Uber為何要「民主化」自動駕駛數據？

Uber新成立的AV Labs將免費提供駕駛數據給合作夥伴。這個看似慷慨的舉動背後，隱藏著什麼樣的商業邏輯？

擁有超過20家自動駕駛合作夥伴的Uber，決定免費提供他們最渴望的東西：數據。

該公司宣布成立新部門「Uber AV Labs」，將派遣配備感測器的車輛在城市中收集數據，並提供給Waymo、Waabi、Lucid Motors等合作夥伴。不過，目前尚未簽署正式合約。

值得注意的是，Uber並非重返自動駕駛車開發。該公司在2018年測試車輛撞死行人後停止了相關開發，並在2020年將部門出售給Aurora。

數據成為新戰場

自動駕駛產業正經歷重大轉型，從基於規則的操作轉向更依賴強化學習。在這個過程中，真實世界的駕駛數據對訓練系統變得極其珍貴。

Uber技術長Praveen Neppalli Naga告訴TechCrunch，最需要這些數據的自動駕駛公司，恰恰是那些已經收集大量數據的企業。這顯示業界意識到，解決極端邊緣案例是一場「數量遊戲」，就像許多前沿AI實驗室發現的一樣。

現實存在物理限制。目前，自動駕駛公司的車隊規模決定了能收集多少數據的上限。雖然許多公司創建真實環境模擬來應對邊緣案例，但要發現所有奇怪、困難和完全意外的駕駛情境，沒有什麼能比得上在真實道路上大量行駛。

Waymo就是個例子。該公司的自動駕駛車已運營或測試十年，但最近仍被發現違法超越停靠的校車。

新成立的AV Labs部門從小規模開始。目前只有一輛車（Hyundai Ioniq 5），工程副總裁Danny Guo表示，團隊仍在用螺絲固定雷達、攝影機等感測器。

「我們不知道感測器組件會不會掉下來，但這就是我們的務實作風，」他笑著說。「我認為要部署100輛車上路收集數據還需要一段時間，但原型已經存在。」

合作夥伴不會收到原始數據。Naga表示，部門將「整理和處理數據以符合合作夥伴需求」。這個「語義理解」層將供Waymo等公司的駕駛軟體用來改善機器人計程車的即時路徑規劃。

甚至還有中間步驟：Uber會將合作夥伴的駕駛軟體植入AV Labs車輛，以「影子模式」運行。每當Uber司機的行為與影子模式中的自動駕駛軟體不同時，就會標記給合作夥伴公司。

這個方法聽起來很熟悉，因為本質上就是Tesla過去十年用來訓練自動駕駛軟體的做法。不過Uber缺乏相同規模——Tesla有數百萬輛客戶車輛每天在全球道路上行駛。

但這不困擾Uber。Guo表示，他們期望根據自動駕駛公司需求進行更有針對性的數據收集。「我們有600個城市可以選擇。如果合作夥伴告訴我們他們對特定城市感興趣，我們就能部署車輛。」

Naga預期在一年內將這個新部門擴展到數百人，Uber希望快速行動。雖然他看到未來Uber整個叫車車隊都可能被用來收集更多訓練數據，但他知道新部門必須從某處開始。

對華人世界而言，這個發展具有特殊意義。中國的自動駕駛公司如百度Apollo、小馬智行已在國內積累大量數據，但在國際市場仍面臨挑戰。Uber的數據民主化可能為這些公司提供進入全球市場的機會。

台灣的科技業，特別是半導體和感測器製造商，可能從自動駕駛數據需求增長中受益。而香港和新加坡等金融中心，則可能成為相關投資和合作的重要樞紐。

不過，地緣政治因素不容忽視。在中美科技競爭背景下，數據共享可能面臨政治和監管障礙，特別是涉及敏感的交通基礎設施數據。