滴滴測試開發演算法

❶ 滴滴程維公布10年造車計劃 首款定製網約車D1隻是開始

文/白楊

成立僅8年的滴滴，終於向已經運行了數百年的 汽車 銷售市場，打出了一記重拳。

11月16日，滴滴與比亞迪聯合設計研發的全球首款定製網約車D1，在北京發布，首批車輛正在奔赴首個落地城市——長沙，並於12月正式上線。

「真正為5.5億共享出行的用戶，和上千萬的司機設計的一款車」發布會現場，「無證青年」程維如此形容D1。

同時，程維也坦言，D1會是一個過渡，它將依靠司機和乘客每天的實時反饋，每18個月迭代更新一次，它的最終形態DX，將完全去掉駕駛艙，實現成熟的L4級無人駕駛。

看完D1的發布後，我便在朋友圈感嘆D1是出行領域里程碑式產品，一輛私家車常規用車，上下班代步每天約行駛50公里，而一輛網約車平均每天的里程數是350公里，全月無休。

也就是說一輛共享出行車的利用率約是私家車的10倍，這意味著一輛D1可以吃掉10個 汽車 銷量，賣車這門生意註定越來越難做。D1的出現，就如同年輕的滴滴向 汽車 消費市場這位老同志，砸了一記重拳，「不講武德」。

事實上，想要做定製共享 汽車 的並不止滴滴一家，滴滴僅是「手速」最快的玩家。早再2018年，幾乎與滴滴聯合30多家車企成立「洪流聯盟」同時，大眾也展示了一款定製電動共享概念車MOIA，並計劃通過MEB平台生產。

為何滴滴和車企都執著於做定製網約車？定製網約車相較現階段的共享 汽車 又有哪些優勢呢？

Alweys Day 1，一切為了用戶體驗

「如果你真的關注軟體，就應該做自己的硬體」，這是現代計算機奠基人 Alan Kay說過的一句話，同時這句話也被喬布斯奉為真理，用在了蘋果第一代iPhone的發布會上。

我想，程維應該和喬布斯一樣，是那句話的信奉者。不論程維和柳青是否承認，滴滴在提升乘客用戶體驗上，已經步入了瓶頸期，而親自參與到 汽車 的設計和研發中，是滴滴突破瓶頸的唯一解。

正如程維在D1發布會現場分享的那樣，我們現在的 汽車 之所以長這樣，之所以會有家轎、SUV等不同類型，之所以多數是5個座位，是因為這是車企為家庭不同用車場景所設計的。但是車企的設計場景中，並沒有共享出行這一環。

這在智能網聯 汽車 發展的當下，尤為明顯，大多數的新技術都是為前排乘客服務的，而後排依然僅是一個出行的座位而已。而共享出行場景下，後排才是最高頻使用的位置，當下的 汽車 科技 發展帶來的便利，如語音車控、車聯網，和共享出行用戶毫無關系。

因此，想要擁有更好的用戶體驗，就要從共享出行場景出發，專門設計定製一款 汽車 。定製網約車不光能從司乘需求出發，提升用戶體驗，還能從底層收集司乘的及時反饋及真實需求，從而迭代迭代優化軟體和硬體，建立良性的發展循環。

當然，提升用戶體驗是滴滴做定製網約車最重要的原因，但並不是唯一的原因。D1還蘊含著滴滴對自動駕駛時代的布局。

自動駕駛時代，和演算法一樣重要的是數據。現階段滴滴已經在很多網約車上安裝了一個名為「桔視」的攝像頭，用於獲取海量的出行數據做模擬測試，訓練自動駕駛演算法。

但僅依靠加裝一個「桔視」攝像頭，在挖掘長尾場景時必然存在局限性，例如有時候記錄的畫面不夠完整等。如果從底層設計出發，一輛車從投入到共享出行運營之初，便肩負著為自動駕駛演算法訓練收集數據的使命，那挖掘到完整有價值信息的效率就大大提升了。

可以說，自動駕駛的時代，就是MaaS的時代，是共享出行的時代。滴滴作為共享出行公司，比任何 汽車 行業參與者都渴望自動駕駛技術的早日成熟。定製網約車不光能提升道路數據採集的效率，助力自動駕駛發展，還能培養用戶共享出行的習慣，在未來Robitaxi時代提前圈定用戶。

