أخبار ar.wedoany.com، فاز فريق "PrismBot" للروبوتات التابع لشركة vivo بالمركز الأول في مسار "من الاستدلال إلى الفعل" ضمن مسابقة ICRA 2026 AGIBOT العالمية التي أقيمت في فيينا. تُقام هذه المسابقة كجزء من مؤتمر IEEE الدولي للروبوتات والأتمتة، واجتذبت 526 فريقًا من 27 دولة ومنطقة. حقق فريق vivo المركز الأول بفارق حاسم في النهائيات التي أجريت على روبوتات حقيقية، مما أظهر قدرة منهجيته التقنية على تحويل فهم المهام إلى قرارات فعلية في بيئات معقدة وواقعية.
كما حل فريق vivo للروبوتات ضمن أفضل ثلاثة فرق عالميًا في مسار التحكم الكامل بالجسم، مما يعزز مكانة الشركة في مجال البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي المجسّد. تعكس هذه النتائج التوجه الاستراتيجي لـ vivo: بناء أنظمة إدراكية قائمة على تقنيات التصوير، وتطوير "عقل" روبوتي مدعوم بالذكاء الاصطناعي لنقل القدرات الذكية إلى العالم المادي. وقد شرح هو باي شان، رئيس vivo والمدير التنفيذي للعمليات ورئيس أكاديمية vivo المركزية للبحوث، هذه الاستراتيجية خلال الدورة السنوية لمنتدى بوآو الآسيوي لعام 2026.
تُعد مسابقة AGIBOT العالمية من أبرز المسابقات الدولية في مجال الذكاء الاصطناعي المجسّد، حيث تركز على النشر في العالم الحقيقي وتستخدم اختبارات صارمة على روبوتات حقيقية لتقييم أداء الأنظمة. يركز مسار "من الاستدلال إلى الفعل" على التحدي الأساسي المتمثل في تحويل فهم المهام إلى قرارات فعلية، ويجمع بين التقييم عبر المحاكاة عبر الإنترنت والاختبار على روبوتات حقيقية في فيينا دون اتصال بالإنترنت. يعتمد التقييم على معدل إنجاز المهام في البيئات الحقيقية، والاستقرار طويل الأمد، والقدرة على التعميم في السيناريوهات المعقدة. يجب على النماذج المشاركة إكمال فهم النية، وتقسيم المهام، وترتيب الأهداف الفرعية، والتعافي من الحالات الشاذة بشكل مستقل، ثم تحويل عملية اتخاذ القرار إلى تنفيذ مادي عبر ذراع آلية. طور فريق vivo للروبوتات إطارًا للتدريب والاستدلال يركز على تحسين الإطارات الرئيسية والتعلم المقارن. يساعد ترجيح خسارة الإطارات الرئيسية النموذج على تعلم نقاط الحركة الرئيسية بشكل أكثر فعالية، بينما يقلل التعلم المقارن الفجوة الدلالية بين التعليمات النصية وتنفيذ الحركات الفيزيائية.
في مسار التحكم الكامل بالجسم، كان على الروبوت التقاط منتجات محددة بشكل مستقل في سيناريو سوبر ماركت واقعي ووضعها في عربة التسوق، مع التعامل مع فئات المنتجات المتنوعة، والتخطيطات المكانية المتغيرة، وفهم الدلالات المعقدة، وتعميم الحركات. طبق فريق vivo للروبوتات نفس النظام التقني القائم على الاستدلال على هذا السيناريو، مستخدمًا ترجيح خسارة الإطارات الرئيسية لتحسين دقة الالتقاط، والتعلم المقارن لتحديد اتجاه الالتقاط بشكل أفضل، مما أهله للحصول على المركز الثالث. تؤكد هذه النتيجة على قابلية نقل منهجية vivo التقنية ومتانتها الهندسية عبر أنواع مختلفة من المهام.
تتخذ vivo من المنزل نقطة انطلاق لتطوير الروبوتات، نظرًا لأن البيئة المنزلية تتطلب مستويات عالية من المهام طويلة الأمد، والتعاون بين الذراعين، والعمليات الدقيقة، والاستدلال، واتخاذ القرارات، وهي قدرات تتوافق بشكل كبير مع تلك التي تم اختبارها في ICRA 2026. ينتقل فريق vivo للروبوتات من التشغيل عن بُعد نحو الذكاء المستقل، معززًا بشكل تدريجي قابلية تنفيذ المهام المعقدة وقابلية التوسع في التحقق. بالاستناد إلى خبراتها في أنظمة الأجهزة، وقدرات التصوير، وتطوير المنتجات العالمية، تعمل vivo على بناء نظام قدرات روبوتية يدمج البرامج والأجهزة ويتطور باستمرار بمرور الوقت.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
