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受疫情影響，Uber4月份全球訂單少了八成，接下來業(yè)績可能更不樂觀。為應(yīng)對收入大幅下滑等困難，Uber開始節(jié)源開流以渡過難關(guān)了。
5月伊始，Uber一邊開始大幅削減網(wǎng)約車業(yè)務(wù)，一邊大力扶持業(yè)務(wù)量上升的外賣業(yè)務(wù)；同時，又向內(nèi)部揮舞其裁員的大刀，先后兩次裁員達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。
與此同時，Uber還“做出了一些艱難的決定”——關(guān)閉AILabs和技術(shù)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(zhuǎn)型，加速從一家成長性公司轉(zhuǎn)向控制成本的公司?，F(xiàn)任UberCEO達拉·科斯羅薩西正是以企業(yè)經(jīng)營與成本管理擅長，此次他在告知全員的郵件里提到：
Uber必須成為一個能夠自己造血的企業(yè)，不能依靠著新的投資人來保持增長和創(chuàng)新了。
因此，首當(dāng)其沖被優(yōu)化掉的就是那些一直燒錢但是沒有營收的新型基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)部門。不過，Uber仍然選擇繼續(xù)投入最燒錢的ATG（AdvancedTechnologiesGroup）下面的自動駕駛汽車（self-drivingcar）項目，畢竟這才是Uber的未來。
然而一家以AI技術(shù)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(chǔ)研發(fā)。這仍然讓外界有些驚訝，以致于彭博社在報道這件事的時候，文章標(biāo)題用了“Uber沒有夢想”（原話是“ReflectNarrowerAmbitions”）的評價。
其實不妨讓我們回顧下，Uber在AI技術(shù)上到底水平如何？自動駕駛技術(shù)如何從“激進領(lǐng)先”走向“保守落后”？為什么一旦遇到經(jīng)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(yè)務(wù)
到2016年，Uber的技術(shù)人員已經(jīng)由最初的40人增長為一個1200人的技術(shù)團隊。但當(dāng)時也只有一小部分技術(shù)人員在研究機器學(xué)習(xí)算法用于訓(xùn)練反欺詐模型。
直到2016年12月，Uber宣布成立新的研究小組UberAILabs，其主要成員來自于它收購的伊佳來自紐約大學(xué)的AI創(chuàng)業(yè)團隊GeometricIntelligence。當(dāng)時Uber發(fā)言人的表態(tài)是AI實驗室能夠解決整個業(yè)務(wù)中的所有問題，包括改善從外賣派送路線規(guī)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(cè)重，一方面繼續(xù)支持原團隊成員的研究項目，推動基礎(chǔ)AI的發(fā)展，但更重要的一方面就是支持Uber的自由業(yè)務(wù)，與Uber其他部門合作，支持包括像叫車系統(tǒng)的優(yōu)化、UberEats業(yè)務(wù)優(yōu)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(shù)的支持。也許是理想和現(xiàn)實的“落差”較大，Geometric團隊的CEO加里·馬庫斯在加入幾個月后便選擇離職離開。
此后，AI實驗室劃入Uber的ATG部門，開始為Uber其他部門提供支持。作為支持性部門，AI實驗室起到的是類似于一個“陪太子讀書”的智囊的角色。
為Uber各技術(shù)團隊能夠很好地使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，Uber在2017年推出機器學(xué)習(xí)平臺Michelangelo，支持傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型、時間序列預(yù)測和深度學(xué)習(xí)，從而可以幫助內(nèi)部團隊可以無縫構(gòu)建、部署和運作適合的機器學(xué)習(xí)解決方案，進行數(shù)據(jù)管理、訓(xùn)練、評估和部署模型以及監(jiān)控預(yù)測等端到端機器學(xué)習(xí)工作流。
