Спустя годы после завершения проекта по беспилотному вождению Uber пытается вернуться на сцену беспилотных автомобилей другим способом: превращая транспортные средства миллионов водителей онлайн-заказчиков по всему миру в мобильные «сенсорные массивы», которые предоставляют данные компаниям, занимающимся беспилотным вождением, и другим реальным моделям искусственного интеллекта.
Главный технический директор Uber Правин Неппалли Нага раскрыл в интервью долгосрочное видение, назвав его «естественным продолжением» нового проекта компании AV Labs, анонсированного в конце января этого года. Он сказал, что конечная цель Uber — в ближайшем будущем установить различные датчики на частные автомобили водителей-людей для сбора реальных данных о дорожной обстановке. Нага также подчеркнул, что, прежде чем пойти на этот шаг, компании необходимо тщательно понять возможности и методы работы различных комплектов датчиков и дождаться, пока штаты США дадут более четкие нормативные рекомендации о том, «что такое датчик и как обмениваться данными».
В настоящее время AV Labs по-прежнему использует ограниченный парк специализированных автомобилей, оснащенных датчиками, которыми управляет сам Uber и которые не зависят от группы водителей, совершающих ежедневные поездки. Но из рассказа Uber видно, что это только отправная точка: у Uber миллионы водителей по всему миру, и даже если лишь небольшое количество транспортных средств оснащено датчиками, этого достаточно, чтобы построить сеть сбора данных о дорогах, с которой сложно соперничать какой-либо отдельной компании, занимающейся беспилотным вождением. Нага считает, что узким местом, ограничивающим развитие технологий автономного вождения, больше не является базовый алгоритм или вычислительная мощность, а высококачественные и достаточно разнообразные данные из реального мира. «Узким местом являются данные», — сказал он. «Таким компаниям, как Waymo, необходимо постоянно собирать данные, чтобы охватить различные сценарии».
По его мнению, компании, занимающиеся беспилотным вождением, могут по запросу настраивать чрезвычайно подробные данные обучения через сеть Uber, например, требование «собирать условия дорожного движения на перекрестке перед школой в Сан-Франциско в течение определенного периода времени для обучения модели». Настоящая проблема заключается в том, что большинство компаний, занимающихся автономным вождением, не имеют достаточного капитала для масштабного развертывания собственных автопарков по всему миру, чтобы обеспечить высокую плотность реализации этих сценариев с длинным хвостом. Если Uber сможет мобилизовать существующие ресурсы водителей и транспортных средств, ожидается, что он станет источником данных для всей отрасли, обеспечивая постоянный поток «топлива» для технологий автономного вождения.
Внешний мир уже давно задается вопросом, будут ли в будущем компании, занимающиеся беспилотным вождением, «обходить» Uber после того, как они откажутся от создания собственных беспилотных автомобилей, или даже будут ли они маргинализированы в туристической экосистеме. Соучредитель Трэвис Каланик также публично заявил, что отказ от автономного вождения является «огромной ошибкой». Сегодня с помощью AV Labs Uber пытается превратить свою роль из разработчика беспилотных транспортных средств в платформу инфраструктуры и данных в этой области, предоставляя базовые возможности всем участникам с помощью своей обширной сети водителей и потока заказов.
В настоящее время Uber сотрудничает с 25 компаниями по всему миру, занимающимися беспилотным вождением, включая таких игроков, как Wayve, которая работает в Лондоне. На этой основе компания создает так называемое «AV-облако»: полностью аннотированное мультимодальное хранилище данных датчиков, которое партнеры могут извлекать и вызывать для обучения своих собственных моделей автономного вождения. Нага сказал, что компании-партнеры также могут выполнять выводы в «теневом режиме» для реальных заказов на платформе Uber, то есть моделировать, как их собственные системы автономного вождения будут принимать решения на основе реальных данных о поездках, не запуская фактически беспилотные транспортные средства на дорогу.
Судя по внешнему виду, Uber пытается позиционировать эту платформу как «отраслевой общественный объект». «Наша цель — не заработать на этих данных, — сказал Нага, — а демократизировать их». Однако, учитывая коммерческую ценность и нехватку высококачественных данных в области автономного вождения и более широкой области искусственного интеллекта, сохранение такого позиционирования в будущем все еще остается под вопросом. Фактически, в последние годы Uber инвестировал в акции ряда компаний, занимающихся беспилотным вождением, и если крупномасштабные и дифференцированные данные по обучению, которыми он обладает, станут частью основных компетенций его партнеров, переговорная сила Uber перед этими компаниями, вероятно, еще больше укрепится.
За этой идеей логика Uber смещается от «создания автомобиля» к «созданию платформы»: с одной стороны, компания продолжает сохранять свое преимущество входа на уровне конечного пользователя через собственную сеть путешествий и доставки еды; с другой стороны, он пытается преобразовать реальный маршрут и сцены движения водителя в структурированные данные для обслуживания компаний, занимающихся автономным вождением, и даже других крупных модельных компаний, которым требуются обучающие данные из физического мира. Для компании, которая уже давно прекратила производство аппаратного и программного обеспечения для автономного вождения, это может стать новым способом продолжить участие в следующем раунде изменений транспортных технологий и сохранить свое присутствие в нем.