أخبار ar.wedoany.com، شركة "مومينتا" (Momenta)، التي بدأت مسيرتها بتقنيات القيادة الذاتية، قدمت نشرة الإصدار للاكتتاب العام في بورصة هونغ كونغ، لتصبح منافسًا على لقب "أول سهم للذكاء الاصطناعي الفيزيائي" في السوق. وقد حظيت الشركة سابقًا بحصة سوقية كبيرة في مجال أنظمة المساعدة على القيادة الذكية، حيث تم تركيب أنظمتها في سيارات الإنتاج الضخم لعدة شركات تصنيع سيارات عالمية. يكشف مسار اكتتاب "مومينتا" عن توجهها الاستراتيجي للتوسع من شركة قيادة ذاتية إلى مجال الذكاء الاصطناعي الفيزيائي.
في مجال الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، يُعتبر "نموذج العالم" (World Model) النموذج الأساسي المحوري، لكن المسارات التقنية لم تستقر بعد. يوجد حاليًا أربعة مسارات رئيسية: مسار الفيديو التوليدي الذي تمثله OpenAI Sora، ويسعى إلى الدقة على مستوى البكسل؛ ومسار العالم التفاعلي الذي تمثله Google DeepMind Genie، والذي يمكنه توليد بيئات تفاعلية في الوقت الفعلي بناءً على إجراءات المستخدم؛ ومسار الذكاء المكاني الذي تتبناه Li Feifei (World Labs)، والذي يعتبر نموذج العالم تمثيلًا ثلاثي الأبعاد قابلًا للتوليد والتفاعل؛ ومسار التنبؤ المشترك المشفر (JEPA) الذي يدعو إليه Yann LeCun، والذي يتنبأ بالخطوة التالية للعالم في طبقة التمثيل المجرد لتوفير القدرة الحاسوبية. تهدف هذه المسارات جميعها إلى فهم العالم المادي، لكنها تختلف في منهجياتها.
سبق أن استخدمت Li Feifei مثال "كوب على طاولة" لشرح جوهر نموذج العالم: النموذج الذي يفهم العالم حقًا يجب أن يكون قادرًا على تصويره من أي زاوية، ومحاكاة العملية الفيزيائية لسقوطه، وتخطيط حركة اليد لالتقاطه. تشترك هذه القدرات الثلاث في نفس "المحاكي" الأساسي. في الوقت نفسه، يرى LeCun أن نماذج اللغة الكبيرة هي في جوهرها مطابقات أنماط إحصائية، ولا تفهم العالم المادي حقًا. وقد حصل كل من مختبرات AMI Labs التي أسسها LeCun بعد مغادرته Meta، وWorld Labs التابعة لـ Li Feifei، على دعم رأسمالي كبير.
تُعتبر القيادة الذاتية أول "حجر اختبار" لنماذج العالم. يعتمد نموذج العالم على تسلسل الإجراءات التخيلية التي يقترحها الفاعل للتنبؤ بحالات العالم المستقبلية المحتملة، وهذا يتوافق بشكل طبيعي مع دورة "إجراء → توقع → إجراء جديد" في المركبات ذاتية القيادة.
تم بالفعل تطبيق نموذج العالم R7 الخاص بحلول الذكاء الاصطناعي الفيزيائي من "مومينتا" في الإنتاج الضخم، وتم تركيبه لأول مرة في سيارة ID. ERA 9X من SAIC Volkswagen. وقد راكم هذا النموذج أكثر من 12 مليار كيلومتر من مسافة القيادة الفعلية، واستخلص منها أكثر من 100 مليون مقطع من "البيانات الذهبية". أثناء التدريب، يمكن لنموذج R7 محاكاة الحوادث النادرة في الواقع بشكل متكرر، وتغيير الظروف الحدودية لإجراء "تدريبات إضافية" لتحسين الأداء في السيناريوهات النادرة. وفقًا لبيانات CIC灼识咨询، في الفترة من مارس 2025 إلى فبراير 2026، بلغت الحصة السوقية لمبيعات السيارات ذات الإنتاج الضخم المزودة بأنظمة "مومينتا" بين موردي NOA (القيادة الذاتية على الطرق الحضرية) من الطرف الثالث في الصين 65%. من حيث سرعة النمو، يمكن إتمام تسليم 100 ألف مركبة في أقل من 40 يومًا.
