CCF-滴滴大数据联合实验室发布“CCF-滴滴盖亚学者科研基金”，以下简称“盖亚学者科研基金”，旨在积极支持国内学者开展前沿科研工作，通过创新合作机制，推动产学研协同发展。依托滴滴出行平台，为广大学者提供最真实的业务场景，促进高质量学术成果的产出，加速研究成果的产业落地与应用。2017年以来，已有百余项科研项目获得基金支持，来自各领域的研究学者与滴滴技术团队共同推动前沿技术在出行领域的落地应用，以真实场景驱动技术革新。

为了进一步加速构建产学研协作共同体，以开放视野携手推进尖端人才培养，2026年盖亚学者科研基金持续深入挖掘业务场景，拓展研究话题，涵盖大模型及其应用、机器学习与运筹优化、自动驾驶、安全攻防、岗位画像研究等多个研究方向的真实业务场景。

2026年盖亚学者科研基金的申报截止时间为2026年4月15日23:59（北京时间），评审结果将于2026年5月公布。每位学者可申报最多两项课题。课题详情及申报书模板请下载附件二、附件三进行查阅和提报。如您有任何疑问或建议，欢迎联系gaia@didiglobal.com。

如何申报

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课题一览

1.大模型及其应用

1.1大模型基础能力与Agent

1-1基于大模型的生成式检索的方案探究

1-2面向地图路网形态编辑的Agent系统研究

1-3面向反作弊场景的Multi-Agent协同任务执行与动态决策

1-4基于AlphaEvolve的通用场景自动算法优化策略

1-5基于Prompt与上下文的情绪/语感理解建模

1-6用于共享电单车故障诊断的基座大模型

1.2多模态/全模态大模型

1-7基于多模态时空融合的车道级自适应诱导决策算法研究

1-8面向网约车交通安全场景的全模态（Omni）理解

1-9高性能音频理解与推理大模型

1-10面向网约车安全实时研判的多模态生成式决策模型研究

1-11基于多模态数据的事实增强金融风控智能决策大模型

1.3大模型驱动的安全与反作弊

1-12基于设备指纹对抗生成与端上安全攻防的对抗研究与分析

1-13面向反作弊场景的LLM驱动数据飞轮构建方法研究

1.4生成式推荐与智能决策

1-14生成式推荐在网约车起终点与路线协同推荐中的探索与应用

1.5逻辑推理

1-15 AI能力对客服人员操作是否符合SOP的研究

2.机器学习与运筹优化

2-1高维度及序列因果建模

2-2基于生成式规划与多智能体博弈的数字副驾

2-3面向多轮时序决策和多品类/多模式协同的网约车全局最优匹配

2-4基于多智能体强化学习的司乘动态定价算法研究

2-5两轮车需求热点识别

3.自动驾驶

3-1基于视觉技术的车道级地图生成

3-2面向Robotaxi自动运维的视觉-语言-动作（VLA）具身智能探索

3-3面向自动驾驶场景理解的多模态预训练方法研究

3-4前置大规模仿真真实性评估方法研究

4.安全攻防

4-1鸿蒙系统应用层APP的Hook/注入攻击和检测及设备指纹生成

5.岗位画像研究

5-1共享单车运维职业需求研究

申报指南、课题详情及申报书模板请下载附件填写。

4月上旬将会线上举办「2026年CCF-滴滴盖亚学者科研基金课题解读会」，敬请关注！

╱ 滴滴盖亚科研合作项目╱

通过前沿学术研究与实际业务场景的有机结合，与学术界共同发现与定义问题，合作共赢解决领域难题，以推动前沿技术创新、解决行业挑战为目标，实现科研创新到产业价值的转换。自2017年以来，在机器学习、知识图谱、智慧交通、经济学等研究方向陆续开放课题，与来自各领域的研究学者和滴滴研究人员共同推动前沿技术在出行领域的落地应用，以真实场景驱动科技革新。  

部门介绍：滴滴在携手高校、科研机构、科技从业者，积极探索出行前沿科技边界的同时，也在努力打造内部开放、创新、协作的工程师文化。科技生态与发展部一直致力于搭建与高校、科研机构的合作之桥，在科研合作、人才培养、学术交流等方面开展全面而深入的合作；持续推动技术开源吸引开发者；努力促进云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术，赋能交通出行产业的智能化变革，共同构建产学研协作共同体。科技生态与发展部将持续积累的核心科技能力支撑国家科技发展，以开放视野携手推进尖端人才培养，为科技生态创新发展集聚动能。

附件1-2026年CCF-滴滴盖亚学者科研基金申报指南

附录2-2026年CCF-滴滴盖亚学者科研基金课题详情

附录3-2026年CCF-滴滴盖亚学者科研基金申报书