5 月 18 日，外媒報道，Uber 宣布因冠狀病毒影響了其打車業(yè)務(wù)，將裁員 3000 人，并取消多余的項目、關(guān)閉數(shù)十個孵化器和實驗室，其中就包括“AI 實驗室”。這也意味著，Uber 放棄了四年前發(fā)展無人駕駛的計劃。對于這些，彭博社稱 Uber 是“Narrower Ambitions(沒有夢想)”。

　　“實驗室往往是公司出現(xiàn)財務(wù)問題時第一個被關(guān)掉的。”

　　Uber 首席執(zhí)行官 Dara Khosrowshahi 在內(nèi)部信中稱，Uber 必須做出這個決定，因為要保證 Uber 是一個依靠自身，而不是依賴投資保持增長和創(chuàng)新的公司。簡而言之，就是 Uber 現(xiàn)在需要的是能做到盈收的業(yè)務(wù)，很顯然 AI 實驗室辦不到。據(jù)華爾街日報報道，裁掉這些員工和實驗室，將為 Uber 節(jié)省超過 10 億美元的固定成本。

　　一位來自佐治亞理工學院、研究 AI 的副教授 Mark Riedl 就此事發(fā)表評論，“實驗室往往是公司出現(xiàn)財務(wù)問題時第一個被關(guān)掉的。”

　　實際上，在 AI 實驗室被關(guān)掉之前，它就被指已經(jīng)“名存實亡”。2016 年，Uber 時任創(chuàng)始人 Travis Kalanick 重金聘任人工智能圈的泰斗級人物、紐約大學的教授 Gary Marcus，組建 AI 實驗室。但 Gary Marcus 加入 AI Lab 3 個月后就宣布要離開 Uber，僅以特別顧問的身份繼續(xù)參與業(yè)務(wù)。前段時間，AI 實驗室的早期創(chuàng)始人 Jeff Clune 和 Kenneth O. Stanley 都先后離職，去了 OpenAI。Reddit 上還有網(wǎng)友評論：Uber 純粹的 AI 研究已死。

　　但 Uber 不是研究機構(gòu)或是公益組織， 它仍然是個以網(wǎng)約車為中心的上市公司。Khosrowshahi 在內(nèi)部信中說，疫情已經(jīng)使得其網(wǎng)約車業(yè)務(wù)利潤下降了 80%，公司規(guī)模必須調(diào)整。投入巨大而回報甚微的 AI 業(yè)務(wù)自然首當其沖。

　　AI 曾被用來給富人漲價

　　Uber AI 實驗室最初設(shè)立的目的也是為了服務(wù)出行。成立之初，實驗室宣布要探索機器學習的前沿領(lǐng)域并將關(guān)鍵進展應(yīng)用到業(yè)務(wù)中，包括開發(fā)需要少數(shù)據(jù)的機器學習形式;使用數(shù)據(jù)和規(guī)則訓練 AI 系統(tǒng);設(shè)計可以解釋決策的機器學習系統(tǒng)等等。從其研究方向可以看出，那時 Uber 的“夢想”和“野心“是無人駕駛。

　　實驗室剛成立時有過一段“高光”時刻。2016 年 9 月，Uber 無人車在匹茲堡正式上路測試，10 月，Uber 完成了全球首次無人駕駛卡車送貨，將 5 萬瓶百威啤酒從科羅拉多州柯林斯堡市運送到了 120 英里外的科泉市。

　　它還為 Uber 固有業(yè)務(wù)做出過貢獻。如與 Uber 送餐業(yè)務(wù)結(jié)合，通過深度學習優(yōu)化送餐訂單和業(yè)務(wù)員之間的調(diào)配等。2018 年，Uber 承認將人工智能手段用于打車計費——這也是頗受爭議的一個決策：

　　Uber 基于人工智能和新算法系統(tǒng)，根據(jù)乘客的目的地、時段和位置來估算不同的客戶群愿意支付的價格。即通過機器學習，來判斷乘客的消費能力和消費意愿，識別出誰是“富人”或者是“愿意多出錢打車的人“，然后根據(jù)結(jié)果“智能”漲價。這種定價方式到底為 Uber 帶來了多大的利潤未可知，但能確定的是，Uber 因為定價“黑匣子”，一直在飽受批評……

　　為什么打車平臺要做 AI 研究?

　　早在 Uber 進軍 AI 界，要做無人駕駛的時候，就有很多人表示不解，Uber 當時也被認為是要向 AI 公司轉(zhuǎn)型。和曾經(jīng)的 Uber 一樣，滴滴也早就做起了 AI 研究，并且似乎做好了長期投入的“心理準備”。

　　2017 年 7 月，滴滴 CTO 張博公開表示，無人車是滴滴重大戰(zhàn)略布局，很快會有無人車上路，滴滴無人車團隊將由滴滴研究院院長何曉飛負責。2018 年 1 月，在滴滴年會上，其 CEO 程維說，滴滴將程維全世界最大的無人駕駛和新能源運營商。而滴滴在 2017 年完成的一輪 55 億美元融資，計劃主要用在無人車技術(shù)的研究上。

　　實現(xiàn)無人駕駛需要大量的數(shù)據(jù)訓練模型和算法，因此網(wǎng)約車平臺在掌握路網(wǎng)數(shù)據(jù)的前提下，有一定優(yōu)勢。但相較于起步更早和基礎(chǔ)更扎實的科技公司，網(wǎng)約車公司做無人駕駛還需要長期大量的投入，無人駕駛之于網(wǎng)約車平臺，是一個價值不菲的夢想。

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