網(wǎng)約車行業(yè)領軍者Uber近日在自動駕駛領域邁出重要一步，宣布成立專注于自動駕駛技術研發(fā)的AV Labs團隊。該團隊將依托Uber全球數(shù)億次網(wǎng)約車服務積累的海量真實場景數(shù)據(jù)，為合作伙伴提供關鍵技術支持，推動自動駕駛技術從實驗室走向現(xiàn)實應用。

據(jù)Uber官方披露，此次組建的AV Labs整合了數(shù)據(jù)科學、機器學習、計算機視覺及系統(tǒng)架構等領域的頂尖人才。團隊核心任務是通過分析每小時數(shù)百萬次的網(wǎng)約車訂單數(shù)據(jù)，構建覆蓋城市道路、極端天氣、突發(fā)狀況等全場景的數(shù)據(jù)庫。這些真實世界的數(shù)據(jù)被視為自動駕駛技術突破的關鍵要素，能夠有效彌補傳統(tǒng)封閉測試和模擬環(huán)境的局限性。

2020年，Uber曾將其自主研發(fā)的自動駕駛部門出售給自動駕駛初創(chuàng)公司Aurora，轉(zhuǎn)而采取"數(shù)據(jù)賦能"的輕資產(chǎn)模式。此次戰(zhàn)略調(diào)整后，Uber通過開放其全球最大的出行數(shù)據(jù)平臺，與多家自動駕駛企業(yè)建立技術合作。公司技術負責人表示："Uber平臺每天產(chǎn)生的出行數(shù)據(jù)量相當于其他企業(yè)數(shù)年的測試里程，這種數(shù)據(jù)優(yōu)勢在訓練復雜路況決策系統(tǒng)時具有不可替代性。"

目前，AV Labs已啟動全球人才招募計劃，重點吸引具備深度學習框架開發(fā)、多傳感器融合算法設計經(jīng)驗的工程師。團隊將采用"數(shù)據(jù)-算法-場景"的閉環(huán)研發(fā)模式，通過實時反饋機制持續(xù)優(yōu)化自動駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知和路徑規(guī)劃能力。業(yè)內(nèi)分析認為，這種以真實出行數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術路線，可能成為自動駕駛商業(yè)化落地的突破口。

隨著全球自動駕駛競賽進入數(shù)據(jù)積累階段，Uber的轉(zhuǎn)型策略展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。其覆蓋500多個城市的運營網(wǎng)絡，不僅提供多樣化的道路場景，更積累了大量罕見但關鍵的"長尾案例"數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過脫敏處理后，將成為訓練自動駕駛系統(tǒng)應對突發(fā)狀況的重要素材，幫助合作伙伴縮短技術迭代周期，降低研發(fā)成本。