Nilalayon ng Uber na kumita mula sa autonomous vehicles — ngunit hindi sa pamamagitan ng direktang operasyon ng mga ito

Bagong Pamamaraan ng Uber sa Data ng Autonomous Vehicle

Sa halip na umasa lamang sa mga sasakyang pinapatakbo ng AI, layunin ng Uber na gamitin ang napakalaking dami ng datos na nabubuo mula sa bilyun-bilyong biyahe nito kada taon. Nakikita ng kumpanya ang pagkakataon na magamit ang impormasyong ito upang makinabang ang lumalaking industriya ng self-driving na mga sasakyan.

Ngayong linggo, nagpakilala ang Uber ng isang programa na nakatuon sa pagkalap at pagsusuri ng datos mula sa mga kamera at sensor na nakakabit sa mga sasakyan na ginagamit ng kanilang mga robotaxi partner. Ang pangunahing layunin ay bigyan ang mga kumpanya ng autonomous vehicle (AV) ng mahalagang datos ng aktwal na pagmamaneho sa totoong mundo.

Ayon sa Uber, magsisimula ang inisyatibong ito sa kanilang network ng 50,000 fleet partner sa buong mundo—ito ay mga third-party na may-ari o operator na namamahala ng maraming sasakyan at driver sa Uber platform. Magsisimula nang lagyan ng mga espesyal na sensor kit ang mga sasakyan ng mga partner na ito, na idinisenyo upang subaybayan ang kondisyon ng panahon at mga panganib sa kalsada, ayon sa isang kinatawan ng Uber.

Nilinaw ng kumpanya na ang mga sensor kit na ito ay ilalagay sa labas ng sasakyan, na magpupokus sa pampublikong kapaligiran ng kalsada imbes na sa loob ng sasakyan.

“Ang aming estratehiya ay suportahan ang aming mga partner at tulungan na gawing abot-kamay sa mas maraming tao sa buong mundo ang ligtas na autonomous vehicles,” ayon sa tagapagsalita ng Uber.

Hindi pa isiniwalat ng Uber kung alin sa mahigit 20 nitong partner—kabilang ang Waymo—ang kasali sa inisyatibong ito. Gayunpaman, kamakailan ay inanunsyo ng Canadian robotaxi company na Waabi ang pakikipagsosyo sa Uber upang mag-deploy ng 25,000 robotaxi sa platform, isang kasunduang tinatayang nagkakahalaga ng $1 bilyon.

Nauna nang nakipagtulungan ang Uber sa Nvidia upang mangolekta ng aktwal na datos ng pagmamaneho at kasalukuyang nagpapatakbo ng mga sasakyang may kamera para sa patuloy na pangongolekta ng datos, ayon sa kumpanya.

Noong 2020, umalis ang Uber sa negosyo ng pagbuo ng sarili nitong autonomous vehicles, at ipinagbili ang self-driving division nito sa Aurora, isang startup sa larangan. Nangyari ito matapos ang isang trahedya noong 2018, kung kailan isang autonomous Uber vehicle ang nakabangga at nakapatay ng isang pedestrian.

Pagpapahusay ng Pagsasanay sa Autonomous Vehicle

Tradisyonal na umaasa ang mga kumpanya at mananaliksik sa sektor ng autonomous driving sa simulation at mga algorithm upang mahulaan ang mga hamon sa aktwal na pagmamaneho. Halimbawa, isang team mula sa University of Michigan ang bumuo ng AI tools upang magsimula ng simulation ng masamang asal sa pagmamaneho, na nakatulong upang mabawasan ang gastos at komplikasyon ng pagsubok sa AV technology.

Sinabi ng Uber sa CBS News na isa sa mga pangunahing layunin ng bagong inisyatiba ay makuha ang mga hindi inaasahang insidente—tulad ng mga kalat na tinatangay ng hangin sa kalsada o pedestrian na biglang lumitaw sa gabi—na mahirap mahulaan ng mga synthetic model.

“Ang pangunahing hadlang sa pagkamit ng autonomy ay hindi na ang software o hardware, kundi ang access sa de-kalidad na, aktwal na training data at mga model,” ayon kay Praveen Neppalli Naga, Chief Technology Officer ng Uber.

Pagbubukas sa Halaga ng Aktwal na Datos

Tinutukoy ng Uber ang ganitong klase ng impormasyon bilang “long-tail data,” na maaaring maging napakahalaga para sa mga kumpanyang gumagawa ng self-driving technology. Nakasalalay ang komersyal na tagumpay ng AVs sa pagtamo ng tiwala ng publiko, at nakikita ng Uber ang potensyal na kumita ng bagong revenue sa kalaunan sa pamamagitan ng pagsingil sa mga partner para sa access sa data resources nito.

“Naniniwala kami na ang alok na ito ay maaaring lubos na mapabilis ang pag-adopt ng autonomous technology. Tiwala kami sa halaga nito, dahil napatutunayan nang lubhang kapaki-pakinabang ang datos,” pahayag ng tagapagsalita ng Uber. “Ang malawakang deployment ng AVs ay kumakatawan sa isang multi-trilyong dolyar na oportunidad para sa Uber.”

Mga Hamon sa Hinaharap

Inaamin ni Zachary Greenberger, dating chief business officer ng Lyft at ngayon ay CEO ng Nexar—isang kumpanyang dalubhasa sa autonomous driving data tools—ang potensyal sa pagsasama ng AI at traffic data. Gayunpaman, sinabi niya sa CBS News na maaaring harapin ng Uber ang malalaking pagsubok sa mabilisang pagpapalawak.

Binanggit din ni Greenberger na ang unang pagtutok ng Uber sa mga propesyonal na fleet driver ay maaaring maglimita sa iba’t ibang uri ng mga hindi inaasahang sitwasyon na makukuha, dahil mas maliit ang tsansa ng mga driver na ito na makaranas ng bihirang, magulong mga pangyayari—tulad ng batang biglang tumakbo sa kalsada—na mahirap ulitin sa mga simulation.

“Nakakatakot ang mga numero. Para makapagbigay ng makabuluhang datos sa mga AV company, kailangan ng Uber na mabilis na maglagay ng daan-daang libong sensor sa mga sasakyan,” paliwanag ni Greenberger.