Uber计划利用司机车辆收集AI训练数据以支持自动驾驶研发

盖世汽车讯 你是否曾在一份工作中被迫训练取代自己的“接班人”？这正是一些优步司机可能面临的处境。据科技媒体TechCrunch报道，优步计划在其司机的车辆上安装传感器套件，用于采集数据以训练人工智能模型——这些模型未来很可能会用训练有素的机器人出租车取代人类司机。

眼下，机器人出租车正炙手可热。Waymo等公司正将其服务范围从一个城市迅速扩展到另一个城市，特斯拉也在全力角逐这一赛道。优步曾在2020年退出机器人出租车竞赛，此前其一辆测试车在亚利桑那州坦佩市发生一起严重事故，撞死了一名骑自行车的人。尽管机器人出租车至今仍存在一些问题，但自2018年优步那起事故以来，其技术水平已显著提升。优步联合创始人兼前首席执行官特拉维斯·卡兰尼克曾公开表示，放弃机器人出租车是一个错误。而现任管理层似乎也意识到，他们在用机器取代人类司机这趟列车上已经错过了时机。

图片来源：Uber

优步不再像过去那样与Waymo、特斯拉等公司正面竞争，而是希望通过人类司机及其车辆上搭载的传感器套件，在司机日常行驶过程中采集数据。这些数据随后可用于训练AI模型，使其成为更优秀的自动驾驶“驾驶员”。优步首席技术官普拉文·内帕利·纳加向TechCrunch解释了这一举措。

纳加表示，自动驾驶汽车发展的限制因素已不再是底层技术。“瓶颈在于数据，”他说，“像Waymo这样的公司需要到处采集数据，收集不同的驾驶场景。你可能会说：在旧金山，‘在这个学校路口，我需要一天中某个时段的数据，以便训练我的模型。’所有这些公司面临的问题是如何获取这些数据，因为它们没有足够的资金来部署车辆并采集所有这些信息。”

对优步而言，这或许是一步相当精明的棋。在任何机器人出租车服务进入一个新城市并开始自动驾驶运营之前，都需要先采集该区域的详细数据。人类驾驶员会手动驾驶机器人出租车（不载客），通过后续将帮助车辆自主穿梭于城市道路的同一套传感器来收集这些数据。优步将现有网约车转变为数据采集设备的想法，可以帮助其他公司在这一过程中抢占先机。当Waymo想要进入一个新城市时，它可以购买优步的数据，从而加速并优化城市路况学习过程。

优步希望帮助自动驾驶汽车解决的另一个领域是“预判意外情况”。优步告诉哥伦比亚广播公司新闻，其目标之一是追踪难以预测的事件，例如垃圾桶被风吹到车行道上，或者行人突然在黑暗中出现——这些是合成模型难以预测的场景。有趣的是，优步使用了这个例子。“行人在黑暗中突然出现”正是导致2018年优步致命事故的直接原因。而这仍然是自动驾驶汽车亟待改进的领域之一。在死胡同里三方对峙或许令人啼笑皆非，但如果情况得不到改善，机器人出租车无视校车停车标志、阻挡应急车辆则可能致命。

遗憾的是，被要求提供这些数据的司机，恰恰是那些一旦机器人出租车普及到足以可靠地取代人类司机时，可能面临失业的人。网约车司机已在洛杉矶举行抗议，并将Waymo赶出了波士顿。在就业机会稀缺、工资停滞不前、生活成本过高的当下，断断续续地开几个小时优步是为数不多的可靠兼职增收方式之一。用“叮当作响”的机器取代人类司机，就连这仅有的一点慰藉也剥夺了。