Uber ha un'ambizione a lungo termine che va ben oltre il trasporto di passeggeri: l'azienda alla fine vuole dotare le auto dei suoi autisti umani di sensori per assorbire dati del mondo reale per le aziende di veicoli autonomi (AV) - e potenzialmente per altre aziende che addestrano modelli di IA su scenari del mondo fisico.

Praveen Neppalli Naga, chief technology officer di Uber, ha rivelato il piano in un'intervista all'evento StrictlyVC di TechCrunch a San Francisco giovedì sera, descrivendolo come un'estensione naturale di un programma nascente che l'azienda ha annunciato a fine gennaio chiamato AV Labs. "Questa è la direzione in cui vogliamo andare alla fine", ha detto Naga riguardo all'equipaggiamento dei veicoli degli autisti umani. "Ma prima dobbiamo capire i kit di sensori e come funzionano. Ci sono alcune normative - dobbiamo assicurarci che ogni stato abbia [chiarezza su] cosa significano i sensori e cosa significa condividerli".

Per ora, AV Labs si basa su una piccola flotta dedicata di auto equipaggiate con sensori che Uber gestisce da sola, separata dalla sua rete di autisti. Ma l'ambizione è chiaramente molto più grande. Uber ha milioni di autisti in tutto il mondo, e se anche solo una frazione di quelle auto potesse essere trasformata in piattaforme mobili di raccolta dati, la scala di ciò che Uber potrebbe offrire all'industria AV supererebbe di gran lunga ciò che qualsiasi singola azienda AV potrebbe assemblare da sola.

L'intuizione alla base del programma, ha detto Naga, è che il fattore limitante per lo sviluppo degli AV non è più la tecnologia sottostante. "Il collo di bottiglia sono i dati", ha detto. "[Aziende come Waymo] devono andare in giro e raccogliere dati, raccogliere scenari diversi. Potresti essere in grado di dire: a San Francisco, 'A questo incrocio scolastico, voglio alcuni dati a quest'ora del giorno per addestrare i miei modelli'. Il problema per tutte queste aziende è l'accesso a quei dati, perché non hanno il capitale per schierare le auto e raccogliere tutte queste informazioni".

Diventare il livello dati per l'intero ecosistema AV è una mossa piuttosto intelligente, specialmente considerando che Uber anni fa ha abbandonato le proprie ambizioni di costruire auto a guida autonoma (una mossa che il co-fondatore Travis Kalanick ha pubblicamente rimpianto come un grosso errore). In effetti, molti osservatori del settore si sono chiesti se, senza le proprie auto a guida autonoma, Uber potrebbe un giorno diventare irrilevante man mano che gli AV spuntano sempre più in tutto il mondo.

L'azienda ha attualmente partnership con 25 aziende AV - inclusa Wayve, che opera a Londra - e sta costruendo quello che Naga ha descritto come un "cloud AV": una libreria di dati di sensori etichettati che le aziende partner possono interrogare e utilizzare per addestrare i loro modelli. I partner, in cui Uber prevede di investire più aggressivamente direttamente, possono anche utilizzare il sistema per eseguire i loro modelli addestrati in "modalità ombra" su corse Uber reali, simulando come un AV si sarebbe comportato senza metterne effettivamente uno su strada.

"Il nostro obiettivo non è fare soldi con questi dati", ha detto Naga. "Vogliamo democratizzarli". Dato l'ovvio valore commerciale di ciò che Uber sta costruendo, questo posizionamento potrebbe non durare a lungo. L'azienda ha già fatto investimenti azionari in numerosi attori AV, e la sua capacità di offrire dati di addestramento proprietari su larga scala potrebbe darle una leva significativa su un settore che al momento dipende dal mercato delle corse di Uber per raggiungere i clienti.