У Uber более 20 партнёров по автономным автомобилям, и всем им нужны данные о реальном вождении. Компания решила предоставить их через новое подразделение под названием Uber AV Labs.
Uber не собирается возобновлять разработку собственных роботакси. Такие работы прекратились после трагического инцидента в 2018 году, когда тестовый автомобиль насмерть сбил пешехода. В 2020 году подразделение продали Aurora в непростой сделке. Теперь же Uber вышлет на городские улицы свои машины с сенсорами, чтобы собирать информацию для Waymo, Waabi, Lucid Motors и других компаний. Конкретные соглашения пока не заключены.
Автономные автомобили уходят от строгих правил в сторону обучения с подкреплением. В этой парадигме данные из реальной езды приобретают огромную ценность для доработки систем.
По словам Uber, активнее всего данные запрашивают те фирмы, которые уже накопили их немало. Это признак того, что даже они понимают: редкие и сложные ситуации решаются только большим объёмом информации, подобно тому, как работают ведущие лаборатории ИИ.
Физическое ограничение
Объём данных, которые может собрать компания по автономным авто, зависит от размера её парка машин. Симуляции городских условий помогают готовиться к неожиданностям, но реальные дороги выявляют самые странные происшествия лучше всего — и чем больше пробега, тем эффективнее.
Waymo иллюстрирует эту проблему: фирма тестирует беспилотники уже десять лет, однако недавно её роботакси заметили за незаконным проездом мимо остановившихся школьных автобусов.
Больший запас данных о вождении позволит партнёрам устранять подобные сбои на ранних этапах, объяснил главный технический директор Uber Praveen Neppalli Naga в беседе с журналистами.
Uber не станет взимать плату за доступ к материалам — по крайней мере, пока.
«Мы хотим сделать эти данные общедоступными. Их польза для прогресса технологий партнёров перевешивает любую выгоду от продаж», — отметил он.
Vice-президент по разработкам Danny Guo добавил, что сначала нужно создать надёжную базу, а уж потом думать о коммерции. «Если мы этого не сделаем, никто другой не справится. Мы способны подтолкнуть всю отрасль вперёд, поэтому берём на себя эту задачу прямо сейчас».
Сенсоры и крепления
AV Labs стартует с минимальных ресурсов: пока в наличии всего один автомобиль Hyundai Ioniq 5 (хотя Uber не привязан к конкретной модели). Команда Guo всё ещё монтирует сенсоры — лидары, радары и камеры.
«Неизвестно, не отвалится ли комплект сенсоров, но такая расторопность нам по душе», — пошутил он. «До вывода сотни машин на улицы пройдёт время, зато прототип уже готов».
Партнёрам передадут не сырые файлы. Когда флот запустится, подразделение обработает информацию, добавив слой семантического анализа. Именно эти данные Waymo и подобные компании используют для корректировки маршрутов в реальном времени.
Кроме того, внедрят промежуточный этап: софт партнёра подключат к машинам AV Labs в режиме «теневого» запуска. Любое расхождение между действиями реального водителя и алгоритма отметят и отправят разработчикам.
Так найдут слабые места в программах и научат модели вести себя естественнее, ближе к человеческому стилю, пояснил Guo.
Подход в духе Tesla
Методика напоминает практику Tesla, которая десятилетием оттачивала свой софт на данных с миллионов клиентских машин по всему миру. Масштаб у Uber скромнее.
Это не смущает компанию. Guo рассчитывает на точечный сбор данных под запросы партнёров.
«У нас 600 городов на выбор. Если партнёр укажет локацию, мы сразу туда направим автомобили».
Naga ожидает роста штата AV Labs до нескольких сотен специалистов за год. Uber намерен действовать оперативно. В перспективе задействовать весь парк такси для большего объёма, но начинать придётся постепенно.
«Партнёры прямо говорят: дайте хоть что-то полезное. Объём данных, который соберёт Uber, превосходит возможности их собственных усилий», — подытожил Guo.