Uberには、乗客を運ぶ以上の長期的な野望がある。同社は最終的に、人間のドライバーの車にセンサーを搭載し、自動運転車（AV）企業、さらには物理世界のシナリオでAIモデルを訓練する他の企業のために、実世界のデータを吸い上げたいと考えている。

Uberの最高技術責任者であるPraveen Neppalli Naga氏は、木曜の夜にサンフランシスコで開催されたTechCrunchのStrictlyVCイベントでのインタビューでこの計画を明かし、1月下旬に同社が発表したAV Labsという初期プログラムの自然な延長だと説明した。「それが最終的に目指す方向です」とNaga氏は、人間のドライバーの車両に装備することについて語った。「しかしまず、センサーキットとその動作方法を理解する必要があります。規制もあります。各州でセンサーが何を意味し、共有が何を意味するか明確にしなければなりません。」

現時点では、AV LabsはUber自身が運営する、ドライバーネットワークとは別の小型専用センサー搭載車両に依存している。しかし、その野心は明らかにはるかに大きい。Uberは世界中に何百万ものドライバーを抱えており、それらの車の一部でもデータ収集プラットフォームに変身できれば、UberがAV業界に提供できる規模は、個々のAV企業が独自に集められるものをはるかに凌ぐだろう。

このプログラムを推進する洞察は、AV開発の制約要因がもはや基礎技術ではないことだとNaga氏は言う。「ボトルネックはデータです」と彼は述べた。「（Waymoのような）企業はあちこち回ってデータを収集し、さまざまなシナリオを集める必要があります。例えばサンフランシスコで『この学校の交差点で、この時間帯のデータが欲しいのでモデルを訓練したい』と言えるかもしれません。すべての企業にとっての問題は、そのデータへのアクセスです。なぜなら、車を配備して情報をすべて収集する資本がないからです。」

AVエコシステム全体のデータレイヤーになるのはかなり賢い戦略だ。特に、Uberが数年前に自動運転車を自社で作る野心を放棄したことを考えるとなおさらだ（共同創業者のTravis Kalanick氏はこれを大きな間違いだと公に嘆いている）。実際、業界の多くの観測筋は、Uberが独自の自動運転車を持たなければ、世界中でAVが増えるにつれ、いつかは無関係になるのではないかと疑問視していた。

同社は現在、ロンドンで事業を展開するWayveを含む25のAV企業と提携しており、Naga氏が「AVクラウド」と呼ぶものを構築している。これは、ラベル付けされたセンサーデータのライブラリで、パートナー企業がクエリしてモデルの訓練に使用できる。Uberが直接より積極的に投資する予定のパートナーは、このシステムを使用して、訓練済みモデルを実際のUberトリップに対して「シャドウモード」で実行し、実際に道路に車を走らせずにAVがどのように性能を発揮したかをシミュレーションすることもできる。

「私たちの目標は、このデータで利益を上げることではありません」とNaga氏は言う。「民主化したいのです。」Uberが構築しているものの明らかな商業的価値を考えると、そのスタンスは長くは続かないかもしれない。同社はすでに多くのAVプレーヤーに株式投資を行っており、大規模な独自トレーニングデータを提供できる能力は、現在Uberのライドマーケットプレイスに依存して顧客にリーチしているセクターに対して、大きな影響力を与える可能性がある。