【CNMO科技消息】Uber首席技术官普拉文·内帕利·纳加近日透露，公司正计划将全球数百万司机的车辆转变为移动传感器网络，为自动驾驶公司收集现实世界数据。这一构想是Uber今年1月宣布的AV Labs项目的自然延伸。
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纳加在旧金山举行的StrictlyVC活动上表示，为司机车辆配备传感器套件是Uber的长期目标。目前，AV Labs项目依靠Uber自有的一小批专用传感器车辆运行，与司机网络相互独立。但公司的愿景规模远不止于此。Uber在全球拥有数百万司机，即使只有部分车辆成为数据采集平台，其规模也将远超任何单一自动驾驶公司能自行组建的车队。
纳加指出，当前自动驾驶发展的瓶颈已不再是基础技术，而是数据。自动驾驶公司需要收集各种场景下的数据来训练模型。Uber计划构建一个”自动驾驶云”，即一个标注好的传感器数据库，供合作伙伴公司查询和使用。Uber已与25家自动驾驶公司建立合作，包括在伦敦运营的Wayve。
该公司允许合作伙伴在”影子模式”下，针对真实的Uber行程运行他们训练好的模型，以此模拟自动驾驶汽车在实际道路上的表现，而无需真正上路测试。纳加强调，该项目的目标不是通过数据盈利，而是希望”民主化”数据访问。
不过，考虑到Uber所构建数据平台的明显商业价值，这一立场可能难以长期维持。Uber已对多家自动驾驶公司进行了股权投资，其提供大规模专有训练数据的能力，可能使其在一个目前依赖Uber叫车市场触达客户的行业中拥有重要影响力。