Uber quer transformar seus milhões de motoristas em uma rede de sensores para empresas autônomas

A Uber tem uma ambição a longo prazo que vai muito além do transporte de passageiros: a empresa pretende eventualmente equipar os carros dos seus condutores humanos com sensores para absorver dados do mundo real para empresas de veículos autónomos (AV) – e potencialmente outras empresas que treinam modelos de IA em cenários do mundo físico.

Praveen Neppalli Naga, diretor de tecnologia da Uber, revelou o plano em entrevista no TechCrunch’s Evento estritamente VC em São Francisco na noite de quinta-feira, descrevendo-o como uma extensão natural de um programa nascente que a empresa anunciou no final de janeiro chamado Laboratórios AV.

“Essa é a direção que queremos seguir”, disse Naga sobre equipar veículos para motoristas humanos. “Mas primeiro precisamos entender os kits de sensores e como todos eles funcionam. Existem algumas regulamentações – temos que garantir que cada estado tenha (claridade sobre) o que os sensores significam e o que significa compartilhamento.”

Por enquanto, o AV Labs conta com uma frota pequena e dedicada de carros equipados com sensores que a própria Uber opera, separada de sua rede de motoristas. Mas a ambição é claramente muito maior. Uber tem milhões de motoristas globalmente, e se pelo menos uma fração desses carros pudesse ser transformada em plataformas móveis de recolha de dados, a escala do que a Uber poderia oferecer à indústria audiovisual diminuiria o que qualquer empresa individual de AV poderia montar sozinha.

A ideia que impulsiona o programa, disse Naga, é que o fator limitante para o desenvolvimento de AV não é mais a tecnologia subjacente. “O gargalo são os dados”, disse ele. “(Empresas como a Waymo) precisam coletar dados, coletar diferentes cenários. Você pode dizer: em São Francisco, ‘Neste cruzamento escolar, quero alguns dados a esta hora do dia para poder treinar meus modelos.’ O problema de todas essas empresas é o acesso a esses dados, porque não têm capital para implantar os carros e coletar todas essas informações.”

Tornar-se a camada de dados para todo o ecossistema AV é uma jogada bastante inteligente, especialmente considerando que a Uber abandonou anos atrás suas próprias ambições de construir carros autônomos (uma medida que o cofundador Travis Kalanick lamentou publicamente como um grande erro). Na verdade, muitos observadores da indústria questionam-se se, sem os seus próprios carros autónomos, a Uber poderia um dia tornar-se irrelevante à medida que os veículos autônomos surgem cada vez mais em todo o mundo.

A empresa tem atualmente parcerias com 25 empresas AV – incluindo a Wayve, que opera em Londres – e está a construir o que Naga descreveu como uma “nuvem AV”: uma biblioteca de dados de sensores rotulados que as empresas parceiras podem consultar e utilizar para treinar os seus modelos. Parceiros, que a Uber planeja de forma mais agressiva investir diretamentetambém podem usar o sistema para executar seus modelos treinados no “modo sombra” em viagens reais do Uber, simulando o desempenho de um AV sem realmente colocá-lo na estrada.

“Nosso objetivo não é ganhar dinheiro com esses dados”, disse Naga. “Queremos democratizá-lo.”

Dado o valor comercial óbvio do que a Uber está a construir, esse posicionamento pode não durar muito. A empresa já fez investimentos de capital em vários players de AV, e sua capacidade de oferecer dados de treinamento proprietários em escala poderia dar-lhe uma vantagem significativa sobre um setor que atualmente depende do mercado de viagens da Uber para alcançar os clientes.