文/李根

　　來源：量子位 （ID：QbitAI）

　　全套售價 3600 元的《中國歷代戰爭史》，重要而冷門，出版發行 37 年來，各大平臺評論寥寥。

　　但也有例外。在北京西二旗后廠村名為數字山谷的寫字樓，就至少有完整的兩套。

　　一套位于程維的辦公室，另一套則在張博書架最中央。

　　他們是滴滴最初的合伙人，2012 年 8 月前互不相識，后來因微信獵頭群走到一起。

　　并且從那以后，一個名為“滴滴”（嘀嘀）的出行平臺在中國狂飆突進，快速崛起。一方面不斷遭遇慘烈的同行競爭，另一方面面臨內外挑戰。

　　然而它又總是能屢戰屢勝，戰搖搖、并快的、贏 Uber，補安全……直至最近，已經成為一個日訂單 5000 萬的超級出行 App。

　　過去十年里，它是最會打仗的公司，也是牽動了線上線下資源最多的項目，甚至是史無前例的互聯網燒錢補貼的創業。

　　但如果你將滴滴的取勝秘訣，歸因于補貼、燒錢。

　　那、就、錯、了。

　　從外包 8 萬的第一版產品到如今，滴滴殺出重圍、屢戰屢勝的關鍵——難于察覺、也容易視而不見：

　　一套幾經躍遷的技術體系、一支技術鐵軍，一部轟鳴著隨時準備進擊的發動機。

　　這部發動機，不僅決定了滴滴的過去和現在，也將是解碼滴滴未來的核心鑰匙。

　　只是問題是：這部發動機如何而來？被誰點燃驅動？又會走向何方？

　　誰在驅動？

　　要了解這部發動機，可能最直觀的角度是當前的滴滴業務架構。

　　無論你是出租車、快車、專車用戶，還是公交、順風車或代駕的用戶，其實日常都在與這部技術引擎打交道。

　　它包含了業務中臺、數據科學、地圖、安全產品技術等中臺基石，又受益于底層基礎平臺、安全、EP 等基礎規則。

　　它在滴滴完整業務架構的橫與縱中，處于中后臺，支撐前臺業務，也連接代表前沿的 AI Labs，和意味著技術落地的產品部門。

　　如果從人的維度，或許還可以生動得多。

　　因為打造和驅動這部滴滴發動機的人，藏著技術引擎的往事和秘密。

　　這部發動機的肇始和掌舵者，張博，滴滴內部都叫 Bob。

　　滴滴出行聯合創始人、滴滴出行 CTO、滴滴自動駕駛公司 CEO。

　　生于 1983 年，武大軟件學院本科，中科院碩士，其后在百度成為搜索工程師。2012 年開始參與滴滴創業。

　　他是程維找到的第一個合伙人，也是代表技術的那一個。

　　但最初，兩人并不相識。他倆的緣分起于獵頭微信群。當時程維在群里發帖求技術合伙人，被一個獵頭看到，轉給了“尋找創業機會”的張博。

　　張博說，他至今記得八年前那個北京初秋的日子，中關村E世界 C980，手機銷售的后倉，走廊上全是抽煙的人。

　　其后先跟程維談了半小時了解項目，又花了 2 天時間打車調研，最后認可了移動互聯網將對出行的變革意義，給程維回復：I am in。

　　張博的加入，也意味著滴滴的發動機，開始翻開第一頁。

　　章文嵩

　　滴滴出行高級副總裁、云平臺事業群負責人兼開源委員會主席，技術開源世界無人不知的知名專家，LVS (Linux Virtual Server，Linux 虛擬服務器)開源軟件創始人。

