发布日期：2026-02-19 15:18 点击次数：200
作家 ｜ 聂梦颖
裁剪 ｜ 志豪
车东西1月28日音问，据外媒TechCrunch露出，近日，网约车巨头Uber文告建树全新部门“Uber AV Labs”，认真回想自动驾驶边界。Uber这次示意不会重走全栈自研Robotaxi的老路，而是转型为数据作事商，期骗搭载传感器的自有车队，为Waymo、Waabi、Lucid Motors等相助伙伴提供信得过路测数据。
Uber首席期间官Praveen Neppalli Naga强调，该名堂在初期阶段并不以盈利为中枢观点，而是但愿通过推进数据盛开与分享，匡助行业破解共同发展凄惨，加快通盘这个词自动驾驶生态系统的锻练。
这意味着Uber想要期骗边界上风掌控中枢数据，建树其在行业中的进军地位。
一、车队存在边界瓶颈 仿真模拟艰深长尾凄惨现时，自动驾驶企业无数面对一个中枢矛盾：期间再先进，单一公司的测试车队边界终究有限，难以隐敝本质宇宙中通盘突发和复杂的交通状态。
即等于行业领头羊Waymo，在运营十年后也会因为识别不出停在路边的校车而“翻车”。这充分证实，天然筹划机仿真不错模拟大部分路况，但在捕捉那些长尾场景时，仍存在弱势。
Uber看准的恰是这极少：在自动驾驶边界，最渴慕得回外部数据因循的，每每恰是头部企业。因为它们深知，想要将安全率从99%擢升到99.99%，独一破钞海量数据才能终了。
数据的厚度取决于场景的广度。缺憾的是，现存自动驾驶公司受限于车队边界，其作事无法隐敝通盘突发场景。而Uber的价值就在于，它能触达这些空缺地带，匡助相助伙伴提前发现并抹杀安全隐患。
▲Uber工程副总裁Danny Guo在搪塞媒体上的发言
{jz:field.toptypename/} 二、引入影子方法考据算法 捕捉东谈主类驾驶直观上风怎样齐集这些数据？Uber模仿了特斯拉的“影子方法”（Shadow Mode）。
具体而言，Uber谋划将相助伙伴的自动驾驶算法接入到我方的测试车后台。车辆仍由Uber的东谈主类驾驶员操控，快乐彩app官方最新版下载尔后台算法也在同步启动。当东谈主类驾驶员的操作与后台算法的判断出现不对时，系统会即时瑰丽这一互异。
Uber工程副总裁Danny Guo指出，这种按次不仅能高效识别算法弱势，更能磨练AI模子学习东谈主类驾驶员的锻练与直观，使自动驾驶系统的发扬更接近东谈主类。
此外，Uber还会对数据进行清洗和语义标注。这意味着，Uber提供的是历程管理的高质料数据，不仅能平直匡助其相助伙伴优化旅途筹划，还能缩小他们的数据管理老本。
三、依托众人收罗上风 无邪诊治终了定向齐集尽管AV Labs当今仍处于起步阶段，仅有一辆当代艾尼氪 5（Ioniq 5）原型车进行测试，且传感器装置仍需工程师手动完成，但该部门背后的资源退却小觑。
Uber领有隐敝众人600个城市的运营收罗。Danny Guo示意，这赋予了Uber极强的诊治才调——不错左证相助伙伴的需求，无邪遴荐特定城市、特定天气或特定路况来齐集数据。这种场景隐敝的广度和无邪性，是任何一个自动驾驶公司王人难以企及的。
基于此收罗上风，Uber接受了暂不收费的计谋。Uber方示意，公司的关键任务是期骗边界上风建树其行业地位，通过构建数据基础智力，将Uber打形成通盘这个词产业生态中不成或缺的一环。
▲Waymo与Uber平台达成相助
结语：掌抓中枢数据资源 赢得行业说话权Uber这次建树AV Labs，标志着其在自动驾驶边界的想路发生了根人性迂曲。
Uber敏锐地意志到，与其在全栈自研的泥潭中与期间巨头硬碰硬，不如退后一步，期骗本身的边界上风，作念数据供应商。
这种变装的迂曲，既回避了期间研发的崇高风险，又通过掌控中枢数据资源，到手卡位自动驾驶产业链的上游。关于Uber而言，这不仅是业务的回想，更是其在行业中确保说话权的进军一步。
