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उबर ने शुरुआत में कोई शुल्क लिए बिना, वेमो सहित 20+ रोबोटैक्सी भागीदारों के साथ ड्राइविंग डेटा एकत्र करने और साझा करने के लिए एवी लैब्स लॉन्च की।
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यह डिविजन एक सेंसर से सुसज्जित Hyundai Ioniq 5 के साथ शुरू होता है, लेकिन 600 शहरों में एक वर्ष के भीतर सैकड़ों कर्मचारियों तक पहुंचने की योजना है।
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स्वायत्त वाहन कंपनियों को भौतिक डेटा संग्रह सीमा का सामना करना पड़ता है – वेमो के परीक्षण के दशक में अभी भी स्कूल बसों के अवैध रूप से गुजरने जैसे परिदृश्य छूट गए हैं
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उबर मानव ड्राइवरों और एआई निर्णयों के बीच अंतर को चिह्नित करने, मॉडलों को अधिक स्वाभाविक रूप से ड्राइव करने के लिए प्रशिक्षण देने के लिए ‘शैडो मोड’ में पार्टनर सॉफ्टवेयर चलाएगा
उबेर बस एक सोची-समझी शर्त लगाई कि रोबोटैक्सी युद्ध कारें बनाकर नहीं, बल्कि उन्हें डेटा खिलाकर जीता जाएगा। राइड-हेल की दिग्गज कंपनी एवी लैब्स लॉन्च कर रही है, जो एक नया डिवीजन है जो 600 शहरों में सेंसर से लैस वाहन भेजेगा ताकि साझेदारों के लिए वास्तविक दुनिया के ड्राइविंग परिदृश्य एकत्र किए जा सकें। वेमोवाबी, और ल्यूसिड मोटर्स। यह कंपनी की ओर से एक रणनीतिक धुरी है जिसने 2018 की एक घातक दुर्घटना के बाद अपने स्वयं के सेल्फ-ड्राइविंग कार्यक्रम को समाप्त कर दिया, अब खुद को डेटा ब्रोकर स्वायत्त वाहन कंपनियों के रूप में स्थापित कर रहा है, जिन्हें उन किनारे के मामलों को हल करने की सख्त जरूरत है जिन्हें उनके सीमित बेड़े पकड़ नहीं सकते हैं।
उबेर दोबारा रोबोटैक्सिस का निर्माण नहीं कर रहा है। लेकिन यह हर स्वायत्त वाहन कंपनी के लिए आवश्यक सबसे महत्वपूर्ण भागीदार बनने वाला है।
राइड-हेल प्लेटफ़ॉर्म ने हाल ही में उबर एवी लैब्स लॉन्च किया है, जो 20 से अधिक स्वायत्त वाहन भागीदारों के बढ़ते रोस्टर के लिए वास्तविक दुनिया ड्राइविंग डेटा एकत्र करने के लिए समर्पित एक प्रभाग है। यह उस कंपनी की ओर से एक तीव्र बदलाव है जिसने 2020 में अपना स्वयं-ड्राइविंग कार्यक्रम बंद कर दिया डिवीजन को अरोरा को बेचना 2018 में एक पैदल यात्री की मौत के बाद। अब, उबर का दावा है कि वह हर एवी कंपनी के सामने आने वाली एक समस्या को हल करके पूरे रोबोटैक्सी उद्योग को गति दे सकता है: आप उन परिदृश्यों पर प्रशिक्षण नहीं ले सकते जिन्हें आपने कभी नहीं देखा है।
उबर सीटीओ प्रवीण नेप्पल्ली नागा ने बताया, “हमारा लक्ष्य, मुख्य रूप से, इस डेटा का लोकतंत्रीकरण करना है।” टेकक्रंच एक विशेष साक्षात्कार में. “इस डेटा का मूल्य और साझेदारों की एवी तकनीक को आगे बढ़ाना उस पैसे से कहीं अधिक बड़ा है जो हम इससे कमा सकते हैं।”
यह घोषणा तब हुई है जब स्वायत्त वाहन विकास एक महत्वपूर्ण मोड़ पर पहुंच गया है। स्व-ड्राइविंग सिस्टम नियम-आधारित प्रोग्रामिंग से सुदृढीकरण सीखने के मॉडल की ओर स्थानांतरित हो रहे हैं, जिन्हें अप्रत्याशित स्थितियों को संभालने के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा की भारी मात्रा की आवश्यकता होती है। और अभी, सबसे स्थापित खिलाड़ियों के पास भी यह पर्याप्त नहीं है।
लेना वेमो. एक दशक के परीक्षण और व्यावसायिक संचालन के बावजूद, Google भाई की रोबोटैक्सिस हाल ही में सामने आई एक संघीय सुरक्षा जांच शुरू करना। यह बिल्कुल उसी प्रकार का एज केस है जो डेटा संग्रह की भौतिक सीमाओं को प्रकट करता है – आप केवल उन परिदृश्यों से सीख सकते हैं जिनका आपके बेड़े वास्तव में सामना करते हैं।
