卡兰尼克新自动驾驶公司扩至2000人，称”把Uber该做的事提前做了”

会懂网AI资讯，9月7日，据《金融时报》报道，Uber创始人特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）的新自动驾驶公司员工规模已超过2000人，并计划通过收购继续扩张自动驾驶团队。卡兰尼克在a16z的一场活动上表示：”很多在Uber本会缓慢发生的事情，我们现在正在做。”

这句话的潜台词不难理解：Uber当年受制于上市公司业绩压力与监管博弈，自动驾驶业务几经波折最终被出售。如今脱离了公开市场的季度约束，卡兰尼克得以用更激进的节奏推进技术落地，包括通过并购快速补齐团队与工程能力。

2000人的规模在自动驾驶创业公司中属于头部。这一体量意味着公司已经越过了技术验证阶段，进入工程化与规模化运营的投入期——车队运营、远程接管、地图与仿真基础设施都需要大量人力支撑，固定成本也随之抬升。

从行业背景看，自动驾驶正在经历新一轮资本回暖。Robotaxi在多个城市实现商业化运营，监管框架逐步清晰，叠加端到端模型带来的技术跃迁，使得此前被搁置的路线重新具备可行性。资本也更愿意为”能运营”而非”能演示”的团队付费。

不过，挑战与当初并无本质区别：单位经济模型能否跑通、事故责任如何界定、与传统出行平台如何共处。卡兰尼克的优势在于经验与资本号召力，劣势则在于这个赛道的竞争密度比十年前更高——不仅有创业公司，还有特斯拉与中国车企这样的规模化玩家。

从技术路线看，端到端模型让自动驾驶系统的迭代方式发生改变：不再依赖人工编写的规则，而是通过大规模数据训练直接输出驾驶决策。这降低了规则维护的人力成本，却大幅提高了对数据规模与算力的要求，也让”数据闭环”成为团队最核心的资产与最深的护城河。