Nhiều năm sau khi kết thúc dự án xe tự lái của riêng mình, Uber đang cố gắng quay trở lại bối cảnh xe không người lái theo một cách khác: biến phương tiện của hàng triệu tài xế gọi xe trực tuyến trên khắp thế giới thành "mảng cảm biến" di động cung cấp dữ liệu cho các công ty xe tự lái và các mô hình AI trong thế giới thực khác.

Giám đốc công nghệ Uber Praveen Neppalli Naga đã tiết lộ ý tưởng dài hạn này trong một cuộc phỏng vấn, mô tả đây là một "phần mở rộng tự nhiên" của dự án mới AV Labs của công ty đã công bố vào cuối tháng 1 năm nay. Ông nói rằng hướng đi cuối cùng của Uber là lắp đặt nhiều cảm biến khác nhau trên ô tô riêng của người lái xe trong tương lai gần để thu thập dữ liệu cảnh đường thực tế. Naga cũng nhấn mạnh rằng trước khi thực hiện bước này, công ty cần hiểu kỹ về khả năng và phương pháp làm việc của các bộ cảm biến khác nhau, đồng thời chờ các tiểu bang của Hoa Kỳ đưa ra hướng dẫn quy định rõ ràng hơn về “cảm biến là gì và cách chia sẻ dữ liệu”.

Hiện tại, AV Labs vẫn hoạt động trên một đội xe chuyên dụng có quy mô giới hạn được trang bị cảm biến, do chính Uber vận hành và độc lập với nhóm tài xế nhận đơn đặt hàng hàng ngày. Nhưng có thể thấy từ câu chuyện của Uber rằng đây chỉ là điểm khởi đầu: Uber có hàng triệu tài xế trên khắp thế giới và ngay cả khi chỉ một số lượng nhỏ phương tiện được trang bị cảm biến cũng đủ để xây dựng một mạng lưới thu thập dữ liệu đường bộ mà khó có công ty xe tự lái nào có thể sánh kịp. Naga tin rằng nút thắt hạn chế sự phát triển của công nghệ lái xe tự động không còn là thuật toán cơ bản hay sức mạnh tính toán mà là dữ liệu trong thế giới thực chất lượng cao và đủ đa dạng. Ông nói: “Nút thắt cổ chai là dữ liệu. "Các công ty như Waymo cần liên tục ra ngoài và thu thập dữ liệu để đáp ứng các tình huống khác nhau."

Trong tầm nhìn của ông, các công ty xe tự lái có thể tùy chỉnh dữ liệu đào tạo cực kỳ chi tiết theo yêu cầu thông qua mạng của Uber, chẳng hạn như yêu cầu "thu thập tình hình giao thông tại một giao lộ trước một trường học ở San Francisco trong một khoảng thời gian cụ thể để đào tạo mô hình." Vấn đề thực sự là hầu hết các công ty lái xe tự hành không có đủ vốn để triển khai đội xe của riêng họ trên quy mô lớn trên khắp thế giới nhằm đáp ứng các tình huống dài hạn với mật độ cao này. Nếu Uber có thể huy động nguồn lực tài xế và phương tiện hiện có, dự kiến ​​nó sẽ trở thành lớp cung cấp dữ liệu cho toàn ngành, cung cấp nguồn “nhiên liệu” ổn định cho công nghệ lái xe tự động.

Thế giới bên ngoài từ lâu đã đặt câu hỏi liệu Uber có bị các công ty xe tự lái "bỏ qua" trong tương lai sau khi từ bỏ việc chế tạo ô tô tự lái của riêng mình hay thậm chí bị gạt ra ngoài lề trong hệ sinh thái du lịch. Người đồng sáng lập Travis Kalanick cũng đã công khai tuyên bố rằng việc từ bỏ xe tự lái là một “sai lầm lớn”. Ngày nay, thông qua AV Labs, Uber đang cố gắng chuyển đổi vai trò của mình từ nhà phát triển xe tự lái sang cơ sở hạ tầng và nền tảng dữ liệu trong lĩnh vực này, cung cấp các khả năng cơ bản cho tất cả người tham gia với sự trợ giúp của mạng lưới tài xế và quy trình đặt hàng rộng khắp.

Uber hiện đang hợp tác với 25 công ty xe tự lái trên khắp thế giới, bao gồm cả những công ty như Wayve hoạt động ở London. Trên cơ sở đó, công ty đang xây dựng cái gọi là "đám mây AV": kho dữ liệu cảm biến đa phương thức được chú thích đầy đủ mà các đối tác có thể truy xuất và gọi để đào tạo các mô hình lái xe tự động của riêng họ. Naga cho biết các công ty đối tác cũng có thể chạy suy luận "chế độ bóng tối" đối với các đơn đặt hàng thực trên nền tảng Uber - nghĩa là mô phỏng cách hệ thống lái xe tự động của họ đưa ra quyết định về dữ liệu chuyến đi thực mà không thực sự đưa xe tự hành lên đường.

Đánh giá từ hình dáng bên ngoài, Uber đang cố gắng đóng gói nền tảng này như một "cơ sở công cộng trong ngành". Naga nói: “Mục tiêu của chúng tôi không phải là kiếm tiền từ dữ liệu này mà là dân chủ hóa nó”. Tuy nhiên, do giá trị thương mại và sự khan hiếm của dữ liệu chất lượng cao trong lĩnh vực lái xe tự động và lĩnh vực AI rộng lớn hơn, liệu vị thế như vậy có thể được duy trì trong tương lai hay không vẫn còn là một câu hỏi. Trên thực tế, Uber đã đầu tư vốn vào một số công ty xe tự lái trong những năm gần đây và nếu dữ liệu đào tạo khác biệt và quy mô lớn mà nó sở hữu trở thành một phần năng lực cốt lõi của các đối tác, thì khả năng thương lượng của Uber trước các công ty này có thể sẽ được tăng cường hơn nữa.

Đằng sau ý tưởng này, logic của Uber đang chuyển từ "chế tạo ô tô" sang "tạo nền tảng": một mặt, hãng tiếp tục duy trì lợi thế gia nhập ở cấp độ người dùng cuối thông qua mạng lưới giao hàng thực phẩm và du lịch của riêng mình; mặt khác, nó cố gắng chuyển đổi hành trình thực tế và cảnh xe của người lái thành tài sản dữ liệu có cấu trúc để phục vụ các công ty lái xe tự hành và thậm chí cả các công ty mô hình lớn khác cần dữ liệu đào tạo từ thế giới thực. Đối với một công ty đã ngừng sản xuất phần cứng và phần mềm lái xe tự động từ lâu, đây có thể là một cách mới để tiếp tục tham gia vào vòng thay đổi công nghệ vận tải tiếp theo và duy trì sự hiện diện trong đó.