（给机器学习算法与Python学习加星标，提升AI技能）

大数据文摘出品，作者：刘俊寰

9月7日，根据滴滴内部邮件，滴滴出行副总裁、滴滴出行研究院副院长、AI Labs负责人叶杰平将于近期离开滴滴。

这一消息在得到滴滴的官方确认后，一时间，外界对于叶杰平的去向众说纷纭。

10月12日，根据多家媒体报道，叶杰平正式加入贝壳找房，将担任贝壳技术副总裁、首席科学家，并将全面负责人工智能技术中心的相关工作。

在9月的离职信中，叶杰平表示，未来将尝试探索AI在其他领域的可能性。

对此，贝壳找房也发表声明称，未来，叶杰平将带领团队进一步探索AI技术对“住”这一领域的改造可能，加速居住服务产业的数字化转型和智能化升级。

贝壳找房于2020年8月初上市以来，股价已上涨2倍，当前市值达到了749亿美元。

贝壳找房的AI之路

自2018年4月，链家网升级为贝壳找房起，公司未来的发展定位被调整为“科技驱动的新居住服务平台”。

去年，贝壳推出AI助手“小贝1.0”，这是贝壳将AI和场景实现结合的典型。根据介绍，“小贝1.0”能够通过智能化手段帮助经纪人精准识别和挖掘用户深层次的需求，缩小经纪人和居住服务的方差问题。

“‘小贝1.0’的产品核心是经纪人，用户可以在窗口中与经纪人进行对话，‘小贝1.0’则会辅助经纪人回答房屋、小区等基本信息问题，减少经纪人消耗的时间成本，同时帮助经纪人挖掘客户深层次的需求。”贝壳找房CTO闫觅说到。

除此之外，今年6月，根据新华网报道，贝壳打造的AI家装设计产品“未来家”，已经在上海正式上线。

用户在VR看房的同时，可以点击页面上的“设计效果”，从而看到不同风格的设计方案，甚至还可以通过DIY功能，自行选择不同样式的硬装、家具、软装等。

贝壳坐拥海量的数据资源，截止今年6月30日，根据贝壳官网的数据，贝壳找房已经覆盖了103个城市、连接到45.6万名房产经纪人、以及4.2万家线下门店。

为了活用这些数据，贝壳成立了“数据智能中心语言智能与搜索部”，将主要围绕语音智能与搜索两大方向，也开始大批招聘AI算法工程师。

叶杰平其人

叶杰平为美国密歇根大学终身教授、国际电子电气工程师学会会士（IEEE Fellow），专业方向包括机器学习、数据挖掘和大数据分析领域，曾获得KDD和ICML最佳论文奖。

据Google Scholar统计显示，他共发表448篇论文，被引用次数超过了2万次。

2015年，叶杰平加入滴滴，带领技术团队主导滴滴从抢单到智能派单的过渡。

当时，滴滴研究院面对的核心难点是订单匹配，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，成立AI Labs为加大人工智慧前瞻性基础研究，吸引顶尖科研人才，推进全球智能交通前沿技术发展。

据悉在C端，滴滴已经大量使用了人工智慧技术，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。

相关报道：

http://www.xinhuanet.com/house/2020-06-15/c_1126115378.htm https://www.sohu.com/a/312565038_162522?sec=wd