编辑：雅新、梦佳
【新智元导读】近日，据滴滴内部邮件，滴滴出行副总、AI Labs负责人叶杰平将于近期离职，将由CTO张博暂时接管AI Labs。
据滴滴内部邮件，滴滴出行副总裁、研究院副院长、AI Labs负责人叶杰平将于近期离职，并向全员发布内部信，希望去探索AI在其他领域的可能性。叶杰平离职后，将由CTO张博暂时接管AI Labs，滴滴智能控制首席科学家唐剑将任AI Labs副主任。
资料显示，叶杰平是美国密歇根大学终身教授，智源学者、密歇根大学大数据研究中心管理委员会成员，美国明尼苏达大学博士毕业，现任滴滴研究院副院长。叶杰平是机器学习领域国际领军人物，主要从事机器学习、数据挖掘和大数据分析领域的研究，尤其在大规模稀疏模型学习中处于国际领先地位。他是多个国际顶级AI会议的资深委员会会员、区域主席和委员会副主席，包括NIPS、ICML、KDD、AAA、IIJCAI、ICDM和SDM等。他也是多个顶级AI期刊的副主编，包括DMKD, IEEE TKDE和IEEE TPAMI等。他于2010年获得美国国家自然科学基金会生涯奖，研究成果被选为顶级AI会议KDD和ICML的最佳论文。滴滴为超过5.5亿用户提供出行服务，年运送乘客达到100亿次。每天滴滴出行平台产生超过100TB的数据，处理超过400亿条路径规划请求以及超过150亿条定位请求。今年，叶杰平曾在首届MEET 2020智能未来大会现场介绍滴滴用三层结构来布局人工智能：算法，AI技术和应用。应用处在最顶层，包括交通基础设施智能化，交通工具的电动化和自动化，以及如何用AI技术提升出行的安全、体验、效率。用AI和大数据解决交通出行问题，让城市更畅通，让每位乘客出行体验更便捷、安全，让每位司机在提供优质服务的同时，能够有好的收入，这是滴滴出行打造的愿景，滴滴AI Labs 正在加速这一愿景的实现。早在有中国「AI 春节」之称的新智元2017开源·生态 AI 技术峰会上，叶杰平就出面，给大家做了一场关于使用人工智能技术解决出行难题的演讲。叶杰平相信未来交通将从三个方面发生变革：底层是交通基础设施，路网、信号灯等也会越来越智能；中间层是车辆交通工具本身的变革，智能化、新能源化将是趋势；最上层是共享出行。作为滴滴 AI Labs 负责人，叶杰平曾带领团队加速人工智能和大数据的落地应用，将机器学习、语音识别等人工智能技术融入滴滴各项核心业务中，让AI为司机和顾客提供更为便利的服务。
战胜Uber中国的关键科学家，希望去探索AI在其他领域的可能性2015年10月份加入滴滴的叶杰平，至此在这家公司已经供职了5年。在2015年的暑假，叶杰平回国探亲的时候，也顺便访问了一下滴滴，与程维、柳青、张博见面。当时，他认为滴滴里面核心的AI特别重要，回到美国就决定加入滴滴。叶杰平当初设想在滴滴的场景，「能不能利用AlphaGo的技术来提高出行匹配的效率，我们想到滴滴的场景就是订单分配，订单分配跟下棋本质上是非常类似的」。此后叶杰平带领技术团队推动了滴滴从抢单到智能派单的过渡，使得滴滴在与Uber中国的技术交锋中发挥了重要作用。智能派单是滴滴的核心技术之一，乘客每次发单，背后都需要借助大规模分布式计算对司机和乘客进行最优匹配，不仅要将乘客与周围大量的司机进行匹配，计算出最优，还要计算出最佳行驶路径，做到总时间最短，从而实现平台效率和用户体验最大化。2018年1月26日，滴滴宣布成立AI Labs，由叶杰平领导。在职期间，叶杰平曾带领团队推进滴滴机器学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉的研发。过去几年来，滴滴在出行领域积累了许多技术、数据、场景，致力于打造一个开放协作创新的平台，把技术赋能给行业产业。叶杰平借着这个契机，在AI World2019世界人工智能峰会上正式发布滴滴AI开放平台，把滴滴的AI核心技术对外开放。此次，他的离任也是希望自己去探索AI在其他领域的可能性。五年前回国和大数据团队的那次交流，让我看到机器学习在交通领域无穷的潜力和想象力。何其有幸，在过去1975个日夜，和温暖、靠谱、有同理心的你们一起，用AI提升出行效率，更守护每一次出行，这也让我认识到最好的研究是从落地中来的。加入滴滴，是一个非常正确的决定，这也是我职业里程中收获最多的五年。如今话别，内心充满不舍。我思考很久，尝试去探索AI在其他领域的可能性。感恩滴滴，也感谢大家的信任、支持与帮助。AI Labs有唐老师，有朱老师，有Kevin，相信会持续带领大家持续做出更多更新、更有力的探索。不会走远，相逢的人会再相逢。让技术发挥更大价值，我们仍然走在同一条路上。
据悉，近半年来已经有多位高管离开滴滴，其中包括滴滴出行副总裁、科技生态与发展部负责人郄小虎，滴滴国际化业务COO仇广宇，滴滴高级副总裁、普惠出行与服务事业群总经理付军华等高管。唐剑现任滴滴智能控制首席科学家，IEEE Fellow，ACM杰出科学家，领导滴滴在嵌入式AI、智能物联网和计算机视觉方向上的研发。2006年，他获得了美国亚利桑那州立大学计算机科学博士学位。他在国际顶级期刊和会议上发表了140多篇学术论文，在深度学习模型压缩、AI驱动的系统控制和群智感知方向上做出开创性贡献，并多次获得最佳论文奖, 其中包括通信网络领域最高的论文奖之一的2019 IEEE William R. Bennett Prize，和IEEE车载技术学会2016最佳车载电子论文奖。唐剑目前还担任中国电子学会物联网专委会专家委员、新一代人工智能产业技术创新战略联盟的专家委员会委员和智能出行推进组组长、以及IEEE车载技术学会杰出演讲人。
参考链接：
https://finance.sina.com.cn/chanjing/rsbd/2020-09-07/doc-iivhuipp2963887.shtml
http://finance.eastmoney.com/a/202005011474311270.html
https://www.sohu.com/a/346672438_505819
