滴滴與自動駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟BDD戰(zhàn)略合作 促自動駕駛落地

4月25日，滴滴聯(lián)合加州大學伯克利分校DeepDrive深度學習自動駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（BDD）在京舉辦CVPR 2019自動駕駛預研討會，會上滴滴正式宣布與BDD達成戰(zhàn)略合作，雙方將圍繞智能駕駛大主題，在前沿研究及應用落地、頂尖人才培養(yǎng)、學術交流等方向展開探索。

此前3月，滴滴聯(lián)合BDD啟動CVPR 2019 WAD自動駕駛識別挑戰(zhàn)賽，滴滴共參與提出目標檢測遷移學習、目標跟蹤遷移學習、大規(guī)模檢測插值三項任務，并提供一個大規(guī)模、高質量的真實駕駛場景視頻數(shù)據(jù)集D2-City，涵蓋12類行車和道路相關的目標標注，旨在鼓勵相關領域前沿算法的發(fā)明與實現(xiàn)，有效推進自動駕駛相關視覺算法在不同環(huán)境和條件下的實用落地。

滴滴出行信息安全戰(zhàn)略副總裁、美國研究院院長弓峰敏現(xiàn)場表示，作為出行服務的提供者，滴滴一直非常愿意和學界、車廠、工業(yè)界及相關各方共同合作，推動全球智能駕駛技術發(fā)展和應用。加州大學伯克利分校擁有全球領先的研究團隊，BDD的研究重心和滴滴也高度契合，雙方將繼續(xù)加強在自動駕駛領域的合作交流，攜手加速前沿研究的應用落地，共同培養(yǎng)更多具有創(chuàng)新意識的人工智能領域頂級人才，推動AI賦能自動駕駛及大交通領域。

預研討會上，滴滴AI Labs資深研究員車正平、李廣宇（Max Li）則在報告中分享了AI Labs在計算機視覺、智能駕駛等方向上的最新探索和進展，并詳細介紹了AI如何通過學習分析車載大數(shù)據(jù)，讓司機的駕駛行為更安全。滴滴每天會處理大量交通及駕駛數(shù)據(jù)，基于海量大數(shù)據(jù)和技術優(yōu)勢，滴滴也構建了駕駛場景理解平臺，能基于駕駛場景理解、大數(shù)據(jù)分析與風險預測等能力，持續(xù)提升出行安全與體驗。同時AI Labs也在應用海量真實駕駛數(shù)據(jù)，構建智能駕駛模擬測試環(huán)境，加速滴滴智能駕駛系統(tǒng)優(yōu)化迭代。