無人車發生嚴重車禍!Uber自動駕駛部門被爆內訌
無人車發生嚴重車禍!Uber自動駕駛部門被爆內訌
2017.03.26 | 交通運輸

進入2017年,Uber壞消息接連不斷。昨天,Uber在亞利桑那州的自動駕駛汽車遭遇了嚴重車禍,同時爆出的,還有Uber自動駕駛部門的內訌和員工離職潮,對於Uber CEO Travis Kalanick來說,找COO的事情可能得抓緊了⋯⋯

事故發生在昨天晚上在亞利桑那州坦佩市,如題圖所示,一輛搭載了雷射雷達的沃爾沃自動駕駛汽車撞上了一輛福特越野車,車身側翻在路面上,在畫面外,還有一輛汽車在此次事故中受「輕傷」。

uber car crash
圖/ 36 kr

Uber發言人隨後對彭博社確認,當事汽車是Uber自動駕駛測試車輛,事發時車上沒有乘客。當地警方在接受采訪時表示,事故發生的原因是一輛汽車沒有及時減速,造成車禍,當時Uber自動駕駛汽車的駕駛座上有一名司機,但警方尚未確認事故發生時司機是否在駕駛汽車。

根據警方的聲明,Uber自動駕駛汽車在本次車禍中沒有過錯,不承擔主要責任,事故沒有發生重大人員傷亡。但Uber表示,公司正在調查事故原因,在事故未水落石出前,公司決定暫停Uber在亞利桑那州、匹茲堡和舊金山的自動駕駛汽車試點專案。

掐指一算,截止今天,距離Uber在亞利桑那州開展自動駕駛汽車試點專案剛剛過去1個月。

2月22日,Uber在加州遭遇禁令的16輛自動駕駛測試汽車終於有了用武之地——亞利桑那州州長Doug Ducey在Uber與加州車管局隔空交戰的同時,在Twitter發文,明確表態歡迎Uber的自動駕駛試點專案。就這樣,Uber的自動駕駛汽車從加州到了亞利桑那州,在當地推出自動駕駛汽車試點專案。 36氪之前的評論文章甚至用了「數月以來,Kalanick終於迎來了一個好消息。」來形容這次專案的成功落地。

誰又能想到短短一個月後,Uber自動駕駛汽車便出事了。雖然警方都在為Uber自動駕駛汽車沒有過錯背書,但正如彭博社報導的那樣,Google Waymo測試自動駕駛汽車很多年了,屈指可數的幾次事故都是都非常輕微的蹭到其他車,亦或是被其他車追尾,哪像Uber一上來就被掀翻在地?

36氪認為,不管怎麼說,Uber暫停自動駕駛汽車試點專案的決定是明智的——這樣的照片經媒體報導,誰出行還敢叫Uber自動駕駛汽車?

屋漏偏逢連夜雨,對比自動駕駛部門近期的動盪,一次沒有重大人員傷亡的車禍對Uber來說完全是小巫見大巫。

本週一,Kalanick召集了Uber位於舊金山和匹茲堡兩地的自動駕駛團隊舉行了一次高層會議。消息人士透露,此次會議旨在解決Uber自動駕駛部門領導層管理混亂、技術進展緩慢以及Uber先進技術集團(Advanced Technology Group :Uber自動駕駛部門隸屬於ATG)發展方向不夠明確等問題。

消息人士透露,卡內基梅隆大學的機器人專家、現ATG負責人David Stager、Otto共同創辦人Don Burnette和Lior Ron及其他至少50名高階主管都參加了會議。

外媒Recode對Uber自動駕駛部門的多位離職和在職員工進行了採訪,許多人認為該部門技術進展已經停滯、內部關係緊張、特別是執行高階主管之間這種現象更為嚴重。

另一個問題在於Otto團隊與卡內基梅隆大學的走出的「學院派」發展理念不和,進而導致的關鍵人才離職潮,自去年11月以來,已經有超過20名工程師從Uber自動駕駛部門離職,其中包括帶領一批工程師出走創辦Argo.ai(已被福特斥資10億美元收購)的Peter Rander和前ATG團隊負責人、Uber自動駕駛業務的元老級人物Raffi Krikorian。

好吧,或許我們可以列一下Uber離職高層名單:

  • Raffi Krikorian:原Uber無人駕駛業務負責人,離職。

  • Peter Rander:原Uber ATG高層,創辦了自動駕駛新創公司Argo.ai。

  • Tyler Krampe:原Uber先進技術中心軟體負責人,已離職加盟Argo.ai。

  • Bret Browning:原Uber地圖業務副總裁,以機器人副總裁的職位加盟Argo.ai。

  • Daniel Beaven:原ATG部門財務總監,已離職加盟Argo.ai。

  • Drew Bagnell:原Uber電腦視覺主管,已離職加盟前Waymo CTO Chris Urmson創辦的公司Aurora。

  • Randy Warner、Dale Lord、Tyler Krampe、Al Costa、Robert Keelan和X Xinjilefu:原Uber地圖團隊成員,已加盟Aurora。

  • Charlie Miller:原Uber安全專家,已加盟滴滴矽谷實驗室。

  • Pam Cardona:原Uber無人駕駛技術專案經理,在此次高層會議召開一天后宣布離職(真是一點面子都不給⋯⋯)。

Uber對此回應稱,到2017年1月,ATG部門成立剛滿兩年,對於一個新興部門來說,這樣規模的人員流動是正常的,特別是最近公司剛剛派發了員工獎金激勵。對於自去年11月開始的離職潮,Uber發言人回應稱,從2017年開始,ATG部門新員工入職的數量遠遠超過離職員工數,即使不算入職人數,ATG部門的離職率也低於整個公司的離職率。

