Nvidia, Uber का पूर्ण-स्टैक Autonomous Driving Partner बन गया
Nvidia और Uber ने एक विस्तारित साझेदारी की घोषणा की है जो 2027 की पहली छमाही से Nvidia के complete autonomous vehicle software platform को Uber robotaxis को commercial scale पर शक्ति देगी। कंपनियां Los Angeles और San Francisco से शुरू करके 2028 के अंत तक चार महाद्देशों में 28 बाजारों को लक्ष्य बना रही हैं। यह घोषणा Nvidia के CEO Jensen Huang द्वारा San Jose में Nvidia के वार्षिक artificial intelligence conference GTC 2026 के keynote में की गई।
इस समझौते का दायरा कंपनियों की मौजूदा सहयोगिता से महत्वपूर्ण विकास दर्शाता है। Uber ने इसी वर्ष CES पर Nvidia के AI training pipeline में real-world driving data भेजने के लिए सहमति दी थी। वह व्यवस्था अब कुछ बहुत अधिक व्यापक हो गई है: Nvidia Uber के लिए scale पर full autonomous vehicle stack तैयार करेगा — perception, prediction, planning, और control को cover करते हुए — साथ ही training infrastructure और simulation validation को भी handle करेगा जो किसी भी commercial AV deployment के लिए आवश्यक है।
Nvidia का AV Stack वास्तव में क्या करता है
Autonomous vehicle development के लिए कई आपस में जुड़ी engineering समस्याओं को एक साथ हल करना आवश्यक है। Nvidia platform stack के प्रत्येक layer को address करता है। Perception system cameras, lidar, और radar से डेटा को process करता है ताकि vehicle के surroundings का एक real-time 3D model बनाया जा सके। Prediction module pedestrians, cyclists, और अन्य vehicles की movements को anticipate करता है। Planning system जटिल traffic scenarios के माध्यम से एक path chart करता है, और control layer उस plan को steering, acceleration, और braking inputs में translate करता है।
Deployed system के पीछे एक विशाल training और simulation infrastructure है। Nvidia का DRIVE platform AV companies को synthetic data पर neural networks को train करने में सक्षम बनाता है जो simulation में generate होता है, जिससे developers को rare या dangerous scenarios के साथ काम करने की अनुमति मिलती है जो real world में collect करना अव्यावहारिक होगा। एक बार models simulation में satisfactory तरीके से perform करते हैं, उन्हें real-world data के विरुद्ध validate किया जा सकता है और progressively deploy किया जा सकता है।
Ali Kani, Nvidia के vice president of automotive, ने arrangement का वर्णन किया: Uber, Nvidia को Los Angeles और San Francisco से शुरू करके 28 cities में software partner बनने के लिए कह रहा है। यह phrasing Uber की evolving strategy को दर्शाता है — 2020 में अपनी AV unit को Aurora को divest करने के बाद in-house autonomous technology develop करने के बजाय, कंपनी ने खुद को सबसे अच्छी self-driving technology build करने वाले के लिए distribution network के रूप में स्थापित किया है।
Uber का Multi-Partner Robotaxi Marketplace
Nvidia partnership एक broader Uber strategy के भीतर फिट करता है जो autonomous ride-hailing के लिए एक marketplace बनने की। Uber के Waymo, Zoox, Nuro, May Mobility, और Wayve के साथ existing partnerships हैं। Nvidia partnership अलग है क्योंकि इसमें Nvidia द्वारा complete autonomous stack building करना शामिल है, rather than Uber simply distributing rides generated by एक third-party AV operator के द्वारा।
यह structure Uber को globally robotaxi service को scale करने में अधिक flexibility दे सकता है। Individual AV companies पर city by city expand करने के लिए निर्भर रहने के बजाय, Uber जहां कहीं भी regulatory approvals allow करते हैं, Nvidia-powered platform को deploy कर सकता है। 2028 के अंत तक 28-market target ambitious है — Waymo वर्तमान में लगभग चार US cities में paid robotaxi service operate करता है।
Waymo के साथ प्रतिस्पर्धा
Partnership explicitly Uber को Waymo के साथ अधिक directly compete करने के लिए स्थापित करता है, जिसने अपना खुद का full-stack AV system build किया है और Waymo One के माध्यम से standalone robotaxi service operate करता है। Waymo ने significant capital को attract किया है और $45 billion से अधिक valued है, जो vertically integrated AV operations के perceived long-term value को दर्शाता है।
Robotaxis के लिए public acceptance अभी भी एक open question है। National Highway Traffic Safety Administration ने एक investigation की जब एक Waymo vehicle ने January में Santa Monica में एक child को hit और injured किया। ऐसी incidents public perception को shape करती हैं और regulatory timelines को प्रभावित करती हैं, जो संभवतः Uber-Nvidia rollout schedule को affect कर सकती हैं।
Market Timing और AI Chip Advantage
AI training chips में Nvidia की dominance AV space में कंपनी को एक structural advantage देता है। Autonomous vehicle development fundamentally एक data और compute problem है — जितने अधिक miles एक system train करता है, उतना अधिक safer और capable यह बन जाता है। Companies जो Nvidia के scale पर AI infrastructure को operate करते हैं potential रूप से उस advantage को AV training पर apply कर सकते हैं, development timelines को competitors की तुलना में shorten कर सकते हैं।
यह announcement AV industry के एक period of retrenchment से उभरते समय आता है, जब 2022 और 2024 के बीच कई high-profile programs को scale back किया गया। Nvidia-Uber partnership renewed confidence को signal करता है कि both the technology और regulatory environment commercial viability की ओर mature हो रहे हैं scale पर।
यह article Automotive News द्वारा reporting पर आधारित है। मूल article को पढ़ें।
Originally published on autonews.com