D1實現全方位共贏

D1的出現到底能改變什麼？我認為這會是一個共贏的結果。

乘客無疑是最大的受益者。D1的多項新穎設計，都是圍繞提升用戶體驗展開的，例如為了讓乘客更安全，上下車更方便的電動側滑門，和三個190大高個都能輕松坐下的超寬裕後排空間，塞下三個行李箱都綽綽有餘的後備箱，都讓乘客出行變得更從容舒適。

除了上下車方便和空間兩大剛需，D1還有很多巧妙的設計。例如彩虹接駕燈，在確認司機接單後，滴滴後台會自動分配同一顏色給乘客手機端和車內接駕燈，乘客上車前通過接駕燈的顏色就能輕松分辨是否是接自己的車。

作為定製網約車，D1的後排成了整車的C位，擁有獨立出風口、座椅加熱、安全帶未系提醒、杯托、紙巾盒、USB充電口，用戶通過手機APP就能在上車前或行駛中設置車內溫度、風量，開啟座椅加熱等，非常方便。

此外，網約車用戶再也不是智能 汽車 時代的邊緣人。D1後排擁有兩個顯示屏，乘客不僅可以通過屏幕查看行程信息，控制空調溫度，還能享受車聯網生態的影音 娛樂 服務。據柳青分享，後期D1後排還能變身「KTV」，乘客可以在後排通過屏幕點歌唱歌，路途變得豐富多彩。

司機同樣是定製網約車的受益者。D1在設計之初也聽取了很多網約車司機的需求，並在設計上予以滿足。例如主駕四向電動腰拖，定製化座椅硬度，中控的司機專屬公文包，一鍵報警，讓司機舒心也安心。

D1還同在在方向盤上加入了「滴滴鍵」，一鍵接單，融合了訂單信息的智能車機，司機AI語音助手降低了司機工作的復雜程度，提升了接單效率。在司機更為關心的車輛運營效率上，D1在剩餘電量20%狀態時，車機系統會主動推薦附近的充電站並一鍵導航，而且還能結合後台演算法，推送前往充電站周邊的訂單。

滴滴作為運營商，自然也是受益者。首先是運營資產的成本結構上，目前並不知道D1車輛資產的歸屬，但可以明確的是，就單車而言，D1的成本結構更符合網約車。D1選擇了壽命和安全性更好的刀片電池，擁有超大內部空間的車身比例，這些都是按照能夠高強度使用，超大後排空間利用率的網約車所設計的。

其次是定製網約車D1，可以為滴滴構建數據閉環，這種數據閉環除了此前所說的自動駕駛數據挖掘外，還有車聯網。

D1後排的大屏讓網約車開始真正進入車聯網時代，柳青在發布會上提到，每年的用戶會在滴滴的車上度過100億個小時，這是一個龐大的量級，而未來，在這100億的小時中，與乘客交互最直接的便是兩塊大屏。這兩塊屏幕可以承載美團這種「衣食住玩」本地服務，也可以承載影音 娛樂 ，甚至還可能是電商或物聯網時代的重要一環。

這兩塊屏幕是5億網約車用戶進入車輛網生態的入口，也將會是滴滴一道隱形的資產。

而對於車企合作夥伴而言，在連續走低的新能源 汽車 市場，沒有什麼比大訂單更香了！按照滴滴的規劃，預計將在5年內向市場投放100萬輛新能源 汽車 ，平均每年20萬輛，這比任何一家中國車企2019年的全年EV銷量都要高了。

可見，D1的投放勢必會帶動整個新能源 汽車 的推廣，對充電樁基礎設施建設也有積極影響。

我們並不能以看待傳統 汽車 的眼光去審視D1，雖然它依然是一輛車，但所服務的用戶主體、使用場景都發生了徹底的改變。D1是滴滴在硬體上的一次突破，對 汽車 行業而言，也有著里程碑的意義。

從「第一性原理」來思考， 汽車 行業所要解決的最實質問題，是讓人類可以自由愉悅地出行，這一點，滴滴看的最為清晰，也踐行的最為徹底。

❷ 搞開發，或者測試，演算法到底重不重要，那個ACM學的演算法用得上嗎

像搜索引擎類型的公司，比如谷歌和網路，很喜歡acm得獎的人，因為他們有著非常龐大的資料庫要管理，每天要不斷的更新，添加，刪除，修改之類的，需要非常好的演算法和數據結構才能有效的進行這類工作，所以他們很喜歡理論派的人，尤其是ACM好的。
如果是一般的軟體公司就不是那麼的看重。有些由於軟體規模較小，不需要過渡優化，有些可能是軟體本身的特點，用不著那些演算法，比如游戲。
而如果是涉及到底層的東西，比如操作系統，這些ACM的東西幾乎用不上，因為硬體完全限制了演算法的使用范圍，比如很多地方只能進行位運算或者一個位元組一個位元組的來。總之演算法人員只有在正確的地方才能發揮自己的價值，不像編程人員在哪裡都可以。
如果你能進入谷歌這類的公司那你可能蠻吃香的，否則其他的方的話很難有用武之地

