CNCC 2019 | CCF-滴滴大数据联合实验室2岁了！

10月17日，CCF-滴滴大数据联合实验室两周年特色活动于CNCC2019期间成功举行。当天，联合实验室第二届班子的聘任仪式顺利举办。活动围绕“盖亚青年学者科研基金”展开，组织第二期项目中期汇报，表彰第一期杰出项目并发布新一期课题指南。

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聘任仪式

会议期间，CCF秘书长杜子德为CCF-滴滴⼤数据联合实验室第⼆届班⼦成员颁发聘书。华东师范⼤学副校长、CCF会士周傲英任实验室主任兼学术委员会联合主任，滴滴出⾏⾼级副总裁、CCF 常务理事章文嵩任学术委员会联合主任，浙江⼤学计算机学院院长陈刚任学术委员会委员，滴滴出⾏科技合作部总监吴国斌任学术委员会委员，北京航空航天⼤学特聘研究员童咏昕任学术委员会委员，滴滴出行杰出工程师杨毅任执行主任，滴滴专家研究项⽬经理李群任副主任，滴滴研究项⽬经理孟一平任主任助理。

杜子德秘书长为联合实验室第二届成员班子颁发聘书

联合实验室两周年活动

活动伊始，周傲英代表联合实验室向与会的各高校老师表示热烈欢迎，在这两年，联合实验室不断成长，不断迎接挑战。我们始终秉承两个原则：一是应用驱动；二是开放包容。怀着开放的心态，做应用模式创新与技术创新并驾齐驱的研究，让联合实验室成为学术界与滴滴乃至整个工业界连接的桥梁。然后，章文嵩提到滴滴和CCF双方优势互补，共同助力大数据时代的交通创新科技研究。滴滴拥有多模态交通大数据、丰富的计算资源和极具挑战的现实场景，期待和各位老师共同迎接复杂应用场景背后的技术挑战。

周傲英（左）、章文嵩（右）致开幕辞

01

第二期在研项目中期汇报

上海交通大学金海明老师，中科院自动化研究所崔海楠老师、中科院信息工程研究所任文琦老师、北京交通大学万怀宇老师和深圳大数据研究院李钰鹏老师（学生代）就合作项目中期进展作报告，内容主要包括项目当前完成情况、存在的挑战及下一步工作计划等内容。

各位老师进行项目中期汇报

02

第一期杰出项目表彰

经过多方评审与讨论，CCF-滴滴大数据联合实验室从研究成果，落地应用，人员交流和项目管理等多个维度对项目负责人的工作成果第一期项目成果进行了综合评定，从12个项目中遴选出3项杰出项目。学术委员会联合主任章文嵩和学术委员会委员陈刚为杰出项目负责人颁奖。

杰出项目1：共享经济下基于网约车的群体激励机制研究

项目负责人：北京航空航天大学，童咏昕

提名理由：童咏昕老师在项目合作过程中，与滴滴AI Labs算法团队紧密配合，结合滴滴实际业务场景，将理论与应用进行有效结合。团队开展了面向网约车车主的激励机制研究，以车主行为分析与队伍组建为基础，研究群智复合式激励算法，提出了一套基于推荐矩阵的框架。在滴滴平台的真实场景进行了验证，将该算法用于司机组队的场景，来提升司机的体验和优化平台的效率，研究成果已被数据挖掘领域国际学术会议CIKM收录。

杰出项目2：基于多源数据融合的城市路网路况表征与预测方法研究

项目负责人：东南大学，刘志远

提名理由：刘志远老师在项目合作过程中，积极与滴滴地图团队配合，致力于利用多源数据进行路网交通流分析、路况还原与预测模型优化等工作。团队已完成基于张量的交通流数据补全和基于GCN的道路交通状态预测，1篇论文被KES2019会议录用，1篇论文投稿至IET Intelligent Transport Systems顶级期刊在审。且近期在路况还原问题的合作研究上，突破了原有算法准确率瓶颈，实验测试显示，误差显著下降。刘志远老师在交通领域知识与地理空间人工智能的有效结合上提出了新的见地。

