“没有了梦想”的Uber，是如何在AI上折戟沉沙的？

受疫情影响，Uber4 月份全球订单少了八成，接下来业绩可能更不乐观。为应对收入大幅下滑等困难，Uber 开始节源开流以渡过难关了。

5 月伊始，Uber 一边开始大幅削减网约车业务，一边大力扶持业务量上升的外卖业务；同时，又向内部挥舞其裁员的大刀，先后两次裁员达 6700 人，尤其是第二次裁员的 3000 人，Uber 要为此支付 1 亿多美金的赔偿，可见这波裁员的分量之重。

（来源 CNBN：Uber CEO Dara Khosrowshahi）

与此同时，Uber 还“做出了一些艰难的决定”——关闭 AI Labs 和技术孵化器等一系列部门。

时局艰难，这一系列举措被外界视为 Uber 的转型，加速从一家成长性公司转向控制成本的公司。现任 Uber CEO 达拉·科斯罗萨西正是以企业经营与成本管理擅长，此次他在告知全员的邮件里提到：

Uber 必须成为一个能够自己造血的企业，不能依靠着新的投资人来保持增长和创新了。

因此，首当其冲被优化掉的就是那些一直烧钱但是没有营收的新型基础技术研发部门。不过，Uber 仍然选择继续投入最烧钱的 ATG（Advanced Technologies Group）下面的自动驾驶汽车（self-driving car）项目，毕竟这才是 Uber 的未来。

然而一家以 AI 技术推动出行革命的科技公司，会如此决绝地放弃在 AI 方面的基础研发。这仍然让外界有些惊讶，以致于彭博社在报道这件事的时候，文章标题用了“Uber 没有梦想”（原话是“Reflect Narrower Ambitions”）的评价。

其实不妨让我们回顾下，Uber 在 AI 技术上到底水平如何？自动驾驶技术如何从“激进领先”走向“保守落后”？为什么一旦遇到经营危机，AI 部门就直接“弃之如敝履”了呢？

“陪太子读书”，一直陪跑的 AI 业务

到 2016 年，Uber 的技术人员已经由最初的 40 人增长为一个 1200 人的技术团队。但当时也只有一小部分技术人员在研究机器学习算法用于训练反欺诈模型。

直到 2016 年 12 月，Uber 宣布成立新的研究小组 Uber AI Labs，其主要成员来自于它收购的伊佳来自纽约大学的 AI 创业团队 Geometric Intelligence。当时 Uber 发言人的表态是 AI 实验室能够解决整个业务中的所有问题，包括改善从外卖派送路线规划到 Uber 自动驾驶汽车行驶方案。

从一开始，AI 实验室的定位就有所侧重，一方面继续支持原团队成员的研究项目，推动基础 AI 的发展，但更重要的一方面就是支持 Uber 的自由业务，与 Uber 其他部门合作，支持包括像叫车系统的优化、Uber Eats 业务优化，甚至是客服部门的自动化运营，以及最重要的自动驾驶技术的支持。也许是理想和现实的“落差”较大，Geometric 团队的 CEO 加里·马库斯在加入几个月后便选择离职离开。

此后，AI 实验室划入 Uber 的 ATG 部门，开始为 Uber 其他部门提供支持。作为支持性部门，AI 实验室起到的是类似于一个“陪太子读书”的智囊的角色。

为 Uber 各技术团队能够很好地使用机器学习技术，Uber 在 2017 年推出机器学习平台 Michelangelo，支持传统的机器学习模型、时间序列预测和深度学习，从而可以帮助内部团队可以无缝构建、部署和运作适合的机器学习解决方案，进行数据管理、训练、评估和部署模型以及监控预测等端到端机器学习工作流。

同时，Uber 一直采用谷歌、Facebook 的开源架构来进行自身的平台搭建，比如，开发了用于 TensorFlow 的分布式深度学习框架 Horovod，可以支持各类高人气深度学习框架。同时开源了一个无代码深度学习工具箱——Ludwig，支持员工和其他开发者在无需编写代码的前提下实现深度学习模型的训练与测试。

