#智能出行# 智能交通、人车互联和智能化的O2O

真正实现智能出行

　　目前的出行及相应o2o服务的竞争进入到白热化状态，滴滴和快的的合并表明除了继续烧钱以外，更加需要行业内的资源整合，而滴滴快的和上海市交通委的合作试点也表明了该行业逐渐进入到更加规范化的发展阶段。

　　而用车只是用户出行整个流程中的其中一个环节，与之相关的还有众多服务内容，这其实是一个完整的服务体系。而建立和完善这样一个庞大、复杂的用户服务体系，一方面需要一个开放式平台的建立，另一方面还需要在技术、用户行为习惯、众多产品线方面的深厚积累。

　　随着国内几家互联网巨头对该领域的强势介入，用户获得的服务也将更加丰富和完善，而更加重要的是，用户能够真正以一种智能化的方式获取服务，真正实现智能出行，从实施环节上来看，这主要分为智能交通、人车互联和智能化的O2O三个环节。

　　

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1、 未来的智能交通

　　比起传统的公交和打车等交通方式，目前的打车软件其实已经实现了初级智能化的转变，打车软件解决了乘客和出租车司机之间信息不对称的问题，专车服务也解决了车辆资源浪费的问题，这两者共同实现了用户和车辆的最优资源配置，大大提到了我们交通出行的效率和舒适度。从这方面来说，在一个相对封闭的细分领域是无法最好的解决信息屏障，需要有一个更加开放和综合性的信息平台，尽可能多的积累用户和车辆信息，这样才能使用户和车辆之间进行最佳匹配。拿百度来说，它不仅投资了Uber、拼车应用公司51用车和天天用车，还投资了二手车电商平台优信，与易到用车和AA拼车进行了合作，在这种情况下，百度就可以将这些多类型的资源与其海量用户资源进行对接，从而帮助用户达到最好的出行效果。

　　这个阶段之后，智能交通的下一个发展方向必然是辅助驾驶或者自动驾驶。奇点大学的网络与计算部门负责人Brad Templeton认为，在接下来的10-20年里最具改变世界潜力的技术是自动驾驶汽车。在上一个阶段，不管是拼车还是专家，都需要有人类司机去完成驾驶任务，同时也会面临交通事故的问题。辅助驾驶技术的出现会极大改善由于人类驾驶员的问题而事故频发的局面，自动驾驶则是z将我们从费时费力的驾驶工作中解放了出来。此前，谷歌的自动驾驶汽车已经完成了总计70万英里的高速公路无人驾驶巡航里程。在此基础上，谷歌于7月份推出了100辆原型车来执行小规模的市区道路测试，这是自动驾驶行业首次进行的规模化城市道路测试。国内互联网公司百度也在去年表示进入自动驾驶领域，95mulu.com9月百度与宝马合作，推进高度自动化驾驶技术的研究，95mulu.com3月10日李彦宏证实百度年内将推出智能汽车。

　　

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2、人车互联和车载智能服务

　　智能交通只是解决了我们的整个出行和服务的第一步，不管是目前的打车软件，还是未来的自动驾驶和辅助驾驶，都是在解放我们的时间和精力，所以，接下来是在出行过程中能够更好的进行人车互联和提供智能化的车载服务，就显得尤为重要了。国内外的科技也纷纷认识到了这项工作的重要性，继苹果的Carplay、谷歌的OAA联盟和微软的 Windows in car推出后，百度也于去年4月21日发布了智能互联车载产品「CarNet」，一是多平台化，CarNet将通过App方式支持Android、iOS等多种移动设备；二是方便安装，可新车预装，也可现车升级；三是整合本土优秀应用，比如百度导航、豆瓣FM、新闻（FM）等应用。百度还在近期发布了「Carlife」，提供了跨平台的人车联网解决方案，提供了适合驾驶环境的地图、导航、音乐和电话等服务，未来还会接入更多O2O服务。