　　章文嵩生于 1973 年，博士畢業于國防科技大學，學生期間就創立了 LVS。

　　在加入滴滴前，章文嵩在阿里巴巴任職近七年，歷任淘寶網資深技術總監、淘寶技術委員會主席、阿里副總裁、阿里開源委員會主席、阿里云 CTO 等。

　　2016 年 5 月，章文嵩加盟滴滴，一時江湖震動，正明（章文嵩花名）離開阿里轉投滴滴，成為當時技術圈熱門話題。

　　章文嵩目前轄下有基礎架構部、運維部、系統部、大數據架構部、IT&機器學習部、數據平臺與數據治理部、滴滴云等，堪稱技術引擎基礎中的基礎。

　　賴春波

　　滴滴出行技術副總裁，網約車平臺公司 CTO ，負責網約車技術體系和平臺治理體系，也是滴滴集團數據科學與智能部負責人。

　　賴春波畢業于浙江大學，擁有軟件工程碩士學位，在加入滴滴之前曾就職于百度搜索研發部和基礎架構部，主要從事分布式和大規模存儲架構工作，曾主導百度新存儲體系建設。

　　在 2015 年 11 月加入滴滴后，賴春波建立平臺技術部，為滴滴出行多品類、跨區域、國際化經營打下堅實基礎。

　　2019 年起，賴春波成為滴滴核心業務網約車平臺公司 CTO，并且擔負起平臺治理的新時期重任。

　　弓峰敏

　　滴滴出行信息安全戰略副總裁，素有硅谷安全創業教父之稱。

　　弓峰敏本碩畢業于西安交大，1992 年在圣路易斯華盛頓大學計算機科學博士，其后開始高速網絡及安全技術研究，并在 2001 年起硅谷創業，是世界著名網絡安全公司 Palo Alto Networks 的聯合創始人。

　　還是多家新興安全公司的創始人或重要高管，其中三家企業已成功上市或被收購，他也是連續創業者和硅谷天使投資者。

　　2016 年加入滴滴出行，現任職滴滴信息安全戰略副總裁，美國研究院院長。

　　卜崢

　　滴滴出行副總裁，國際化 CTO、滴滴美國研究院副院長。

　　卜崢 2000 年創辦綠盟科技，這是國內最早從事網絡安全的企業之一，此外他還有豐富的國際化產品技術經驗，曾為 Intel Security 開創了包括中國、印度在內的多家海外實驗室，并且負責過 DTI 安全云產品的全球化工作。

　　2016 年卜崢加入滴滴，擔任滴滴首席安全官和國際化產品技術負責人，建設了滴滴的全球信息安全和業務安全體系和組織，研制了大量的定制化安全技術，切實保護用戶個人隱私。

　　葉杰平

　　滴滴出行副總裁、滴滴人工智能實驗室負責人、美國密歇根大學終身教授，IEEE Fellow。

　　葉杰平教授本科畢業于復旦大學數學系，其后在新加坡國立獲計算機碩士學位，進一步在美國明尼蘇達大學獲計算機博士。

　　在加入滴滴前，葉教授已是密歇根大學終身教授，并且是成果累累的 AI 領域大牛。在大數據、機器學習、數據挖掘、及其在生物醫藥領域的應用方面都有建樹。

　　但易于被誤解的是，葉教授之于滴滴，與科技公司首席科學家或 AI 實驗室負責人不同。

　　因為 2015 年底他的加入，為滴滴技術引擎躍遷貢獻了巨大的力量。

　　楊毅

　　滴滴智能業務中臺部、車載設備事業部負責人。

　　楊毅本碩均畢業于北大信息科學與技術學院，2008 年加入百度，8 年中成為百度主任研發架構師，先后負責過操作系統、基礎架構及百度云的相關研發工作。

　　2016 年加入滴滴，目前主要負責是基于 AIoT 的車載智能設備及相關數據在服務/安全方面的應用挖掘，以及公司級用戶、訂單、支付、賬單計價等平臺建設。

　　柴華

　　滴滴地圖與公交事業部總經理。

　　柴華本科和碩士均畢業于天津大學計算機系，畢業后 7 年內先后供職于阿里巴巴和百度，2016 年加入滴滴。

　　作為地圖與公交事業部負責人，柴華為滴滴地圖的技術突破做出重要貢獻，包括持續完善地圖基礎數據能力、核心引擎能力和路徑規劃、導航等產品能力，提升網約車及國際化出行業務地圖體驗、提速公交業務等。

