“沒有了夢想”的Uber，是如何在AI上折戟沉沙的？

受疫情影響，Uber4月份全球訂單少了八成，接下來業績可能更不樂觀。為應對收入大幅下滑等困難，Uber開始節源開流以渡過難關了。

5月伊始，Uber一邊開始大幅削減網約車業務，一邊大力扶持業務量上升的外賣業務;同時，又向內部揮舞其裁員的大刀，先後兩次裁員達6700人，尤其是第二次裁員的3000人，Uber要為此支付1億多美金的賠償，可見這波裁員的分量之重。

(來源CNBN：Uber CEO Dara Khosrowshahi)

與此同時，Uber還“做出了一些艱難的決定”——關閉AI Labs和技術孵化器等一系列部門。

時局艱難，這一系列舉措被外界視為Uber的轉型，加速從一家成長性公司轉向控制成本的公司。現任Uber CEO達拉·科斯羅薩西正是以企業經營與成本管理擅長，此次他在告知全員的郵件裡提到：

Uber必須成為一個能夠自己造血的企業，不能依靠著新的投資人來保持增長和創新了。

因此，首當其衝被優化掉的就是那些一直燒錢但是沒有營收的新型基礎技術研發部門。不過，Uber仍然選擇繼續投入最燒錢的ATG(Advanced Technologies Group)下面的自動駕駛汽車(self-driving car)專案，畢竟這才是Uber的未來。

然而一家以AI技術推動出行革命的科技公司，會如此決絕地放棄在AI方面的基礎研發。這仍然讓外界有些驚訝，以致於彭博社在報導這件事的時候，文章標題用了“Uber沒有夢想”(原話是“Reflect Narrower Ambitions”)的評價。

其實不妨讓我們回顧下，Uber在AI技術上到底水平如何?自動駕駛技術如何從“激進領先”走向“保守落後”?為什麼一旦遇到經營危機，AI部門就直接“棄之如敝履”了呢?

“陪太子讀書”，一直陪跑的AI業務

到2016年，Uber的技術人員已經由最初的40人增長為一個1200人的技術團隊。但當時也只有一小部分技術人員在研究機器學習演算法用於訓練反欺詐模型。

直到2016年12月，Uber宣佈成立新的研究小組 Uber AI Labs，其主要成員來自於它收購的伊佳來自紐約大學的AI創業團隊Geometric Intelligence。當時Uber發言人的表態是AI實驗室能夠解決整個業務中的所有問題，包括改善從外賣派送路線規劃到 Uber 自動駕駛汽車行駛方案。

從一開始，AI實驗室的定位就有所側重，一方面繼續支援原團隊成員的研究專案，推動基礎AI的發展，但更重要的一方面就是支援Uber的自由業務，與Uber其他部門合作，支援包括像叫車系統的優化、Uber Eats業務優化，甚至是客服部門的自動化運營，以及最重要的自動駕駛技術的支援。也許是理想和現實的“落差”較大，Geometric團隊的CEO加里·馬庫斯在加入幾個月後便選擇離職離開。

此後，AI實驗室劃入Uber的ATG部門，開始為Uber其他部門提供支援。作為支援性部門，AI實驗室起到的是類似於一個“陪太子讀書”的智囊的角色。

為Uber各技術團隊能夠很好地使用機器學習技術，Uber在2017年推出機器學習平臺Michelangelo，支援傳統的機器學習模型、時間序列預測和深度學習，從而可以幫助內部團隊可以無縫構建、部署和運作適合的機器學習解決方案，進行資料管理、訓練、評估和部署模型以及監控預測等端到端機器學習工作流。

同時，Uber一直採用谷歌、Facebook的開源架構來進行自身的平臺搭建，比如，開發了用於TensorFlow的分散式深度學習框架Horovod，可以支援各類高人氣深度學習框架。同時開源了一個無程式碼深度學習工具箱——Ludwig，支援員工和其他開發者在無需編寫程式碼的前提下實現深度學習模型的訓練與測試。

儘管Uber的AI實驗室在近幾年中一直有一些研究成果釋出，但其研究成果並未躋身前沿的AI基礎研究之列。而在Uber本應該擅長的賬戶非法入侵、訂單異常以及客服投訴上面，一直以來仍然存在一些紕漏。近日，當一位遭遇黑客入侵賬戶的工程師身份的使用者再向Uber鄭重投訴和提出優化建議時，發現Uber的AI部門已經被關閉了。

Uber的這次直接關停AI實驗室，使其AI發展直接有了一種“創業未半而中道崩殂”的意味。那麼，Uber更為重視的自動駕駛業務，其發展結果會不會更好一些呢?

