2019年1月2日，新年的第一个工作日，我国著名数学家马志明院士、中科院数学与系统科学院闫桂英研究员、北京交通大学理学院副院长刘玉婷副教授、中国科学院大学周川副教授等一行5人到访北京滴滴总部。马志明院士是中科院院士、发展中国家科学院院士，数理统计学会（IMS）Fellow，曾任国际数学联盟副主席（2007-2010），成为首位担任该职位的中国数学家。他在概率与随机分析领域有重要贡献，曾获包括Max-Planck研究奖、中国科学院自然科学一等奖、国家自然科学二等奖、陈省身数学奖、华罗庚数学奖等在内的若干奖项。现任中国科学院数学与系统科学研究院学术委员会主任，中国科技大学数学科学院院长，南开大学统计与数据科学院院长。

滴滴出行副总裁AI Labs负责人叶杰平、首席统计学家朱宏图、科技合作总监吴国斌、AI Labs首席研究员唐剑、郭玉红，参谋部首席研究员王思鉴，智慧交通高级算法专家郑剑峰，学术合作经理马楠等参与深度交流，陪同马院士一行参观滴滴科技展厅，并重点介绍了滴滴的AI布局，以及滴滴在智能派单、供需预测、智慧交通等领域的实践经验。马院士团队表示被滴滴的大数据、AI算法在出行领域的技术创新以及可视化效果所震撼，同时也感受到了滴滴优秀的团队拥有远大志向和为事业奋斗的精神。此外，双方还深入探讨了未来可能的合作机会，如在机器学习、数据挖掘、算法优化等领域联合展开研究，实现创新成果的应用转化，以及联合培养统计专业硕士研究生探索人才培养的新模式，鼓励有志青年投身统计领域的科学研究等等。

马志明院士（左四）一行和滴滴团队合影留念

来访期间，马院士和三位同行老师还共同做客了2019年滴滴学院举办的第一场“大咖分享”活动，和130多名线上线下的小桔子分享关于机器学习的一些数学思考，以及团队在机器学习理论和算法优化上的最新研究成果。马院士首先回顾了自己是如何从纯数学领域转向研究应用数学的，他说：“2003年2004年左右，随机复杂网络比较流行，因为随机复杂网络跟概率的联系也是比较多的，那时我们办了随机复杂网络的讨论班，逐渐对应用比较感兴趣。在讨论班期间，有一位微软亚洲研究院的同事联系到我，想前来探讨问题，借此机会，他为我们介绍了他们当时在研究谷歌的PageRank搜索，从此我就走上了不归路。”马院士还坦言：“我进入机器学习这个领域是因为我有一批非常优秀的学生们走在了机器学习的最前沿，他们经常跟我交流，让我也对机器学习产生了兴趣，因此把我也推到了最前沿。”

马志明院士“大咖分享”

之后，马院士重点讲解了他的学生与微软亚洲研究院的两个合作研究项目，一是用正伸缩不变性优化ReLu神经网络、把神经网络分为等价类，二是把随机梯度下降算法转化为随机微分方程的研究，从而引导同学们做算法要去理解算法背后的数学机理，这样才有机会产生颠覆性创新思维。这两项研究都通过对数学思想和数学方法的巧妙运用让我们看到了人工智能领域对数学的充分依赖。

在“大咖分享”中，马院士也强调了他平时常说的一句话：做应用数学要“顶天立地”，“顶天”意味着纯数学研究要走在国际前沿，而“立地”则表示应用数学在交叉领域真正与应用领域相结合，得到应用领域的承认。这与滴滴重视统计学在出行领域的落地应用与发展不谋而合，滴滴和马院士团队都非常期待未来双方的密切合作！

马志明院士一行参观展厅留念