局角度解决城市交通的调度问题。许多城市管理者已经开始意识到要用大数据和机器学习技术去把握交通规律，调整道路资源分配。驾驭新技术是很大的挑战，于是政府对于和科技公司合作很感兴趣。弓峰敏表示，滴滴已经在尝试和中国城市现有交通信息系统进行互通。对于滴滴而言，成为“一站式移动出行平台”也需要和公共交通信息对接——双方可以合作，各取所需。

这种操作方法在硅谷圣克拉拉 (Santa Clara) 等地方已有先例，互联网科技公司开发的自动驾驶汽车很早就进入了城市道路实测，且事故率相当低，原因在于当地交管部门已经将红绿灯等交通信号系统开放给这些公司，让自动驾驶汽车能够更敏捷地做出判断。相应地，互联网科技公司也将自己的大数据分析、处理和智慧能力提供给政府。

弓峰敏指出，出行公司和政府之间在数据、策略上积极地相互反馈，有利于智慧交通的实现和快速发展。“想要通过技术驱动解决问题，企业和政府不一起合作是做不成的。”他介绍，“很多城市的交管部门已经通过滴滴开放的交通信息平台，查询当地实时或者不同周期的交通运行详情。为管理决策，提供数据依据”。接下来，他希望滴滴能够拿到与更多城市交通调度的权限部门合作，“我们可以成为交通出行的信息中控台，能给城市带来更大帮助。”

他介绍，滴滴现在已经用大数据做机器学习，在平台上实现很多调度的优化。更进一步，滴滴的系统还可以接入用户数字生活的更多层面，获得更多数据，根据用户所在的场景、正在做的事情去预测行程、做预计算和规划。“我相信，滴滴的平台潜力还是很大的，我们的技术实力有能力做到很多事情，但想要服务消费者到极致，还是要有生态开放合作的态度。”弓峰敏指出。

人工智能技术将成为催化剂

在出行行业，人工智能最受外界关注的落脚点是在智能驾驶。智能驾驶的价值不单单体现在让驾驶过程更安全，更意味着车与车之间行驶信息的连通和交互，从而让城市交通成为一个紧密协作的整体。

弓峰敏率领的滴滴美国研究院正在从事智能驾驶的研究。在滴滴美研对外公布的研发方向里，专门强调了其中的信息安全研究。物联网时代对信息安全有更严苛的要求。在智能驾驶研究领域，滴滴并不是先行者。但由于在出行领域的数据和经验累积，让滴滴自然而然的比其它从业者，愿意投入更多精力在基数性的安全课题上。

加入滴滴之前，弓峰敏已经是硅谷知名安全技术专家和连续创业者，曾任 Cyphort 联合创始人兼首席架构师、Palo Alto Networks 联合创始人兼首席科学家、AssureSec 联合创始人兼 CEO 等职位，在安全领域有超过 30 年技术和公司管理经验。对于滴滴而言，安全不只是系统不被黑客攻破，小到用户数据安全，到行车安全，大到整个系统的稳定和灵敏运行都很重要。弓峰敏在系统整体安全方案上的经验，对于滴滴打造智慧出行平台的终极目标十分关键。