乾明 發自 凹非寺量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
滴、滴，葉傑平離職了。
量子位獲悉，這位滴滴出行副總裁、滴滴研究院副院長、滴滴AI Labs負責人、美國密西根大學終身教授，IEEE Fellow，卸任離開。
有傳聞說他的下一站，是阿里巴巴。但接近葉傑平的人士透露，他不會加盟阿里，而是考慮數據基礎好、AI應用潛力巨大的領域。
有人猜測這位AI技術大牛的離職，跟滴滴近期對AI Labs的調整有關——滴滴內部已經將AI Labs更名AI Tech，從「實驗室」到「技術業務部門」，強化落地性。
不過也有人說，葉教授多年來都希望離故鄉浙江更近，有更多時間陪伴父母家人。
而滴滴內部，葉傑平離職後將由CTO張博暫時接管AI Labs，日常事務則由滴滴智能控制首席科學家唐劍負責——他將出任滴滴AI Labs副主任。
無論如何，滴滴內外對葉傑平的離開，都感到驚訝。
不同於這兩年科學家離職企業的「軌跡」，葉教授雖然以學術大牛身份加盟，但始終是技術落地業務的實戰派。
也正是因為他在2015年的加入，推動實現了滴滴從搶單到派單的轉變，為滴滴打贏Uber之戰，貢獻了關鍵功勞。
其後，因為何曉飛離職創業，葉傑平掌舵滴滴AI Labs和研究院，在5年中建立培養起一支高精尖技術團隊，不僅業務有落地，而且基於業務的學術成果，也在KDD、CVPR等全球頂會打響滴滴名氣。
所以這樣一位功勳大將，為何在此時離開？
我們先從葉傑平教授其人說起。
復旦高材生、密西根大學終身教授、滴滴戰爭英雄
葉傑平是浙江金華人，高中就讀於永康一中——浙江省最早設立的中學之一，距今已經有100多年歷史，是浙江省一級重點中學，知名校友還有龍芯之父胡偉武。
1993年，葉傑平考入復旦大學數學系，也就是這一年，復旦大學的數學學科被國家教委批准為基礎學科人才培養基地。
復旦大學畢業後，他前往新加坡國立大學深造，一去在海外待了18年。
1999年，葉傑平獲得計算機碩士學位後去了美國，在明尼蘇達大學攻讀計算機博士學位，選的是機器學習方向。
當時的機器學習，還處於寒冬之中。他後來回憶說，讀書的時候，明尼蘇達大學還沒有專門研究機器學習的老師。因為興趣，他堅持了下來，並在2005年拿到了博士學位。
「機器學習」是他學界科研生涯的起點，也是助推他成為國際學術大牛的動力。
博士畢業後，他加入亞利桑那州立大學，工作了9年5個月，從助理教授到了副教授。2015年1月，葉傑平被密西根大學聘為終身教授。
10年執教研究，他在機器學習、數據挖掘和大數據分析領域不斷有研究成果湧現，獲得過KDD和ICML的最佳論文。Google Scholar上顯示，他一共發表了448篇論文，被引用次數超過了2萬多次。
隨之而來的，還有各種學術兼職和榮譽——IEEE TPAMI、DMKD和IEEE TKDE等多個頂級國際學術期刊的編委會成員，以及NeurIPs、KDD等多個國際會議的程序委員會主席及領域主席。
與此同時，葉傑平也為人工智慧領域培養了一大批人才。比如快手AI平臺負責人劉霽，就是他在亞利桑那州立大學任教時帶的學生。
2015年暑假，是葉傑平從學術界走向產業界的轉折點。他趁著暑假回國探親，受時任滴滴SVP何曉飛邀請，去滴滴拜訪交流，見到了程維、柳青、張博等人。
當時滴滴正處於調度系統從搶單到派單技術轉變中，滴滴請葉傑平過去，也不是單純的交流，還給他準備了一些工作上的難題。
雖然葉傑平的研究方向是「機器學習和醫學」，並沒有接觸過關於交通方面的研究，但他還是憑著技術積累，用10多個小時交出了一份解決方案。
這次短暫的回國之旅，徹底改變了葉傑平的既定發展路線。在此之前，他根本沒想過進入產業界。
用技術解決實際問題帶來的反饋，對葉傑平產生了強大的吸引力。回到美國，他就告訴學生，自己要離開了。
他被滴滴感召，接過橄欖枝，結束了海外學習研究生涯，至今已經5年。在此期間，他為滴滴打贏了與Uber的戰爭貢獻了技術力量，推動並見證了滴滴AI技術的落地和應用，在2020年入選為IEEE Fellow。
把「AlphaGo」用到滴滴派單系統中
葉傑平加入時，滴滴剛結束與快的的「燒錢大戰」，開始組建人工智慧團隊，將機器學習大規模應用在出行領域，特別是數據挖掘、實時計算等方面，來與Uber中國競爭。
在葉傑平在滴滴的早些年，在「戰場」上度過，用算法來補上滴滴在技術上的短板，推動其從搶單到派單平滑過渡。
這一轉變，在滴滴與Uber中國在技術層面上交鋒中發揮了關鍵作用，直到現在還是滴滴高效調度車輛的基礎。
