Uber і Nuro починають тестування преміального сервісу роботаксі в Сан-Франциско

Якщо ви помітите в Сан-Франциско позашляховик Lucid Gravity, оздоблений сенсорами — з автопілотною системою від Nuro — цілком імовірно, що це поїздка співробітника Uber.

Окремі працівники Uber тепер можуть замовити роботаксі Lucid через застосунок Uber — це найновіший етап тестування перед запланованим публічним запуском пізніше цього року. Компанія Nuro, яка оприлюднила оновлення в блозі в понеділок, повідомила TechCrunch, що транспортні засоби працюють в автономному режимі, а за кермом перебуває оператор безпеки (людина).

Хоча до публічного запуску ще далеко, це свідчить про прогрес компаній після оголошення партнерства та багатомільйонних інвестицій у липні 2025 року. Uber інвестував $300 мільйонів у Lucid, а також окремо погодився придбати «щонайменше» 20 000 нових позашляховиків Gravity цього виробника електромобілів протягом наступних шести років.

Ці електромобілі оснащені системою автономного керування від Nuro, яка працює на комп’ютері Nvidia Drive AGX Thor. Роботаксі Lucid Gravity, представлене в січні, обладнане високороздільними камерами, твердотільними лідарними сенсорами та радарами, які допомагають автопілотній системі сприймати реальне довкілля та діяти в ньому.

Uber також інвестував непублічну «багатосотмільйонну» суму в Nuro.

План полягає в тому, що Uber володітиме й керуватиме (ймовірно, за допомогою третьої сторони) преміальним сервісом роботаксі. Виробництво цих модифікованих Lucid Gravity має розпочатися наприкінці 2026 року, згідно з нормативним документом, оприлюдненим минулого року.

Nuro завершила випробування на закритих трасах і розпочала перші дорожні випробування на публічних дорогах автономних Lucid Gravity наприкінці минулого року. Тепер Nuro має 100 позашляховиків Lucid Gravity з її автопілотною системою в інженерному парку, які використовуються для збору даних у реальних умовах і тестування автономного водіння в кількох містах і штатах США.

За словами Nuro, тестові поїздки працівників допомагають команді оцінити, як увесь стек автономності, транспортний засіб і досвід пасажира взаємодіють і функціонують у живому робочому середовищі. Це також дозволяє команді перевірити, наскільки добре автомобіль справляється з посадкою та висадкою пасажирів — що, як відомо, є складним завданням в автономному райд-хейлінгу.