يصف Cao Xudong، الرئيس التنفيذي لشركة "مومينتا"، الشركة بأنها "بانية النموذج الأساسي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي". ينقسم الهيكل التقني لنموذج العالم R7 إلى ثلاث طبقات: الطبقة الأولى هي التدريب المسبق لنموذج العالم، حيث يتم ضغط القوانين الفيزيائية والعلاقات السببية في النموذج؛ والطبقة الثانية هي محاكاة نموذج العالم، لإجراء اختبارات الحلقة المغلقة على السيناريوهات الطويلة الذيل المتطرفة؛ والطبقة الثالثة هي التعلم المعزز داخل النموذج، من خلال التجربة والخطأ المتكررين باستخدام آليات المكافأة والعقاب، والاستدلال في العالم الافتراضي.
نموذج R7 ليس مجرد "نموذج في الوقت الفعلي على متن المركبة" أو "نموذج أساسي كبير" بالمعنى التقليدي، بل يُعتبر النموذج الأساسي لعصر الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، حيث يوفر الأساس للذكاء الاصطناعي لفهم العالم المادي الحقيقي. في المرحلة الحالية، تُعد القيادة الذاتية السيناريو الأعلى قيمة الذي يمكن أن يشكل حلقة تغذية راجعة إيجابية بين توسع نطاق البيانات (Data Scaling) وتوسع نطاق الأعمال (Business Scaling) للذكاء الاصطناعي الفيزيائي.
تُظهر نشرة الإصدار أن إيرادات "مومينتا" من عام 2023 إلى عام 2025 نمت من 743 مليون يوان إلى 2.413 مليار يوان، أي تضاعفت ثلاث مرات في ثلاث سنوات، بمعدل نمو سنوي مركب يتجاوز 80%. من بينها، نمت إيرادات التطوير التقني إلى 1.445 مليار يوان، بينما قفزت إيرادات التراخيص من 23 مليون يوان إلى 968 مليون يوان، أي تضاعفت 42 مرة في ثلاث سنوات. تمثل إيرادات التراخيص نموذج الرسوم الذي تفرضه "مومينتا" على شركات تصنيع السيارات لاستخدام نظام الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الخاص بها، وتتميز بهوامش ربح عالية. يُعتبر نموذج الأعمال هذا النموذج الأمثل للإيرادات لشركات القيادة الذاتية الناشئة.
يتبع النظام التقني لـ "مومينتا" إطار "دولاب واحد، وساقان"، أي الآلية الأساسية المدفوعة بالبيانات وخطي الأعمال: نظام المساعدة على القيادة من المستوى L2 للإنتاج الضخم، والقيادة الذاتية الكاملة من المستوى L4. تشترك هاتان الساقان في نفس بنية خوارزميات البرامج، ونفس مخططات المستشعرات، ونفس نموذج العالم. حاليًا، توفر أكثر من 900 ألف مركبة إنتاج ضخم من المستوى L2 بيانات القيادة الفعلية والإيرادات التجارية لدعم تكرار نموذج العالم، ثم يتم نشر النموذج المكرر على مركبات الأجرة الذاتية القيادة من المستوى L4 (Robotaxi)، ويتم تطبيقه في مدن مثل شنغهاي وسوتشو وميونيخ وأبو ظبي.
يوفر اكتتاب "مومينتا" معيارًا جديدًا لتقييم القيمة في مجال الذكاء الاصطناعي الفيزيائي: بالنسبة لشركات القيادة الذاتية، يجب تقييم ما إذا كانت تمتلك نموذجًا أساسيًا متعدد الوسائط؛ أما بالنسبة للشركات الناشئة التي تستهدف مباشرة "الدماغ النهائي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي"، فيجب عليها الرد على قنوات التطبيق وحلقة البيانات المغلقة. أصبحت "مومينتا" أول لاعب يثبت منطق أعماله من خلال بيانات التشغيل والنظام التقني، لكن لا يزال هناك عدم يقين بشأن ما إذا كان نظامها التقني يمكن نقله إلى أطراف الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الأخرى مثل الروبوتات.
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
