据TechCrunch当地时间2日报道，Uber披露了一项新计划，拟在普通司机驾驶的车辆上加装传感器，进而向自动驾驶公司提供数据，打造自动驾驶数据平台。
报道称，Uber首席技术官Praveen Neppalli Naga在旧金山一场活动上介绍了这一构想，并将其称为公司今年1月推出的“AV Labs”项目的自然延伸。
目前，AV Labs尚未覆盖普通司机车辆，而是由Uber直接运营少量搭载传感器的车辆开展数据采集。但Uber的目标显然不止于此。公司在全球拥有数百万名司机，若其中部分车辆能够接入这一体系，便有望形成单家自动驾驶企业难以自行建立的数据规模。
Naga表示，自动驾驶研发的瓶颈如今已不再是技术，而是数据。他指出，包括Waymo在内的自动驾驶公司，需要通过实际道路运营持续采集多样化场景数据，而这类工作本身就需要投入大量资金。Uber则可以按照客户需求，提供特定路口、特定时段等定向数据，并匹配相应的数据采集条件。
目前，Uber已与25家自动驾驶企业建立合作关系，其中包括在伦敦运营的Wayve。与此同时，公司也在建设“AV Cloud”——一个带有标注信息的传感器数据库，供合作伙伴检索并用于模型训练。
此外，合作伙伴还可基于Uber的真实运营数据，借助“Shadow Mode”对自身模型表现进行仿真测试，而无需将自动驾驶车辆实际投放道路。
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Chi-gyu Hwang
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