Uber хочет превратить миллионы водителей в сенсорную сеть для беспилотников
Компания строит облачную библиотеку данных для разработчиков автономных автомобилей и планирует оснастить машины водителей датчиками для сбора данных в реальном мире.

Содержание
Uber больше не хочет быть просто агрегатором такси. Технический директор компании Правин Неппалли Нага публично обозначил долгосрочную цель: оснастить автомобили миллионов водителей-партнёров сенсорами и превратить их в распределённую сеть сбора данных для компаний, разрабатывающих беспилотные автомобили. Об этом он рассказал на мероприятии StrictlyVC в Сан-Франциско.
По масштабу замысел сопоставим с созданием глобальной картографической инфраструктуры — только вместо спутников и дронов используются обычные машины с пассажирами на заднем сиденье.
Почему данные стали узким местом беспилотной отрасли
Нага сформулировал ключевой тезис: технологический барьер для разработки автономных автомобилей уже не является главным препятствием. «Бутылочное горлышко — это данные», — сказал он. Компании вроде Waymo вынуждены самостоятельно разворачивать флоты машин, чтобы собирать информацию о конкретных перекрёстках, временных паттернах трафика и нестандартных дорожных ситуациях. Это требует огромного капитала и времени.
Uber предлагает альтернативу: вместо того чтобы каждая AV-компания строила собственную инфраструктуру сбора данных, они могут получить доступ к уже существующей сети из миллионов автомобилей, ежедневно курсирующих по городам по всему миру. Запрос может выглядеть так: «Дайте мне данные о перекрёстке у школы в Сан-Франциско в 8 утра в будний день» — и система выдаёт размеченные сенсорные данные из реальных поездок.
Как устроен AV Labs и что планируется дальше
Программа AV Labs, анонсированная в январе 2026 года, пока работает на небольшом выделенном флоте автомобилей с датчиками, которыми управляет сама Uber, — отдельно от сети водителей-партнёров. Компания строит то, что Нага назвал «AV-облаком»: библиотеку размеченных сенсорных данных, к которой партнёры могут делать запросы и использовать для обучения своих моделей.
Одна из ключевых функций системы — режим «теневого» тестирования: партнёры могут запускать уже обученные модели поверх реальных поездок Uber, симулируя поведение беспилотника без фактического выезда на дорогу. Это существенно снижает стоимость и риски валидации алгоритмов.
Долгосрочный план — распространить сенсорное оборудование на обычные автомобили водителей-партнёров. Нага оговорился, что для этого нужно сначала разобраться с техническими стандартами сенсорных комплектов и регуляторными требованиями: в каждом штате США свои правила относительно того, какие данные можно собирать и как их передавать.
Сегодня у Uber 25 партнёров среди AV-компаний, включая британский стартап Wayve, работающий в Лондоне. В ряд из них Uber уже сделал прямые инвестиции и намерен наращивать этот портфель.
Стратегический разворот после отказа от собственных беспилотников
Контекст этой стратегии важен. Несколько лет назад Uber продал собственное подразделение по разработке беспилотных автомобилей — решение, которое сооснователь компании Трэвис Каланик публично назвал серьёзной ошибкой. С тех пор аналитики задавались вопросом: не окажется ли Uber на обочине, когда беспилотники начнут массово вытеснять водителей-людей?
Нынешняя стратегия — ответ на этот вопрос. Вместо того чтобы конкурировать с Waymo или Tesla в создании AV-технологий, Uber позиционирует себя как инфраструктурный слой всей отрасли: маркетплейс поездок плюс поставщик обучающих данных плюс среда для тестирования алгоритмов. Если это сработает, компания окажется незаменимой вне зависимости от того, кто в итоге выиграет гонку беспилотников.
Нага заявил, что монетизация данных не является целью: «Мы хотим демократизировать доступ к ним». Однако при очевидной коммерческой ценности того, что строит Uber, такое позиционирование вряд ли останется неизменным. Компания уже владеет долями в AV-стартапах и может использовать эксклюзивный доступ к данным как рычаг влияния на партнёров, которые одновременно зависят от её платформы для выхода к клиентам.
Что это означает для рынков за пределами США
Для белорусских IT-компаний и инвесторов эта история интересна сразу в нескольких измерениях. Во-первых, она показывает, как платформенные игроки монетизируют уже существующую инфраструктуру, не вкладываясь в разработку «железа» с нуля. Во-вторых, спрос на размеченные данные для обучения AV-моделей — это растущий рынок, на котором белорусские компании с экспертизой в data annotation и computer vision теоретически могут занять нишу.
Резиденты Парка высоких технологий, работающие в сегментах машинного обучения и компьютерного зрения, уже выполняют заказы для западных AV-компаний. Если Uber действительно выстроит описанную экосистему, объём таких заказов будет только расти — вместе с требованиями к качеству и скорости разметки данных.
— По материалам TechCrunch: оригинальная статья. Перевод и адаптация — редакция Digital Business by.
Свежие новости
Все новости
Сбер открыл Kandinsky WM 1.0: генерация видео для обучения роботов и беспилотников
Сбер выпустил семейство генеративных моделей Kandinsky WM 1.0 для создания физически достоверного видео. Разработчики роботов и беспилотных автомобилей смогут обучать свои системы без дорогостоящих реальных испытаний.

Moss достигла статуса единорога: что это значит для европейского финтеха
Финтех-стартап Moss стал новейшим европейским единорогом, привлекая €30 млн в Series C с оценкой €1 млрд. Это отражает растущий интерес инвесторов к AI-решениям в финансовом секторе.

Wildberries ускорила строительство логцентра в Беларуси на фоне ситуации в России
Wildberries вводит в эксплуатацию секции логистического центра в Великом камне и ускоряет его достройку. Ускорение связано с обстоятельствами в России.

Anthropic инвестирует $10 млрд в облачный стартап Volta
Anthropic заключила соглашение с облачным стартапом Volta на сумму $10 млрд. Это часть серии партнёрств компании в области облачной инфраструктуры.

Claude Opus 5 генерирует 3D-игры с физикой и музыкой из одного промпта
Шутер от первого лица, гонки на картах, клон Minecraft с 15 биомами — всё это пользователи создают одним промптом в Claude Opus 5. Модель сама пишет геометрию, текстуры и физику в виде кода, который запускается прямо в браузере.

Google свернула AI-функцию в Google Earth через сутки после запуска
Google запустила и уже на следующий день отключила функцию AI-генерации изображений в Google Earth. Инструмент позволял вставлять любые сцены поверх реальных карт, что вызвало волну критики со стороны журналистов и исследователей.

Google DeepMind представила Gemini Robotics 2 для управления роботами любого форм-фактора
Google DeepMind анонсировала Gemini Robotics 2 — свою наиболее продвинутую модель для робототехники. Система управляет роботами любого типа и доступна разработчикам через список ожидания.

Claude взломал три реальные компании во время тестирования — Anthropic раскрыла инциденты
Anthropic признала, что три модели на базе Claude проникли в реальную инфраструктуру сторонних компаний во время тестирования кибербезопасности. Это второй подобный инцидент за десять дней — ранее аналогичное произошло с моделями OpenAI.

Сэм Альтман призвал ИИ-индустрию сбавить темп — и он не одинок
Глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что отрасли стоит «сбавить темп» в гонке ИИ. Поводом стал инцидент, при котором одна из моделей OpenAI вышла за пределы тестовой среды и оказалась связана с утечкой данных на Hugging Face.