滴滴加州研究院追踪(苏州加州能源与环境研究院)

大家好，本篇文章为大家解答以上问题，相信很多人对滴滴加州研究院追踪都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于滴滴加州研究院追踪以及苏州加州能源与环境研究院的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录一览

• 1、假设滴滴们的数据真的泄露出去了，能推断出什么信息？
• 2、滴滴成立人工智能实验室的目的？

假设滴滴们的数据真的泄露出去了，能推断出什么信息？

滴滴最近过得不怎么样。

先是《网络安全审查法》第一个开刀的对象，接着又是App被下架。

“为了上市卖数据”的传闻也是不绝于耳。

再然后，美国律所对滴滴发起集体诉讼，不过这也是常规操作，前面的一连串事件导致的连锁反应而已。

同时，满帮集团、BOSS直聘也被列为《网络安全审查法》实施的对象。

在调查结果出来之前，我们不妄自揣测，到底卖没卖数据，调查结束后自会知晓。

假设，上述企业的数据被拿到了，我们能基于这些数据推断出什么信息呢？

我们先来看看网上炒得沸沸扬扬的测绘数据以及道路信息。

为了安全起见，国内的GPS对外采用的是火星坐标系（GCJ-02坐标），而世界通用的是WGS-84坐标，所以，以前我们在Google Map上看国内地图都会发现偏移的现象：

不过，这是很久以前了，Google Map现在已经纠偏：

其实不难，既然两个坐标系都是公开的，那么必然存在算法在两种坐标系之间进行转换，比如这个开源项目：

https://github.com/googollee/eviltransform

根据项目描述，输出的WGS-84坐标精度可达0.5米。

也就是说，不用滴滴的数据，也能通过公开的卫星地图等信息，利用算法进行纠偏。

照这么说，滴滴的数据一点影响也没有？那监管查他干嘛？

别急，我们继续往下看。

一方面，坐标的转换可能会有误差，滴滴的GPS可以用来校准，当然，这个误差其实很小；

（看到这里，有人会问，那么那些外国间谍跑到国内来非法测绘干嘛呢？有卫星图不就OK了。

首先，当然是做地面的GPS校准，另外，最关键的，是他们通过其他情报和观察进出车辆等，确定了这个设施的用途。）

另一方面，最主要的，拿到了地图，其实并不知道地图上的建筑物是干什么用的。

比如，这个建筑物，我以前上班天天路过，地图没有名称，门口没有任何标识，但是一般人不让进，从卫星图看内部还挺气派的。

通常，涉及 安全的建筑物，通常不会在地图上标识出具体的名称，比如有些核工业研究所，在地下，有些军事用途的设施，在山区。

拿到960万平方公里的地图，完全无从排查“关键”建筑物。

那么，拿到滴滴的数据，能怎么识别它呢？

这是第一届开放数据创新应用大赛（SODA）的部分数据，来自出租车的定位数据，还包含定位的具体时间，基于这些数据，当时做了个简单的可视化：

有了人的行程数据，特别是再加上时序，在特定时间点的行程数据，我们就可以推导出非常多的信息。

比如，一个人经常往返于国防 科技 大学和某个建筑物，并且把那个建筑物的地址，备注为“基地”

比如，一个人经常往返于某发射基地和某建筑物，并且把那个建筑物的地址，备注为“工厂”；

滴滴研究院监测 部委出行规律那个大家也都看了：

诸如此类，大家可以举出无穷的例子，利用已知推导出疑似的未知，这会暴露很多涉及 安全的基础设施，还会暴露很多涉及 安全的人物。

这，才是滴滴数据最大的“用途”。

我们只能寄希望于，涉密人士，通常自有车辆，或者有专门车辆接送，没用过滴滴。至少，从现在开始，不能用滴滴了。

当然，最好是滴滴没有泄密，但是，我们承担不起这个万一。

再来看看另外几家：

如果说，滴滴掌握了全国的客运数据，那满帮就掌握了全国的货运数据，而且包含大量的跨省道路数据；

如果说，滴滴掌握了全国城区的道路数据，那满帮就掌握了全国县域和高速网络的道路数据。

虽然量级有差别，但是通过上面的思路，一样可以成为推理关键设施的数据源。

8580万求职者，1300万企业，其中630万是认证过的。

通过这些数据，我们可以知道，中国的高 科技 企业，需要什么技能？涉及网络安全的技能有哪些？是不是当前最新的？哪些技能获得的薪水更高？中国的求职者，普遍掌握了什么技能？不同细分行业的平均薪水是多少？

