南半球的橙色风暴 —— 滴滴亮相人工智能顶会IJCAI
第26届国际人工智能联合会议 (IJCAI) 于2017年8月19日 - 8月25日在澳大利亚墨尔本召开。
此时正值南半球的冬春之交，墨尔本时有阵阵春雨，雨后和煦的阳光带来一分暖意；滴滴的加盟更为苏醒中的墨尔本增添了一抹跳跃的橙色。
会议举办地点：墨尔本会展中心
国际人工智能联合会议是人工智能领域内最主要的学术会议之一，今年的大会总共接收到2540份论文，接收660篇，录用率仅为26%。来自中国的论文数量出现爆炸式增长，提交论文数量和被采纳论文数量均占到1/3。此外，中外科研人员合作撰写的论文占比也非常高，大会接收到论文中约40%都出现了中国作者的名字。
惊艳亮相
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作为全球领先的移动出行平台，滴滴团队在会议中与2000余位学界、工业界的人工智能领域专家进行了交流。
充满科技感的滴滴展台吸引无数来访者驻足交流
屏幕上正在演示滴滴分单模拟demo
香港科技大学杨强教授正在观看滴滴分单demo。该模拟系统对司机、乘客和其他环境因素进行建模，对订单分配和运力调度等模块的进行仿真，以加速策略和算法的设计和迭代。
8月25日，滴滴副总裁、滴滴研究院副院长叶杰平做工业界论坛特邀报告，介绍滴滴大数据背后的人工智能技术并期待和各位学者进行交流。
滴滴作为全球领先的移动出行平台，拥有海量的出行数据。在成为世界顶级科技公司的征程中，滴滴正在利用云计算和机器学习探索一个全新的算法世界。
叶杰平
滴滴副总裁 滴滴研究院副院长
滴滴大脑是滴滴的复杂系统的决策中心，能通过大数据、机器学习和云计算最大化利用交通运力，做出最优的决策，从而让整个城市的交通效率更高，让人们的出行体验更好。
要想做到这一点，路径规划和ETA（预估到达时间）两项地图技术非常关键。然而当前滴滴的智能路径规划算法，已经能够对未来路况做出准确预测，整体考虑司机未来所有可能的走法，毫秒级算出A到B点的最优路径；而其时间预估算法，则是在业内首次引入深度学习技术，这也让滴滴的ETA的精准度远超同行。
不仅如此，滴滴还创新性地将增强学习技术应用到滴滴分单模型中，能够基于全天供需、出行行为预测，来考虑一天之内司机整体的效率，不仅提高司机和乘客的匹配度，还能让司机的效率总和一整天最优，实时地全局优化总体交通运输效率和司乘出行体验。同时对司机、乘客和其他环境因素进行建模，对订单分配和运力调度等模块的进行仿真，以加速策略和算法的设计和迭代。
通过两次展台技术开放演讲，滴滴学术合作总监吴国斌博士、滴滴地图事业部杰出工程师柴华、滴滴学术合作经理王晨曦向与会者介绍了滴滴发展简史、基于大数据智能的未来地图技术以及企业文化，并与现场观众就一系列技术问题进行研讨。
王晨曦
柴华
吴国斌特别就学术合作内容从科研合作、人才培养和学术交流方面介绍了滴滴的布局。目前滴滴与国内外顶级高校和实验室开展了多种形式的合作，如滴滴基金项目、联合实验室、联合研究计划等，并诚挚邀请国内外学者加入。
学术合作总监吴国斌博士正在演讲
滴滴HR项目经理黄凌郡领衔参与了大会官方的Job Fair活动，与大数据、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域的660位优秀学生进行深度交流，介绍了滴滴新锐实习生计划和海内外的全职、实习机会，就学生感兴趣的科研方向进行探讨。
探寻迷人的墨尔本之夜
滴滴学者深度交流
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8月24日晚，滴滴邀请了35位国际知名学者召开特色交流晚宴。他们来自亚洲、澳洲、欧洲、美洲的7个国家、近30所知名高校，阵容国际化特色突出。
在墨尔本迷人的夜色和温馨轻快的氛围中，滴滴与学界新老朋友相聚，共叙人工智能前景，探讨工业界与学界的互促发展及合作机会。
叶杰平老师与Maria Gini教授（IJCAI 21 Conference Chair），周志华教授（IJCAI 21 Program Chair）举杯
人工智能的“东风”
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本届大会上，中国参会人数接近参会总人数的1/4，大会展示和交流的科研成果约有1/3来自中国。中国在人工智能基础研究领域正在起飞，中国科研人员的论文质量在稳步提高，已经跻身世界一流水平。
滴滴作为快速发展的中国企业，自身拥有大量出行数据、构建了复杂的出行场景、也在不断探索智能派单技术。大数据预测的关键是足够多的高质量的数据。当前滴滴每日完成订单超过2000万单、每日处理数据超过4500TB，覆盖了交通路况、用户叫车信息、司机驾驶行为、车辆数据等多个维度。滴滴积极利用大数据突破人工智能技术前沿，提升效率和安全，改善用户体验。
滴滴希望通过与学界的积极互动，在多个人工智能相关领域展开多层次、多目标、多边共赢的深度合作。
滴滴学术合作致力于与学界建立紧密的学术联系。想要获取更多滴滴学术内容，欢迎关注本公众号，或发送邮件至didioutreach@didichuxing.com。
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编辑：刘璐