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5個月前，滴滴與優達學城聯合舉辦的全球首個開源代碼無人駕駛挑戰賽來開帷幕，來自中國、美國、俄羅斯、西班牙等世界各地的4285名選手組成的近2500支隊伍參賽。上周，一番鏖戰后，最終由兩名中國選手——應縝哲和李劍組成的“abccba”戰隊拔得頭籌。
當冠軍戰隊成員李劍把自己用幾十個不眠夜晚編輯出的代碼，搭載上優達學城的無人車輛時，難掩激動……當晚他和闖入決賽的五支隊伍，一同與滴滴美國研究院團隊的工程師見了面，這些工程師已經在智能駕駛領域從事了多年的研究，李劍在未來有可能成為他們的同行甚至同事。
這也表明，滴滴也想通過這一次比賽，吸納更多優秀的智能駕駛人才。
*滴滴算法大賽冠軍選手李劍（右）在車上測試代碼
滴滴出行３月宣布在硅谷成立美國研究院，地點選在離Google總部不遠的一幢獨立小樓。熟悉這座機構的人，喜歡簡稱它為“滴滴美研”。不到半年時間，滴滴美研的科研隊伍已經超過50人，并對外透露年底人數還會再有大幅提升。據雷鋒網新智駕了解，滴滴美研負責人是被外界譽為“硅谷安全教父”的弓峰敏。
深入硅谷腹地的位置優勢，讓美研成為了滴滴全球化戰略中吸納科技人才的橋頭堡。除了投入研發智能駕駛，美研也對大數據下的信息安全課題擁有更多研發優勢。
*滴滴美國研究院部分員工
此外，滴滴美研借助地理優勢，在實質上促成了和美國當地公司以及學術機構更多的交流和合作。比如與世界頂級人工智能科研機構——斯坦福 AI 實驗室建立學術合作。
人們曾經普遍相信學術界追求創新，而工業界追求實用，但近幾年在工業界出現了越來越多的原生性創新研究。其背后原因就是互聯網公司所掌握的一手數據資源，讓其成為了很好的科研陣地。日訂單超過兩千萬的滴滴平臺每天貢獻了驚人的70TB數據量，對于大數據、人工智能研究是難能可貴的資源。
從同濟大學、到中國計算機學會，再到斯坦福AI實驗室，滴滴目前已經與十余家學術科研單位建立合作關系，同時資助多個科研課題。不僅如此，滴滴出行近期還頻頻亮相于各大國際學術會議，從計算機視界會議CVPR，到數據挖掘會議KDD再到人工智能大會IJCAI。
滴滴研究院副院長，同時也是密西根終身教授的葉杰平，屢屢穿梭于工業界和學術界，為公司內部帶來新知，也不斷向學術界推廣工業界原創性的研究成果。
*滴滴研究院副院長葉杰平在KDD發表主題演講
6月份，滴滴正式對外公布對“取消判責的智能算法模型”升級。模型很大程度上解決了，司機、乘客在訂單取消時，誰應該承擔責任的問題。早在去年12月，滴滴就構建了該模型，能在司乘任意一方取消訂單時，綜合考慮發單時間、預估接駕時間、車輛實時位置、路況、取消行為等多個維度，實時、自動判定司乘雙方的取消責任。目前，取消判責智能算法模型的判責準確率已超90%。
除了這些更新、更好的產品優化模型，滴滴還在做一件大事——智慧交通。其目的是要把所有城市交通要素納入一個系統，通過數據分析和人工智能技術整體考量，尋找最優方案。
今年８月出任滴滴智慧交通首席科學家的劉向宏教授，在滴滴，他不但可以接觸到一手的交通數據，更能將這些數據轉化成解決方案，落地在濟南、武漢等城市的街頭，優化信號燈和車道，解決實際擁堵問題。
過去兩年，在全球化策略驅動下，滴滴接連和東南亞、拉美、歐洲、中東北非等各個區域的出行服務商建立了戰略合作。滴滴的全球化，主要借助當地企業的本土經營優勢，達成共同發展的預期。
雷鋒網新智駕了解到，滴滴的諸多對外投資中，都強調要和戰略合作伙伴在產品技術以及人工智能方面進行深入合作。那些選擇和滴滴站在一起的公司們，不僅僅希望通過戰略合作獲得資金，他們更看重的是從滴滴得到更為成熟的技術和運營管理經驗。
*滴滴工程師與99出行技術團隊交流
目前滴滴在全球有近7000名員工，其中一半是技術人員。從巴西的99，到歐洲的Taxify，再到中東北非的Careem……這些公司相信，滴滴的技術能力可以幫助他們的產品在當地更有競爭優勢，同時也會為世界各地的出行帶來更好的變化。
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