Uber AV实验室：20+巨头疯抢！自动驾驶黄金矿脉

全球自动驾驶数据新生态：Uber“AV实验室”的战略布局与行业启示

进入2026年，全球自动驾驶（AV）技术正经历着一个关键的转型时期。智能汽车不再仅仅是出行工具，更是数据收集与分析的移动终端。在这个背景下，数据被视为推动自动驾驶技术迭代升级的核心驱动力。全球出行服务巨头Uber近期宣布成立一个名为“AV实验室”的新部门，这一举动引发了行业内的广泛关注。尽管Uber在2018年因其测试车辆导致行人死亡后，于2020年将其自动驾驶部门出售给Aurora，并明确表示不再自行研发自动驾驶出租车，但其在数据领域的最新布局，预示着其在全球自动驾驶生态中扮演的角色正在发生深远的变化。Uber希望通过这个新部门，为其二十多家自动驾驶合作伙伴，包括Waymo、Waabi和Lucid Motors等，提供宝贵的实路驾驶数据。这一战略调整，凸显了在当前以强化学习为主导的自动驾驶技术发展路径中，海量真实世界数据所具备的不可替代的价值。

Uber的策略转型：从“亲力亲为”到“赋能生态”

过去几年间，自动驾驶技术的发展路径逐渐从基于规则的编程模式，转向更多依赖强化学习与深度神经网络。这种转变对数据提出了更高的要求。在强化学习模型中，车辆通过不断从真实世界的驾驶情境中学习和优化，来提升其决策能力和安全性。因此，大规模、多样化的真实驾驶数据，已成为训练这些复杂系统不可或缺的“燃料”。Uber深谙此道，并清晰地认识到，即便不直接参与自动驾驶汽车的研发和运营，其在全球范围内的出行网络和数据收集能力，依然能够为整个行业提供巨大价值。

Uber的AV实验室并非回到自动驾驶汽车的研发老路，而是专注于收集高价值的驾驶数据。他们计划在城市中部署配备各类传感器（如激光雷达、毫米波雷达和摄像头）的车辆，为合作伙伴提供这些数据。这项策略的转变，体现了Uber在经历了初期的探索与挑战后，对自身核心优势的重新定位：不再是技术的直接开发者，而是赋能自动驾驶生态系统的数据提供者与平台连接者。这一布局，对于加速整个自动驾驶行业的成熟，具有重要的战略意义。

实路数据：自动驾驶的“黄金矿脉”

当前，绝大多数自动驾驶公司在数据收集上面临一个普遍的物理限制：其自有测试车队的规模决定了能够收集到的数据量。尽管许多公司投入大量资源构建仿真环境，模拟各种极端场景来训练自动驾驶系统，但正如行业专家所强调的，没有任何事物能比在真实道路上大规模、长时间的实际驾驶更能发现各种奇异、复杂甚至完全出乎意料的状况。仿真环境虽能提供可控的测试平台，却难以完全复刻现实世界的混沌与随机性。

例如，作为自动驾驶领域的先行者，Waymo已在自动驾驶汽车运营或测试领域深耕了十年。然而，在2026年近期，其自动驾驶出租车仍被外媒曝光有非法超车停靠的校车的情况。这并非孤例，也从侧面反映出，即使是拥有丰富经验和庞大数据积累的公司，其系统仍可能在某些“边缘案例”上存在盲点。Uber首席技术官Praveen Neppalli Naga在外媒的采访中指出，如果自动驾驶公司能更早地接触到更大规模的驾驶数据池，将有助于他们在问题显现之前或出现之初就着手解决。这正是Uber AV实验室希望发挥作用的领域。通过提供更广泛、更多样化的实路数据，Uber旨在帮助其合作伙伴更快地识别和解决这些难以预测的挑战，从而提升自动驾驶系统的整体安全性与可靠性。

“数据民主化”的愿景与实践

Uber表示，当前他们并不会对所提供的数据收费。用Praveen Neppalli Naga的话来说，“我们的目标主要是使这些数据民主化，对吗？这些数据的价值，以及推动合作伙伴自动驾驶技术进步所带来的价值，远比我们从中赚取的金钱更为重要。”这表明Uber将数据的开放共享视为一种长期战略投资，旨在通过加速合作伙伴的技术进步来巩固其在未来自动驾驶出行生态中的核心地位。Uber工程副总裁Danny Guo也提到，实验室首先要建立起基础的数据架构，然后再考虑如何更好地实现产品与市场的契合。他进一步强调，“因为如果我们不做这件事，我们真的不相信还有其他人能做到。作为一个有潜力解锁整个行业并加速整个生态系统发展的人，我们相信我们现在必须承担起这份责任。”

目前，AV实验室的起步规模相对较小，最初仅有一辆现代Ioniq 5作为测试车辆。Danny Guo在外媒采访中透露，他的团队还在亲自安装激光雷达、毫米波雷达和摄像头等传感器。他坦言团队正在以“白手起家”的精神推进这项工作，并预计在短期内向道路部署上百辆车进行数据收集可能需要一些时间，但原型车已经到位并开始运作。这种务实且循序渐进的策略，旨在确保数据收集的质量和效率，为后续大规模部署奠定坚实基础。

精细化处理与“影子模式”