杰出项目3：多智能体系统中的分层强化学习研究

项目负责人：上海交通大学，张伟楠

张伟楠老师在项目合作过程中，积极与AI Labs美研团队配合，从目前强化学习研究领域的两个前沿课题——多智能体强化学习和分层强化学习角度切入，做出交叉性研究，以探索大城市中滴滴的车辆分单和车流管理问题。经过一年半时间，交大团队完成了两个核心算法创新工作，新的模型在基于滴滴平台真实数据的模拟环境测试中司机收入和订单响应率有显著提升；同时，团队完成4篇学术论文的发表，2篇被SIGIR2018录用，2篇被CIKM 2019录用，并提交了1项技术发明专利。

「一场别开生面的对话」

Panel：从盖亚青年学者科研基金出发，探讨产学研合作的成功秘诀
嘉宾：刘志远，童咏昕，张伟楠；主持人：李群（从左到右）

大家一定很好奇这些老师如何和企业合作，做出这些优秀的成果的呢？联合实验室副主任、滴滴专家研究项目李群带着大家的疑问，和童咏昕、刘志远、张伟楠老师展开讨论，从盖亚青年学者科研基金出发，共同探讨产学研合作的成功秘诀。老师们谈起自己和联合实验室以及盖亚青年学者科研基金的渊源，一直认为两年前和联合实验室的不期而遇，是偶然也是必然：缘起偶然，缘生必然。盖亚青年学者科研基金十分注重落地，老师们分享如何突破科研和应用之间的间隔。老师们表示在项目过程中，心态十分重要，科研合作过程中一定要不忘初心，才能突破层层困难与挑战，收获意外之喜。最后，三位老师也对未来校企合作项目的发展提出展望和建议。

03

第三期课题指南发布

吴国斌发布2019年盖亚青年学者科研基金课题

会议期间，由学术委员会委员、滴滴科技合作总监吴国斌发布了2019年滴滴盖亚青年学者科研基金课题指南。盖亚青年学者科研基金2019年项目除了机器学习、计算机视觉技术、地理信息技术以及经济学与博弈论四大方向8个课题，特别新设立了开放性课题：“出行场景下的深度学习的理论和方法论研究“。吴国斌表示，盖亚青年学者科研基金秉承着”支持青年学者开展前沿科研工作，促进高质量学术成果的产出，加速研究成果的产业落地与应用“的初心，不断地从合作中吸取经验，通过不断的突破与创新，和青年学者共同发展与成长。

陈刚（左）、杨毅（右）致闭幕辞

最后，学术委员会委员陈刚对盖亚青年学者科研基金项目提出了建议和未来寄语，希望聚焦研究话题，找准切入点。执行主任杨毅表示滴滴期待通过联合实验室的平台，把工业界的挑战与场景开放给学界，也希望和青年学者共同发展与成长。

CCF-滴滴大数据联合实验室交流会

联合实验室交流会

10月18日，CCF-滴滴大数据联合实验室举办交流会，CCF前理事长、CCF会士，清华大学教授郑纬民，CCF秘书长杜子德，CCF YOCSEF 学术委员会主席，浙江大学计算机科学与技术学院教授卜佳俊等人特邀出席。三位老师十分关注青年老师成长问题，席间多次提到要通过产学研合作助力青年老师成长，从工业界探寻有价值的问题，深入研究，挖掘其科学原理，提炼本质逻辑。

CCF-滴滴大数据联合实验室通过把工业界的挑战与场景开放给学界，希望和青年学者共同迎接真实场景下的应用挑战 ，也希望通过构建科研学术交流平台，在青年学者成长的关键时期，加深青年学者与工业界的深入沟通、合作机制，共同成长与探索，在新科技、新经济、新业态中的发挥无限创造力。

2019年盖亚青年学者科研基金课题

  课题速览

机器学习、深度学习

课题一：基于深度强化学习的路线生成决策引擎

课题二：融合地理画像和用户行为的上车点推荐

计算机视觉

课题一：基于车载影像的城市场景重建和理解算法研究

课题二：行车记录仪自适应相机标定

经济学与博弈论

课题一：强供给约束下双边交易市场价格弹性分析

课题二：强供给约束下双边交易市场效率衡量

地理信息技术

课题一：有助于缓解城市交通的路径规划问题

课题二：基于GPS轨迹和车载影像的道路拓扑生成算法研究

开放性课题

课题：出行领域的深度学习的理论和方法论研究

请关注滴滴科技合作官网，后续将有详细项目解读。

申请通道及通知登录：https://outreach.didichuxing.com/youthfunding了解更多。