Uber mira a trarre profitto dai veicoli autonomi, ma non gestendoli direttamente

Il nuovo approccio di Uber ai dati dei veicoli autonomi

Invece di affidarsi esclusivamente ai veicoli guidati dall’intelligenza artificiale, Uber mira a sfruttare l’enorme quantità di dati generati dai miliardi di corse annuali. L’azienda vede un’opportunità per utilizzare queste informazioni a vantaggio dell’industria in crescita delle auto a guida autonoma.

Questa settimana, Uber ha introdotto un programma focalizzato sulla raccolta e l’analisi di dati provenienti da telecamere e sensori installati sui veicoli utilizzati dai suoi partner robotaxi. L’obiettivo principale è fornire alle aziende di veicoli autonomi (AV) preziosi dati di guida reali.

Secondo Uber, l’iniziativa inizierà con la sua rete di 50.000 partner di flotte in tutto il mondo: si tratta di proprietari o operatori terzi che gestiscono più veicoli e autisti sulla piattaforma Uber. Questi partner inizieranno a dotare le loro auto di kit di sensori specializzati progettati per monitorare le condizioni meteorologiche e i pericoli stradali, come spiegato da un rappresentante di Uber.

L’azienda ha chiarito che questi kit di sensori saranno montati esternamente, concentrandosi sull’ambiente della strada pubblica piuttosto che sull’interno del veicolo.

“La nostra strategia è supportare i nostri partner e aiutare a rendere i veicoli autonomi sicuri accessibili a più persone a livello globale”, ha dichiarato un portavoce di Uber.

Uber non ha rivelato quali dei suoi oltre 20 partner—including Waymo—stiano partecipando a questa iniziativa. Tuttavia, la società canadese di robotaxi Waabi ha recentemente annunciato una partnership con Uber per distribuire 25.000 robotaxi sulla piattaforma, un accordo che secondo quanto riferito vale 1 miliardo di dollari.

Uber ha in precedenza collaborato con Nvidia per raccogliere dati di guida reali e attualmente gestisce veicoli equipaggiati con telecamere per la raccolta continua di dati, come ha dichiarato l’azienda stessa.

Nel 2020, Uber è uscita dal business dello sviluppo di propri veicoli autonomi, vendendo la sua divisione self-driving ad Aurora, una startup del settore. Questa decisione è arrivata dopo un tragico incidente nel 2018, quando un veicolo autonomo Uber ha investito e ucciso un pedone.

Migliorare la formazione dei veicoli autonomi

Tradizionalmente, le aziende e i ricercatori nel settore della guida autonoma hanno fatto affidamento su simulazioni e algoritmi per anticipare le sfide di guida nel mondo reale. Ad esempio, un team dell’Università del Michigan ha sviluppato strumenti AI per simulare comportamenti di guida scorretti, contribuendo a ridurre i costi e la complessità dei test sulla tecnologia AV.

Uber ha dichiarato a CBS News che uno degli obiettivi chiave della sua nuova iniziativa è catturare incidenti imprevedibili—come detriti che volano sulla strada o un pedone che appare improvvisamente di notte—difficili da prevedere per i modelli sintetici.

“Il principale ostacolo al raggiungimento dell’autonomia non è più il software o l’hardware, ma piuttosto l’accesso a dati e modelli di formazione di alta qualità e reali,” ha affermato il Chief Technology Officer di Uber, Praveen Neppalli Naga.

Sbloccare il valore dei dati reali

Uber si riferisce a questo tipo di informazioni come “dati long-tail”, che potrebbero essere estremamente preziosi per le aziende che sviluppano tecnologia per la guida autonoma. Il successo commerciale degli AV dipende dalla fiducia del pubblico, e Uber vede la possibilità di generare nuovi ricavi facendo eventualmente pagare i partner per l’accesso alle sue risorse di dati.

“Crediamo che questa offerta possa accelerare significativamente l’adozione della tecnologia autonoma. Siamo ottimisti sul suo valore, poiché i dati si stanno già dimostrando estremamente utili,” ha commentato un portavoce di Uber. “La diffusione su larga scala degli AV rappresenta un’opportunità da trilioni di dollari per Uber.”

Sfide sulla strada da percorrere

Zachary Greenberger, ex chief business officer di Lyft e ora CEO di Nexar—una società specializzata in strumenti di dati per la guida autonoma—riconosce il potenziale della fusione tra AI e dati sul traffico. Tuttavia, ha dichiarato a CBS News che Uber potrebbe affrontare ostacoli significativi nel crescere rapidamente.

Greenberger ha anche osservato che la focalizzazione iniziale di Uber sui conducenti di flotte professionali potrebbe limitare la varietà di situazioni imprevedibili catturate, poiché questi conducenti hanno meno probabilità di incontrare scenari rari e caotici—come un bambino che corre improvvisamente in strada—difficili da replicare nelle simulazioni.

“I numeri sono scoraggianti. Per fornire dati significativi alle aziende AV, Uber dovrebbe installare rapidamente centinaia di migliaia di sensori sui veicoli,” ha spiegato Greenberger.