Uberi tegelik ambitsioon ei ole isesõitvad autod — see on teie linna muutmine elavaks laboriks

Levinud arvamuse kohaselt kukkus Uber isesõitvate autode vallas läbi. Pärast miljardite põletamist oma Advanced Technologies Groupis ja selle lõpuks aastaid tagasi Aurorale võõrandamist oli narratiiv selge: Uber on vahendaja, mitte tootja. Samal ajal kui ettevõtted nagu Waymo ja Zoox kulutasid aastaid kalli riistvara täiustamisele, mis on vajalik inimasendajateks, tundus Uber olevat rahul sellega, et istub ja ootab, et saaks neid autoparke oma rakenduses majutada.

Suurt pilti vaadates oli see narratiiv aga puudulik. Kuigi näis, et Uber taandub autonoomsete sõidukite (AV) võidujooksust, positsioneeris ta end tegelikult ümber, et omada midagi väärtuslikumat kui auto ise: andmeid, mis õpetavad autole, kuidas mõelda. Uberi tehnoloogiajuht Praveen Neppalli Naga avalikustas hiljuti strateegia, mis muudab miljonid tavalised sõiduautod kõrge eraldusvõimega andurite võrgustikuks. See ei ole enam ainult sõidujagamine; see on saamine kogu tehisintellektil põhineva maailma alustaristuks.

Andmete pudelikael: miks robotid ikka veel vasakpööretega hädas on

Mõistmaks, miks Uberi samm on nii murranguline, peame vaatama autonoomse sõidu praegust seisukorda. Lihtsamalt öeldes on isesõitva auto ehitamine lihtne; sellise ehitamine, mis ei tee eluohtlikku viga kord 50 000 miili jooksul, on aga uskumatult raske. Tööstus on jõudnud punkti, kus alusalgoritmid — auto aju — on üsna töökindlad. Probleem on selles, et need ajud peavad kogema igat võimalikku stsenaariumi, enne kui neid saab usaldada.

Mõelge autonoomsest süsteemist kui väsimatust praktikandist. See võib töötada ööpäevaringselt ilma tüdineamata, kuid tal puudub igasugune talupojamõistus. See peab nägema tuhat erinevat viisi, kuidas laps võib palli järel tänavale joosta või kuidas ehitustöölise käemärgid Londonis versus Los Angeleses erinevad. Praegu koguvad AV-ettevõtted neid andmeid, kasutades väikeseid spetsiaalseid kalleid andureid täis maasturite parke. See on aeglane ja kapitalimahukas protsess, mis piirab nende õppimise vaid mõne konkreetse naabruskonnaga.

Uberi äratundmine seisneb selles, et neil on juba miljonitest autodest koosnev park, mis läbib maailma iga nurgatagust. Kui kasvõi 5% neist sõidukitest oleks varustatud lihtsustatud andurikomplektiga, saaks Uber koguda ühe pärastlõunaga rohkem reaalset sõiduinfot kui traditsiooniline AV-ettevõte terve aastaga.

Sõidujagamisest AV-pilveni

Kapoti all on see programm Uberi AV Labsi evolutsioon. Algselt oli see väike projekt, mis kasutas andurite testimiseks Uberile kuuluvaid autosid. Nüüd on eesmärk see kogumine detsentraliseerida. Uber ehitab seda, mida Naga kutsub „AV-pilveks“ (AV Cloud) — tohutut otsitavat ja märgistatud andurite andmete raamatukogu.

Kujutage ette, et olete idufirma, mis ehitab kullerrobotit. Peate teadma, kuidas Mumbai inimesed hulkuvate lehmade vahel manööverdavad või kuidas Bostoni juhid saavad hakkama ootamatu lörtsise lumetormiga. Selle asemel, et saata nendesse linnadesse oma autod, esitate lihtsalt päringu Uberi raamatukogule. Maksate konkreetsete stsenaariumide eest, mida vajate, ja Uber pakub kvaliteetseid andmeid, mis on kogutud tema juhtide võrgustiku poolt.

Lisaks toorandmete müümisele pakub Uber teenust nimega „varirežiim“ (shadow mode). See võimaldab AV-ettevõttel käivitada oma tarkvara taustal reaalse Uberi sõidu ajal. Inimjuht on täielikus kontrollis, kuid tehisintellekt „teeskleb“ sõitmist, võrreldes oma otsuseid reaalajas inimese tegevusega. See loob turvalise virtuaalse treeningväljaku, mis kasutab taustana füüsilist maailma.

