是什么促成了滴滴和 Udacity 的合作？
一家出行服务公司，依靠自己的数据积累，在美国设立研究院，希望在自动驾驶和 AI 安全领域有所斩获，这样的发展顺其自然，而一家致力于每个人提供教育的公司，Udacity 也因为自动驾驶的火热和创始人的研究背景，对自动驾驶的教育更是极度重视。
但就是这样的两家看起来在业务上毫无关联的公司，却因为对自动驾驶的研究而「情投意合」，依靠双方的优势在硅谷启动了「滴滴-Udacity『无人驾驶』大挑战」，邀请全球算法高手来挑战智能出行安全领域的重要难题。
如何看待「自动驾驶」这项新事业？
通过算法大赛滴滴能够招聘到全新自动驾驶算法优质人才，而 Udacity 则更希望活动提高人们对于自动驾驶的兴趣，从而普及教育，目的仅此而已？其实不然，滴滴出行高级副总裁章文嵩和 Udacity CEO，斯坦福的教授，谷歌 X 实验室创立者，也曾是自动驾驶汽车和谷歌眼镜的研发负责人 Sebastian Thrun 一起聊了聊，关于自动驾驶他们又在做什么？
（Sebastian Thrun ）
之前可能很多人也许有同样的疑问，因为还没有开始运营无人驾驶汽车，滴滴所获取的大量数据更多的是现有车辆的调度等信息，而这些究竟对于自动驾驶和智慧交通有什么样的作用？
「滴滴已经使用 app 来监测司机的驾驶行为，在短期，这可以用来有效提升驾驶安全和服务质量。但这些手段同样可以帮助提升无人驾驶的精度和应急能力。观察司机如何处理紧急状况，再把这些应用到自动驾驶车辆之中。」章文嵩认为这是滴滴现有的能力去影响交通和自动驾驶。
（滴滴出行高级副总裁章文嵩）
「堵车其实就是说明我们没有利用好道路」Sebastian 认为滴滴可以提升城市出行效率的原因之一就是，滴滴在算法大赛上使用了开源数据来探讨这个问题——我们是否可以让出行更加高效？
Sebastian 认为「通过政企合作，我们可以把公共交通的数据和共享出行的数据搭桥，激活，这样的合作能让公众整体收益。」而作为一个开源受益者，章文嵩也非常支持「开源代表着互联网开放性思维，很难想象世界如果没有开源会怎么样。」
而开源数据在自动驾驶中更是一味「催化剂」，虽然现在还处于早期阶段，但自动驾驶车中，开源数据意味着我们从一辆车所犯错误中学到的经验可以应用到所有车辆之上。「在这个过程当中，预计每 18 个月自动驾驶技术的革新就会让驾驶质量提升十倍。所以目前是一个转折点，自动驾驶车辆未来要比人工驾驶更为安全。」Sebastian 非常坚定的说。
从改善交通灯的效率开始
目前滴滴已经与 11 个城市展开了战略合作，这些城市包括成都，深圳，南京，沈阳等等，来着手做一些真正切实的改善。比如，先从改善交通灯的效率开始，而在智慧交通建设方面滴滴也给自己设立了的三个短期目标。
除了改善交通灯之外，滴滴开始与公共交通体系合作。「未来公交系统搬上网，效率会发生革命，而出行作为服务而不再是作为单个的产品-当你要去往目的地。」章文嵩认为整体的智能交通体系将提供给你一整套的可选方案，未来整个的空港车道、高速公路等基础设施都可能被大数据预测能力调配下变得通达，这才是我们要所努力达到的智慧城市。
而说到与政府展开的合作——究竟政府方面是持开放态度还是保守态度？滴滴出行高级副总裁章文嵩认为这是互相依靠的关系，「民众的呼声是要保障出行安全，而大数据能力是安全的基本保障，政府的要求是在遇到问题的时候与政府及时沟通，毕竟交通生态系统需各方紧密合作。」
而 Udacity 则希望在与和滴滴这样的全球合作之中开发更优质的软件，不仅帮助滴滴发现人才，同时对人们进行教育，鼓励他们学习新鲜事物，「过去人们对追求铁饭碗，对一个职业「从一而终」现如今观念逐渐转变，职业流动性赋予人们更多机会。」Sebastian 说到，「倘若我们能够将这项技术惠及到每一个人，不单单是顶尖大学的学生，那么世界的 GDP 都会翻一番。如今大多数软件都来自美国或者亚洲，我们希望深入到其他市场，欧洲、非洲、南美等。」
章文嵩也非常认同，「参与自动驾驶领域的人越多，自动驾驶技术就会变得越好，如今每家公司都有自己的软件，分享越多，受益越大，竞争对创新来说十分重要。」
「技术本身永远不是目的，滴滴的发展没有限制，但我们知道的是我们一定会是一个开放的平台，它容纳各类智能驾驶技术和人力驾驶方案。」章文嵩认为我们的城市交通是 2D 的，未来希望是立体的，高效而灵活，同时也由于新的技术，包括智能驾驶技术减少了我们每个人拥有车辆的必要，我们可以利用共享出行的网络，让城市更多空间留给绿地公园。
「我们的血管是全世界最高效的运输系统—它的设计最大程度地提高传送效率，减少无谓的耗损和拥堵和能源的浪费。它是一个 3D 的系统。为什么我们的城市，我们的北京不能是这样的呢？」
