今年 7 月，滴滴的业务中台更名为“智能中台”，这样“集中”和“智能”的部署意味着什么？，滴滴出行 CTO 张博在不久前的中台团队会议上说：“大家不要把自己当做一个研发团队，更不是一个产品团队，而要把自己当做一个 to B 的解决方案提供方，提供全量全链条的产品加服务方案。”
这个为全公司各业务提供解决方案的团队，正是符合滴滴低毛利的业务特点，持续追求高效率的关键一环。负责人杨毅说，中台的同学既要“活”——会沟通，愿意深入理解业务；又要“稳”，能从中沉淀出平台能力，不断复用，还要有“功成不必在我”的格局。
董琳：
不忘初心，用心服务
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7 月 9 日，董琳正式加入智能中台支付产品中心团队。“大到一个国家的经济发展的 GDP，中到一个公司的 G M V，小到一个小作坊的收入，支付都是非常重要的环节，它是必不可少的。”带着这样的使命感，董琳一头扎进了各种各样的需求中。
第一个月，她至少认识了七八十位新同事。除了智能中台的产品研发，还要去网约车、花小猪、货运、两轮车等各个业务方“拜访”，从相关负责人，到产品研发、运营等都要建立联系，还要迅速熟悉财务、法务、税务等相关要求。
董琳在其中做了大量的沟通工作， “智能中台这个角色，要支持所有业务。如何既做通用的支持，又要满足不同业务线的个性化需求，中间的平衡有时会很难掌握。”
她的企业 IM 签名是“服务者心态”，和团队是这样解释的：“我们做产品的，一定是以用户价值为初心的，在这个初心的前提下，要对业务方有服务者心态，就是有业务方来找我，要问他的场景是什么，希望什么样的服务，有时候业务说他需要一匹马，如果我们说‘马没有，驴和骡子你要不要？’这肯定不行，我们要去了解业务需要的其实是‘快’，那他要一匹马，我们能给他自行车，甚至是汽车，这难道不香吗？同时我们还要有强大的心力，哪怕一天有几十个需求找过来，还是要保持对待初恋般的心态，跟每个人都非常积极地沟通。”
现在，董琳正在把这些纷乱如麻的需求逐渐理顺，当遇到几个需求很像，就思考能不能做自动化，让业务自助配置？“提效”、“复用”这样的词反复出现在中台的各种讨论中，能否从“被业务推着走”，到不断抽象提炼出更高效的系统，进而引领业务，支撑集团众多业务高速增长，就要不断锤炼、创新，更少不了董琳这样的服务者心态。
高智峰：
站到用户视角
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同样每天在思考通过抽象系统实现能力的复用，实现降本提效创造用户价值的，还有智能中台账单计价团队的研发工程师高智峰。加入智能中台后，他自己完成了一个观念上的转变。“以前，我们是站在技术自己的角度看系统的成熟度，现在，我们的视角是跟业务去合作共赢，根据业务的发展趋势来迭代我们的系统，对业务的支持度更友好，通过赋能业务来产生用户价值。”
视角的转变也带了工作方式的转变。“原来我们是一个需求支持方，业务不断提需求，我们来实现，但实现的效率不够高，只能慢慢排期慢慢实现，业务方也有抱怨。现在我们从业务方的角度去看问题，把业务上个性化的诉求抽象，搭建成我们的系统，后面就很方便地去支持业务了。”
年初疫情爆发时，滴滴腊月二十九在武汉成立了医护保障车队，免费服务医护人员。智峰团队紧急开发了 2 天，实现了为打车的医护人员免单的需求。
团队发现，医护保障车队陆续在很多城市成立，不仅是医护人员，还可能支持其他特定人群的免单或优惠，可以做一个系统吗？就这样，灵活配置化的价格运营系统 EVA（elastic value allocation）诞生了，可以考虑人群、时间、空间、业务等多种因素，支持跨地域、跨业务的运营活动。再有相关需求，不需重新开发，用 EVA 配置分钟级就能上线。
EVA 也正像《机器人总动员》里那个暖暖的小机器人一样，做了很多充满温度的事，除了为医护人员免单外，还有为高考考生优惠活动、孕妈专车优惠等项目的上线提供了支持。不仅如此，在青桔 917、930、1023 冲单的过程中也发挥了重要作用。
在智峰看来，更多 EVA 的诞生，能让整个集团的运营效率提升、成本降低，这带给他很大的成就感。他和团队也从一个被动的需求实现方，变成了解决方案提供方，为更多的业务赋能，创造更多的价值。
沈海峰：
让智能更落地，让中台更智能
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以前，这样的场景比比皆是：司机开着车送乘客，导航提示“立即左转”，可路上有防护栏无法转弯，直行后，导航还提示“左转、左转”，司机一生气骂一句：“你瞎啊！”对于传统地图系统来说，它确实是“瞎”的，看不见路上新添的护栏，更看不到路网信息的变化。
这种“瞎”的局面在机场、火车站中司乘见面时更加明显。司机在电话里喊“你看见一个广告牌没有？”乘客喊得更大声：“没有，师傅你到底在哪里？”绕来绕去找不到彼此，常常成为旅途中很沮丧的感受。
疫情期间同样做了不少暖心事的，还有 AI 视觉团队。大年三十，沈海峰所在的 AI 视觉团队联合桔视产研团队，仅用了 23 小时，即上线了口罩识别算法，实现了对全国网约车司机小时级别的佩戴口罩信息分析。与此同时，中台还开发了“支付前对驾驶员进行口罩评价”功能。什么意思呢？就是全力保证网约车司机在接单过程中佩戴口罩，做到防疫规定。这一系列重要的举措，给广大的乘客带来难得的信任感和安全感，也保障了司机师傅们的安全健康。
“滴滴在这种关键时刻所展示出来的大企业的责任感和担当，让我非常自豪。我们 AI 算法普通的用户平时是很难感知到的，这个时候能为抗疫工作做出贡献，真的很骄傲。”沈海峰提到。
23 小时算法上线是怎么做到的？离不开前期的沉淀和努力。在 2019 年，滴滴 AI 团队联合北邮 PRIS 团队提出的人脸检测 DFS 算法，就获得了世界最权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE 的五项第一，一项第二的好成绩。正是有了这些日积月累的能力，才有了疫情关键时刻的出色表现。
从事 AI 工作 20 年的沈海峰，当初就是被滴滴的出行生态所吸引，认定 AI 视觉在这里会有非常广阔的落地场景。如今，AI 视觉不仅仅在车内安全方面，更在交通安全和道路感知方面发挥着更大的作用。
随着 AI 与中台的联合，沈海峰感到 AI 的落地速度将进一步加快。不仅仅是为业务赋能，还可以给整个中台赋能，让中台的效率插上 AI 的翅膀，为全集团提供更加智能的全链路解决方案。
「中台」似乎是这几年一个流行趋势，但是想做好中台并不容易。在今年滴滴增长主题的背景下，中台正发挥着越来越重要的作用。相信有了 AI 的加入，集「中」生「智」的中台将成为多快好省、更有能量的中台。
头图：Unsplash
作者：滴滴智能中台
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原文：让智能更落地，让中台更智能
来源：滴滴技术 - 微信公众号 [ID：didi_tech]
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