尽管 Uber 的 AI 实验室在近几年中一直有一些研究成果发布，但其研究成果并未跻身前沿的 AI 基础研究之列。而在 Uber 本应该擅长的账户非法入侵、订单异常以及客服投诉上面，一直以来仍然存在一些纰漏。近日，当一位遭遇黑客入侵账户的工程师身份的用户再向 Uber 郑重投诉和提出优化建议时，发现 Uber 的 AI 部门已经被关闭了。

Uber 的这次直接关停 AI 实验室，使其 AI 发展直接有了一种“创业未半而中道崩殂”的意味。那么，Uber 更为重视的自动驾驶业务，其发展结果会不会更好一些呢？

Uber 自动驾驶：从激进领先走向保守落伍

Uber 投入自动驾驶领域其实不晚，虽然不属于“起了大早”的第一梯队，但一定是在所有自动驾驶的选手中最为激进的。

2013 年到 2014 年，当 Uber 接受了谷歌参与的两轮投资后，当时的 CEO 也是创始人的卡兰尼克，敏锐地意识到谷歌的 Waymo 可能是真正颠覆未来出行方式的大杀器，随即开始在自动驾驶领域开始了紧密的布局。

终于在 2015 年初，Uber“一口气”从卡内基梅陇大学机器人研究中心挖走了 Raffi Krikorian 等 40 多位顶级专家，组成了 Uber 的自动驾驶部门，后来的 ATG 初步成形。

随后，Uber 的自动驾驶项目开始加速。Uber 先是得到了亚利桑那州的欢迎。2016 年初，又与沃尔沃达成合作，宣布共同开发自动驾驶原型车；到年中，Uber 开始和谷歌交恶，不仅将谷歌首席法务官踢出 Uber 董事会，还花费重金收购了谷歌离职工程师莱万多斯基创办的自动驾驶卡车公司 Otto。

尽管这次收购让 Uber 后面惹上无尽的麻烦，但当时成功收购之后，当时让 Uber 认为拥有了自动驾驶 “核心技术”。随后 Uber 的无人驾驶出租车在匹兹堡的商用试验，更是让 Uber 一时风头无两。

卡兰尼克对 Otto 的收购和对莱万的重用后，Uber 的自动驾驶进程却迎来真正的“灾难”。就在莱万出任 Uber ATG 负责人的时间里，ATG 的一众技术骨干先后离职，这一堪称剧烈的人事动荡让 Uber 的自动驾驶元气大伤。

更要命的是 2017 年 2 月，Uber 收到了谷歌的起诉。经历长达一年的诉讼后，以 Uber 的败诉和赔偿股权结束。最终，这起“专利侵权”的肇事者莱万被董事会赶出 Uber，而坚定支持莱万的卡兰尼克也因为此前种种丑闻和这次重大决策失误而“主动下岗”。

但是随后继任的 CEO 科斯罗萨西并没有汲取教训，Uber 自动驾驶车辆的测试一直在“激进”推进。直到 2018 年 3 月的一场致命车祸后，导致其自动驾驶车队测试和运营陷入停顿。Uber 终于要为其狂飙突进付出了惨痛的代价。

此后，Uber 的自动驾驶的方向有所转变，从早期致力于拥有自主的自动驾驶软硬件的全栈技术，到考虑开放技术许可，并接纳外部合作伙伴。

而在去年 4 月，Uber 在准备 IPO 的前夕，主动将自动驾驶的 ATG 部门剥离。而从此时公布的文件来看，从 2015 年开始自动驾驶技术的研发以来，已经烧掉 10 亿美元的投资，几乎以每月 2000 万美元的速度再烧钱。分拆后的 ATG 部门随即又获得来自软银和丰田的 10 亿美金的投资。这笔最新融资成为 Uber 自动驾驶得以“续命”的关键。

为此，科斯罗萨西特意发 Twitter 表示，Uber 将与合作伙伴一起实现人类移动出行的新愿景。然而同一时间，Uber ATG 首席科学家拉奎尔·乌尔塔松却公开承认，无人驾驶汽车未来 10 年内都可能无法完全部署。

亚利桑那州事故之后，Uber 终于痛定思痛，为自动驾驶测试准备了大量安全措施。但一项调查显示，在 1000 名受访者中只有 6%相信 Ube 这样的打车公司能搞定自动驾驶汽车。