同時，Uber一直采用谷歌、Facebook的開源架構(gòu)來進行自身的平臺搭建，比如，開發(fā)了用于TensorFlow的分布式深度學(xué)習(xí)框架Horovod，可以支持各類高人氣深度學(xué)習(xí)框架。同時開源了一個無代碼深度學(xué)習(xí)工具箱——Ludwig，支持員工和其他開發(fā)者在無需編寫代碼的前提下實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與測試。
盡管Uber的AI實驗室在近幾年中一直有一些研究成果發(fā)布，但其研究成果并未躋身前沿的AI基礎(chǔ)研究之列。而在Uber本應(yīng)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(dāng)一位遭遇黑客入侵賬戶的工程師身份的用戶再向Uber鄭重投訴和提出優(yōu)化建議時，發(fā)現(xiàn)Uber的AI部門已經(jīng)被關(guān)閉了。
Uber的這次直接關(guān)停AI實驗室，使其AI發(fā)展直接有了一種“創(chuàng)業(yè)未半而中道崩殂”的意味。那么，Uber更為重視的自動駕駛業(yè)務(wù)，其發(fā)展結(jié)果會不會更好一些呢？
Uber自動駕駛：從激進領(lǐng)先走向保守落伍
Uber投入自動駕駛領(lǐng)域其實不晚，雖然不屬于“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(dāng)Uber接受了谷歌參與的兩輪投資后，當(dāng)時的CEO也是創(chuàng)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(lǐng)域開始了緊密的布局。
終于在2015年初，Uber“一口氣”從卡內(nèi)基梅隴大學(xué)機器人研究中心挖走了RaffiKrikorian等40多位頂級專家，組成了Uber的自動駕駛部門，后來的ATG初步成形。
隨后，Uber的自動駕駛項目開始加速。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，宣布共同開發(fā)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(wù)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(chuàng)辦的自動駕駛卡車公司Otto。
盡管這次收購讓Uber后面惹上無盡的麻煩，但當(dāng)時成功收購之后，當(dāng)時讓Uber認(rèn)為擁有了自動駕駛“核心技術(shù)”。隨后Uber的無人駕駛出租車在匹茲堡的商用試驗，更是讓Uber一時風(fēng)頭無兩。
卡蘭尼克對Otto的收購和對萊萬的重用后，Uber的自動駕駛進程卻迎來真正的“災(zāi)難”。就在萊萬出任UberATG負(fù)責(zé)人的時間里，ATG的一眾技術(shù)骨干先后離職，這一堪稱劇烈的人事動蕩讓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(jīng)歷長達一年的訴訟后，以Uber的敗訴和賠償股權(quán)結(jié)束。最終，這起“專利侵權(quán)”的肇事者萊萬被董事會趕出Uber，而堅定支持萊萬的卡蘭尼克也因為此前種種丑聞和這次重大決策失誤而“主動下崗”。
但是隨后繼任的CEO科斯羅薩西并沒有汲取教訓(xùn)，Uber自動駕駛車輛的測試一直在“激進”推進。直到2018年3月的一場致命車禍后，導(dǎo)致其自動駕駛車隊測試和運營陷入停頓。Uber終于要為其狂飆突進付出了慘痛的代價。
此后，Uber的自動駕駛的方向有所轉(zhuǎn)變，從早期致力于擁有自主的自動駕駛軟硬件的全棧技術(shù)，到考慮開放技術(shù)許可，并接納外部合作伙伴。
而在去年4月，Uber在準(zhǔn)備IPO的前夕，主動將自動駕駛的ATG部門剝離。而從此時公布的文件來看，從2015年開始自動駕駛技術(shù)的研發(fā)以來，已經(jīng)燒掉10億美元的投資，幾乎以每月2000萬美元的速度再燒錢。分拆后的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(xù)命”的關(guān)鍵。
為此，科斯羅薩西特意發(fā)Twitter表示，Uber將與合作伙伴一起實現(xiàn)人類移動出行的新愿景。然而同一時間，UberATG首席科學(xué)家拉奎爾·烏爾塔松卻公開承認(rèn)，無人駕駛汽車未來10年內(nèi)都可能無法完全部署。
亞利桑那州事故之后，Uber終于痛定思痛，為自動駕駛測試準(zhǔn)備了大量安全措施。但一項調(diào)查顯示，在1000名受訪者中只有6%相信Ube這樣的打車公司能搞定自動駕駛汽車。
盡管Uber仍然會繼續(xù)在自動駕駛上面持續(xù)投入，但是自動駕駛何時將帶給Uber正向的盈利，現(xiàn)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在之后十年的發(fā)展，其實可以以創(chuàng)始人卡蘭尼克的離開為標(biāo)志，分為前后兩個時期。
