Uber产品负责人详解AI战略：机器人出租车、AV Labs数据布局与智能体出行

Uber首席产品官Sachin Kansal近日接受TechCrunch专访，详细阐述了公司在多个前沿领域的战略布局。Uber正在推进酒店预订（与Expedia合作）、金融服务（Uber Pro借记卡）、机器人出租车以及AI驱动的用户体验创新，但Kansal明确表示Uber不愿成为“包罗万象”的超级应用。

在自动驾驶领域，Uber与Waymo的关系日益复杂。Uber在凤凰城终止了与Waymo的试点项目，但在奥斯汀和亚特兰大却大规模部署了数百辆Waymo自动驾驶车辆。Kansal坦言：“Waymo是我们优秀的合作伙伴，但在许多城市他们也是竞争对手。”这种既合作又竞争的微妙关系成为Uber自动驾驶战略的核心特征。

Uber六个月前成立的AV Labs业务单元，正在通过合作伙伴部署数百辆配备传感器的车辆，收集数百万英里的驾驶数据。Kansal表示，这些数据将帮助解决自动驾驶的“长尾问题”——不仅仅是覆盖95%或99%的常见场景，更要覆盖那些罕见但关键的边缘情况。这一数据层资产为Uber在与自动驾驶伙伴的合作中提供了筹码和可选项。

AI在Uber平台上的落地已经开始触及用户端。面向司机的“收入助手”可以分析实时需求数据，建议司机前往客流量更密集的区域接单。乘客则可以通过语音请求打车，表达复杂的出行需求，如“我要去机场，有六件行李，六个人”。Kansal认为，完全智能体化的Uber——“规划和预订我的整个行程”——已经在路线上，但他不愿给出具体时间表，强调要确保体验可靠而不是“为了发布而发布”。

在数据变现方面，Uber正在为生成式AI公司提供数据标注服务，利用其庞大的司机和配送员网络进行音频采集和数据标注。Kansal确认这一新业务已经产生商业收入，公司对其前景“极度看好”。但AV Labs的数据共享模式仍在探索中。

Uber的会员产品Uber One目前拥有5100万会员，贡献了Uber平台约一半的交易额。Kansal透露Uber Eats已经在过去几个季度实现独立盈利，不再依赖打车业务来维持健康度。

从整体战略看，Uber正在建立三层护城河：核心的叫车和配送网络效应、AV Labs的自动驾驶数据资产、以及AI驱动的用户体验升级。在机器人出租车全面到来之前，Uber正在用数据和AI巩固自己的平台地位。