　　观致汽车卫思梵认为，车联网的本质就是让汽车不再仅仅是一个代步工具，而是将已经融入我们日常生活的很多数据化功能整合到汽车产品当中。用户在乘车时只是把汽车当成一种工具，他们看中的是在这个过程中能够享受到什么样的娱乐和服务，比如说导航、听音乐和听新闻，或者为到达目的地时所需要的服务做准备。所以，CarNet等这类人车互联平台其实是智能出行的一种自然延伸，同时也是接下来用户实现用户的真正入口。

　　其中还有一个关键的问题是，在这样一个特定的环境中，我们与汽车的交互方式。这与传统互联网和移动互联网的交互不同，这里的交互方式更多的应该是非接触式的、智能化，比如说借助语音识别、自然语言处理和图像识别技术进行人车交流。因此，科技公司进入到这个领域时也需要在人工智能方面进行积累。上文提到的苹果、谷歌、微软和百度都是如此，例如，百度通过深度学习技术的“百度大脑”，在语音技术方面，目前语音识别的准确率已经达到了95%，并被用在了手机百度、百度语音助手、百度输入法等产品当中，Deep Speech在噪音环境下语音识别的准确度方面超过其他公司十个百分点。图像技术方面，开发出了专门的人脸检测和识别算法，使得图片搜索的准确率从原来的20%提高到了80%，在今年4月份的中国电子信息技术年会上，百度与其他高校联合研发机器翻译核心技术和产业化项目获得了科技进步一等奖。

　

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3、更加智能化的o2o服务

　　最后一个环节就是用户到达目的地之后对服务的获取，目前的o2o服务还仅仅只是简单的服务提供，没有太多智能化和个性化的东西。如果o2o服务方式逐渐智能化，这需要三方面的技术和产品支持。

　　首先，地图将成为服务的第一入口。《浅薄》中提到，地图是人类发明的非常重要的智力工具，从此改变了我们看待世界的方式。它除了提供方向指引以外，还是丰富的信息载体——正是这两个特征使得地图和LBS成为保障O2O的生命线，在入口方面的价值独一无二。从整个服务流程来看，地图上的POI保障了商家信息的来源，LBS信息可对物流行为提供指，。例如，百度LBS开放平台大力支持出行行业的发展，提供领先的技术支持方案的同时，还大量开放了优质服务资源。日定位请求150亿次、支持全球和室内定位服务的同时，还拥有3400万POI数据、1800万深度生活POI数据、及500万公里路网数据，百度LBS开放平台可为所有开发者提供定位SDK、地图SDK、Sug检索API、以及线路规划等API服务。百度LBS平台精度高达1-3米的室内定位技术，能准确定位乘客与司机的位置。

　　其次，需要有强大的大数据和深度学习对地图沉淀的用户信息和商家信息等进行深入和智能匹配。同时，百度的大数据和深度学习等前沿技术已经应用到手机百度、地图等产品之中，用户可以通过多元的方式发起请求、获取服务。同时，借助该还能够对用户进行画像、场景分析准确把握用户需求，挖掘用户潜在需求，同时在另一端分析出最为适合的商家信息，从而开展智能推荐匹配服务。

　　第三，服务过程中的应用场景也非常重要。例如，百度入口具有场景化优势（手百、地图、糯米、直达号），连接步长最短、转换率高，可以有效承接并分发用户需求。用户可以依托地理位置、搜索等场景发起请求，百度将有明确需求的用户和衍生需求（旅游、餐饮、酒店）的长尾用户引导到用车场景，各入口联动，实现交叉销售。

　　最后，这三个方面还可以实现相互促进和协同效应，如果用户能够更加智能和方面的获得个性化服务，那他使用百度系以及带有百度接口产品的产品就会越多，百度就能越能为用户建立个人模型，所有使用过的产品的数据会汇聚到百度云端，人工智能最后再绘制出一个人的画像，百度再根据这个画像再为每个应用进行大数据决策推送。对于商户来说同样如此，通过智能匹配可以提到商户的收入和效率，从而吸引更多的商户加入到百度地图的开放平台上来，从而最终将用户所有关于移动互联网的需求一点点叠加到百度地图中。最终，通过用户整个出行和获得服务过程中的信息流进行汇聚、挖掘分析以及迭代优化。