Uber 欲將其數百萬名駕駛轉化為自動駕駛公司的感測器網路

Uber 有一個遠大的長期目標，且遠不止於接送乘客：該公司最終希望在人類駕駛的車輛上安裝感測器，為自動駕駛汽車（AV）公司——以及其他可能在物理世界場景中訓練 AI 模型的公司——吸收現實世界的數據。

Uber 技術長 Praveen Neppalli Naga 週四晚上在舊金山舉行的 TechCrunch StrictlyVC 活動訪談中透露了這項計劃，並將其描述為該公司在 1 月底宣布的一項名為「AV Labs」的新興計畫之自然延伸。

「這就是我們最終想要前進的方向，」Naga 在談到為人類駕駛的車輛配備設備時表示。「但首先我們需要了解感測器套件以及它們如何運作。目前還存在一些法規問題——我們必須確保每個州都對感測器的定義以及分享數據的意義有明確的規範。」

目前，AV Labs 依賴於一支小型且專門的感測器車隊，由 Uber 自行營運，與其駕駛網路分開。但其野心顯然大得多。Uber 在全球擁有數百萬名駕駛，如果這些車輛中哪怕只有一小部分能轉化為移動的數據收集平台，Uber 能為自動駕駛產業提供的規模，將使任何單一自動駕駛公司自行組建的規模相形見絀。

Naga 表示，推動該計畫的洞察在於，自動駕駛發展的限制因素不再是底層技術。「瓶頸在於數據，」他說。「（像 Waymo 這樣的公司）需要到處收集數據，收集不同的場景。你可能會說：在舊金山的『這個學校路口，我想要在一天中的這個時間段獲取一些數據，以便訓練我的模型。』對所有這些公司來說，問題在於獲取這些數據的管道，因為他們沒有足夠的資金來部署車輛並去收集所有這些資訊。」

成為整個自動駕駛生態系統的數據層是一個相當聰明的策略，特別是考慮到 Uber 多年前就放棄了自行研發自動駕駛汽車的野心（共同創辦人 Travis Kalanick 曾公開哀嘆此舉是一個巨大的錯誤）。事實上，許多產業觀察家曾懷疑，如果沒有自己的自動駕駛汽車，隨著自動駕駛在全球日益興起，Uber 是否有一天會變得無足輕重。

該公司目前已與 25 家自動駕駛公司建立合作夥伴關係——包括在倫敦營運的 Wayve——並正在構建 Naga 所描述的「自動駕駛雲端」（AV cloud）：一個標記過的感測器數據庫，合作夥伴公司可以查詢並用於訓練其模型。Uber 計劃更積極地直接投資這些合作夥伴，他們也可以利用該系統在真實的 Uber 行程中以「影子模式」（shadow mode）運行其訓練好的模型，在不實際讓車輛上路的情況下，模擬自動駕駛汽車的表現。

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「我們的目標不是利用這些數據賺錢，」Naga 說。「我們希望將其民主化。」

考慮到 Uber 正在構建的內容具有顯而易見的商業價值，這種定位可能不會持續太久。該公司已經對眾多自動駕駛業者進行了股權投資，而其大規模提供專有訓練數據的能力，可能會讓它對這個目前依賴 Uber 叫車市場來接觸客戶的產業，擁有巨大的影響力。