近期，信息檢索領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議ACM SIGIR2018在美國(guó)密歇根安娜堡成功舉辦，滴滴技術(shù)團(tuán)隊(duì)深度參與了大會(huì)，并主辦智能交通信息學(xué)專題討論會(huì)，詳細(xì)介紹了滴滴在出行領(lǐng)域的探索和實(shí)踐并分享了產(chǎn)學(xué)研合作經(jīng)驗(yàn)。滴滴方面還表示，后續(xù)將積極以開放協(xié)作攜手科研工作者進(jìn)行更廣泛學(xué)術(shù)研究，共同解決世界級(jí)的交通、環(huán)保挑戰(zhàn)。

人工智能技術(shù)多層次改變交通出行

ACM SIGIR 是國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦的信息檢索領(lǐng)域最重要的學(xué)術(shù)會(huì)議，今年已是第四十一屆。每年SIGIR都會(huì)匯集來自世界各地的頂尖信息檢索研究人員和從業(yè)人員，對(duì)外展示最新技術(shù)和最新成果發(fā)現(xiàn)。此次SIGIR 2018 共收到論文 736篇,錄用184篇（其中長(zhǎng)文投稿 409 篇，錄用86篇），會(huì)議參會(huì)人數(shù)近800人。

滴滴技術(shù)團(tuán)隊(duì)撰寫的《Taxi or Hitchhiking: Predicting Passenger's Preferred Service on Ride Sharing Platforms》論文也被大會(huì)收錄。通過對(duì)用戶的出行選擇進(jìn)行建模，該文章提出了一個(gè)基于用戶時(shí)間、空間和行為特征的推薦系統(tǒng)，能幫助解決用戶出行需求和偏好上的預(yù)測(cè)和推薦問題。離線的模擬表明該模型能大幅提高準(zhǔn)確率并且?guī)椭脩舾咝У剡M(jìn)行出行規(guī)劃。

（滴滴算法專家現(xiàn)場(chǎng)講解論文，吸引了眾多國(guó)內(nèi)外同行與專家學(xué)者來交流。）

不僅是論文接收，大會(huì)的主題報(bào)告同樣也備受外界關(guān)注。在SIGIR 2018上，滴滴副總裁、AI Labs負(fù)責(zé)人葉杰平教授發(fā)表了主題演講，詳細(xì)介紹了滴滴如何利用人工智能技術(shù)幫助提升用戶出行體驗(yàn)、解決全球交通挑戰(zhàn)，并重點(diǎn)分析了滴滴在智能派單、智能地圖、智能客服、語音識(shí)別、智慧交通等領(lǐng)域的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。在葉杰平看來，人工智能技術(shù)在交通方面的改變是多層次的，未來在交通基礎(chǔ)設(shè)施、車輛交通工具、共享出行三個(gè)層次都將會(huì)出現(xiàn)歷史性的變革，而滴滴也早已積極布局：不僅包括底層基礎(chǔ)的AI算法以及核心的AI 技術(shù)，如語音、自然語言處理、圖像，還包括由AI技術(shù)支持的應(yīng)用--提升用戶體驗(yàn)、助力城市建設(shè)智慧交通網(wǎng)絡(luò)以及積極布局智能駕駛及新能源汽車等。

（滴滴AI Labs負(fù)責(zé)人葉杰平教授在SIGIR現(xiàn)場(chǎng)暢談滴滴的AI布局和技術(shù)創(chuàng)新。）

據(jù)介紹，在城市交通領(lǐng)域，目前滴滴已經(jīng)與濟(jì)南、貴陽、沈陽、南京、武漢等20多個(gè)城市展開合作，幫助優(yōu)化了超過1300個(gè)智慧信號(hào)燈，平均降低了10%-20%的擁堵時(shí)間。“我們還將持續(xù)投入，并且廣泛合作，將人工智能應(yīng)用拓展至社會(huì)公益領(lǐng)域，讓技術(shù)創(chuàng)造更大價(jià)值”，葉杰平說。