　　吳國斌

　　滴滴科技生態與發展部總監，大數據分析與應用技術國家工程實驗室副主任。

　　吳國斌學于中科大，2003 年和 2008 年分別獲得中國科技大學工學學士學位和工學博士學位。

　　加入滴滴前，任職微軟亞洲研究院，主要工作集中在科研合作，人才培養和學術交流等，所負責的科研項目獲得過微軟 CEO 親自頒發的獎項。

　　以上，就是滴滴 CTO 線的組織架構和核心負責人履歷，也是滴滴發動機目前的主要驅動團隊。

　　不過，還有一些現已掛帥其他業務，但不得不提的人，比如羅文。

　　2013 年初從百度加盟而來，滴滴第一位產品經理，微信紅包營銷的發明者，先后主導了移動出行支付普及、專車、外賣孵化等歷次產品創新升級，現在是滴滴外賣負責人，滴滴產品委員會主席 。

　　而羅文這樣的經歷，也暗含了滴滴技術中后臺、技術引擎被稱為“發動機”的原因。

　　這，與打造歷程有關。

　　如何被打造？

　　羅馬并非一日建成。

　　縱觀滴滴的發展史，可以簡單粗暴劃分為：革命時期和建設時期。

　　革命時期，都是生死時速，都是邊打戰邊擦槍，并且因為“武器”的更快迭代，滴滴成功實現了突圍。

　　拿張博的話說，“這個時期大部分時候，滴滴在資本總量上都低于競爭對手，并不占優，都是以弱勝強。”

　　建設時期，關鍵節點是并購 Uber 中國，最強戰爭已經結束，“可以搞發展了”。

　　而在這兩大時期中，有四次不得不提的技術躍遷。

　　第一次躍遷：從看到聽。

　　與張博的到來密切相關。

　　這位滴滴技術背景合伙人，在 2012 年 8 月底加入，當時滴滴實際已經發布了第一個版本打車軟件，但可用性和穩定性都存在不少問題。

　　乘客端發出訂單后，周邊的司機收到訂單僅到“概率”——有一定概率收到，有一定概率收不到，而且也不知道 bug 所在。張博加入后，第一件就是 debug，改產品，在可用性和穩定性上實現保障。

　　但要說改變戰局，他覺得核心是 2 大“武器”。

　　第一個是“免費”，網約出租車創業最初的商業模式，是希望替代電話叫車，而電話叫車則有電召費。張博和程維商量后，覺得國內用戶已經免費習慣了，收費就會讓用戶增漲有門檻。

　　于是最后頂著斷炊之憂，決定免費，追求用戶規模和訂單量。在產品穩定性得到提升的前提下，C端用戶一下子實現了快速成長。

　　當時更耀眼的“搖搖打車”跟進晚了幾個月，戰機已失，終成流星。

　　第二個“武器”則是司機端信息接收的變革。在打車軟件起初，大家都圍繞手機，但都沒考慮到司機開車時候手和眼睛其實很忙。

　　所以張博想：“訂單信息應該從耳朵這個信道進去，或者就得把搶單按鈕做得很大很大……”

　　其后，滴滴率先在司機端版本中推出了“語音播報”，內含訂單距離、起點，終點……感興趣的話點擊占據一半屏幕的巨大按鈕就能搶單。

　　這樣的技術產品創新，在 2012 年同樣領先戰場內其他選手，甚至三四個月后，那時最被看好的搖搖打車才推出。

　　固有印象里，滴滴是一家因燒錢和補貼成就的公司。但實際上大部分時候，滴滴資本總量上都是遠低于當時競爭對手，技術上的變革則更為關鍵。

　　第二次躍遷：大數據和機器學習

　　2013 年，滴滴技術開始了兩件比較重要的事。一方面，滴滴技術團隊升級了后端 CRM 系統，不僅可以管理快速擴張且分布各地的 BD 團隊——當時一年之內從 20 人激增至 1000 人，而且在這個系統里還加入了績效計算和激勵，最大限度激發了地推積極性，滴滴由此可以快速拓展開城和調度千軍萬馬。

　　另一方面，影響更為深遠的是大數據團隊的組建和機器學習系統的應用。

　　“當時我們發現，一個城市的訂單超過一定數量級，把訂單廣播給所有 3 公里半徑內司機就會有信號道占用的問題，需要個性化推薦才能提升效率”，張博說。

　　于是 2013 年 1 月，搜索背景出身的張博牽頭組建大數據團隊，用機器學習的方式，實現訂單預估和個性化推薦。

　　這個團隊和機器學習系統的打造，也為后來滴滴贏下競爭奠定了基石。

　　雖然后來江湖上更廣為人知的往事是“七天七夜服務器鏖戰”和“紅包大戰”，但在中后臺，大數據和機器學習的作用隨風入夜、春風化雨。

　　更本質的是，這代表了一種思想：

　　要贏下更大的戰役，就必須依靠穩定、可靠，高效的技術引擎。

　　它可以調度千軍萬馬，它只能是技術驅動。

　　正是這種思想落地生根，陸續帶來了葉杰平、賴春波、章文嵩、弓峰敏、卜崢、石東海、曹樂、朱宏圖、唐劍、Kevin knight 等一幫人才，極大地加速了滴滴的平臺化構建和 AI 在滴滴內的應用落地。