在前期Uber的創(chuàng)業(yè)史上，卡蘭尼克的“賭徒”性格奠定了Uber的企業(yè)文化，而Uber的顛覆者形象和快速增長的業(yè)務(wù)前景為Uber的持續(xù)融資和全球擴張?zhí)峁┝擞辛ΡＷC。
在美國的科技企業(yè)當(dāng)中，公司創(chuàng)始人的特質(zhì)很容易成為一家企業(yè)的專有特質(zhì)。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(nèi)部，Uber也以鼓勵內(nèi)部競爭和只對業(yè)績負(fù)責(zé)而聞名業(yè)界。
在Uber的ATG部門的建設(shè)上，同樣能看到卡蘭尼克的這一特質(zhì)。為從零開始組建AI團隊和后來的自動駕駛團隊，他可以不惜代價多次從硅谷前往匹茨堡，挖來卡耐基梅隆大學(xué)機器人團隊三分之一的研究人員，全盤收購紐約大學(xué)的AI研究團隊Geometric，此后還成功挖走微軟必應(yīng)地圖團隊的100名工程師。
但因為同樣的自負(fù)，也使得他把同樣可以為目標(biāo)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、急于求成的結(jié)果就是將Uber的自動駕駛推入“險境”。
當(dāng)時Uber在自動駕駛上面的激進策略，還與Uber當(dāng)時的發(fā)展定位有關(guān)?？ㄌm尼克同樣知道自動駕駛是一門相當(dāng)燒錢的業(yè)務(wù)，他堅決推遲IPO的時間，以避免上市之后，因為自動駕駛業(yè)務(wù)的持續(xù)虧損而被股東們左右其發(fā)展。同樣，卡蘭尼克也勢必要加快Uber自動駕駛技術(shù)的進程，以通過不斷的“好消息”來維持在一級市場的巨額融資。
但是技術(shù)演進的現(xiàn)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(yīng)的代價。
而在后卡蘭尼克時期，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(wù)就是讓Uber上市。以至于科斯羅薩西上任伊始便考慮關(guān)閉自動駕駛業(yè)務(wù)，好終止這項不斷燒錢的“事業(yè)”以改善財務(wù)報表。
但在被ATG負(fù)責(zé)人EricMeyhofer說服“自動駕駛是Uber未來”后，科斯羅薩西最終保留了這一業(yè)務(wù)，但科斯羅薩西并未足夠重視這項業(yè)務(wù)，而ATG的團隊依然在非?！凹みM”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(zhuǎn)型就是去年5月成功IPO之后，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(chuàng)業(yè)型企業(yè)，變身為一家要為資本和股東負(fù)責(zé)，注重運營成本和財務(wù)報表的經(jīng)營性企業(yè)。
科斯羅薩西曾在2018年初，承諾三年內(nèi)實現(xiàn)主營業(yè)務(wù)的盈利。因此在之后Uber的全球業(yè)務(wù)版圖里，他通過一系列業(yè)務(wù)出售和大筆收購，以降低競爭成本，來專注于削減成本以擴大盈利的目標(biāo)。
而這一次突發(fā)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(zhàn)。裁員和削減非盈利部門就自然成為向內(nèi)控制成本的唯一手段。
總體來說，Uber的AI技術(shù)，特別是自動駕駛技術(shù)的發(fā)展直接受益于創(chuàng)始人的重視和巨額的投入，但正是因為被寄予了過分的期望，技術(shù)的正常發(fā)展邏輯被創(chuàng)始人的個人意志和錯誤決策而引向失控的境地。Uber內(nèi)部激烈的權(quán)力斗爭和人事變動，導(dǎo)致其核心技術(shù)團隊屢次更迭，成為讓Uber的AI技術(shù)一直“徒有其表，未有其實”的直接原因。
而在Uber上市之后，企業(yè)發(fā)展的重心轉(zhuǎn)向經(jīng)營業(yè)績，基礎(chǔ)技術(shù)投入成為資金豐沛時的錦上添花，重大危機時的多余之物，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(yè)務(wù)，不知能否跟隨Uber的這次闖關(guān)成功，活到為Uber續(xù)命的美好明天。
工商網(wǎng)監(jiān)
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