尽管 Uber 仍然会继续在自动驾驶上面持续投入，但是自动驾驶何时将带给 Uber 正向的盈利，现在看起来仍然遥遥无期。

Uber 折戟 AI 路：追不上的野心和敌不过的资本

Uber 在之后十年的发展，其实可以以创始人卡兰尼克的离开为标志，分为前后两个时期。

在前期 Uber 的创业史上，卡兰尼克的“赌徒”性格奠定了 Uber 的企业文化，而 Uber 的颠覆者形象和快速增长的业务前景为 Uber 的持续融资和全球扩张提供了有力保证。

在美国的科技企业当中，公司创始人的特质很容易成为一家企业的专有特质。在卡兰尼克为 Uber 制定的 14 项核心价值观，充斥着像大胆投资、“迷恋”客户、“永远在工作”等极端信条。在公司内部，Uber 也以鼓励内部竞争和只对业绩负责而闻名业界。

在 Uber 的 ATG 部门的建设上，同样能看到卡兰尼克的这一特质。为从零开始组建 AI 团队和后来的自动驾驶团队，他可以不惜代价多次从硅谷前往匹茨堡，挖来卡耐基梅隆大学机器人团队三分之一的研究人员，全盘收购纽约大学的 AI 研究团队 Geometric，此后还成功挖走微软必应地图团队的 100 名工程师。

但因为同样的自负，也使得他把同样可以为目标而不择一切手段的莱万多斯基视为 Uber 自动驾驶的未来，甚至还给出“如果莱万遭到谷歌起诉，Uber 还将为其支付赔偿金”的许诺。兵行险招、急于求成的结果就是将 Uber 的自动驾驶推入“险境”。

当时 Uber 在自动驾驶上面的激进策略，还与 Uber 当时的发展定位有关。卡兰尼克同样知道自动驾驶是一门相当烧钱的业务，他坚决推迟 IPO 的时间，以避免上市之后，因为自动驾驶业务的持续亏损而被股东们左右其发展。同样，卡兰尼克也势必要加快 Uber 自动驾驶技术的进程，以通过不断的“好消息”来维持在一级市场的巨额融资。

但是技术演进的现实逻辑追不上卡兰尼克的澎湃野心的时候，他就必须要为自己的选择付出相应的代价。

而在后卡兰尼克时期，新任 CEO 科斯罗萨西则是资本力量亲选的继任者，其核心任务就是让 Uber 上市。以至于科斯罗萨西上任伊始便考虑关闭自动驾驶业务，好终止这项不断烧钱的“事业”以改善财务报表。

但在被 ATG 负责人 Eric Meyhofer 说服“自动驾驶是 Uber 未来”后，科斯罗萨西最终保留了这一业务，但科斯罗萨西并未足够重视这项业务，而 ATG 的团队依然在非常“激进”地推进自动驾驶汽车的测试，直到亚利桑那州的那场致命车祸。

Uber 真正的转型就是去年 5 月成功 IPO 之后，在科斯罗萨西的推动下，Uber 正式从一家为快速增长而不惜一切手段的创业型企业，变身为一家要为资本和股东负责，注重运营成本和财务报表的经营性企业。

科斯罗萨西曾在 2018 年初，承诺三年内实现主营业务的盈利。因此在之后 Uber 的全球业务版图里，他通过一系列业务出售和大笔收购，以降低竞争成本，来专注于削减成本以扩大盈利的目标。

而这一次突发的疫情，更是成为检验科斯罗萨西三年 CEO 成果的极限承压挑战。裁员和削减非盈利部门就自然成为向内控制成本的唯一手段。

总体来说，Uber 的 AI 技术，特别是自动驾驶技术的发展直接受益于创始人的重视和巨额的投入，但正是因为被寄予了过分的期望，技术的正常发展逻辑被创始人的个人意志和错误决策而引向失控的境地。Uber 内部激烈的权力斗争和人事变动，导致其核心技术团队屡次更迭，成为让 Uber 的 AI 技术一直“徒有其表，未有其实”的直接原因。

而在 Uber 上市之后，企业发展的重心转向经营业绩，基础技术投入成为资金丰沛时的锦上添花，重大危机时的多余之物，AI 实验室自然也成了这一波公司生死存亡之际的牺牲品了。

而代表 Uber 未来的自动驾驶业务，不知能否跟随 Uber 的这次闯关成功，活到为 Uber 续命的美好明天。