上周，一番鏖战后，最终由两名中国选手——应缜哲和李剑组成的“abccba”战队拔得头筹。
当冠军战队成员李剑把自己用几十个不眠夜晚编辑出的代码，搭载上优达学城的无人车辆时，难掩激动……
当晚他和闯入决赛的五支队伍，一同与滴滴美国研究院团队的工程师见了面，这些工程师已经在智能驾驶领域从事了多年的研究，李剑在未来有可能成为他们的同行甚至同事。
这也表明，滴滴也想通过这一次比赛，吸纳更多优秀的智能驾驶人才。
*滴滴算法大赛冠军选手李剑（右）在车上测试代码
滴滴美研
滴滴出行3月宣布在硅谷成立美国研究院，地点选在离Google总部不远的一幢独立小楼。熟悉这座机构的人，喜欢简称它为“滴滴美研”。
不到半年时间，滴滴美研的科研队伍已经超过50人，并对外透露年底人数还会再有大幅提升。据雷锋网新智驾了解，滴滴美研负责人是被外界誉为“硅谷安全教父”的弓峰敏。
深入硅谷腹地的位置优势，让美研成为了滴滴全球化战略中吸纳科技人才的桥头堡。除了投入研发智能驾驶，美研也对大数据下的信息安全课题拥有更多研发优势。
*滴滴美国研究院部分员工
此外，滴滴美研借助地理优势，在实质上促成了和美国当地公司以及学术机构更多的交流和合作。比如与世界顶级人工智能科研机构——斯坦福AI实验室建立学术合作。
数据公司
人们曾经普遍相信学术界追求创新，而工业界追求实用，但近几年在工业界出现了越来越多的原生性创新研究。其背后原因就是互联网公司所掌握的一手数据资源，让其成为了很好的科研阵地。日订单超过两千万的滴滴平台每天贡献了惊人的70TB数据量，对于大数据、人工智能研究是难能可贵的资源。
从同济大学、到中国计算机学会，再到斯坦福AI实验室，滴滴目前已经与十余家学术科研单位建立合作关系，同时资助多个科研课题。
不仅如此，滴滴出行近期还频频亮相于各大国际学术会议，从计算机视界会议CVPR，到数据挖掘会议KDD再到人工智能大会IJCAI。
滴滴研究院副院长，同时也是密西根终身教授的叶杰平，屡屡穿梭于工业界和学术界，为公司内部带来新知，也不断向学术界推广工业界原创性的研究成果。
*滴滴研究院副院长叶杰平在KDD发表主题演讲
智慧交通
6月份，滴滴正式对外公布对“取消判责的智能算法模型”升级。模型很大程度上解决了，司机、乘客在订单取消时，谁应该承担责任的问题。早在去年12月，滴滴就构建了该模型，能在司乘任意一方取消订单时，综合考虑发单时间、预估接驾时间、车辆实时位置、路况、取消行为等多个维度，实时、自动判定司乘双方的取消责任。目前，取消判责智能算法模型的判责准确率已超90%。
除了这些更新、更好的产品优化模型，滴滴还在做一件大事——智慧交通。其目的是要把所有城市交通要素纳入一个系统，通过数据分析和人工智能技术整体考量，寻找最优方案。
今年８月出任滴滴智慧交通首席科学家的刘向宏教授，在滴滴，他不但可以接触到一手的交通数据，更能将这些数据转化成解决方案，落地在济南、武汉等城市的街头，优化信号灯和车道，解决实际拥堵问题。
全球盟友
过去两年，在全球化策略驱动下，滴滴接连和东南亚、拉美、欧洲、中东北非等各个区域的出行服务商建立了战略合作。滴滴的全球化，主要借助当地企业的本土经营优势，达成共同发展的预期。
了解到，滴滴的诸多对外投资中，都强调要和战略合作伙伴在产品技术以及人工智能方面进行深入合作。那些选择和滴滴站在一起的公司们，不仅仅希望通过战略合作获得资金，他们更看重的是从滴滴得到更为成熟的技术和运营管理经验。
*滴滴工程师与99出行技术团队交流
目前滴滴在全球有近7000名员工，其中一半是技术人员。从巴西的99，到欧洲的Taxify，再到中东北非的Careem……这些公司相信，滴滴的技术能力可以帮助他们的产品在当地更有竞争优势，同时也会为世界各地的出行带来更好的变化。
5个月前，滴滴与优达学城联合举办的全球首个开源代码无人驾驶挑战赛来开帷幕，来自中国、美国、俄罗斯、西班牙等世界各地的4285名选手组成的近2500支队伍参赛。