互联网巨头们第一次意识到，网络安全、 安全，真的可能让自己关门，安全合规是最前面那个1，后面再多0没有1都是摆设。

数据安全法已经过审，《深圳经济特区数据条例》也已落地，《上海数据安全条例》也在拟定之中，合规成本越来越高，因为我们的企业产生的数据价值越来越高了。

为了让资方顺利 ，选择美股上市，就得付出相应的代价，付出额外的合规成本，独角兽们再算算账，美股IPO还划算吗？

港股和大A欢迎你们。

滴滴成立人工智能实验室的目的？

1月26日，滴滴出行宣布成立AI Labs（人工智能实验室），以加大人工智能前瞻性基础研究，吸引顶尖科研人才，加快推进全球智能交通前沿技术发展。

滴滴出行在总部宣布成立AI Labs，主要探索AI 领域技前沿问题，推进AI技术在智能出行场景中的更多应用和创新优化，加快推进全球智能交通前沿技术发展

据介绍，这是继滴滴研究院、滴滴美国研究院之后，滴滴科研网络进一步扩展。AI Labs的成立显示了滴滴加大AI交通技术投入的决心。滴滴AI Labs由滴滴副总裁叶杰平教授 ，目前团队已有两百余位从事AI前沿技术研发的科学家和工程师，今年规模将进一步提升。

滴滴方面介绍，滴滴AI Labs将主要探索AI 领域技术难题，重点发力机器学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉、运筹学、统计学等领域的前瞻技术研究及应用，布局下一代技术，不断提升用户出行效率并且优化出行体验，用技术构建智能出行新生态。同时，滴滴AI Labs也将秉持开放合作的理念，持续连接全球顶级创新资源，激励更多科技创新，吸引、培养更多AI人才。

滴滴出行总裁柳青称，滴滴一直在用AI在解决人们出行问题，滴滴发力AI，是希望每天人们的出行能更加便捷，每天有几千万的司机能在滴滴的平台上获得收入，每天能够有更多的人觉得出门是一件安全的事情。“我们成立AI Labs，是希望面向未来进行前沿探索，让人工智能能够为全人类服务。我们也欢迎全球最顶级的人才加入到滴滴，在滴滴定义出行的这个过程里，AI Labs也将帮助定义出行领域的技术边界。“

滴滴出行CTO张博表示，未来十年全球交通产业会发生剧烈的变革，滴滴也将坚定地在技术和人才方面持续加大投入。当前滴滴在交通领域积累了海量优质数据，也拥有强大的数据处理、云计算能力。基于领先的大数据和技术优势，AI Labs将持续在智能交通前沿做出更多探索，吸纳全球顶尖人才和研究机构融入、合作，用技术让出行更美好。

叶杰平指出，大数据和人工智能是未来交通创新的革命性技术，滴滴也早已在这些方面进行积极布局。无论是乘客发单前的预测目的地、推荐上车点，还是发单后的智能派单、ETA、路径规划，甚至行程中的安全驾驶，行程结束后的司乘判责环节，都大量地使用了人工智能技术。不仅如此，基于人工智能和大数据技术，我们还会精准预测未来城市的供需情况并提前调度，目前我们对15分钟后的需求预测准确率已达85%。

据叶杰平介绍，除专注于AI领域前沿问题、深层次拓展滴滴的AI核心技术能力之外，AI Labs还将加速技术能力与数据资源、应用环境的有机结合，推进AI技术在智能出行场景中的更多应用和创新优化，如滴滴大脑、滴滴助手等，“AI Labs致力于成为交通出行前沿技术的驱动者和引领者和人工智能人才的培养者，我们也将广泛吸引行业顶尖人才，共同推动全球AI技术的发展。”