快使用这个解码神奇，哼哼哈嘿

今天是个特殊的日子——1024。

不是肥宅心里的那个 1024 ，而是程序员节。

众所周知，机器只能看懂 0 和 1，一切运算建立在 2 进制的基础上。

• 2 的 10 次方，等于 1024 。
  

• 1024Mb 在电脑中又等于 1Gb，谐音 1 级棒。
  

于是中国的互联网机构建议，将每年的 10 月 24 日定为 1024 程序员节。

在这一天里，各大互联网公司的程序员们都在玩花样，酷爱开脑洞的滴滴也不例外。

滴滴的程序员们组成了一个兴趣小组，将滴滴 App 的中具有代表性功能的代码，通过映射逻辑转化为从 1 到 7 的数字音符。

滴滴出行

代码“听”起来什么样？滴滴的几位程序员用代码编曲，你熟悉的打车功能可以如此动听～💻🎵#1024程序员节

视频号

他们将这些音符分类，根据不同的功能编曲，赋予不同的情绪，最终将代码转化为一段 15 到 30 秒的曲子。

根据映射逻辑，滴滴程序员还开发了一个代码转音乐的小程序，用户可以尝试把自己的代码专为音乐。

交易担保 代码变音乐 快来听听看 小程序

通过滴滴制作的这些音乐，IT之家 发现了滴滴的代码中，有很多关于安全的部分。

比如：

口罩佩戴识别

2020年新冠疫情爆发，为了最大程序守护出行安全，滴滴要求乘车必须戴口罩。

他们开发了一套口罩检测系统，部署在司机端和安全硬件桔视中，用 AI 来督促司机注意个人防护。

这套系统表面上看，只是个普通的人脸检测和属性识别。但在设计层面，面临超多困难。

车辆行驶过程里，机器拍摄图像会不断变化：

• 强光、弱光、反光带来的明暗改变。

• 帽子和眼镜对脸部不同部位的遮挡。

• 低头、抬头、侧脸引起的识别不完整性。

这些都是导致识别失败的因素。

事实上，在真实环境中，还有更多恶劣的状况。

比如这种，在口罩上打洞的，这算戴还是没戴。

还有这种，口罩上面有表情的，机器到底会如何识别？

所以，这就需要算法在克服光照、姿态、远近等一系列困难后，同时加入函数权重策略和数据增强等方法，解决图像多样化问题。

通过近 20 万张戴口罩图像进行模型训练，AI 口罩检测系统已拥有超棒的鲁棒性。

鲁棒性：指系统在异常和危险情况下，依旧能生存的能力。在系统正常运行的前提下，系统遭遇错误越多，鲁棒性越好。换句话说，鲁棒性越好，系统越安全稳定。

口罩识别技术上线后，出车过程中，系统会自动分析司机是否按规范佩戴口罩。对口罩佩戴识别的准确率已达到 99.5%。

所以现在，不用乘客主动提醒，司机也会主动将口罩佩戴好。（不然会被平台警告、暂封）

行程分享

出行安全不能只靠 AI 算法，算法只是为人服务的工具，背后的真人也很重要。

2016 年起，滴滴率先推出行程分享，用户可主动将自己的行程，以直链的形式发送给好友。

好友点击链接后，就能实时追踪用户行程，确保乘车安全。

不仅如此，滴滴还会主动提醒用户添加紧急联系人，用户可根据用车路程和时段设置，向紧急联系人发送位置信息。

如果用户真的遭遇到紧急情况，紧急联系人会收到滴滴系统下发的短信提醒。

到 2019 年，已有 2.3 亿用户完成紧急联系人设置，分享行程次数达到 10.3 亿次。

开源共享

通过上面那个音乐小程序，可以看到滴滴已经将部分重要功能代码开源。分享给更多的人。

滴滴将代码公开，有两个原因：

• 滴滴后台使用了很多开源软件，受益于开源，回馈于开源。

• 滴滴希望通过开源，输出其技术影响力，吸引更多人才加入滴滴。

自 2017 年 6 月，滴滴已开源了 40 多个项目。

包括但不限于：

• 提升小程序开发体验和效率的增强型小程序框架 Mpx；

• 基于深度学习的语音和自然语言理解模型训练平台DELTA；

• 具有高扩展性的企业级监控系统滴滴夜莺。

目前滴滴在 GitHub 排名上，在国内仅次于 BAT 和华为，排名第 5。

滴滴还推出了盖亚数据开放计划，通过和高校、科研机构合作，共同探索智慧交通的未来，为解决世界级出行问题努力。

滴滴是一家打车公司？

这么说并不准确。

它更是一家专注于交通出行，由技术驱动的科技公司。