7月20日，滴滴Di-Tech算法大賽落幕，一等獎獲得者拿到了10萬美元的大獎。在算法大賽圓桌會議上，滴滴研究院院長何曉飛解釋了自己如何被滴滴吸引，并且給業內頂尖人才提出建議，應該解決更多有價值的實際問題。

　　何曉飛把人工智能的來臨形容為“大勢所趨”，而自己來滴滴則是“順勢而為”。在過去10年，中國學術界和工業界總體來講是隔離的。但在美國，這個氛圍是不一樣的。美國很多高校解決的問題不是純粹意義的研究，而是直接去解決工業界的需求，產業和工業互相促進。

　　目前滴滴要解決的出行問題，跟谷歌AlphaGo一樣，都需要人工智能，不一樣的地方是，滴滴需要的計算比AlphaGo更加復雜。因為每一條道路都是計算網格中的一部分，道路的網格復雜度遠遠超過圍棋網格，此外還需要增加時間維度，因為司機在路上行駛，所以每一秒鐘，需求都會發生變化。

　　在人工智能領域，算法是引擎，大數據是燃料。目前高校有最聰明的人才，但是他們得不到大數據燃料，所以很難訓練出更聰明的算法引擎。本次滴滴算法大賽開放了滴滴平臺上部分脫敏數據，給參賽人員進行研究，得到數據的參賽隊伍交出了令人驚喜的算法。

　　之后，滴滴希望跟高校有更多合作，但是不希望成為企業拋出問題給研究機構解決這種模式。而是希望通過長期合作、開放共贏的方式，實現共同成長。高校有一流的研究人才，在基礎研究領域有深厚的積累，滴滴有海量的大數據，需要解決出行的基礎問題，雙方很多合作契機。

　　滴滴研究院副教授葉杰平曾經是密歇根大學終身教授，加入滴滴同樣也是被人工智能即將到來的“召喚”、滴滴要解決的世界難題，以及滴滴所擁有的海量數據所吸引。除了完成日常工作之外，葉杰平教授在滴滴開設了人工智能課程，通過講課的方式使算法人才得到更快的成長。

　　除了召開算法大賽之外，滴滴還在探索其他與高校合作的形式。比如去年開始的“新銳計劃”，對研究生、博士生有特別好的人工智能算法基礎的，滴滴會有一個專門的綠色通道。同時，滴滴也在探索更多其他數據、項目上的合作方式。

　　何曉飛認為，雖然機器學習已經提出很多年，但隨著計算能力、大數據存儲能力的提高，人工智能大規模爆發的契機已經來臨，而算法引擎需要更多頂尖人才的參與，需要學術界和工業界共同的合作和努力。