程偉:スマート交通に投資し、世界クラスのモデル都市を構築する

程偉:スマート交通に投資し、世界クラスのモデル都市を構築する

「滴滴出行がユーザーとドライバーをつなぐ旅行プラットフォームになるだけでなく、人、車、道路、信号、そしてその背後にある交通意思決定システムがすべてオンラインになることを願っています。将来的にはスマートな交通サービスプロバイダーになりたいと考えています」。2018年1月25日に開催されたスマート交通サミットで、滴滴出行の創業者兼CEOの程偉氏は基調講演でそう語った。

[[218303]]

(滴滴出行の創業者兼CEOの程偉氏は、中国の旅行サービスの革新は今日、世界で最も速く、最も広範囲に及んでいると考えている)

このスピーチで、程偉氏は過去20年間の中国のインターネットの発展を振り返りました。最初の10年ほどはインターネットポータルと電子商取引が繁栄し、時代のトレンドをリードしました。過去5年間で、交通のインターネット時代が始まり、中国と米国は共同で交通におけるインターネットの発展の波をリードしてきました。現在、中国のオンライン配車サービス全体の発展規模は米国の4~5倍であり、この分野における中国の継続的な活発な革新の勢いも米国を上回っています。

「2015年、当社はタクシーとオンライン配車サービスの実践をあらゆる旅行分野と共有し始めました。当社は、インターネットがタクシーとユーザー、自家用車とユーザーを結びつけると信じています。インターネットがあらゆる商品を結びつけ、あらゆる人を結びつけ、あらゆる情報を結びつけるのと同じように、インターネットはあらゆる交通手段を結びつけます。当社は、Didiがあらゆる交通手段を結びつけ、ユーザーがあらゆる交通手段とつながることを支援するプラットフォームになることを願っています。」Didiは、タクシー、自家用車、高速車に加えて、指定運転手、スマートバス、レンタカー、ライドシェア、企業レベル、自転車など、11の垂直分野で旅行サービスを提供しています。 「我々は、あらゆる分野で市場化と情報化のプロセスをいかにうまく組み合わせ、促進するかを模索してきた。中国の旅行サービスにおけるイノベーションは現在、世界で最も速く、最も広範囲に渡っていると言えるだろう」と程偉氏は述べた。

2017年、Didiはスマート輸送を新たな戦略的開発方向の1つとして特定しました。 Didiプラットフォーム上の1日の注文量は2,500万件で、さまざまな交通手段を利用する2,000万人のドライバーが膨大な量のデータを蓄積している。 「中国の多くの都市の交通ビッグデータは、世界のすべての都市の中でも最高の品質を誇っています。これは金鉱です。」これらのデータには大きな社会的価値が含まれており、都市の交通管理部門が都市交通をより効率的に管理するのに役立ちます。

2017年、滴滴出行はデータマイニングを行い、スマートバス、スマート信号機、潮汐レーン、交通誘導画面、滴滴情報プラットフォームなど、一連のスマート交通製品とサービスを開発しました。滴滴出行は、これらの手段を組み合わせて、各都市や各地域の特性を踏まえ、都市の混雑を20%削減する評価システムを確立したいとしている。

程偉氏は演説の中で、滴滴出行は2018年に10都市と緊密な協力関係を築き、資源を投入し、今後一定期間内に一連の交通評価基準を模索し、世界的に認知され受け入れられるスマート交通モデル都市を作り上げていくと述べた。

Didi Smart Transportationの長期目標は、都市交通の持続可能な発展の道を模索することです。程偉氏は、交通は将来、知能化、共有、新エネルギーのトレンドを示すと考えています。 「5年前は、誰もが自分の車を購入し、運転するかどうか、どの道路を通るかを自分で決めていました。しかし、10年か20年後には、交通は統合システムになり、中央のインテリジェントな都市頭脳が徐々に、運転手、乗客、そして都市全体など、すべての人に力を与えるようになるでしょう。」

交通のインターネット時代では、シェアリングもトレンドになるでしょう。シェアリングが実現すれば、都市全体の利用率と持続可能な発展がより高いレベルに引き上げられ、産業時代以来の自動車メーカーによる自動車の売買の基本モデルが変わり、真に新エネルギー自動車事業者とシェアリングの時代へと移行する可能性があります。

<<:  人工知能ロボットの開発にはどのプログラミング言語を選択すればよいでしょうか?

>>:  Didi、AI技術を活用して交通問題を解決するTraffic Brainをリリース

ブログ    

推薦する

...

...

オントロジーから始める:オペレータ関係マップの構築と応用

[[258543]]人類学者ロビン・ダンバーは、人間が親密な人間関係を維持できる最大人数は 150 ...

純粋な乾物 | ディープラーニング研究の概要

[[195952]] 1. ディープラーニングディープラーニングといえば、一度でも触れたことがある人...

宝くじに当たるのは雷に打たれるより難しいですか?確率を向上させるためにアルゴリズムを使ってみる

宝くじで生計を立てる可能性はどれくらいありますか? 2005年、MITの学生グループが集まり、ギャン...

OpenAI Soraについて知っておくべきこと

皆さんこんにちは、ルガです。今日も引き続き、人工知能 (AI) エコシステムに関連するテクノロジーで...

ハードコア! CES 2021 アワード: 労働者は仮想人間、口紅は AI アルゴリズムを追加、ロボットは毛皮で覆われる

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

人工知能が学習と発達に及ぼす7つの影響

急速に進化する今日のテクノロジー環境において、人工知能 (AI) はあらゆる業界に革命を起こす可能性...

ゲーム依存症対策は年々厳しくなり、顔認証対策は厳しすぎるとの報道も

[[415155]]未成年者のゲームプレイの問題に関しては、依存症防止システムが厳しすぎると不満を言...

...

JS データ構造とアルゴリズム_ソートおよび検索アルゴリズム

序文これは「JavaScript のデータ構造とアルゴリズムを学ぶ」の最後のブログです。これは、面接...

人工知能における計算能力、アルゴリズム、データに関する簡単な説明

ラボガイド科学技術の急速な発展により、人工知能(AI)は今日最もホットな話題の1つになりました。人工...

純粋な MLP は下流のタスクには適していませんか? Meta AIらは、トランスフォーマーを上回るスパースMLPを提案した。

注意ベースのモデルの代替として、純粋な MLP アーキテクチャがますます注目を集めています。 NLP...

...

ML モデルに魂を吹き込む: MVP に基づく超シンプルなデプロイメント ソリューション

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」(ID: AI_Discov...