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目前的出行及相應o2o服務的競爭進入到白熱化狀態，滴滴和快的的合并表明除了繼續燒錢以外，更加需要行業內的資源整合，而滴滴快的和上海市交通委的合作試點也表明了該行業逐漸進入到更加規范化的發展階段。而用車只是用戶出行整個流程中的其中一個環節，與之相關的還有眾多服務內容，這其實是一個完整的服務體系。而建立和完善這樣一個龐大、復雜的用戶服務體系，一方面需要一個開放式平臺的建立，另一方面還需要在技術、用戶行為習慣、眾多產品線方面的深厚積累。隨著國內幾家互聯網巨頭對該領域的強勢介入，用戶獲得的服務也將更加豐富和完善，而更加重要的是，用戶能夠真正以一種智能化的方式獲取服務，真正實現智能出行，從實施環節上來看，這主要分為智能交通、人車互聯和智能化的O2O三個環節。

1、 未來的智能交通

比起傳統的公交和打車等交通方式，目前的打車軟件其實已經實現了初級智能化的轉變，打車軟件解決了乘客和出租車司機之間信息不對稱的問題，專車服務也解決了車輛資源浪費的問題，這兩者共同實現了用戶和車輛的最優資源配置，大大提到了我們交通出行的效率和舒適度。從這方面來說，在一個相對封閉的細分領域是無法最好的解決信息屏障，需要有一個更加開放和綜合性的信息平臺，盡可能多的積累用戶和車輛信息，這樣才能使用戶和車輛之間進行最佳匹配。拿百度來說，它不僅投資了Uber、拼車應用公司51用車和天天用車，還投資了二手車電商平臺優信，與易到用車和AA拼車進行了合作，在這種情況下，百度就可以將這些多類型的資源與其海量用戶資源進行對接，從而幫助用戶達到最好的出行效果。

這個階段之后，智能交通的下一個發展方向必然是輔助駕駛或者自動駕駛。奇點大學的網絡與計算部門負責人Brad Templeton認為，在接下來的10-20年里最具改變世界潛力的技術是自動駕駛汽車。在上一個階段，不管是拼車還是專家，都需要有人類司機去完成駕駛任務，同時也會面臨交通事故的問題。輔助駕駛技術的出現會極大改善由于人類駕駛員的問題而事故頻發的局面，自動駕駛則是完全將我們從費時費力的駕駛工作中解放了出來。此前，谷歌的自動駕駛汽車已經完成了總計70萬英里的高速公路無人駕駛巡航里程。在此基礎上，谷歌于7月份推出了100輛原型車來執行小規模的市區道路測試，這是自動駕駛行業首次進行的規模化城市道路測試。國內互聯網公司百度也在去年表示進入自動駕駛領域，2014年9月百度與寶馬合作，推進高度自動化駕駛技術的研究，2015年3月10日李彥宏證實百度年內將推出智能汽車。

2、人車互聯和車載智能服務

智能交通只是解決了我們的整個出行和服務的第一步，不管是目前的打車軟件，還是未來的自動駕駛和輔助駕駛，都是在解放我們的時間和精力，所以，接下來是在出行過程中能夠更好的進行人車互聯和提供智能化的車載服務，就顯得尤為重要了。國內外的科技也紛紛認識到了這項工作的重要性，繼蘋果的Carplay、谷歌的OAA聯盟和微軟的 Windows in car推出后，百度也于去年4月21日發布了智能互聯車載產品「CarNet」，一是多平臺化，CarNet將通過App方式支持Android、iOS等多種移動設備；二是方便安裝，可新車預裝，也可現車升級；三是整合本土優秀應用，比如百度導航、豆瓣FM、鳳凰新聞（FM）等應用。百度還在近期發布了「Carlife」，提供了跨平臺的人車聯網解決方案，提供了適合駕駛環境的地圖、導航、音樂和電話等服務，未來還會接入更多O2O服務。