Miks see strateegia on finantsiline meistriteos

Turu poolelt on see pööre klassikaline näide väärtusahelas ülespoole liikumisest. Riistvara ehitamine on ebakindel ja kallis; andmete pakkumine, mis seda riistvara toidab, on aga suure marginaaliga ja skaleeritav tarkvaraäri. Liikudes „metallist“ eemale „info“ poole, väldib Uber robotaksopargi omamisega kaasnevaid tohutuid vastutus- ja hoolduskulusid, muutes end samas asendamatuks ettevõtetele, kes seda teevad.

Ajalooliselt on tehnoloogiasektor seda mängu varemgi näinud. Interneti algusaegadel võitlesid ettevõtted parima lauaarvuti ehitamise nimel. Lõpuks osutusid kõige vastupidavamaks need ettevõtted, kes pakkusid otsingumootoreid ja andmeprotokolle, mida kõik teised pidid kasutama. Uber üritab sisuliselt saada füüsilise maantee „Google Searchiks“.

Mõju tavakasutajale

Tavakasutaja jaoks võib see muutus alguses tunduda nähtamatu, kuid pikaajalised tagajärjed on süsteemsed. Praktikas võib teie järgmine Uberi sõit saabuda veidi keerukama kaamerasüsteemiga, mis on kinnitatud tagaavaatepeegli lähedale või katusele. Uber on andnud märku, et nad soovivad seda protsessi läbipaistvaks muuta, kuigi üksikasjad selle kohta, kuidas juhte nende autode mobiilseteks andmekeskusteks muutmise eest hüvitatakse, on endiselt ebaselged.

Tarbija seisukohast võib see tegelikult kiirendada autonoomsete funktsioonide jõudmist teie isiklikku sõidukisse. Kuna Uber demokratiseerib neid treeningandmeid, saavad väiksemad autotootjad, kes ei saa endale lubada massiivset AV-uuringute osakonda, osta ligipääsu Uberi pilvele, et parandada oma turvafunktsioone. See võib viia tulevikuni, kus „isesõitv“ ei ole ainult luksus neile, kes saavad endale lubada kuuekohalise summaga elektriautot, vaid standardne turvafunktsioon, mida toidab miljonite Uberi juhtide ühine kogemus.

Vastupidi, on õigustatud mured seoses privaatsuse ja avaliku ruumi „jälgimisega“. Kui igast Uberist saab veerev 360-kraadine kaamera, on jalakäijate, teiste juhtide ja eravara kohta kogutavate andmete hulk enneolematu. Uber peab navigeerima keerulises globaalsete regulatsioonide võrgus, et tagada nende andmete anonüümsus ja eetiline kasutamine.

„Mis siis?“ filter: mida see teie jaoks tähendab

Lõppkokkuvõttes panustab Uber sellele, et 21. sajandi kõige väärtuslikum kaup ei ole võime liigutada inimesi punktist A punkti B, vaid võime kaardistada ja mõista, kuidas see liikumine reaalajas toimub. Nad muudavad maailma teed digitaalseks toornaftaks ja nende juhid on puurid.

See tähendab, et isesõitvate autode „võidujooks“ on sisenemas uude faasi. Küsimus ei ole enam selles, kellel on kõige ägedama välimusega robotakso; küsimus on selles, kellel on kõige mahukam inimkogemuse raamatukogu masinate toitmiseks.

Tarbijana peaksite hakkama vaatama jagamismajandust läbi teise pilgu. Teie juht ei paku lihtsalt teenust; ta ehitab tahtmatult süsteemi, mis võib ühel päeval asendada vajaduse tema elukutse järele. Praegu tähendab see paremaid kaarte, turvalisemaid juhiabisüsteeme teie järgmises autos ja võib-olla intuitiivsemat mõistmist meie linnadest. Kuid see tähendab ka seda, et liigume maailma poole, kus iga meie tehtud reis on andmepunkt palju suuremas, omavahel ühendatud masinõppe eksperimendis.

Selle asemel, et oodata esimese täielikult juhita auto saabumist oma linna, hakake jälgima andureid, mis ilmuvad neile autodele, mille roolis on endiselt inimene. Just seal toimub tõeline revolutsioon — mitte Silicon Valley laborites, vaid teie kohaliku hommikuse töölesõidu igapäevases liikluses.

Allikad:

• TechCrunch: StrictlyVC Event Interview with Praveen Neppalli Naga.
• Uber Technologies, Inc. Investor Relations: AV Strategy Overview.
• Wayve: Collaborative Partnership Announcements.
• National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA): Data Collection Guidelines for Autonomous Systems.