在戒指自建自动驾驶花样多年之后，Uber 正试图以另一种状貌重返无东谈主车疆土：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寰宇 AI 模子提供数据的出动“传感器阵列”。

Uber 首席期间官 Praveen Neppalli Naga 在继承采访时露出了这一恒久构思，并将其描述为公司本年 1 月底晓示的新花样 AV Labs 的“当然蔓延”。 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类传感器，用于聚积果真谈路场景数据。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才调与使命状貌，并恭候好意思国各州在“什么是传感器、奈何分享数据”上给出更明确的监管指令。

现在，AV Labs 仍启动在一支规模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相互沉寂。 但从 Uber 的陈述不错看出，这仅仅一个发轫：Uber 在全球领罕有以百万计的司机，即便只消一小部分车辆安设了传感器，也足以构建起一张任何单一自动驾驶公司皆难以匹敌的谈路数据聚积网。Naga 以为，如今制约自动驾驶期间演进的瓶颈还是不在底层算法或算力，而是高质地、满盈各类的果真寰宇数据。“瓶颈是数据，”他说，“像 Waymo 这么的公司需要不断出去聚积数据，掩饰不同的场景。”

在他的设思中，自动驾驶企业不错通过 Uber 的聚积，按需订制极为致密的考试数据，比如建议“在旧金山某所学校门口的路口，在某个特定期间段聚积交通情况，以考试模子”的需求。 信得过的问题在于，绝大大皆自动驾驶公司并莫得充足的成本在全球大规模铺设自有车队，去高密度掩饰这些长尾场景。Uber 若是能调遣已有的司机和车辆资源，就有望成为统共这个词行业的数据供给层，Z6·尊龙凯时「中国」官方网站为自动驾驶期间提供滚滚链接的“燃料”。

外界曾恒久质疑，在遗弃自建无东谈主车后，Uber 是否会在改日被自动驾驶公司“绕开”，致使在出行生态中被边际化。 聚拢独创东谈主 Travis Kalanick 曾经公开示意，遗弃自动驾驶是一个“纷乱弱点”。 如今，通过 AV Labs，Uber 正试图把我方的脚色从自动驾驶整车竖立者，转机为这一领域的基础步和谐数据平台，借助庸碌的司机聚积和订单流量，为统共参与者提供底层才调。

Uber 现在还是与全球 25 家自动驾驶公司完好意思合营，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，用于考试各自的自动驾驶模子。 Naga 先容，合营公司还不错在 Uber 平台上对果真订单启动“影子模式”推理——也便是在真践诺程数据上模拟我方的自动驾驶系统会奈何方案，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“行业人人步调”。“咱们的成见不是靠这些数据得益，”Naga 说，“而是但愿把它民主化。” 不外，筹商到优质数据在自动驾驶和更庸碌 AI 领域的买卖价值以及稀缺性，这么的定位改日能否持续仍存疑问。事实上，Uber 比年还是对多家自动驾驶公司进行了股权投资，而若是其掌捏的大规模、各异化考试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调很可能进一步加强。

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，它通过自己的出行和外卖聚积Z6·尊龙凯时「中国」官方网站，连续防守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践诺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宇考试数据的大模子公司处事。 关于一家早已不再躬行作念自动驾驶硬件和软件栈的公司而言，这轻视是连续参与下一轮交通期间变革、并在其中保持存在感的全新旅途。