不管Uber怎麼粉飾太平,毋庸置疑的是,Uber ATG部門的離職率超出了正常水平,引發離職潮的真正原因在於原ATG團隊對Otto團隊的排斥。

原ATG團隊主要來自Uber從卡內基梅隆大學機器人研究中心的挖來的技術專家和研究員,在去年收購Otto後,Kalanick宣佈如今身陷指控的Otto共同創辦人兼CEO Anthony Levandowski擔任Uber無人駕駛副總裁,主要負責領導ATG,發展Uber自動駕駛技術及對外合作。同時Otto團隊也併入了ATG。

我們認為,雙方的分歧從Otto併入ATG之初就埋下了。不喜歡循規蹈矩的Levandowski領導的Otto團隊希望透過維護新創公司的獨立性來保持技術的快速進展,但「學院派」相對保守和從長計議:他們希望穩紮穩打以鞏固Uber在未來交通出行領域的地位。

36氪了解到,在Uber對Otto的收購到了最後階段,Levandowski成為新負責人時,原ATG部門的員工才接到了通知,在原ATG部門高階主管不知情的情況下,Otto團隊的強勢併入使得許多ATG元老被降級。比如,一份郵件顯示,原ATG部門CTO的職位從任職兩年的David Stager轉移到Otto共同創辦人Don Burnette手裡。

更為誇張的一例是,在沒有任何徵兆的情況下,Uber舊金山總部的企業基礎設施服務負責人Paw Anderson被任命擔任ATG部門的高階工程總監。但ATG員工完全不知情,無論是Kalanick還是Levandowski均未做出哪怕一個口頭通知,足見Uber內部混亂的管理。

說完離職潮,下一個問題是技術發展的分歧,具體來說,ATG部門的老員工相對「Google」一些,希望將技術研發一步到位再上路實測,但從Google離職的這些Otto員工反而更加激進。

Uber自動駕駛汽車嚴重車禍,更嚴重的是自動駕駛部門的內訌

2016年9月,一條登上各大媒體報端的新聞是Otto無人駕駛卡車在科羅拉多州長途跋涉近200公里,完成了一次啤酒運送。當時Uber發言人表示,Otto團隊與州政府合作,對無人駕駛卡車進行了廣泛的測試。但有消息人士透露,當時的技術漏洞重重,將未完成開發的自動駕駛系統拼湊上路,完全是為了展示而展示。電腦每隔幾個小時就會崩潰一次,「那次演示能成功真的是太幸運了。」(A huge amount of luck went into that demo)

雖然Otto成功的完成了那次測試,但激進至此的風格使得一批ATG舊部的高層在測試完成後選擇了離職,他們認為這種發展態度會帶來更大的安全隱患。

緊接著,2016年12月14日,Uber自動駕駛汽車上路測試的第一天,一輛自動駕駛汽車闖了紅燈,我們還記得當時Uber發言人表示只是人為失誤,但隨後《紐約時報》曝光的內部日誌顯示,當時Uber的自動駕駛系統甚至無法識別交通燈。在闖紅燈後,加州車管局態度更加強硬,勒令Uber自動駕駛測試車隊撤出加州,隨後Uber加州車隊便搬到了亞利桑那州,也就出現了文章開頭的那一幕⋯⋯

如今,一切問題的源頭都指向了深陷指控、一直懸而未決的Levandowski,消息人士透露,最近Uber CEO Kalanick已經和Uber人力資源主管及Levandowski、Eric Meyhofer(「學院派」中的首席工程師)進行了會面,正在著手解決相關問題。

最早的時候,Uber希望原ATG舊部在2016年8月就推出自動駕駛汽車試點專案,但在截止日期到來的前幾個月,Kalanick了解到技術進展緩慢,這幫大學走出的機器人專家和工程師組成的團隊無法實現預期目標。最終他的目光轉向了Levandowski。

Levandowski給出的建議是,Uber可以將截止日期推遲至2016年9月,此時他已經創辦了Otto,在運營Otto的同時又擔任Otto的無人駕駛技術顧問,這讓Google指控的「在職期間與Uber高層進行商業利益的接觸」更加可信了⋯⋯

此前與Levandowski私交甚好的Waymo雷射雷達技術主管Pierre-Yves Droz表示,Levandowski在2016年1月14日就出席了在舊金山的Uber總部舉行的Uber高層會議。

在Google提起這些指控後,Uber並未回作出什麼強硬的回應,這導致ATG部門的普通工程師越來越不滿。Uber發言人表示,在訴訟案發生的第二天,Kalanick和Levandowski就在ATG召開了全員大會「闢謠」,同時雷射雷達團隊也展示了其最新的成果來安撫那些心懷不滿的工程師,但問題的關鍵是,這些前Google員工設計的雷達為什麼和Google的雷射雷達如此相似?

頗為戲劇性的是,Otto團隊和ATG舊部都認為這場收購妨礙了他們的技術發展,ATG部門致力於與舊金山總部協作,推出無人駕駛汽車網絡,而Otto團隊醉心於公開展示技術成果,這本身就會消耗大量的時間和資源。

無論如何,Kalanick都要盡快找一位大刀闊斧改變公司風氣的COO來應對這場災難了,我想起了他表述的Uber對自動駕駛技術的態度:「我們清楚的看到,山景城的朋友們(Google)正在進入汽車共享領域,我們必須研發自動駕駛汽車,如果對方鋪開的駕乘共享網絡比Uber價廉質優,我們將一敗塗地。」

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #Uber #自動駕駛
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
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方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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