উবারের পরবর্তী স্বয়ংক্রিয় যানবাহন বাজি
উবারের দীর্ঘমেয়াদি স্বয়ংক্রিয় যানবাহন কৌশল এমন একটি ভূমিকাকে কেন্দ্র করে গড়ে উঠছে, যা কোম্পানির বিশ্বাস অনুযায়ী খুব কম প্রতিষ্ঠানই মেলাতে পারবে: বৈশ্বিক পরিসরে ডেটা সংগ্রহ। কোম্পানির বক্তব্য, তারা শেষ পর্যন্ত মানবচালকদের গাড়িতে সেন্সর বসাতে চায়, যাতে সেসব যানবাহন স্বয়ংক্রিয় যানবাহন নির্মাতাদের জন্য এবং সম্ভবত ভৌত বিশ্বের পরিস্থিতিতে প্রশিক্ষিত অন্যান্য AI সিস্টেমের জন্য বাস্তব-জগতের ড্রাইভিং ডেটা সংগ্রহ করতে পারে।
এই দৃষ্টিভঙ্গি ব্যাখ্যা করেন উবারের প্রধান প্রযুক্তি কর্মকর্তা প্রবীণ নেপল্লি নাগা, যিনি বলেন, কোম্পানি প্রথমে একটি ছোট অভ্যন্তরীণ প্রচেষ্টা থেকে আরও কিছু শেখার পর এই পথে এগোতে চায়। নিকট ভবিষ্যতে উবার জানুয়ারির শেষে ঘোষিত AV Labs কর্মসূচির মাধ্যমে সেন্সর-সজ্জিত গাড়ির একটি নিবেদিত বহর ব্যবহার করছে। কিন্তু কৌশলগত উচ্চাকাঙ্ক্ষা আরও বড়। উবারের ড্রাইভার নেটওয়ার্ক বিশ্বব্যাপী লক্ষ লক্ষের মধ্যে, যা এমন এক বিতরণকৃত সেন্সর প্ল্যাটফর্মের সম্ভাবনা তৈরি করে, যা যেকোনো একক self-driving কোম্পানির নিজস্ব বহরের চেয়েও বড় হতে পারে।
উবার কেন সুযোগটি ডেটাতেই দেখছে
কোম্পানির যুক্তি সরল: স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন উন্নয়নের সীমাবদ্ধতা কেবল সফটওয়্যার ও হার্ডওয়্যার স্ট্যাক নয়, বরং সমৃদ্ধ, নানা পরিস্থিতির ডেটায় প্রবেশাধিকারও। নাগা যুক্তি দেন, আসল বাধা হলো ডেটা সংগ্রহ নিজেই। তাঁর মতে, AV নির্মাতাদের নির্দিষ্ট রাস্তা, দিনের নির্দিষ্ট সময়, এবং নির্দিষ্ট ড্রাইভিং অবস্থার লক্ষ্যভিত্তিক উদাহরণ দরকার, কিন্তু সেই তথ্য দক্ষভাবে সংগ্রহের জন্য যথেষ্ট যানবাহন মোতায়েন করার পুঁজি তাদের প্রায়ই থাকে না।
উবার যদি এই সমস্যা সমাধান করতে পারে, তবে এটি কেবল পরিবেশন অংশীদার না হয়ে AV খাতের জন্য অবকাঠামোতে পরিণত হতে পারে। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন। উবার আগে নিজস্ব স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং সিস্টেম তৈরির পথ থেকে সরে এসেছিল, এবং robotaxi কর্মসূচির উত্থান দীর্ঘদিন ধরেই প্রশ্ন তুলেছে যে, নিজস্ব AV stack না থাকা প্ল্যাটফর্মগুলো শেষ পর্যন্ত প্রভাব হারাবে কি না। এই পরিকল্পনা ইঙ্গিত দেয়, উবার আরেকটি পথ দেখছে: ট্রিপ নেটওয়ার্কে প্রবেশাধিকার, অপারেশনাল ডিমান্ড সিগন্যাল, এবং এমন একটি ডেটা লেয়ার যেটি AV কোম্পানিগুলোকে তাদের মডেল উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।