觀致汽車衛思梵認為，車聯網的本質就是讓汽車不再僅僅是一個代步工具，而是將已經融入我們日常生活的很多數據化功能整合到汽車產品當中。用戶在乘車時只是把汽車當成一種工具，他們看中的是在這個過程中能夠享受到什么樣的娛樂和服務，比如說導航、聽音樂和聽新聞，或者為到達目的地時所需要的服務做準備。所以，CarNet等這類人車互聯平臺其實是智能出行的一種自然延伸，同時也是接下來用戶實現用戶的真正入口。

其中還有一個關鍵的問題是，在這樣一個特定的環境中，我們與汽車的交互方式。這與傳統互聯網和移動互聯網的交互不同，這里的交互方式更多的應該是非接觸式的、智能化，比如說借助語音識別、自然語言處理和圖像識別技術進行人車交流。因此，科技公司進入到這個領域時也需要在人工智能方面進行積累。上文提到的蘋果、谷歌、微軟和百度都是如此，例如，百度通過深度學習技術的“百度大腦”，在語音技術方面，目前語音識別的準確率已經達到了95%，并被用在了手機百度、百度語音助手、百度輸入法等產品當中，Deep Speech在噪音環境下語音識別的準確度方面超過其他公司十個百分點。圖像技術方面，開發出了專門的人臉檢測和識別算法，使得圖片搜索的準確率從原來的20%提高到了80%，在今年4月份的中國電子信息技術年會上，百度與其他高校聯合研發機器翻譯核心技術和產業化項目獲得了科技進步一等獎。

3、更加智能化的o2o服務

最后一個環節就是用戶到達目的地之后對服務的獲取，目前的o2o服務還僅僅只是簡單的服務提供，沒有太多智能化和個性化的東西。如果o2o服務方式逐漸智能化，這需要三方面的技術和產品支持。

首先，地圖將成為服務的第一入口。《淺薄》中提到，地圖是人類發明的非常重要的智力工具，從此改變了我們看待世界的方式。它除了提供方向指引以外，還是豐富的信息載體——正是這兩個特征使得地圖和LBS成為保障O2O的生命線，在入口方面的價值獨一無二。從整個服務流程來看，地圖上的POI保障了商家信息的來源，LBS信息可對物流行為提供指，。例如，百度LBS開放平臺大力支持出行行業的發展，提供領先的技術支持方案的同時，還大量開放了優質服務資源。日定位請求150億次、支持全球和室內定位服務的同時，還擁有3400萬POI數據、1800萬深度生活POI數據、及500萬公里路網數據，百度LBS開放平臺可為所有開發者提供定位SDK、地圖SDK、Sug檢索API、以及線路規劃等API服務。百度LBS平臺精度高達1-3米的室內定位技術，能準確定位乘客與司機的位置。

其次，需要有強大的大數據和深度學習對地圖沉淀的用戶信息和商家信息等進行深入和智能匹配。同時，百度的大數據和深度學習等前沿技術已經應用到手機百度、地圖等產品之中，用戶可以通過多元的方式發起請求、獲取服務。同時，借助該還能夠對用戶進行畫像、場景分析準確把握用戶需求，挖掘用戶潛在需求，同時在另一端分析出最為適合的商家信息，從而開展智能推薦匹配服務。

第三，服務過程中的應用場景也非常重要。例如，百度入口具有場景化優勢（手百、地圖、糯米、直達號），連接步長最短、轉換率高，可以有效承接并分發用戶需求。用戶可以依托地理位置、搜索等場景發起請求，百度將有明確需求的用戶和衍生需求（旅游、餐飲、酒店）的長尾用戶引導到用車場景，各入口聯動，實現交叉銷售。

最后，這三個方面還可以實現相互促進和協同效應，如果用戶能夠更加智能和方面的獲得個性化服務，那他使用百度系以及帶有百度接口產品的產品就會越多，百度就能越能為用戶建立個人模型，所有使用過的產品的數據會匯聚到百度云端，人工智能最后再繪制出一個人的畫像，百度再根據這個畫像再為每個應用進行大數據決策推送。對于商戶來說同樣如此，通過智能匹配可以提到商戶的收入和效率，從而吸引更多的商戶加入到百度地圖的開放平臺上來，從而最終將用戶所有關于移動互聯網的需求一點點疊加到百度地圖中。最終，通過用戶整個出行和獲得服務過程中的信息流進行匯聚、挖掘分析以及迭代優化。