在死心自建自动驾驶状貌多年之后，Uber 正试图以另一种姿色重返无东说念主车疆域：把全球数百万名网约车司机的车辆，改形成为自动驾驶公司和其他实体天下 AI 模子提供数据的移动“传感器阵列”。
Uber 首席工夫官 Praveen Neppalli Naga 在袭取采访时走漏了这一永远构思，并将其形色为公司本年 1 月底晓喻的新状貌 AV Labs 的“当然延长”。 他暗意，Uber 的最终标的，是在不远的将来给东说念主类司机的私家车加装各种传感器，用于集合确切说念路场景数据。Naga 同期强调，在迈向这一步之前，公司需要先透顶弄清不同传感器套件的才智与职责姿色，并恭候好意思国各州在“什么是传感器、如何分享数据”上给出更明确的监管换取。
现在，AV Labs 仍出手在一支限度有限的专用车队之上，这些车辆配备传感器，由 Uber 自走运营，与平素接单的司机群体相互孤苦。 但从 Uber 的呈报不错看出，这仅仅一个开首：Uber 在全球领少见以百万计的司机，即便只消一小部分车辆装配了传感器，也足以构建起一张任何单一自动驾驶公司王人难以匹敌的说念路数据集合网。Naga 以为，如今制约自动驾驶工夫演进的瓶颈照旧不在底层算法或算力，而是高质地、富足各样果久了天下数据。“瓶颈是数据，”他说，“像 Waymo 这么的公司需要握住出去集合数据，粉饰不同的场景。”
在他的设思中，自动驾驶企业不错通过 Uber 的收罗，按需订制极为致密的教训数据，比如提议“在旧金山某所学校门口的路口，在某个特定时辰段集合交通情况，以教训模子”的需求。 确切的问题在于，绝大大王人自动驾驶公司并莫得充足的老本在全球大限度铺设自有车队，去高密度粉饰这些长尾场景。Uber 若是能转机已有的司机和车辆资源，就有望成为通盘行业的数据供给层，博亚体育为自动驾驶工夫提供延绵接续的“燃料”。
外界曾永远质疑，在放手自建无东说念主车后，Uber 是否会在明天被自动驾驶公司“绕开”，致使在出行生态中被边际化。 集聚首创东说念主 Travis Kalanick 曾经公开暗意，放手自动驾驶是一个“雄壮额外”。 如今，通过 AV Labs，Uber 正试图把我方的扮装从自动驾驶整车树立者，逶迤为这一鸿沟的基础才能和数据平台，借助粗俗的司机收罗和订单流量，为所有这个词参与者提供底层才智。
Uber 现在照旧与全球 25 家自动驾驶公司齐全合营，其中包括在伦敦运营的 Wayve 等玩家。 在此基础上，公司正在搭建一个所谓“AV 云”：即一个标注完备的多模态传感器数据仓库，合营伙伴不错在其中进行检索和调用，用于教训各自的自动驾驶模子。 Naga 先容，合营公司还不错在 Uber 平台上对确切订单出手“影子模式”推理——也便是在真现实程数据上模拟我方的自动驾驶系统会如何有想象，而无需确切把无东说念主车投放到路面上。
从对外在态来看，Uber 试图将这一平台包装为“行业行家才能”。“咱们的想象不是靠这些数据赢利，”Naga 说，“而是但愿把它民主化。” 不外，辩论到优质数据在自动驾驶和更粗俗 AI 鸿沟的生意价值以及稀缺性，这么的定位明天能否持续仍存疑问。事实上，Uber 比年照旧对多家自动驾驶公司进行了股权投资，而若是其掌合手的大限度、各别化教训数据成为合营伙伴中枢竞争力的一部分，Uber 在这些公司眼前的议价才智很可能进一步加强。
在这套构思背后，Uber 的逻辑正在从“造车”转向“作念平台”：一方面，它通过本人的出行和外卖收罗，连接保管在末端用户层面的进口上风；另一方面博亚体育，则尝试把司机车辆的真现实程和场景千里淀为结构化数据钞票，为自动驾驶企业乃至其他需要实体天下教训数据的大模子公司办事。 关于一家早已不再切身作念自动驾驶硬件和软件栈的公司而言，这好像是连接参与下一轮交通工夫变革、并在其中保持存在感的全新旅途。
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