　　第三次躍遷：從搶單到智能派單

　　與快的戰爭的尾聲，滴滴上上下下都危機感強烈，因為一樣的打法是無法擊敗 Uber 的。

　　即便有巨頭支持燒錢出市場，但下一場大戰已是完全不同的量級。

　　張博一語道破關鍵：“Uber 當時是全球盈利打中國市場，估值 300 億美元，我們只有 70 億美元，Uber 每稀釋1% 的錢就能拿到更多的錢……”

　　這時候，在一架底特律飛往北京的航班上的人，讓戰局出現轉機。

　　他叫葉杰平，當時是密歇根大學終身教授，計劃在 2015 年 7 月回國探親，國內親朋好友也都約好聚一聚。

　　而就在當天起飛前，葉杰平收到滴滴的求助，“一道題目，跟出行里搶單、派單相關，問我能不能抽象成數學問題。”

　　葉杰平回憶，剛好十幾個小時的越洋飛行，沒有網絡，又覺得挺有意思，就從各個維度思考，最終成功抽象為一個優化問題。

　　“本質就是優化效率和體驗的問題，我給了很多解法，從最簡單的到最復雜的……”

　　后來，葉杰平的解法，不只張博聽了，程維和柳青也聽了。

　　于是第二道題緊接而至：能不能把搶單到派單問題，具體建立成一套算法模型？

　　當時滴滴面臨的境況非常微妙，實際已經有派單模型，但跟 Uber 類似，屬于完全派單，搞得司機怨聲載道，甚至罷工……而如果依然搶單的話，效率又無法提高。

　　其實在第一道題分享的時候，滴滴就向葉杰平拋出橄欖枝了。

　　作為一個機器學習領域的大牛學者，葉杰平知道加入滴滴意味著什么。

　　在密歇根大學，他研究的方向是大數據、數據挖掘和機器學習，但為了申請科研資金，他多半參與的是制藥醫療方面的項目，研究成果見效并不是一個立竿見影的事情。

　　滴滴正在做的事情則不同。頭一天一個想法變成一個模型，第二天上線就能驗證效果，哪怕一個小的算法都能馬上影響成千上萬人的出行。

　　“解決的都是前所未有的難題，而且極具現實價值。”

　　但葉杰平也有顧慮。自 1997 年留學，18 年里，他早已在大洋彼岸安家落戶，孩子還都在上學。另外自己的學生們，又怎么辦？

　　不過天生愛挑戰的他，還是認真思考了滴滴給出的第二道題目。

　　在之前本質抽象的基礎上，他從算法、AI 的角度，很快給出了解決思路：

　　之前從搶單到派單，被當做一個非 0 即 1 的問題，導致司機接受度有限。而葉杰平把問題看成連續的過程，從 0 到 1 之間，引入“阿爾法系數”，從 0.1、0.2……一點點往上提升，逐步讓司機習慣和接受。

　　思路聽起來簡單，算法實現并不輕而易舉，但最終，一套完整可控的算法依然被設計出來了。滴滴也完成了從搶單到派單的成功遷移。

　　滴滴平臺效率也開始從量變到質變，2 個月后“由搶到派”遷移完成，滴滴成交率超過了 80%，與 Uber 在技術上旗鼓相當，甚至已經開始領先了。

　　在之后一次滴滴管理層會議上，滴滴管理層說，派單項目是過去幾個月最大的功臣之一。

　　葉杰平說，那是他加入滴滴參加的第一個大型會議，沒想到來滴滴的第一個想法第一套算法就能實在地影響成千上萬用戶的出行。

　　一切還只是開始，隨著搶單到派單遷移的，還有分布式計算、高性能計算在滴滴的建立，以支持不同國家、所有城市的效率。

　　并且還因為 AlphaGo 的啟發，他所在的團隊在 2016 年也把派單問題與下棋問題結合在一起，引入強化學習來解決，在訂單預測和決策上效率進一步提升，極大提高了司機的收入，AI 在滴滴的落地也開始加快。

