उबेर अपने विशाल ड्राइवर नेटवर्क को डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर प्ले में बदल रहा है जो स्वायत्त वाहन कंपनियों को अपने सिस्टम को प्रशिक्षित करने के तरीके को दोबारा आकार दे सकता है। राइड-हेलिंग दिग्गज ने लाखों यात्राओं से वास्तविक दुनिया के ड्राइविंग डेटा का मुद्रीकरण करने की योजना बनाई है, जिससे रोजमर्रा के ड्राइवरों को सेल्फ-ड्राइविंग डेवलपर्स के लिए एक वितरित सेंसर ग्रिड में बदल दिया जा सके। सीटीओ प्रवीण नेप्पल्ली नागा ने रणनीति का अनावरण किया टेकक्रंच का स्ट्रिक्टलीवीसी इवेंट सैन फ्रांसिस्को में गुरुवार की रात, इसे जनवरी में लॉन्च किए गए कंपनी के एवी लैब्स कार्यक्रम के विस्तार के रूप में पेश किया गया। यह कदम संभावित एवी पीड़ित से आवश्यक डेटा आपूर्तिकर्ता तक उबर की धुरी का संकेत देता है।
उबेर बस उसी तकनीक से कमाई करने का एक तरीका मिल गया है जिसने कभी अपने ड्राइवरों को अप्रचलित बनाने की धमकी दी थी। अपने बिजनेस मॉडल को बाधित करने के लिए स्वायत्त वाहनों की प्रतीक्षा करने के बजाय, कंपनी अपने बेड़े को प्रशिक्षण मैदान में बदलकर स्क्रिप्ट को पलट रही है, जिसकी हर सेल्फ-ड्राइविंग स्टार्टअप को सख्त जरूरत है।
सीटीओ प्रवीण नेप्पल्ली नागा ने यह खबर दी टेकक्रंच का स्ट्रिक्टलीवीसी इवेंट सैन फ़्रांसिस्को में गुरुवार की रात, यह बताते हुए कि कैसे उबर अपने प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से हर सेकंड बहने वाले ड्राइविंग डेटा के महासागर का व्यावसायीकरण करने की योजना बना रहा है। यह एवी लैब्स का एक स्वाभाविक विस्तार है, उबर ने जनवरी के अंत में चुपचाप कार्यक्रम लॉन्च किया था, जो शुरू में स्वायत्त वाहन कंपनियों को प्लेटफॉर्म पर अपने सिस्टम का परीक्षण करने में मदद करने पर केंद्रित था।
लेकिन यह रोबोटैक्सिस को सवारी लेने देने से कहीं आगे जाता है। उबेर ने उस तरह के अव्यवस्थित, वास्तविक दुनिया के ड्राइविंग डेटा को कैप्चर करने, संसाधित करने और बेचने के लिए बुनियादी ढांचे का निर्माण किया है, जिसे आप सिमुलेशन में दोहरा नहीं सकते हैं। इसके बारे में सोचें – लाखों ड्राइवर निर्माण क्षेत्रों में नेविगेट कर रहे हैं, डबल-पार्क किए गए डिलीवरी ट्रक, पैदल चलने वाले पैदल यात्री, और सभी अराजकता जो एआई सिस्टम के लिए शहरी ड्राइविंग को इतना चुनौतीपूर्ण बनाती है। यह बिल्कुल वही है जिसके लिए स्वायत्त वाहन डेवलपर्स भूखे हैं।
समय इससे अधिक रणनीतिक नहीं हो सकता। जबकि कंपनियां पसंद करती हैं वेमो और समुद्र में यात्रा करना कस्टम सेंसर रिग बनाने और परीक्षण मील लॉगिंग करने में अरबों खर्च किए हैं, फिर भी वे अपेक्षाकृत नियंत्रित वातावरण में काम कर रहे हैं। उबर को लगभग हर कल्पनीय परिदृश्य से डेटा मिला है, जो दुनिया भर के सैकड़ों शहरों में फोन और ड्राइवर वाहनों में संभावित अतिरिक्त सेंसर के माध्यम से कैप्चर किया गया है।
इवेंट में नागा की टिप्पणियों के अनुसार, कंपनी इसे एक प्लेटफ़ॉर्म प्ले के रूप में देखती है। उबर पहले से ही साथ काम करता है न्यूरो स्वायत्त डिलीवरी के लिए और जैसे खिलाड़ियों के साथ ऑटोमोटिव क्षेत्र में साझेदारी का विस्तार किया गया है स्पष्ट अर्थ का. ये रिश्ते एक महत्वपूर्ण B2B राजस्व स्ट्रीम बनने के लिए आधार प्रदान करते हैं – स्वायत्त सिस्टम विकसित करने वाली कंपनियों को अज्ञात, संसाधित ड्राइविंग डेटा और परिदृश्य बेचना।
जब आप उबर के मौजूदा बुनियादी ढांचे पर विचार करते हैं तो बिजनेस मॉडल समझ में आता है। कंपनी पहले से ही भारी मात्रा में जीपीएस डेटा, ट्रैफ़िक पैटर्न और रूटिंग जानकारी संसाधित करती है। अधिक विस्तृत ड्राइविंग व्यवहार को पकड़ने के लिए सेंसर जोड़ने से शुरुआत से पुनर्निर्माण की आवश्यकता नहीं होगी। यह पहले से ही सड़क पर मौजूद संपत्तियों का लाभ उठा रहा है, संभावित प्रतिस्पर्धी खतरे को राजस्व अवसर में बदल रहा है।
स्वायत्त वाहन डेवलपर्स के लिए, उबर के डेटा ग्रिड तक पहुंच एक महत्वपूर्ण बाधा को हल करती है। एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए किनारे के मामलों के संपर्क की आवश्यकता होती है – वे दुर्लभ लेकिन महत्वपूर्ण परिदृश्य जो शायद हर 10,000 मील में एक बार होते हैं। एक एकल एवी कंपनी को पर्याप्त उदाहरण प्राप्त करने में वर्षों लग सकते हैं। लेकिन इसे उबेर के वैश्विक बेड़े में फैलाएं जो प्रतिदिन लाखों यात्राएं पूरी करता है, और अचानक आप हर घंटे उन दर्जनों परिदृश्यों को कैप्चर कर रहे हैं।
