網約車行業領軍者Uber近日在自動駕駛領域邁出重要一步，宣布成立專注于自動駕駛技術研發的AV Labs團隊。該團隊將依托Uber全球數億次網約車服務積累的海量真實場景數據，為合作伙伴提供關鍵技術支持，推動自動駕駛技術從實驗室走向現實應用。
據Uber官方披露，此次組建的AV Labs整合了數據科學、機器學習、計算機視覺及系統架構等領域的頂尖人才。團隊核心任務是通過分析每小時數百萬次的網約車訂單數據，構建覆蓋城市道路、極端天氣、突發狀況等全場景的數據庫。這些真實世界的數據被視為自動駕駛技術突破的關鍵要素，能夠有效彌補傳統封閉測試和模擬環境的局限性。
2020年，Uber曾將其自主研發的自動駕駛部門出售給自動駕駛初創公司Aurora，轉而采取"數據賦能"的輕資產模式。此次戰略調整后，Uber通過開放其全球最大的出行數據平臺，與多家自動駕駛企業建立技術合作。公司技術負責人表示："Uber平臺每天產生的出行數據量相當于其他企業數年的測試里程，這種數據優勢在訓練復雜路況決策系統時具有不可替代性。"
目前，AV Labs已啟動全球人才招募計劃，重點吸引具備深度學習框架開發、多傳感器融合算法設計經驗的工程師。團隊將采用"數據-算法-場景"的閉環研發模式，通過實時反饋機制持續優化自動駕駛系統的環境感知和路徑規劃能力。業內分析認為，這種以真實出行數據驅動的技術路線，可能成為自動駕駛商業化落地的突破口。
隨著全球自動駕駛競賽進入數據積累階段，Uber的轉型策略展現出獨特優勢。其覆蓋500多個城市的運營網絡，不僅提供多樣化的道路場景，更積累了大量罕見但關鍵的"長尾案例"數據。這些數據經過脫敏處理后，將成為訓練自動駕駛系統應對突發狀況的重要素材，幫助合作伙伴縮短技術迭代周期，降低研發成本。