Uber自動駕駛：從激進領先走向保守落伍

Uber投入自動駕駛領域其實不晚，雖然不屬於“起了大早”的第一梯隊，但一定是在所有自動駕駛的選手中最為激進的。

2013年到2014年，當Uber接受了谷歌參與的兩輪投資後，當時的CEO也是創始人的卡蘭尼克，敏銳地意識到谷歌的Waymo可能是真正顛覆未來出行方式的大殺器，隨即開始在自動駕駛領域開始了緊密的佈局。

終於在2015年初，Uber“一口氣”從卡內基梅隴大學機器人研究中心挖走了Raffi Krikorian等40多位頂級專家，組成了Uber的自動駕駛部門，後來的ATG初步成形。

隨後，Uber的自動駕駛專案開始加速。Uber先是得到了亞利桑那州的歡迎。2016年初，又與沃爾沃達成合作，宣佈共同開發自動駕駛原型車;到年中，Uber開始和谷歌交惡，不僅將谷歌首席法務官踢出Uber董事會，還花費重金收購了谷歌離職工程師萊萬多斯基創辦的自動駕駛卡車公司Otto。

儘管這次收購讓Uber後面惹上無盡的麻煩，但當時成功收購之後，當時讓Uber認為擁有了自動駕駛 “核心技術”。隨後Uber的無人駕駛計程車在匹茲堡的商用試驗，更是讓Uber一時風頭無兩。

卡蘭尼克對Otto的收購和對萊萬的重用後，Uber的自動駕駛程式卻迎來真正的“災難”。就在萊萬出任Uber ATG負責人的時間裡，ATG的一眾技術骨幹先後離職，這一堪稱劇烈的人事動盪讓Uber的自動駕駛元氣大傷。

更要命的是2017年2月，Uber收到了谷歌的起訴。經歷長達一年的訴訟後，以Uber的敗訴和賠償股權結束。最終，這起“專利侵權”的肇事者萊萬被董事會趕出Uber，而堅定支援萊萬的卡蘭尼克也因為此前種種醜聞和這次重大決策失誤而“主動下崗”。

但是隨後繼任的CEO科斯羅薩西並沒有汲取教訓，Uber自動駕駛車輛的測試一直在“激進”推進。直到2018年3月的一場致命車禍後，導致其自動駕駛車隊測試和運營陷入停頓。Uber終於要為其狂飆突進付出了慘痛的代價。

此後，Uber的自動駕駛的方向有所轉變，從早期致力於擁有自主的自動駕駛軟硬體的全棧技術，到考慮開放技術許可，並接納外部合作伙伴。

而在去年4月，Uber在準備IPO的前夕，主動將自動駕駛的ATG部門剝離。而從此時公佈的檔案來看，從2015年開始自動駕駛技術的研發以來，已經燒掉10億美元的投資，幾乎以每月2000萬美元的速度再燒錢。分拆後的ATG部門隨即又獲得來自軟銀和豐田的10億美金的投資。這筆最新融資成為Uber自動駕駛得以“續命”的關鍵。

為此，科斯羅薩西特意發Twitter表示，Uber 將與合作伙伴一起實現人類移動出行的新願景。然而同一時間，Uber ATG首席科學家拉奎爾·烏爾塔鬆卻公開承認，無人駕駛汽車未來10年內都可能無法完全部署。

亞利桑那州事故之後，Uber終於痛定思痛，為自動駕駛測試準備了大量安全措施。但一項調查顯示，在1000名受訪者中只有6%相信Ube這樣的叫車公司能搞定自動駕駛汽車。