　　而滴滴，也在業務、前沿研究二者交叉中找到 BGM，開始頻頻于 AI 頂會發力，在數據挖掘、強化學習等領域打響聲勢。

　　或許你也注意到了，第二個問題之后，葉杰平下定決心，加入滴滴。

　　“跟幾個 leader 都聊過，氛圍很好，雖然是創業公司，但對于技術和技術驅動的渴求非常強烈，而且滴滴是非常適合落地的公司，出行問題解決得好，可以改變千萬人的日常生活。”

　　父母家人也都支持葉杰平回國。再后來的事情，現在都知道了。AI 的應用開始深入滴滴每一個環節，2016 年 8 月 1 日，Uber 鳴金求和，滴滴吞并 Uber 中國，而在此之前，Uber 全球閃電擴張，全無敵手。

　　而 Uber 之戰的結束，對于滴滴來說也是另一種新開始。

　　殺伐征戰的階段結束了，市場輸贏生死的危機得到解除。

　　他們面臨另一個嶄新的挑戰：用怎樣的秩序、以什么樣的方式去建設這個一仗又一仗之后成型的平臺。

　　第四次躍遷：安全和平臺治理

　　也有人把這個“平臺”，看成一個游戲里的“國家”。

　　移動互聯網紀元X年，出行市場風云變幻，天下能人異士紛紛揭竿而起逐鹿中原，最終滴滴安內攘外，終究完成大一統。

　　但對于這個大一統的成果，不像搜索、不像社交，也不像之前互聯網時代里誕生的任何一個霸業。

　　在出行這個領域，線上線下、時間和空間，虛擬信息世界和現實物理世界，在這里實時統一。

　　而且作為線上線下的連接器，滴滴帝國里調度和參與的，還有最難預測的人性——以及不同人之間會發生的沖突。

　　更本質來說，這個新業態是在用技術去解決社會問題和人性問題。

　　2018 年是滴滴極為艱難的一年。4 月發生了一起司機載錯乘客的糾紛，一名乘客酒后呼叫了一輛網約車，但陰差陽錯上了另一輛同時到達的網約車……過程中由口角糾紛變成了肢體沖突。

　　“這讓我們開始反思系統性進行平臺治理的重要性”，賴春波回憶說。

　　他 2015 年 11 月從百度加盟而來，之前是基礎架構師，來到滴滴后先實現了滴滴底層數據庫和系統重構，然后進一步完成了滴滴平臺技術搭建，屬于“后方”砥柱。

　　但 Uber 決戰結束后，他調轉擔負起用技術推進平臺治理的重任。

　　賴春波說，戰爭時期大家最關心的是打不打得到車，但到了建設時期，打得到車只是基礎，還要舒適、安全、服務好，且便宜。

　　“人民日益增長的需求越來越高，這個時候我們不進則退。”

　　而“投資人被打”之后，更悲劇性的安全事件，向滴滴上下展示了比競爭打仗更險峻的人性挑戰。

　　兩起順風車事件，生命的代價，讓創辦以來戰必勝攻必克的滴滴，處在監管和輿論的懸崖之巔。

　　全公司中止之前一切 KPI，全力以赴投入安全。在戰爭時期打造的技術引擎，也全速朝“保證安全”改裝。

　　張博召集了 1000 多人的研發精銳，從技術上補課安全，在誓師大會上，他說：

　　窮盡一切科技手段，降低安全事件發生概率，不要讓未來的自己后悔現在的決定。

　　作為網約車平臺公司 CTO，賴春波說團隊是從客服開始切入的，先把平臺體驗相關的所有用戶反饋匯集、分類，最后統計出 2 萬多個。

　　比如車內沖突類、交通事故類、服務糾紛類、取消糾紛類……

　　接著又組織人力去分析問題，排優先級，然后設計方案。

　　過程中，一方面橫向完善規則和機制，包括引入類似國家法制體系的設計，從確立規則、執行規則、規則宣教、抽檢規則等一整套體系，持續根據反饋不算完善，著眼于長遠。

　　另一方面，縱向方案設計里引入用得上的技術，結合各類場景，發揮大數據和 AI 的力量。

　　比如在乘客端上線滴滴護航能對乘客進行實時位置保護，當行車輛發生路線偏移、異常停留、提前完單等異常現象時，系統會根據情況采取彈窗提醒、安全專家介入研判、協助報警等方式。

