Uber atkal maina stratēģiju: dibina “AV Labs”, lai vāktu datus par braukšanu robotaksometru izstrādātājiem
Iedomājieties, ka katru dienu jūsu pilsētā notiek miljoniem braucienu, un katrs no tiem ir neliels stāstiņš: neparedzēts velosipēdists, izlēcis no kāpņu telpas, pēkšņs krusas lietus, bērns, kas skrien pāri ielai aiz bumbas… Šie dati ir nenovērtējami, ja vēlaties uzbūvēt patiesi drošu autonomo auto. Un tieši šos stāstus tagad plāno sistemātiski vākt un pārdot Uber.
Pēc vairākiem gadiem, kad uzņēmums atteicās no paša robotaksometru izstrādes projekta, tas atgriežas autonomo transportlīdzekļu pasaulē ar pavisam citu pieeju. Uber nav gatavs atkal konstruēt savus bezpilota auto. Tā vietā tas kļūst par datu kalnraču, kurš plāno pārdot savu visnozīmīgāko resursu – milzīgo, reāllaikā iegūto informāciju par to, kas tiešām notiek uz ielām.
No konkurenta uz partneri: Kāpēc Uber izvēlējās datus, nevis metālu?
Vēsture atkārtojas, bet šoreiz kā farss. Atgādināsim, ka 2020. gadā Uber pārdeva savu dārgo autonomo transportlīdzekļu nodaļu “Uber ATG” uzņēmumam Aurora. Tas bija skaidrs signāls: pašam būvēt robotaksometrus ir pārāk dārgi, sarežģīti un riskanti. Taču, izskatās, ka Uber nevarēja pilnībā atvadīties no šīs nākotnes vīzijas.
Tā vietā, lai atkal iegremdētos aparatūras un sensoru džungļos, Uber izvēlējās gudrāku ceļu. Uzņēmums ir globāla platforma, kuras vadītāji ik dienu veic miljoniem braucienu tūkstošos pilsētu visā pasaulē. Katrs šis brauciens rada datus par ceļa apstākļiem, cilvēku uzvedību, satiksmes plūsmām un visiem tiem tūkstošiem neparedzamu situāciju – tā sauktajiem “edge cases”.
Kas ir tie “edge cases” un kāpēc tie ir svarīgi?
Autonomajām sistēmām visvieglāk ir braukt pa lielceļiem vai vienkāršās pilsētas vidēs. Īstais izaicinājums rodas tad, kad notiek kaut kas dīvains, rets vai pilnīgi neparedzams. Piemēram, auto, kas brauc pa ielu ar Ziemassvētku eglīti uz jumta, vai cilvēks, kas stumj ledusskapi pa gājēju ietvi. Šīs ir situācijas, kurās algoritmiem var trūkt pieredzes. Uber domā, ka viņu milzīgais datu plūdums varēs palīdzēt robotaksometru izstrādātājiem “apmācīt” savas sistēmas ar šīm retajām, bet kritiski svarīgajām situācijām.
Kā strādās jaunā “AV Labs” nodaļa?
Jaunizveidotā “AV Labs” vienība būs atbildīga par šo ambiciozā datu vākšanas un pārdošanas misiju. Plāns, pēc informācijas, ir šāds:
1. **Datu ieguve:** Uber jau vāca datus par braucieniem, bet tagad tas tiks darīts daudz mērķtiecīgāk. Katrs brauciens, ko veic parastais Uber vadītājs, varētu kļūt par vērtīgu datu punktu autonomo sistēmu apmācībai. Tiks fiksēti ne tikai GPS trases, bet arī informācija no automašīnu sensoru masīviem (ja tādi ir pieejami), kas reģistrē apkārtējo vidi.
2. **Datu anonimizācija un apstrāde:** Protams, visi personas dati tiks rūpīgi anonimizēti. Neviens nevarēs redzēt, kurš brauca vai kurš bija pasažieris. Svarīgākais būs pašas situācijas konteksts: objekti, kustības, ceļa zīmes, laika apstākļi.
3. **Datu paku veidošana un pārdošana:** Uber pārstrādās šos izejmateriālus speciālos datu pakus, ko pēc tam piedāvās kā pakalpojumu (DaaS – Data as a Service) uzņēmumiem, kas strādā pie autonomajām tehnoloģijām. Iedomājieties to kā “vislielāko neparedzamo situāciju bibliotēku pasaulē”.
Kādi būs priekšrocības Uber partneriem?
Uzņēmumiem kā Waymo, Cruise vai Zoox, kuri jau ir ieguldījuši miljardus pašu robotaksometru izstrādē, Uber piedāvājums varētu būt ļoti pievilcīgs. Tā vietā, lai pašiem nobrauktu miljonus testa kilometru, lai uztvertu retas situācijas, viņi varētu iegādāties šos datus no Uber. Tas ievērojami paātrinātu attīstības ciklu un, iespējams, padarītu viņu sistēmas drošākas.
Vai šī ir nākotne? Dati kā nafta 21. gadsimtā
Uber gājiens ir spilgts piemērs tam, kā digitālajā laikmetā vērtīgākais resurss vairs nav nafta vai zelts, bet gan dati. Uber pārvērš savu ikdienas darbību – parastās braucienu pakalpojumu – par jaunu, ļoti ienesīgu biznesa līniju.
Šī stratēģija varētu būt uzvarētāja vairākos frontēs:
* **Finanšu riska mazināšana:** Uber neriskē ar milzīgām ieguldījumiem aparatūrā.
* **Konkurences pārvēršana sadarbībā:** Tā vietā, lai būtu robotaksometru izstrādātāju konkurents, Uber kļūst par viņu būtisku partneri un piegādātāju.
* **Ienākumu daudzveidība:** Tas rada jaunu stabilu ienākumu plūsmu, kas nav tieši atkarīga no braucienu skaita vai vadītāju komisijas maksām.
Tomēr ir arī izaicinājumi. Rodas jautājumi par datu privatitāti, kaut arī dati tiks anonimizēti. Kā arī par to, vai šāda “datu ekonomika” neveidos pārāk lielu atkarību no viena spēlētāja. Un, protams, pastāv tehniskais izaicinājums pārveidot milzīgo neapstrādāto datu plūsmu par strukturētu, kvalitatīvu un izmantojamu informāciju.
Secinājums: Nākotne, kurā jūsu brauciens ar Uber palīdz “apmācīt” robotaksometru
Nākamreiz, kad pasēdēsiet Uber vai Bolt, iedomājieties, ka iespējams, ka jūsu brauciens ne tikai aizvedīs jūs uz galamērķi, bet arī sniegs vērtīgu informāciju, lai nākotnē kāds robots varētu droši un kompetenti pārvarēt līdzīgu situāciju. Uber ar “AV Labs” pārveido sevi no vienkāršas braucienu pasūtīšanas platformas par nākotnes autonomā transporta infrastruktūras pamatakmeni.
Šis solis parāda, ka ceļš uz pilnībā autonomu transportu nav tikai sacīkstē, kurā uzvar tas, kuram ir vismodernākie sensori. Tas ir arī sacīkstē par to, kuram ir visvairāk pieredzes – un pieredzi mūsdienās var iegādāties datu veidā. Uber, izskatās, ir nolēmis kļūt par galveno šīs “pieredzes” tirgotāju.