Uber планирует использовать миллионы своих водителей как сенсорную сеть для сбора данных, которые будут полезны для компаний, разрабатывающих автономные автомобили. Это шаг, который может значительно изменить рынок, позволяя AV-компаниям получать критически важные эти о реальных условиях на дороге.
Контекст изменений в индустрии
На днях в интервью на мероприятии TechCrunch StrictlyVC CTO Uber Правин Неппалли Наг сообщил о планах компании развивать свой проект AV Labs, который стартовал в январе 2026 года. Базовый флот AV Labs сейчас состоит из небольшого числа автомобилей, оснащённых датчиками, но в будущем компания хочет расширить программу, подключив автомобили своих водителей.
Работа в этом направлении актуальна, поскольку многие AV-компании, такие как Waymo, сталкиваются с проблемами доступа к необходимым данным. Uber собирается стать основным поставщиком этих для AV-экосистемы, увеличивая общую доступность информации для обучения моделей. Это особенно важно как для разработчиков, так и для тех, кто ищет способы оптимизации своих алгоритмов в реальных сценариях.
Потенциал и вызовы
По словам Наги, основным препятствием для развития автономного вождения больше не — сама технология, а именно отсутствие необходимых данных. Он отметил, что AV-компании должны самостоятельно собирать данные, что требует значительных ресурсов: «Компании, такие как Waymo, нуждаются в доступе к данным, чтобы учить свои модели. Uber может помочь с этой задачей, предоставляя доступ к огромному объёму информации о реальных сценариях вождения».
Uber уже на этот момент работает с 25 партнёрскими AV-компаниями и создаёт базу этих сенсорной информации, доступной для запросов и использования в обучении. Это может помочь партнёрам эффективно проверять свои модели в «теневом режиме», что позволит избежать тестирования на реальных дорогах и повысит безопасность.
Практическое значение для отрасли
Для российских стартапов в области разработки ИИ и автономного вождения сотрудничество с крупными платформами, такими как Uber, может открыть новые горизонты. возможность доступа к крупным объёмам реальных этих позволяет сокращать время на исследование и разработку и повышает точность обучения моделей. Если ваш проект связан с разработкой AV-решений, стоит рассмотреть возможность интеграции с подобными сервисами.
В будущее стоит смотреть с оптимизмом: Uber планирует внедрять сенсоры в автомобили своих водителей, что может привести к революции в сборе этих для автономных транспортных средств.