雅典娜巾帼 | 世间有可畏，掌舵生命的航向

点击上方“蓝色字体”，选择“置顶公众号”

精彩内容，即刻送达

毛慧颖

毛慧颖（Maggie）， 90后，天蝎座。2019年8月从弗吉尼亚理工大学统计系博士毕业，现在是美国统计与应用数据研究所博士后。主要研究风险分析、风险评估与风险预测，应用领域有交通安全、线上交易安全等。在Accident Analysis and Prevention, Quality and Reliability Engineering International, Quality Engineering, Microsoft Journal of Applied Research 等杂志均有文章发表，目前在申专利中包括在滴滴的项目成果。

万般不随命，安全终由人

2015年，刚在美国拿到驾照的毛慧颖就被卷入了一场交通事故，万幸的是两辆车的速度不快，没有酿成大祸。惊魂甫定的她从这次“小概率事件”中得到教训，分外关注社会交通安全。“交通安全是关系国计民生的大事情，司机是交通安全的重要组成部分，又是最难把控的部分，提升交通安全可以从提高司机安全性方面着手。” 蝴蝶扇动的翅膀可能引发龙卷风，司机每次眨眼也关乎到自己和他人的性命安危。如何防微杜渐，未雨绸缪，Maggie认为量化司机风险类似的风险分析是一个很好的研究领域，包括如何对小概率事件建模（交通事故就是一种小概率事件），大数据在小概率事件的风险模型里会有怎样的表现和影响，都值得深入研究。在和导师们沟通讨论后，Maggie最终确立了“以司机安全为背景的风险分析与预测”的博士论文方向。在博士期间，Maggie得到了弗吉尼亚理工大学联合交通中心“大数据方法简化交通安全分析”项目的支持。她利用丰富的自然驾驶数据库，提出了一套基于高频运动数据的最优司机安全模型，其研究成果能帮助车队有效地进行司机风险管理，有助于给司机提供个性化的安全对策。  泰戈尔曾说：“教育的目的，是向人类传递生命的气息。” 接受教育的过程，亦是将对生命的珍视化为悲天悯人的情怀的洗礼，抱着对生命的敬畏之姿，Maggie孜孜不倦地求知问道。

Maggie（左二）与博士论文答辩委员会合影

善念促善缘，善因结善果

作为全球共享出行的领跑者，滴滴为Maggie提供了广阔、自由的研究天地。谈起与滴滴的结识，初来乍到的她第一眼被印着“All in 安全”口号的横幅吸引了，“一个企业把安全放到甚至比企业效益更高的位置，尊重和敬畏生命的意识让我工作的意义得到了升华。”很快，Maggie以实习生的身份加入到了滴滴普惠产品技术部主攻安全的万象团队与弗吉尼亚理工交通安全团队的科研合作项目：基于手机传感器驾驶行为画像建立及驾驶员风险评估体系研究，成为该项目的核心研究人员之一。借助滴滴的大数据平台，与滴滴一起，建立了一套完整的司机风险预测、评估及可视化体系。该体系能将司机风险量化成安全分，方便滴滴对司机进行安全管理。安全无小事，她希望能用模型来帮助降低事故发生的概率，创造一个更安全的行车环境。一群怀着善念的青年人聚集在一起，心是一团火，志比万丈天。“滴滴同学们总是把安全放在嘴边。一心想着如何使出行更安全。刚进入滴滴的时候，我对滴滴的大数据系统架构并不熟悉，是导师和同学们带着我一点一点成长起来。其间，我们还经常一起开头脑风暴大会，共同思考有哪些因素可能会影响司机风险，如何让我们的项目在现实中落地等等。团队在做项目时候秉承的“小步快跑、快速迭代”的指导思想也对我在日常生活中有很大的影响。让我明白很多事情不是一蹴而就的，而是不断迭代，永远向着最高指标爬升的过程。”

Maggie在滴滴实习

修身养品性，动如在天燕

生活原本沉闷，但跑起来就会有风。闲暇时候，Maggie喜欢长跑和瑜伽。博士的第二年开始，她每年都会跑一次半程马拉松，还鼓舞身边的朋友也纷纷加入到半马大军里。长跑不仅增强了体魄、锻炼了耐力，更重要的是，它会让人在遇到困难时更有坚持下去的勇气。“为了有更好的长跑表现，我还改变了我的饮食习惯。比如少吃碳水， 多吃优质蛋白。健康的饮食和运动习惯让我整个人都充满活力。”

Maggie与朋友一起参加马拉松

尽管结束了在滴滴的实习，毛慧颖还希望通过自己微小的贡献，能减少威胁生命的交通事故的发生，为人类安全出行事业增砖添瓦。敬畏与否，就是屠宰与医治的区别。

滴滴导师

蒋弘刚

滴滴普惠产品技术部

驾驶安全算法专家

主导滴滴安全驾驶行为识别和司机风险评估算法研发。曾参与多个华大基因核心研发项目，主要成果发表于GigaScience。基于手机传感器研发了行业领先的危险驾驶检测模型(急减速、急转等)，任意手机姿态任意型号手机准确率超过90%，在滴滴主营业务中大规模被使用。基于海量历史司机手机传感器数据，主导建立了行业领先的高准确、可解释的驾驶风险评估系统，在滴滴各事业线广泛被使用。

导师寄语

毛慧颖同学统计学理论非常扎实，对小概率事件预测和风险归因方法有深入的理解。在滴滴实习期间，主动了解业务，推动建立先进的驾驶风险评估模型。恰到好处地控制模型复杂度，即保证模型准确性和稳定性，又兼备良好的解释性，主要研究成果已投稿至Accident Analysis and Prevention。该技术已经应用在滴滴多个业务线，帮助业务准确定位大盘隐患，为业务精准教育司机提供了技术可能性。

（注：本文部分内容、图片由毛慧颖提供）

相关阅读

编辑 | 贺贺