Uberが再び自社の自動運転車を配備する。どうやら同社は、2018年のテンピでの死亡事故を繰り返さない最善の方法は、車に自分で運転させないことだと判断したようだ。Uberの新プロジェクト「AV Lab」の一部となるこれらの車両には、カメラ、ライダー、レーダーといった自動運転車に典型的なセンサーがすべて搭載されるが、人間が手動で運転する。ロボタクシーとして運行されるわけではなく、Uberの数十のロボタクシーパートナーのためにデータを収集するだけだ。

これは重要な違いだ。特に、Uberが2020年にアリゾナ州テンピで自動運転車が女性を死亡させた後、自動運転部門を売却したことを覚えているならなおさらだ。それ以来、同社は数十の自動運転スタートアップと提携し、自ら開発するよりも、その技術のための主要プラットフォームになることを選んできた。しかし、それらのスタートアップはデータを切望しており、Uberは道路に出ることにした。

この車両群は収益を生み出し、通常のUberのトリップを完了すると、最高財務責任者のバラジ・クリシュナムルティがXで述べた。さらに重要なのは、「当社のネットワークが毎日何度も処理する多様な『エッジ』ケースにさらされることだ。私たちは毎日4000万回のトリップを実行している」と彼は言う。クリシュナムルティは、自動運転事業者は最初の公共無人運転ローンチに到達するために少なくとも1000万マイルのデータが必要だと理論づけた。そのために、Uberの新しいAV Labの車両群は、今年末までに毎月少なくとも200万マイルを生成し、「2027年にはさらに拡大する」という。

プロジェクトは、たった1台のヒョンデ・アイオニック5で小規模にスタートするが、Uberの幹部はTechCrunchに、そのモデルにこだわっているわけではないと語っている。運転データは、Wayve、WeRide、Nuro、WaabiなどのUberのパートナーに無料で提供される。これは、多くの自動運転開発者がWaymoやTeslaなどの主要な自動運転開発者ほど資金が潤沢ではなく、商用サービスを開始するためのコストの一部を賄うのに助けが必要であるという認識だ。

今年初め、同社はUber Autonomous Solutionsという新プロジェクトを発表し、ロボタクシーパートナーに、数十の都市で走行中の何千台ものテスト車両からのトレーニングデータを含むさまざまなサービスを提供するとした。Uberは、このデータがパートナーが自社の自動運転車を改善し、ロボタクシービジネスをより迅速に拡大するのに役立つと述べている。