衣食住行都需要AI，近期，一位AI届掌门人从「行」离职，加盟「住」。

10月12日，原滴滴出行人工智能实验室负责人叶杰平，正式加入贝壳找房，任贝壳技术副总裁、首席科学家，并将全面负责人工智能技术中心的相关工作。

滴滴与贝壳相距甚近，都在北京的西二旗，然而两家科技公司却负责的是生活的不同面。

作为AI大牛，叶杰平曾是「滴滴战胜Uber中国」关键人物，此次加盟贝壳，就是要在「住」上来个智能升级。

当然，重要的还是怎么用AI赚钱。

叶杰平：科学家的AI变现

「滴滴有叶杰平，机器学习当然厉害。」

他是实打实的技术大牛——美国密歇根大学教授，智源学者、国际电子电气工程师学会会士（IEEE Fellow），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。

他学术热情满溢的副总裁，在叶杰平的个人学术主页中，也可以看到很多有趣的算法，其中就包括实时派单等。

他也是一个能把AI变现的科学家，2015年加入滴滴，叶杰平带领技术团队主导了滴滴从抢单到智能派单的过渡，成功战胜Uber中国。

当时，滴滴面对的最核心难点是订单的匹配。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。

然而，在某个时刻，乘客和空闲车辆的匹配量可能达到千万级，再由于路面情况的不同，一公里的距离也可能因为交通拥堵情况而导致行驶时间出现较大的差异。因此，距离评估以外，路况、预计订单量等评估都需要被引入考量范围。

在滴滴任职期间，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。

2017年，叶杰平曾公开阐释了机器学习在滴滴中的大规模应用，例如打车热力图，能够预测哪些区域在未来半小时会有订单需求。

2018年1月，滴滴正式宣布成立AI Labs，叶杰平担任负责人。滴滴表示，AI Labs为加大AI研究，吸引顶尖的科研人才，推进全球智能交通前沿技术发展而建立。

据悉，在C端，滴滴已经大量使用了AI技术，比如乘客发单前的预测目的地、推荐上车点、发单后的智能派单、ETA、路径规划，行程中的安全驾驶，行程结束后的司乘判责环节；同时在B端，滴滴也推出了交通大脑，利用AI来解决城市交通问题。

叶杰平一直对AI有着深入浅出的理解，他将滴滴大脑这个智能系统分为三部分，分别是大数据、机器学习和云计算。他认为，算法世界是滴滴大脑最为核心的技术之一，滴滴AI实验室要解决的技术难题，包括供需预测、路径规划、智能派单等都离不开算法。

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。