　　還有桔視車載設備，這項為安全保障上馬的硬件方案，如今不僅能在發生安全糾紛時作為判責依據，還能自動識別司機是否疲勞駕駛、發出提醒，判斷是否跟前車過近，進行相應預警。在自動駕駛中，還能有另一層面的作用，幫助構建場景庫，不過已是后話。

　　賴春波感悟說，All in 安全中，他對滴滴的平臺治理重任有了新體會，與其他科技互聯網平臺不同，滴滴平臺具有公共事務屬性，不僅要讓出行效率更好，也要幫助社會安全變得更好。

　　而這個挑戰又關乎人性，永無止境，也沒有絕對最優解，能用的技術手段，或者說可以用得上的一切手段，都會成為求解的方式。

　　滴滴國際化產品負責人黃遠健，也有另一角度但一致的感悟。

　　在順風車安全事件發生后，他被緊急調任至安全攻堅產品團隊。黃遠健回憶，他和團隊還專門學習了《犯罪心理學》，深入解構“犯罪三角理論”，熟悉過程中雙方的心理，先抽象出問題，再具體給出產品升級方案。

　　“沒有天生的壞人，很多犯罪可能就是一時沖動，好的產品機制，需要能幫助規避那一下。”

　　現在，滴滴出行的 App 里隨處可見這樣的功能，比如行程中民警代表語音播報“溫馨提醒”，就是基于犯罪心理學出發打造的。

　　而經過 all in 安全的持續迭代后，最新的 2020 年二季度透明度報告顯示，今年二季度，滴滴網約車中因乘客醉酒引發的肢體沖突投訴同比下降了 66.4%，司機投訴乘客的發生率和乘客投訴司機的發生率，同比分別下降 67.8% 和 50%。

　　據黃遠健回憶，安全之戰帶來的危機感是異常強烈的，“感覺整個公司都快到懸崖邊，生死存亡之際。”

　　經此一役，產品出身的他也重新認知在滴滴的工作。

　　俞軍跟他說：能夠為中國出行找到一種安全的出行方式，本身就是在改變世界。

　　只是對于大小戰役中錘煉過的滴滴上下而言，這場“安全”的仗，無論身處什么崗位，不管是技術還是產品，與之前所有贏得的戰爭都會有根本不同。

　　這幾乎是一場不存在“終點”的戰爭，技術再躍遷、發動機如何進化，也都不會有一個“鳴金收兵”的時刻。

　　這將是他們建設時期里永遠的 OKR。

　　滴滴發動機的其他影響

　　打造技術引擎是為了贏得戰爭，但過程中也因之形成了滴滴技術對應的文化和人才機制。

　　張博歸納出 4 點：

　　戰功、武功、潛力，價值觀。

　　戰功：戰時看攻城掠地，拿下的市場份額和提升的效率；建設時期看用戶價值和商業價值。

　　武功：對戰功的更形而上思考、底層歸納，能不能將一城一次的戰功抽象、總結和沉淀，形成方法論。

　　戰功和武功的區別在于遷移和可復制。

　　從一個戰場到另一個新戰場，從一個崗位到全新崗位，武功是持續成功的保證，而且還可以不斷迭代進化。

　　潛力，就是驅動戰功到武功的進化力。

　　具備潛力的人，會把一場場戰役沉淀的經驗，不斷迭代進化，成為一套理論。

　　在張博看來賴春波就是這種進化的代表，他具備了對人和事的深刻洞察。

　　所以加盟后先快速發現了滴滴數據庫和服務器架構的問題，迅速完成重構，為其后更多品類快速上線奠定了基礎……在需要平臺治理的時候，又很快實現了遷移，從一個技術架構師，快速成為平臺治理領域的專家。