產(chǎn)學(xué)聯(lián)動(dòng)共同提速智能交通創(chuàng)新

學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的結(jié)合也是大會(huì)關(guān)注的一大重點(diǎn)。滴滴副總裁、智能出行部負(fù)責(zé)人郄小虎在SIGIR大數(shù)據(jù)產(chǎn)學(xué)研交流會(huì)上，對(duì)外分享了滴滴的產(chǎn)學(xué)研合作經(jīng)驗(yàn)。他表示，滴滴擁有豐富的數(shù)據(jù)積累，基于領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，滴滴正在持續(xù)推進(jìn)技術(shù)前沿，同時(shí)積極攜手學(xué)界為新的可持續(xù)發(fā)展提出解決方案。

（滴滴智能出行部負(fù)責(zé)人郄小虎在現(xiàn)場(chǎng)詳解滴滴的科研合作經(jīng)驗(yàn)以及人才培養(yǎng)機(jī)制）

郄小虎稱，除向?qū)W界開放脫敏數(shù)據(jù)資源、開放計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施外，滴滴還先后與密西根大學(xué)、斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、香港科技大學(xué)、電氣電子工程協(xié)會(huì)等國(guó)內(nèi)外十余家學(xué)術(shù)科研機(jī)構(gòu)建立科研合作關(guān)系，共同在人工智能、智慧交通、智能駕駛、經(jīng)濟(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等領(lǐng)域進(jìn)行探索交流、人才培養(yǎng)等，攜手助推交通產(chǎn)業(yè)不斷向前突破。近期滴滴還將公布新一輪主題研究計(jì)劃，希望能與更多專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的優(yōu)秀學(xué)者展開合作。

（密西根大學(xué)Pascal Van Hentenryck教授在研討會(huì)上分享自己對(duì)未來出行變革的看法）

值得注意的是，本次大會(huì)上，滴滴還主辦了智能交通信息學(xué)研討會(huì)并公開征集論文，攜手密西根大學(xué)Pascal Van Hentenryck、華盛頓大學(xué)班學(xué)鋼等教授共同分享了當(dāng)前城市交通治理領(lǐng)域的前沿探索，同時(shí)對(duì)智能交通信息學(xué)的未來進(jìn)行探討。經(jīng)過組委會(huì)評(píng)選，最終有七篇論文在研討會(huì)上集中展示。

研討會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，滴滴通過兩篇論文《POI Semantic Model with a Deep Convolutional Structure》、《DiDi Ride Cancellation Smart Fault Determination System》重點(diǎn)展示了在POI（信息點(diǎn)）檢索、取消判責(zé)領(lǐng)域的研究成果和實(shí)踐。以POI檢索為例，滴滴技術(shù)團(tuán)隊(duì)提出一種基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的POI語義模型（Deep POI Semantic Model），能將輸入文本通過深度網(wǎng)絡(luò)模型映射到語義向量空間，從而計(jì)算向量之間的相似度值得到文本之間的相關(guān)性，有效地解決POI檢索場(chǎng)景下的相關(guān)性匹配問題，提高滴滴地圖的檢索滿意度。而取消判責(zé)，則創(chuàng)新性地提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)+規(guī)則的混合算法，能引入數(shù)以萬維的特征作為輸入，獲得更高的準(zhǔn)確率和召回率，顯著提升用戶體驗(yàn)。

上海交通大學(xué)張偉楠副教授現(xiàn)場(chǎng)感言，研討會(huì)向SIGIR社區(qū)展示了信息檢索主題如何賦能全新領(lǐng)域，內(nèi)容非常新穎。華盛頓大學(xué)班學(xué)鋼教授也評(píng)價(jià)稱，滴滴持續(xù)向?qū)W界推進(jìn)數(shù)據(jù)開放、推廣高校合作，攜手學(xué)界發(fā)現(xiàn)、定義問題，這一做法非常值得更多企業(yè)借鑒。