在阻挡自建自动驾驶名目多年之后，Uber 正试图以另一种样式重返无东谈主车河山：把全球数百万名网约车司机的车辆，编削成为自动驾驶公司和其他实体宇宙 AI 模子提供数据的迁移“传感器阵列”。

Uber 首席工夫官 Praveen Neppalli Naga 在继承采访时显露了这一长久构念念，并将其姿首为公司本年 1 月底通知的新型样 AV Labs 的“当然延迟”。 他示意，Uber 的最终处所，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，用于汇聚真的谈路场景数据。Naga 同期强调，在迈向这一步之前，公司需要先透澈弄清不同传感器套件的智商与责任样式，并恭候好意思国各州在“什么是传感器、何如分享数据”上给出更明确的监管迷惑。

当今，AV Labs 仍开动在一支限制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互相孤苦。 但从 Uber 的讲演不错看出，这仅仅一个首先：Uber 在全球领罕有以百万计的司机，即便唯有一小部分车辆装置了传感器，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聚网。Naga 觉得，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，而是高质料、弥散千般的真的宇宙数据。“瓶颈是数据，”他说，“像 Waymo 这么的公司需要不断出去汇聚数据，2026FIFA世界杯中国比分网隐蔽不同的场景。”

在他的设念念中，自动驾驶企业不错通过 Uber 的收集，按需订制极为精好意思的磨真金不怕火数据，比如提倡“在旧金山某所学校门口的路口，在某个特定时代段汇聚交通情况，以磨真金不怕火模子”的需求。 着实的问题在于，绝大无数自动驾驶公司并莫得充足的老本在全球大限制铺设自有车队，去高密度隐蔽这些长尾场景。Uber 要是能迁移已有的司机和车辆资源，就有望成为扫数这个词行业的数据供给层，亚搏(中国)为自动驾驶工夫提供滚滚连续的“燃料”。

外界曾长久质疑，在撤销自建无东谈主车后，Uber 是否会在改日被自动驾驶公司“绕开”，以至在出行生态中被旯旮化。 联结首创东谈主 Travis Kalanick 曾经公开示意，撤销自动驾驶是一个“苍劲诞妄”。 如今，通过 AV Labs，Uber 正试图把我方的变装从自动驾驶整车建造者，迁移为这一畛域的基础法式和数据平台，借助庸俗的司机收集和订单流量，为扫数参与者提供底层智商。

Uber 当今照旧与全球 25 家自动驾驶公司完了配合，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，配结伙伴不错在其中进行检索和调用，用于磨真金不怕火各自的自动驾驶模子。 Naga 先容，配合公司还不错在 Uber 平台上对真的订单开动“影子模式”推理——也等于在真扩充程数据上模拟我方的自动驾驶系统会何如有打算，而无需着实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“行业各人法式”。“咱们的观点不是靠这些数据赢利，”Naga 说，“而是但愿把它民主化。” 不外，接头到优质数据在自动驾驶和更庸俗 AI 畛域的交易价值以及稀缺性，这么的定位改日能否持续仍存疑问。事实上，Uber 连年照旧对多家自动驾驶公司进行了股权投资，而要是其掌抓的大限制、互异化磨真金不怕火数据成为配结伙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。

在这套构念念背后，Uber 的逻辑正在从“造车”转向“作念平台”：一方面亚搏(中国)，它通过本身的出行和外卖收集，赓续守护在终局用户层面的进口上风；另一方面，则尝试把司机车辆的真扩充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宇宙磨真金不怕火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，这概况是赓续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。