2016年4月，滴滴結束與Uber中國的「戰爭」前夕，滴滴研究院正式設立，何曉飛擔任創始院長，葉傑平和被稱為「矽谷安全創業教父」的弓峰敏為副院長，AI技術研究進入到縱深階段。
葉傑平的研究圍繞著優化滴滴派單以及車輛調度系統展開，同時將AlphaGo中用到的強化學習等學術界的前沿成果落地到滴滴中。
早已將家搬回國內的葉傑平，在2018年1月帶隊成立了AI Labs，通過機器學習理論和方法，最大化利用交通運運力，坐標在西二旗。
之後，他也開始帶隊研究圖像、語音語義等技術在滴滴業務上的應用。
最近這幾年，葉傑平也成了滴滴在AI技術應用上的代表，在各種學術行業會議上傳遞滴滴的技術底蘊。
他還帶領滴滴AI Labs的研究人員在學術領域內交出了成績單，不僅僅是論文，還有算法競賽。
2019年4月，滴滴AI團隊聯合北郵團隊提出的人臉檢測DFS算法，在世界人臉檢測公開評測集WIDER FACE的Easy、Medium和Hard三個評測子集的六項評估結果中, 超過國內外科技公司和高校院所，取得了五項第一、一項第二。
現在你用手機喊滴滴，可能會看到不少車的擋風玻璃上方，有一個圓柱形的攝像頭，這是滴滴推出的「桔視」系統，背後就有葉傑平的研究成果。
葉傑平離職之後，滴滴人工智慧研究部門的下一任掌舵者，也來自內部。
從滴滴技術線高管陣容來看，最初有傳聞，接管者是：章文嵩——滴滴出行高級副總裁、雲平臺事業群負責人兼開源委員會主管。
加入滴滴前，章文嵩在阿里巴巴任職近七年，歷任淘寶網資深技術總監、淘寶技術委員會主席、阿里副總裁、阿里開源委員會主席、阿里雲CTO等。
2016年5月，章文嵩加盟滴滴，一時江湖震動，正明（章文嵩花名）離開阿里轉投滴滴，成為技術圈熱門話題。
章文嵩目前轄下有基礎架構部、運維部、系統部、大數據架構部、IT&機器學習部、數據平臺與數據治理部、滴滴雲等，是技術引擎基礎中的基礎。
但現在，量子位獲悉，AI Labs會由滴滴出行CTO張博接管，具體業務方面直接接任葉傑平的會是另一位IEEE Fellow唐劍。
誰是唐劍？
唐劍之前任滴滴智能控制首席科學家，IEEE Fellow，ACM傑出科學家，領導滴滴在嵌入式AI和計算機視覺方向上的研發。
他本科畢業於北京郵電大學，2006獲得美國亞利桑那州立大學計算機科學博士學位，之後在雪城大學任教。
他在國際頂級期刊和會議上發表了140多篇學術論文，在深度學習模型壓縮、AI驅動的系統控制和群智感知方向上做出開創性貢獻，並多次獲得最佳論文獎。
唐劍目前還擔任新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟的專家委員會委員和智能出行推進組組長，以及IEEE車載技術學會傑出演講人。
產業界的AI科學家，開始新一輪職業選擇
不只是葉傑平，近兩年來已經有多位產業界的AI科學家們工作發生了變動。
7月底，字節跳動副總裁、AI掌門人馬維英也掛印而去，加入清華大學張亞勤團隊。
在此之前，還有曠視科技南京負責人魏秀參重返南京理工大學；騰訊AI Labs主任張潼加入港科大......
他們的種種動向，持續引發了對AI大牛們從學術到工業界適應難題的討論。
2016年前後，隨著AlphaGo掀起人工智慧風潮，不少學術界AI大牛或是時代感召，或是受到企業邀請，紛紛「下海」進入產業界。
在過去的幾年，他們為企業建立人工智慧研發體系，培養人工智慧人才隊伍，推動企業跟上AI發展的節奏。
現在，產業界的AI發展進入新階段，與早些年的科研突破相比，市場和企業更加追求算法落地。
這更多是一種工程方面的考量，而非前沿技術的研發。在行業內人士看來，這導致科學家在企業內地位下降，話語權削弱，資源減少，在企業內並不好發展。
適應不了企業發展節奏的AI科學家，開始新一輪職業選擇是自然而然的選擇。
目前，葉傑平告別滴滴，下一步還未明了。而在滴滴內部，他這樣解釋了自己的離開：
五年前回國和大數據團隊的那次交流，讓我看到機器學習在交通領域無窮的潛力和想像力。何其有幸，在過去1975個日夜，和溫暖、靠譜、有同理心的你們一起，用AI提升出行效率，更守護每一次出行，這也讓我認識到最好的研究是從落地中來的。加入滴滴，是一個非常正確的決定，這也是我職業裡程中收穫最多的五年。如今話別，內心充滿不舍。我思考很久，嘗試去探索AI在其他領域的可能性。感恩滴滴，也感謝大家的信任、支持與幫助。AI Labs有唐老師，有朱老師，有Kevin，相信會持續帶領大家持續做出更多更新、更有力的探索。不會走遠，相逢的人會再相逢。讓技術發揮更大價值，我們仍然走在同一條路上。