　　但無論戰功、武功，還是潛力，底層支撐都是價值觀。

　　價值觀代表了核心驅動力是不是使命，意味著是否足夠堅韌、是不是有大局觀。

　　張博說，一路打戰的滴滴，潛移默化形成了召之即來，來即能戰的文化。

　　滴滴的發展史上，永遠沒有安逸舒適的時候，往往一場仗打完，調動也就可能隨之發生，需要你第二天直接背著書包去到新戰場。

　　“我跟春波說把現在這個團隊放下去平臺治理，他第二天就去了，甚至不用過多解釋，因為他知道那件事是當時公司最緊迫的……”

　　黃遠健也是類似，他之前是百度搜索產品經理，后來是 MIUI 團隊一員，到滴滴后負責快車產品，安全事件發生，“一紙調令”上最前線，后來國際化產品團隊有需要，就走馬上任。

　　“滴滴既是一家業務導向非常明確的產業組織，也有非常出色的應激反應，召之即來，一呼喚大家就上了。”

　　“戰事不斷”，自然也有好處——英雄有用武之地，而且能力很容易獲得檢驗。

　　過去二十年互聯網和移動互聯網，核心解決的是信息流動的問題，其中流淌的介質是比特，但滴滴所處的戰場，解決的是物理世界的人和物體流動。

　　對于那些更渴望改變世界的英雄來說，沒有什么比打造一個更高效安全的世界更激動，也沒有什么比一個算法模型讓現實生活更美好更令人獲得成就感。

　　所以章文嵩、葉杰平、俞軍、弓峰敏、卜崢、韋峻青等專家大牛接踵而至，把理論用現實來驗證，用業務來實現算法價值，然后傳幫帶聚集起一批小牛，形成人才效應。

　　還有俞軍這樣已經封神的產品大拿，也重新出山，希望在滴滴這樣新業態產品里，檢驗自己的產品方法論是否過時。

　　另外，因為戰事和挑戰，年輕人也有更直接的出頭機會。

　　You can you up 的理念在滴滴更易于獲得認同，甚至解決業務問題的能力，要勝過履歷、純技術代碼能力。

　　而且黃沙百戰之后，團隊領導都不用自上而下地明確——團隊內部就會自然形成向心力。

　　重構了滴滴底層技術架構的賴春波、微信紅包營銷發明者羅文、在快車和安全產品中接連證明自己的黃遠健等等，都是在炮火一線中冉冉成長起來。

　　令人意外的是，滴滴直到 Uber 戰事接近結束，才有了相對體系化的組織機制，用D序列來對應參照其他科技互聯網公司的人才等級標準。

　　“一開始都在求生存，差不多開始搞發展了才開始搭建組織體系機制，也不能老是處于一種混沌狀態”，張博解釋。

　　這倒跟現代軍事史類似，軍級軍銜被提上議程，也是四海平定海清河晏之時。

　　而對于滴滴來說，因戰爭而生的技術引擎，也來到了一個穩定而成熟的階段。

　　這部發動機的目的不再是擊敗競爭對手，而是如何持續穩定提供安全高效的出行服務，或者在其他領域實現復制和遷移，比如外賣、貨運和社區購。

　　要做的還有很多，能做的也還有很多。

　　所以滴滴所在的數字山谷，還不會就此平靜。

　　在滴滴聯合創始人\CTO\滴滴自動駕駛公司 CEO 張博的書桌上，正在被打開的是一本《有限和無限游戲》的書。

　　這本歸類于“哲學/宗教”的著作里明確，有限游戲以取勝為目的，無限游戲則延續為關鍵。

　　而對于滴滴，吞并 Uber 中國也是邊界的風水嶺，之前是一場有限游戲，之后挑戰則無限延續。

　　安全也好、自動駕駛也好，“戰爭”還在繼續，靠技術贏得有限游戲的滴滴，還得靠技術，才能不斷延續無限游戲。

　　滴滴因這部發動機活下來，也得靠這部發動機繼續走下去。

　　技術，是每一家科技公司安身立命之本。這也是我們從技術維度觀察滴滴的第一篇文章，后續還會圍繞自動駕駛\國際化等維度幫助解析這家超級獨角獸往何處去。

　　當然，也歡迎告訴我們你想了解的公司和行業，或者你知道的技術故事，用代碼改變世界的工程師，值得讓更多人知道^_^

總結

以上是生活随笔為你收集整理的谁在驱动滴滴发动机？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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