❸ 2020世界智能網聯汽車大會干貨：滴滴無人計程車申請體驗者近4萬

上汽的智能網聯汽車發展情況

在業務落地方面，祖似傑表示，5G智能汽車示範體驗區項目已經於今天上午交付使用，以實現高速、城區擁堵以及泊車等自動駕駛場景的市場化落地。

按照計劃，上汽將在年底正式投產L3級的5G智能汽車MARVELR。

同時上汽還計劃在今年完成2萬個標准集裝箱的運輸任務。「我們已經開始小范圍的商業運營，明年爭取完成20萬個標准集裝箱，按照商業實際場景進行運營。」祖似傑在現場說道。

除了這些，上汽也在圍繞電子電器架構、軟體平台、數據平台進行布局，以此打造智能網聯汽車基礎能力。

四、滴滴孟醒：報名體驗自動駕駛的人數已接近4萬

滴滴自動駕駛公司COO孟醒分享了滴滴自動駕駛在過去四年內做的一些工作以及思考。

據孟醒介紹，滴滴自動駕駛公司於4年前在北京成立，目前在加州、北京、上海、蘇州四個地方設有辦公室。上海是當前最重要的一個測試運營場景。

今年6月底，滴滴在上海嘉定汽車城上線了滴滴自動駕駛體驗，截至今天，報名人數已經達到近4萬人。

那麼，滴滴是如何來做自動駕駛的？

孟醒表示，滴滴是一家出行公司，在做自動駕駛出行時，考慮到了如何把傳統出行和自動駕駛出行融合在一起。這也是滴滴做「混合派單」的原因所在。

此外，滴滴認為能把自動駕駛做起來需要三個方面。一個是AI，即車上的智能能力。一個是需要足夠多的數據，作為AI的燃料。其次是需要具備出行生態網路。

在技術能力上，首先要具備全棧的能力。這是因為「每個模塊之間上下游的關系，連接是非常緊密的，你只有每個模塊都有自己的研發能力，才可以迭代足夠快。我們今天關注的不是每一個模塊或者說整體系統水平多高，更重要的是迭代速度有多快。」孟醒在演講中說道。

總結來說，滴滴自動駕駛的業務涉及三方面內容，即AI、數據和網路。在滴滴看來，只有這三個方面都做好了，自動駕駛出行服務才算被搞定了。

五、地平線余凱：2030年智能汽車晶元會成為半導體最大的垂直市場

地平線創始人兼CEO余凱分享了地平線在車載AI晶元方面的思考。

在余凱看來，如果認為傳統燃油車時代，發動機是汽車的核心競爭力、最核心的部件。那麼在軟體定義汽車的時代，在大數據和人工智慧的時代，數據就是石油、就是能源；而晶元就是那個發動機。

當前，整個汽車產業的價值鏈正發生著深刻的變化和轉型。未來汽車將成為四個輪子上的超級計算機。這個過程中，晶元和操作系統是至關重要的。「這里可能是顛覆式創新而不是增量創新」。余凱在現場說道。

余凱進一步強調了數據和數據處理能力的重要性。

在他看來，對比Waymo和特斯拉採集到的數據量，Waymo可以算是研究院模式的創新。相比之下，特斯拉則通過影子模式，打造了算力、演算法、數據於完整一體的、可以快速進化的連機版AI體。雖然特斯拉的自動駕駛能力並不完美，但真正可怕的是它的進化速度。

余凱在演講中說道，「如果說它的進化速度其他車企很難跟得上的時候，它就成為了智能汽車時代的定義者，平台的定義者，它對這個產業的控制力將會超過微軟、英特爾、蘋果。」

關於未來，余凱認為今天大部分的自動駕駛和未來的需求相比仍有較大差距。他預計到2030年，智能汽車晶元會成為整個半導體領域當中的第一大市場。與此同時，在這個領域，很可能會誕生巨型計算平台企業，而這樣的巨頭企業則很可能出生在中國。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

