우버는 승객을 태우는 것 이상의 장기적인 야망을 가지고 있다: 이 회사는 결국 인간 운전자의 차량에 센서를 장착하여 자율주행차(AV) 회사들, 그리고 잠재적으로 물리적 세계 시나리오로 AI 모델을 훈련시키는 다른 회사들을 위해 실제 데이터를 흡수하려 한다.
우버의 최고 기술 책임자 프라빈 네팔리 나가는 목요일 밤 샌프란시스코에서 열린 TechCrunch의 StrictlyVC 행사 인터뷰에서 이 계획을 공개하며, 이를 1월 말에 발표한 초기 프로그램인 AV Labs의 자연스러운 확장이라고 설명했다. "그것이 우리가 결국 가고자 하는 방향입니다," 나가는 인간 운전자의 차량에 장비를 갖추는 것에 대해 말했다. "하지만 먼저 센서 키트와 그것들이 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다. 몇 가지 규정이 있습니다 - 모든 주에서 센서가 무엇을 의미하고, 공유가 무엇을 의미하는지 명확히 해야 합니다."
현재 AV Labs는 우버가 자체 운영하는 소규모 전용 센서 장착 차량에 의존하며, 운전자 네트워크와는 별개다. 그러나 야망은 분명히 훨씬 더 크다. 우버는 전 세계적으로 수백만 명의 운전자를 보유하고 있으며, 그 차량 중 일부라도 데이터 수집 플랫폼으로 전환된다면 우버가 AV 산업에 제공할 수 있는 규모는 어떤 개별 AV 회사가 자체적으로 모을 수 있는 것보다 훨씬 클 것이다.
이 프로그램을 추진하는 통찰력은, 나가에 따르면, AV 개발의 제한 요소가 더 이상 기본 기술이 아니라는 것이다. "병목 현상은 데이터입니다," 그가 말했다. "[웨이모 같은 회사들은] 돌아다니며 데이터를 수집하고, 다양한 시나리오를 수집해야 합니다. 당신은 '샌프란시스코에서 이 학교 교차로에서 이 시간대에 데이터를 원한다'고 말할 수 있습니다. 이 모든 회사들의 문제는 그 데이터에 접근하는 것입니다, 왜냐하면 그들은 차량을 배치하고 이 모든 정보를 수집할 자본이 없기 때문입니다."
전체 AV 생태계의 데이터 계층이 되는 것은 꽤 영리한 전략이다, 특히 우버가 몇 년 전 자체 자율주행차 구축 야망을 포기했다는 점을 고려하면 (공동 창업자 트래비스 칼라닉이 큰 실수라고 공개적으로 한탄한 움직임이다). 실제로 많은 업계 관찰자들은 자체 자율주행차 없이 우버가 전 세계적으로 AV가 증가함에 따라 언젠가 무의미해질지 궁금해했다.
이 회사는 현재 런던에서 운영되는 Wayve를 포함한 25개의 AV 회사와 파트너십을 맺고 있으며, 나가가 "AV 클라우드"라고 설명한 것을 구축하고 있다: 파트너 회사가 쿼리하고 모델을 훈련시키는 데 사용할 수 있는 레이블이 지정된 센서 데이터 라이브러리다. 우버가 더 적극적으로 직접 투자할 계획인 파트너들은 또한 이 시스템을 사용하여 실제 우버 여행에 대해 "섀도우 모드"로 훈련된 모델을 실행할 수 있으며, 실제로 도로에 AV를 배치하지 않고 AV가 어떻게 수행했을지 시뮬레이션할 수 있다.
"우리의 목표는 이 데이터로 돈을 버는 것이 아닙니다," 나가가 말했다. "우리는 그것을 민주화하고 싶습니다." 우버가 구축하고 있는 것의 명백한 상업적 가치를 고려할 때, 그 포지셔닝은 오래가지 않을 수 있다. 이 회사는 이미 여러 AV 플레이어에 지분 투자를 했으며, 대규모 독점 훈련 데이터를 제공할 수 있는 능력은 현재 우버의 승차 시장에 의존하여 고객에게 도달하는 부문에 상당한 영향력을 줄 수 있다.