Uber hat eine langfristige Ambition, die weit über das Befördern von Fahrgästen hinausgeht: Das Unternehmen möchte irgendwann die Autos seiner menschlichen Fahrer mit Sensoren ausstatten, um reale Daten für Unternehmen im Bereich autonomer Fahrzeuge (AV) zu sammeln – und möglicherweise auch für andere Unternehmen, die KI-Modelle mit realen Szenarien trainieren.

Praveen Neppalli Naga, Ubers Technologievorstand, enthüllte den Plan in einem Interview auf TechCrunchs StrictlyVC-Veranstaltung in San Francisco am Donnerstagabend und beschrieb ihn als natürliche Erweiterung eines jungen Programms namens AV Labs, das das Unternehmen Ende Januar angekündigt hatte. „Das ist die Richtung, in die wir letztendlich gehen wollen“, sagte Naga über die Ausstattung der Fahrzeuge menschlicher Fahrer. „Aber zuerst müssen wir die Sensorkits und ihre Funktionsweise verstehen. Es gibt einige Vorschriften – wir müssen sicherstellen, dass jeder Bundesstaat Klarheit darüber hat, was Sensoren bedeuten und was das Teilen bedeutet.“

Derzeit verlässt sich AV Labs auf eine kleine, spezielle Flotte sensorausgestatteter Autos, die Uber selbst betreibt, getrennt von seinem Fahrernetzwerk. Aber die Ambition ist eindeutig viel größer. Uber hat weltweit Millionen von Fahrern, und wenn auch nur ein Bruchteil dieser Autos in rollende Datensammelplattformen verwandelt werden könnte, wäre der Umfang dessen, was Uber der AV-Branche bieten könnte, weitaus größer als das, was ein einzelnes AV-Unternehmen selbst aufbauen könnte.

Die Einsicht, die das Programm antreibt, so Naga, ist, dass der limitierende Faktor für die AV-Entwicklung nicht mehr die zugrundeliegende Technologie ist. „Der Engpass sind Daten“, sagte er. „[Unternehmen wie Waymo] müssen herumfahren und Daten sammeln, verschiedene Szenarien sammeln. Man könnte sagen: In San Francisco, ‚An dieser Schulkreuzung möchte ich Daten zu dieser Tageszeit, um meine Modelle zu trainieren.‘ Das Problem für all diese Unternehmen ist der Zugang zu diesen Daten, weil sie nicht das Kapital haben, um die Autos einzusetzen und all diese Informationen zu sammeln.“

Die Datenschicht für das gesamte AV-Ökosystem zu werden, ist ein ziemlich kluger Schachzug, insbesondere wenn man bedenkt, dass Uber vor Jahren seine eigenen Ambitionen zum Bau selbstfahrender Autos aufgegeben hat (ein Schritt, den Mitbegründer Travis Kalanick öffentlich als großen Fehler beklagt hat). Tatsächlich haben viele Branchenbeobachter sich gefragt, ob Uber ohne eigene selbstfahrende Autos eines Tages irrelevant werden könnte, da AVs weltweit immer mehr aufkommen.

Das Unternehmen hat derzeit Partnerschaften mit 25 AV-Unternehmen – darunter Wayve, das in London tätig ist – und baut das, was Naga als „AV-Cloud“ beschrieb: eine Bibliothek mit beschrifteten Sensordaten, die Partnerunternehmen abfragen und zum Trainieren ihrer Modelle nutzen können. Partner, in die Uber direkt aggressiver investieren will, können das System auch nutzen, um ihre trainierten Modelle im „Schattenmodus“ gegen echte Uber-Fahrten laufen zu lassen und zu simulieren, wie ein AV abgeschnitten hätte, ohne tatsächlich eines auf die Straße zu bringen.

„Unser Ziel ist es nicht, mit diesen Daten Geld zu verdienen“, sagte Naga. „Wir wollen sie demokratisieren.“ Angesichts des offensichtlichen kommerziellen Werts dessen, was Uber aufbaut, dürfte diese Positionierung nicht lange halten. Das Unternehmen hat bereits Beteiligungen an zahlreichen AV-Akteuren erworben, und seine Fähigkeit, proprietäre Trainingsdaten in großem Maßstab anzubieten, könnte ihm erhebliche Hebelwirkung gegenüber einem Sektor verschaffen, der derzeit auf Ubers Ride-Marktplatz angewiesen ist, um Kunden zu erreichen.