❹ 滴滴打車被指大數據殺熟，殺熟什麼意思

滴滴打車大數據殺熟，是指針對不同的手機，在叫車的時候價格是不一樣的。

很多網友進行測試，不同的手機在叫車的時候價格是不一樣的，相同路程打車用兩部不同的手機進行叫車，實際付的價格相差很多，所以很多網友表示滴滴打車大數據殺熟，有些人經過實地調查使用越貴的手機打的車費可能就會越貴。

安卓手機叫車要比蘋果手機叫車便宜的多。

蘋果機用戶平均能夠獲得兩元左右的叫車優惠，然而安卓用戶的叫車優惠大概是4元左右，在網約車平台打車的時候，只要勾選多種車型，最後接單的往往都是高價車，其實大數據殺手已經不是新鮮事，同樣的酒店和房型或者同樣的航班，機票老用戶定的價格要比新用戶還貴得多，甚至同一個人不同的時間去查詢航班的價格，相差幾分鍾就會相差幾百塊錢。

❺ 滴滴演算法大賽 數據python怎麼打開

import pandas as pd
foo = pd.read_table('filename', names=['foo', 'bar'])

用 Python 的 pandas 庫。

❻ 真事兒！我叫了個滴滴 卻來了個自動駕駛專車！

[汽車之家技術]?以下對話來自工作群聊，真不是編段子：「誒？今天用滴滴打車，出來個未來出行？這是啥？」「可能是什麼奇怪的電動車吧？」「不是，還得預約，僅限上海，好像和自動駕駛相關。」「自動駕駛？別逗了，該不會又是輔助駕駛硬吹成自動駕駛了吧？」「那你約一個看看咯？」然後就有了今天的選題。沒錯，我今天第一次體驗到了真·自動駕駛的滴滴專車！

另外，除了對自動駕駛安全性上的擔憂，廣大網友也對未來出行提出了不少看法。其中，「智能化」、「網聯化」、「電動化」是很多人對於未來出行的願景。在未來出行配置方面，投票占據前幾名全部都是主動安全和輔助駕駛有關。從這幾個方面來說的話，自動駕駛似乎是解決未來出行最關鍵的一步棋，因為除了「電動化」，這里或多或少都與自動駕駛有關，而一旦自動駕駛普及，這些問題也將一定程度上得以解決。

○編輯點評：

這次體驗下來，我又一次感覺自動駕駛離我們越來越近了。想要實現自動駕駛，絕非某些車企說的「OTA一下把L2升級成L3」那麼簡單，這項技術任重道遠，需要多方配合，大量數據積累，車輛也絕不可能僅僅是個體的存在就能實現自動駕駛。當然，如果您也像我一樣很好奇想體驗的話，只要升級到最新版的滴滴就可以在上海預約體驗，其它城市也會陸續開放中。（文/圖汽車之家舒寧攝汽車之家曹昊旻祁子鑫舒寧）

❼ 滴滴實驗測試的時間和溫度

(1)
設一分鍾升高X度.
依題意：70+X=85-（25-20-1）X
70+X=85-4X
5X=15
X=3
21*3+10=73
(2)
21分時73度

❽ 測試一款軟體，比如說滴滴打車，整個運行過程中用什麼工具抓取log

1.進入硬體檢測界面(在撥號界面輸入*#*#64663#*#*)。

2.在硬體檢測界面中點擊菜單鍵，選擇輔助工具。

3.點擊「Log抓取工具」。

4.分別點擊四個log項目，會提示將log文件保存在SD卡的路徑(屏幕有顯示保存位置)。

5.然後連接電腦，打開USB存儲，就可以在SD卡根目錄里MIUI文件夾下發現一個debug_log文件夾，然後將debug_log文件夾壓縮成zip格式在帖子中上傳附件，這樣就更方便開發組查找問題所在。

❾ 滴滴快車司機 接單分成怎麼計算，求最新演算法，准確無誤

乘客付的錢，滴滴提百分之20，交稅百分之1.77，扣保險五毛，剩下的就是你的。再就是滴滴的獎勵也要扣1.77的稅就是你的了

❿ 測試需要學習演算法么

問了在黑馬程序員培訓過的兄弟，他說：測試的目的是為了保證軟體的質量,開發人員需要學習相關的演算法,我們要學習專業的測試工具來對軟體進行測試.不需要學習演算法.