合作公告 - 英伟达Drive宣布与Uber合作，使用Uber收集的多样化驾驶场景数据对英伟达Cosmos World基础模型进行后训练[1][3][4] - 合作旨在利用大规模真实驾驶数据训练的基础模型加速自动驾驶技术进步[3] - 消息公布后，Uber股价周四午后攀升至盘中高点，一度涨幅达3.5%[1][6][7] 合作技术目标 - 合作依托英伟达DGX Cloud基础设施，旨在实现更高精度的仿真模拟，显著减少异常情况[5][9] - 目标包括缩短模型训练后的迭代周期，支持可扩展的机器学习运维（MLOps）[9] - 目标还包含使模型在罕见或极端场景下表现更加稳定可靠[9] Uber数据优势 - Uber的出行和配送服务每月在全球范围内运送超过10亿人次和物品[8] - Uber车辆的运营时间更多集中在复杂情况，如恶劣天气、机场接送和拥挤活动等对个人用户而言较为罕见的场景[8] - 与私人车辆相比，Uber车辆每天闲置或停放的时间更少，而用于收集高价值极端案例场景的时间更多[10][12] 数据应用场景 - 以机场接送为例，Uber全天候运营覆盖了各种天气和光照条件，这些场景在其他情况下很难充分采样[13] - 密集的交通、不可预测的行人移动、频繁的变道和突然停车，使机场接送区成为独特的挑战性环境[14] - Uber还可以通过乘客评分、反馈以及车载遥测数据捕捉频繁刹车和加速等指标，进一步提升数据价值[14]