优步（Uber）正在酝酿一项远超网约车业务的长期规划：在未来为其平台上数以百万计的人类司机车辆加装传感器，将其转化为覆盖全球道路环境的数据采集网络，为自动驾驶公司以及其他在物理世界场景中训练人工智能模型的企业提供真实世界数据。

优步首席技术官普拉文·内帕利·纳加（Praveen Neppalli Naga）在旧金山举行的 TechCrunch StrictlyVC 活动上接受采访时披露了这一设想。他表示，这一方向是优步今年一月底宣布的 AV Labs 项目的“自然延伸”。

从自有小型车队到平台司机网络

目前，AV Labs 依托的是一支由优步自营、配备传感器的小型专用车队，该车队独立于优步现有的司机网络运行。纳加称，公司最终希望将这一模式扩展至平台司机车辆，但在此之前仍需解决技术和监管等多方面问题。

“这就是我们最终想要走的方向，”纳加谈到为人类司机车辆加装传感器时说，“但首先我们需要了解传感器套件及其工作原理。还有一些法规问题——我们必须确保每个州对传感器的定义以及数据共享的含义都有明确的规定。”

优步在全球拥有数百万名司机。报道指出，如果其中哪怕只有一部分车辆被改造为移动数据采集平台，其可为自动驾驶行业提供的数据规模，将有望超过任何单一自动驾驶公司依靠自有车队所能获取的体量。

数据被视为自动驾驶发展的瓶颈

纳加表示，推动 AV Labs 项目的核心判断是，自动驾驶技术发展的主要制约因素已从底层技术转向数据获取。

“瓶颈是数据，”他说，“（像 Waymo 这样的公司）需要四处收集数据，收集不同的场景。你可能会说：在旧金山，‘我想在这个学校路口的这个时间段收集一些数据，以便训练我的模型。’所有这些公司的问题是获取数据的渠道，因为他们没有足够的资金部署车辆去收集所有这些信息。”

在业内人士看来，若优步能够成为整个自动驾驶生态系统的数据基础层，这一定位将具有重要战略意义。优步数年前已放弃自研自动驾驶汽车的计划，当时联合创始人特拉维斯·卡兰尼克曾公开称这一决定是一个重大错误。此后，外界一度质疑，在自动驾驶车辆在全球范围内逐步普及的背景下，缺乏自有自动驾驶技术的优步是否会被边缘化。

搭建“自动驾驶云”与影子模式测试

目前，优步已与 25 家自动驾驶公司建立合作关系，其中包括在伦敦运营的 Wayve。公司正在构建纳加所称的“自动驾驶云”——一个带标签的传感器数据数据库，合作伙伴可以对其进行查询并用于训练自身模型。

根据纳加的介绍，优步计划未来更积极地直接投资这些合作伙伴企业。合作方还可以利用这一系统，在所谓“影子模式”下运行其已训练好的自动驾驶模型：在真实的优步行程数据基础上进行模拟测试，以评估自动驾驶车辆在不同场景下的表现，而无需实际将车辆投入道路运营。

“我们的目标不是从这些数据中赚钱，”纳加表示，“我们想要实现数据的民主化。”

商业价值与行业影响

尽管纳加强调数据“民主化”，报道指出，优步正在搭建的这一数据平台具有显而易见的商业价值。公司已对多家自动驾驶企业进行股权投资，而一旦掌握大规模、专有的训练数据，其在当前依赖优步出行平台接触终端用户的自动驾驶企业面前，可能获得显著的议价和合作杠杆。

在这一框架下，优步从自研自动驾驶技术转向为行业提供数据基础设施的角色调整，正在通过 AV Labs 项目及其潜在的司机车队传感器网络逐步显现。