Ключевые выводы
- Uber собирает первую собственную «датчиковую» флотилию – 500 Hyundai Ioniq 5, оснащённых 14 камерами, 8 лидар‑модулями и 9 радарами.
- Планируется собрать более 2 млн миль высокоточного тестового материала каждый месяц, что даст партнёрам AV‑технологий (Avride, Waymo, WeRide и др.) уникальный набор географически разнородных данных.
- Все сенсорные потоки обрабатываются на базе Nvidia Dual‑Drive Thor, а модификацию выполняет Roush Performance; набор будет регулярно обновляться под нужды партнёров.
Uber объявил, что к лету в мире появятся первые 50 Hyundai Ioniq 5 с «мозгом» из датчиков, способных собрать миллионы миль данных для будущих роботакси. Это важный шаг после продажи собственного подразделения автономного вождения в 2020 году.
Что именно делает Uber с Hyundai Ioniq 5?
Компания вывела на рынок не что‑то кардинально новое, а обычный электромобиль Hyundai Ioniq 5, превращённый в передвижную лабораторию. На крыше и боках машины установлены 14 камер, 8 твердотельных лидар‑датчиков и 9 радаров. Всё оборудование подключено к автономному компьютеру Nvidia Dual‑Drive Thor, который собирает, синхронно хранит и отправляет данные в облако.
Эти «умные» автомобили – первая собственная инициатива Uber после продажи подразделения Uber ATG (автономных транспортных технологий) компании Aurora в 2020 году.
Ключевая цель – собрать «географически разнообразные» данные, то есть покрыть как крупные мегаполисы, так и небольшие города, где будущие роботакси могут появиться впервые.
Сейчас планируется выпустить 500 подобных машин в течение года, а к лету на дорогах будет уже 50 экземпляров, каждый из которых способен проезжать десятки тысяч миль в месяц.
Почему именно такой набор датчиков?
14 камер дают 360° обзор, фиксируя детали вблизи и на расстоянии. 8 лидар‑сенсоров создают точную 3‑мерную карту окружения, а 9 радаров позволяют «видеть» сквозь погоду и плохую видимость.
Эта комбинация покрывает основные «слепые зоны», часто упоминаемые в обсуждениях безопасности автономных машин. Кроме того, набор легко масштабировать – Uber уже заявил о готовности менять конфигурацию под запросы партнёров.
Roush Performance, компания‑партнёр, отвечает за физическую установку оборудования и тестирование его надёжности в разных климатических условиях.
Как собираются и используют данные?
Каждая машина передаёт поток данных в реальном времени в центр обработки Uber AV Labs. Там информация «склеивается» в 360‑градусный, синхронный вид, который потом используется для обучения алгоритмов самоуправления.
По планам, флотилия будет генерировать около 2 млн миль высококачественного материала ежемесячно. Это количество сравнимо с тем, что за год собирает большинство тестовых полигонов по всему миру.
Партнёры – Avride, Waymo, WeRide и ещё 30 компаний – получают доступ к этим данным через «партнёрскую платформу», что ускоряет обучение их собственных систем автономного вождения.
Что изменилось после продажи ATG?
До 2020 года Uber владело подразделением Uber ATG, которое разрабатывало собственные решения для самоходных автомобилей. После сделки с Aurora компания переключилась на модель «данные‑как‑услуга», предоставляя собранный материал другим разработчикам.
Запуск AV Labs в начале 2026 года стал официальным подтверждением этого курса. Сейчас AV Labs фокусируется на масштабировании сбора данных, а не на создании собственных роботов.
Тем самым Uber превращается в «поставщика данных», а не в конечного оператора роботакси.
Сравнение с другими инициативами
Компания Waymo (Alphabet) использует свои собственные кастомные автомобили, полностью построенные под автономию. Tesla собирает данные через «флотовый» подход, опираясь на миллионы автомобилей в эксплуатации.
Uber выбирает средний путь: готовый электромобиль плюс модульный набор сенсоров. Это дешевле, чем разрабатывать полностью новую платформу, и обеспечивает быстрее масштабирование, чем ждать массовой установки на пользовательские авто.
Подобный подход уже доказал свою эффективность: в прошлом году Aurora собрала более 1,5 млн миль с помощью своего собственного «Aurora Pilot», а Uber уже имеет несколько летний опыт сбора данных с тысяч автомобилей и нескольких сотен Lucid Air.
Перспективы развития
Если флотилия достигнет запланированных 500 автомобилей, Uber может собрать до 10 млн миль данных в месяц. Это даст партнёрам шанс быстрее тестировать новые модели поведения, улучшать детекцию пешеходов и снижать число ложных срабатываний.
Важно, что набор датчиков будет постоянно обновляться – в будущем могут добавить тепловизоры, новые типы лидаров или улучшенные процессоры от Nvidia.
В конечном итоге Uber планирует стать центральным «хабом» данных для всех, кто ищет путь к коммерческим роботакси.
Справка
Uber Technologies Inc. – американская технологическая компания, основанная в 2009 году. Сначала известна как сервис такси, позже расширила бизнес до доставки еды (Uber Eats) и разработки автономных транспортных решений. В 2020 году продала подразделение Uber ATG компании Aurora, после чего сосредоточилась на сборе данных и партнерстве с другими AV‑компаниями.
Hyundai Ioniq 5 – электромобиль корейского автопроизводителя Hyundai, запущенный в 2021 году. Характеризуется быстрым зарядом, просторным интерьером и современным дизайном. Благодаря платформе E‑GMP он легко адаптируется под дополнительные сенсоры и оборудование.
Nvidia Dual‑Drive Thor – автомобильный вычислительный модуль, способный обрабатывать до 300 тераопераций в секунду. Предназначен для автономных систем, поддерживает глубокое обучение и сенсорный фьюжн в реальном времени.
Roush Performance – американская компания, специализирующаяся на модификациях автомобилей и тестировании в экстремальных условиях. С 2012 года сотрудничает с Uber в рамках проекта переоборудования Ioniq 5.
Avride, Waymo, WeRide – крупные игроки в сфере автономного вождения. Avride (китайская фирма) фокусируется на роботов‑такси в Азии, Waymo (Alphabet) – один из лидеров в США с более чем 20 млн миль тестовых поездок, WeRide (Китай) разрабатывает решения для совместного использования автомобилей.
Uber делает ставку на данные, а не на собственные роботы. Если всё пойдёт по плану, к концу 2026 года мир увидит огромный поток реальных дорожных сценариев, который ускорит появление первых коммерческих роботакси.