儘管Uber仍然會繼續在自動駕駛上面持續投入，但是自動駕駛何時將帶給Uber正向的盈利，現在看起來仍然遙遙無期。

Uber折戟AI路：追不上的野心和敵不過的資本

Uber在之後十年的發展，其實可以以創始人卡蘭尼克的離開為標誌，分為前後兩個時期。

在前期Uber的創業史上，卡蘭尼克的“賭徒”性格奠定了Uber的企業文化，而Uber的顛覆者形象和快速增長的業務前景為Uber的持續融資和全球擴張提供了有力保證。

在美國的科技企業當中，公司創始人的特質很容易成為一家企業的專有特質。在卡蘭尼克為Uber制定的14項核心價值觀，充斥著像大膽投資、“迷戀”客戶、“永遠在工作”等極端信條。在公司內部，Uber也以鼓勵內部競爭和只對業績負責而聞名業界。

在Uber的ATG部門的建設上，同樣能看到卡蘭尼克的這一特質。為從零開始組建AI團隊和後來的自動駕駛團隊，他可以不惜代價多次從矽谷前往匹茨堡，挖來卡耐基梅隆大學機器人團隊三分之一的研究人員，全盤收購紐約大學的AI研究團隊Geometric，此後還成功挖走微軟必應地圖團隊的100名工程師。

但因為同樣的自負，也使得他把同樣可以為目標而不擇一切手段的萊萬多斯基視為Uber自動駕駛的未來，甚至還給出“如果萊萬遭到谷歌起訴，Uber還將為其支付賠償金”的許諾。兵行險招、急於求成的結果就是將Uber的自動駕駛推入“險境”。

當時Uber在自動駕駛上面的激進策略，還與Uber當時的發展定位有關。卡蘭尼克同樣知道自動駕駛是一門相當燒錢的業務，他堅決推遲IPO的時間，以避免上市之後，因為自動駕駛業務的持續虧損而被股東們左右其發展。同樣，卡蘭尼克也勢必要加快Uber自動駕駛技術的程式，以通過不斷的“好訊息”來維持在一級市場的鉅額融資。

但是技術演進的現實邏輯追不上卡蘭尼克的澎湃野心的時候，他就必須要為自己的選擇付出相應的代價。

而在後卡蘭尼克時期，新任CEO科斯羅薩西則是資本力量親選的繼任者，其核心任務就是讓Uber上市。以至於科斯羅薩西上任伊始便考慮關閉自動駕駛業務，好終止這項不斷燒錢的“事業”以改善財務報表。

但在被ATG負責人Eric Meyhofer說服“自動駕駛是Uber未來”後，科斯羅薩西最終保留了這一業務，但科斯羅薩西並未足夠重視這項業務，而ATG的團隊依然在非常“激進”地推進自動駕駛汽車的測試，直到亞利桑那州的那場致命車禍。

Uber真正的轉型就是去年5月成功IPO之後，在科斯羅薩西的推動下，Uber正式從一家為快速增長而不惜一切手段的創業型企業，變身為一家要為資本和股東負責，注重運營成本和財務報表的經營性企業。

科斯羅薩西曾在2018年初，承諾三年內實現主營業務的盈利。因此在之後Uber的全球業務版圖裡，他通過一系列業務出售和大筆收購，以降低競爭成本，來專注於削減成本以擴大盈利的目標。

而這一次突發的疫情，更是成為檢驗科斯羅薩西三年CEO成果的極限承壓挑戰。裁員和削減非盈利部門就自然成為向內控制成本的唯一手段。

總體來說，Uber的AI技術，特別是自動駕駛技術的發展直接受益於創始人的重視和鉅額的投入，但正是因為被寄予了過分的期望，技術的正常發展邏輯被創始人的個人意志和錯誤決策而引向失控的境地。Uber內部激烈的權力鬥爭和人事變動，導致其核心技術團隊屢次更迭，成為讓Uber的AI技術一直“徒有其表，未有其實”的直接原因。

而在Uber上市之後，企業發展的重心轉向經營業績，基礎技術投入成為資金豐沛時的錦上添花，重大危機時的多餘之物，AI實驗室自然也成了這一波公司生死存亡之際的犧牲品了。

而代表Uber未來的自動駕駛業務，不知能否跟隨Uber的這次闖關成功，活到為Uber續命的美好明天。

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