在驱散自建自动驾驶名堂多年之后，Uber 正试图以另一种格局重返无东谈主车疆城：把全球数百万名网约车司机的车辆，改动成为自动驾驶公司和其他实体寰球 AI 模子提供数据的转移“传感器阵列”。

Uber 首席手艺官 Praveen Neppalli Naga 在继承采访时露馅了这一长久构思，并将其神色为公司本年 1 月底文牍的新名堂 AV Labs 的“当然延长”。 他示意，Uber 的最终标的，是在不远的将来给东谈主类司机的私家车加装各样传感器，用于汇集的确谈路场景数据。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智商与责任格局，并恭候好意思国各州在“什么是传感器、怎样分享数据”上给出更明确的监管提醒。

当今，AV Labs 仍驱动在一支畛域有限的专用车队之上，这些车辆配备传感器，由 Uber 自走运营，与平日接单的司机群体互相落寞。 但从 Uber 的敷陈不错看出，这仅仅一个起首：Uber 在全球领特别以百万计的司机，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齐难以匹敌的谈路数据汇集网。Naga 以为，如今制约自动驾驶手艺演进的瓶颈还是不在底层算法或算力，而是高质料、有余万般的的确寰球数据。“瓶颈是数据，”他说，“像 Waymo 这么的公司需要不休出去汇集数据，隐蔽不同的场景。”

在他的设思中，自动驾驶企业不错通过 Uber 的汇集，按需订制极为细巧的进修数据，比如提议“在旧金山某所学校门口的路口，在某个特定时候段汇集交通情况，以进修模子”的需求。 信得过的问题在于，绝大巨额自动驾驶公司并莫得充足的成本在全球大畛域铺设自有车队，去高密度隐蔽这些长尾场景。Uber 若是能调度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，尊龙凯时(中国)为自动驾驶手艺提供连气儿不休的“燃料”。

外界曾长久质疑，在毁灭自建无东谈主车后，Uber 是否会在夙昔被自动驾驶公司“绕开”，致使在出行生态中被旯旮化。 聚积创举东谈主 Travis Kalanick 曾经公开示意，毁灭自动驾驶是一个“广泛造作”。 如今，通过 AV Labs，Uber 正试图把我方的脚色从自动驾驶整车开辟者，鼎新为这一领域的基础步和洽数据平台，借助庸俗的司机汇集和订单流量，为统统参与者提供底层智商。

Uber 当今还是与全球 25 家自动驾驶公司竣事联结，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，联联合伴不错在其中进行检索和调用，用于进修各自的自动驾驶模子。 Naga 先容，联结公司还不错在 Uber 平台上对的确订单驱动“影子模式”推理——也即是在真奉行程数据上模拟我方的自动驾驶系统会怎样方案，而无需信得过把无东谈主车投放到路面上。

从对外在态来看，Uber 试图将这一平台包装为“行业众人步调”。“咱们的策划不是靠这些数据得益，”Naga 说，“而是但愿把它民主化。” 不外，酌量到优质数据在自动驾驶和更庸俗 AI 领域的营业价值以及稀缺性，这么的定位夙昔能否陆续仍存疑问。事实上，Uber 比年还是对多家自动驾驶公司进行了股权投资，而若是其掌抓的大畛域、互异化进修数据成为联联合伴中枢竞争力的一部分，Uber 在这些公司眼前的议价智商很可能进一步加强。

在这套构思背后，Uber 的逻辑正在从“造车”转向“作念平台”：一方面尊龙凯时，它通过自己的出行和外卖汇集，络续保管在末端用户层面的进口上风；另一方面，则尝试把司机车辆的真奉行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寰球进修数据的大模子公司工作。 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，这大致是络续参与下一轮交通手艺变革、并在其中保持存在感的全新旅途。