Uber AV实验室提供的并非原始数据。一旦车队全面投入运行，Praveen Neppalli Naga表示，AV实验室部门将需要对数据进行“加工和处理，以更好地适应合作伙伴的需求”。这意味着Uber将提供一个“语义理解”层，将原始传感器数据转化为自动驾驶软件可以直接利用的高级别信息。例如，将点云数据转化为识别出的车辆、行人、交通信号等具体物体及其属性。这将大大降低合作伙伴处理海量原始数据的负担，让他们能够更专注于算法的研发和优化。

此外，Danny Guo还提到，在实际应用中，可能会有一个中间步骤：Uber将把合作伙伴的自动驾驶软件接入到AV实验室的车辆中，并以“影子模式”运行。在这种模式下，自动驾驶软件会在后台运行其决策，但车辆的实际控制权仍由人类驾驶员掌握。每当Uber AV实验室的驾驶员在特定情境下的操作与自动驾驶软件在“影子模式”下的决策有所不同时，Uber就会将这些差异标记并反馈给合作伙伴。这种独特的反馈机制不仅能帮助发现自动驾驶软件的潜在缺陷，更重要的是，它能通过对比人类驾驶员的经验，训练模型使其驾驶行为更接近人类的直观与灵活，而非仅仅停留在机器的机械响应层面，从而提升自动驾驶系统的驾驶自然度和用户体验。

数据规模与针对性：Uber与特斯拉模式的异同

Uber的这种数据收集和反馈模式，对于熟悉自动驾驶行业发展的人来说，或许会感到有些似曾相识，因为它在本质上与特斯拉在过去十年间用于训练其自身自动驾驶软件的方法有着共通之处。特斯拉通过其在全球数百万辆客户车辆，每天在真实道路上行驶所产生的大规模数据流，持续喂养和优化其自动驾驶系统。这种“众包”式的数据收集模式，赋予了特斯拉无与伦比的数据规模优势。

然而，Uber的策略与特斯拉存在显著差异。Uber的AV实验室在短期内难以达到特斯拉那样的庞大规模。但Uber并不为此担忧。Danny Guo表示，Uber更倾向于基于自动驾驶公司的具体需求进行更具针对性的数据收集。他指出：“我们拥有600个城市可供选择。如果合作伙伴告诉我们他们对某个特定城市感兴趣，我们就可以在那里部署我们的车辆。”这种灵活的、按需定制的数据收集模式，能够确保数据的相关性和有效性，避免了大规模泛化数据带来的冗余和处理负担。它允许合作伙伴获取在特定地理区域、特定交通状况下更为精准和稀缺的数据，这对于解决自动驾驶系统在特定运营设计域（ODD）内的挑战尤为关键。

Praveen Neppalli Naga透露，Uber计划在一年内将这个新部门扩展到数百人的规模，这表明了公司对AV实验室的快速发展充满信心。尽管他展望未来，认为Uber整个网约车队都有可能被用于收集更多训练数据，但他深知新的部门必须从扎实的基础开始。正如Danny Guo所言：“从我们与合作伙伴的对话来看，他们只是说：‘给我们任何有帮助的东西。’因为Uber能够收集到的数据量，远远超出了他们自己通过数据收集可能实现的一切。”这充分证明了Uber在数据收集领域的巨大潜力和其合作伙伴对这一服务的迫切需求。

对中国跨境行业的启示

Uber AV实验室的成立及其数据驱动的战略转型，为中国的跨境电商、智能出行及相关科技行业带来了诸多深刻启示。在2026年的当下，中国正全面推进数字经济和智能产业发展，自动驾驶作为新质生产力的重要组成部分，其发展速度和潜力巨大。Uber的案例再次强调了在技术竞争中，“数据”作为核心资产的战略价值。

首先，对于国内自动驾驶相关企业而言，Uber的“数据民主化”模式提示我们，构建开放、共享的数据生态系统，可能会比单一企业闭门造车更有效率。中国拥有庞大的城市群和复杂的道路环境，如果能通过跨界合作，汇聚不同场景下的驾驶数据，将极大加速国内自动驾驶技术的成熟与普及。政府、企业、科研机构之间的数据共享与协同，有助于打破数据孤岛，形成合力。

其次，Uber对“语义理解”层和“影子模式”的精细化数据处理方法，为国内企业提供了有益借鉴。高质量、经过标注和处理的数据，远比未经筛选的原始数据更具价值。同时，通过“人机共驾”的“影子模式”进行数据回溯和学习，可以有效提升自动驾驶系统在复杂路况下的人性化表现和安全性。中国企业在数据采集和处理过程中，应更加注重精细化管理和创新性应用。

再者，Uber的精准化、按需定制的数据服务模式，也为国内市场提供了新的商业思路。针对特定场景（如港口、矿区、城市物流等）或特定地区（如气候多变区域）的自动驾驶需求，可以发展垂直领域的数据服务供应商，提供定制化的数据解决方案，满足不同合作伙伴的差异化需求。

最后，中国的跨境从业人员应密切关注全球自动驾驶领域的数据策略和生态合作模式。随着自动驾驶技术在全球范围内的商业化落地，未来国际物流、跨境客运等领域将迎来颠覆性变革。理解并参与到全球数据共享与合作的浪潮中，将有助于中国企业在全球智能出行产业链中占据有利地位，抓住未来跨境贸易和服务的新机遇。数据，无疑是贯穿未来智能世界的重要桥梁。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/uber-av-lab-20-firms-fight-for-av-data-mine.html