यह दृष्टिकोण एवी विकास में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक – भौगोलिक विविधता – को भी दरकिनार कर देता है। अधिकांश स्वायत्त वाहन कार्यक्रम उन मुट्ठी भर शहरों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जहां उन्हें परीक्षण परमिट प्राप्त हुए हैं। उबर 70 से अधिक देशों के 10,000 से अधिक शहरों में काम करता है। उस भौगोलिक प्रसार का अर्थ है विभिन्न ड्राइविंग संस्कृतियों, सड़क की स्थिति, मौसम के पैटर्न और नियामक वातावरण को प्रतिबिंबित करने वाला डेटा।
गोपनीयता और डेटा स्वामित्व के बारे में स्पष्ट प्रश्न हैं जिन पर उबर को सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होगी। ड्राइवरों ने अपने वाहनों को घूमने वाले डेटा संग्रह प्लेटफार्मों में बदलने के लिए साइन अप नहीं किया है, और यात्रियों को उम्मीद है कि उनकी यात्राएँ निजी रहेंगी। विस्तारित डेटा संग्रह में भाग लेने वाले ड्राइवरों के लिए Uber किस प्रकार सहमति, गुमनामीकरण और मुआवज़ा तैयार करता है, यह कार्यक्रम की सफलता और सार्वजनिक स्वागत के लिए महत्वपूर्ण होगा।
प्रतिस्पर्धी भी खाली नहीं बैठेंगे। लिफ़्ट के पास समान संपत्तियां हैं और वह एक प्रतिस्पर्धी पेशकश लॉन्च कर सकता है। कनेक्टेड वाहन बेड़े वाले पारंपरिक वाहन निर्माता पहले से ही जैसे कार्यक्रमों के माध्यम से ड्राइविंग डेटा का मुद्रीकरण कर रहे हैं जनरल मोटर्स का ऑनस्टार. अंतर पैमाने और घनत्व का है – शहरी वातावरण में उबर की एकाग्रता जहां स्वायत्त वाहन पहली बार तैनात होंगे, उसे एक अनूठा लाभ मिलता है।
वित्तीय निहितार्थ पर्याप्त हो सकते हैं। एंटरप्राइज़ डेटा सेवाएँ प्रीमियम मूल्य निर्धारण का आदेश देती हैं, विशेष रूप से एआई प्रशिक्षण में जहाँ गुणवत्ता वाले डेटासेट सोने में उनके वजन के लायक होते हैं। यदि उबर इसे प्रभावी ढंग से पैकेज कर सकता है – न केवल कच्चा डेटा बल्कि क्यूरेटेड परिदृश्य, लेबल किए गए किनारे के मामले और लगातार अद्यतन वास्तविक दुनिया की स्थितियों की पेशकश – यह एक आवर्ती राजस्व स्ट्रीम बनाता है जो एवी विकास में तेजी आने के साथ और अधिक मूल्यवान हो जाता है।
स्वायत्त वाहन उद्योग के लिए, यह एक संभावित बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है कि कंपनियां डेटा संग्रह कैसे करती हैं। प्रत्येक खिलाड़ी अपना महंगा डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने के बजाय, एक सेवा के रूप में उबर के नेटवर्क का लाभ उठा सकता है। यह वास्तव में प्रवेश की बाधाओं को कम करके और छोटे खिलाड़ियों को डेटा तक पहुंच प्रदान करके एवी परिनियोजन में तेजी ला सकता है जिसे पहले केवल अच्छी तरह से वित्त पोषित दिग्गज ही एकत्र कर सकते थे।
संभावित स्वायत्त वाहन दुर्घटना से आवश्यक डेटा अवसंरचना प्रदाता तक उबर की धुरी दिखाती है कि प्लेटफ़ॉर्म प्रतिस्पर्धी खतरों को व्यावसायिक अवसरों में कैसे बदल सकते हैं। प्रतिदिन लाखों यात्राओं के माध्यम से प्रवाहित होने वाले वास्तविक दुनिया के ड्राइविंग डेटा का मुद्रीकरण करके, कंपनी अपने मानव-संचालित वर्तमान और एक स्वायत्त भविष्य के बीच एक पुल का निर्माण कर रही है – जबकि उस भविष्य को विकसित करने वाली कंपनियों द्वारा भुगतान किया जा रहा है। सफलता गोपनीयता, ड्राइवर बाय-इन के आसपास निष्पादन पर निर्भर करती है, और क्या एवी डेवलपर्स उस डेटा के लिए प्रीमियम कीमतों का भुगतान करेंगे जो वे सैद्धांतिक रूप से स्वयं एकत्र कर सकते हैं। लेकिन एक स्थापित वैश्विक नेटवर्क से जुड़ने में लगने वाले समय और लागत की बचत को देखते हुए, उबर का दावा है कि स्वायत्त वाहन विकास के लिए डेटा परत बनना एवी क्रांति से लड़ने की तुलना में अधिक लाभदायक है। देखें कि प्रतिस्पर्धी कितनी तेजी से प्रतिक्रिया देते हैं और क्या उबर अपने मौजूदा एवी लैब्स भागीदारों के अलावा प्रमुख स्वायत्त वाहन डेवलपर्स पर हस्ताक्षर कर सकता है।
