أخبار ar.wedoany.com، أعلنت شركة "مومينتا" (Momenta)، الرائدة في مجال الذكاء الفيزيائي في الصين، أن إجمالي عدد المركبات المنتجة بكميات تجارية والمزودة بأنظمة القيادة الذكية الخاصة بها قد تجاوز حاجز المليون مركبة، مما يمثل مرحلة جديدة تدخل فيها تقنية النموذج العالمي للشركة وحلول المساعدة المتقدمة في القيادة مرحلة النشر على نطاق أوسع. تعتمد "مومينتا" حاليًا على نموذجها العالمي للذكاء الفيزيائي "R7" كقاعدة تقنية أساسية، وتعمل في الوقت نفسه على تطوير خطي أعمال رئيسيين: أنظمة المساعدة المتقدمة في القيادة للإنتاج التجاري، وأنظمة القيادة الذاتية من المستوى الرابع (L4)، مع توسيع نطاق قدراتها التقنية لتشمل سيناريوهات مثل سيارات الأجرة ذاتية القيادة، والخدمات اللوجستية غير المأهولة، والروبوتات الصناعية (الروبوتات الصناعية).
منذ تأسيسها في عام 2016، طورت "مومينتا" نظامًا تقنيًا ومنتجيًا يقوم على "حلقة بيانات واحدة وخطي أعمال رئيسيين". تولد المركبات المنتجة بكميات تجارية باستمرار بيانات قيادة أثناء تشغيلها الفعلي على الطرقات. بعد فرز هذه البيانات ومعالجتها وتدريبها، يمكن استخدامها لتحسين نماذج الإدراك والتنبؤ والتخطيط واتخاذ القرارات، ثم يتم إعادة نشرها في المركبات من خلال تحديثات البرمجيات. مع توسع نطاق تركيب الأنظمة، تتعرض الأنظمة لمزيد من أنواع الطرق ومستخدمي الطريق ومواقف القيادة المعقدة، مما يزيد من نطاق تغطية البيانات ويوفر أساسًا للخوارزميات لمعالجة المشكلات النادرة والطارئة والتي يصعب تحديدها مسبقًا (المشكلات طويلة الذيل).
في أبريل 2026، أكملت "مومينتا" تركيب نموذجها العالمي للتعلم المعزز "R7" في المركبات المنتجة بكميات تجارية. يعتمد هذا النظام على بنية ثلاثية الطبقات، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من تعلم القوانين الفيزيائية في البيئة الطرقية، واستنتاج الحالات اللاحقة للمركبات والمشاة ومستخدمي الطريق الآخرين، والتدريب المستمر في بيئات المحاكاة الافتراضية. بالنسبة للسيناريوهات المعقدة مثل فتح الأبواب المفاجئ (dooring)، والانعطاف إلى اليسار دون حماية، والطرق الضيقة في مواقع البناء، لم يعد النظام يعتمد كليًا على وضع القواعد يدويًا لكل حالة على حدة، بل يعمل على تحسين قدرات التعرف والتقييم وتخطيط المسار من خلال تدريب البيانات واستنتاج البيئة.
بعد دخول النموذج العالمي إلى المركبات المنتجة بكميات تجارية، يتحول التركيز الهندسي من التحقق من الخوارزميات لمرة واحدة إلى ضمان الاستقرار التشغيلي طويل الأمد. تحتاج أنظمة القيادة الذكية إلى التكيف مع مستشعرات المركبة، ووحدات التحكم في المجال (domain controllers)، وأنظمة تنفيذ الهيكل السفلي، وشبكات الاتصالات داخل المركبة، بالإضافة إلى معالجة الاختلافات بين موديلات المركبات المختلفة من حيث مواقع الكاميرات، وأبعاد المركبة، وأداء الكبح، وخصائص التوجيه. كل موديل مركبة، بدءًا من اختيار المورد وحتى التسليم، يمر بمراحل جمع البيانات، وتكييف البرمجيات، واختبار الطرق، والتحقق من الوظائف، والمعايرة للإنتاج التجاري، وذلك لضمان تشغيل منصة تقنية موحدة بشكل مستقر على بنى مركبات مختلفة.
حصلت "مومينتا" حاليًا على أكثر من 210 طلب ترسية لموديلات مركبات، وتم تسليم أكثر من 100 موديل مركبة للإنتاج التجاري، وأقامت تعاونًا مع العلامات التجارية الصينية المستقلة الرئيسية للسيارات ومع تسع من أكبر عشر شركات سيارات عالمية. كشفت الشركة أن حصتها السوقية في خدمات المساعدة في القيادة الحضرية (City Navigation Assist) من جهات خارجية تبلغ 61%. مع استمرار زيادة عدد موديلات المركبات المتعاونة، تتحسن كفاءة التسليم في "مومينتا" أيضًا؛ حيث استغرق أول إنجاز لتسليم 100 ألف مركبة 24 شهرًا، بينما يمكن حاليًا إكمال تركيب الأنظمة في 100 ألف مركبة في غضون 40 يومًا كحد أقصى.
يفرض تسارع سرعة تركيب الأنظمة متطلبات أعلى على إدارة إصدارات البرمجيات، وتكييف المركبات، وقدرات معالجة البيانات السحابية. قد تتبنى شركات وموديلات المركبات المختلفة بنى إلكترونية/كهربائية ومنصات حاسوبية وتكوينات مستشعرات مختلفة. تحتاج "مومينتا" إلى الحفاظ على توحيد الخوارزميات الأساسية مع إجراء التكييف المستهدف، وضمان الاتصال المستقر بين برمجيات جانب المركبة، ومنصة التدريب السحابية، وأدوات سلسلة البيانات المغلقة. كما أن حجم الإنتاج البالغ مليون مركبة يعني أن النظام سيستمر في توليد كميات كبيرة من بيانات الطرق، مما يستلزم بناء قدرات داعمة لتخزين البيانات، وتنظيفها، ووضع العلامات عليها، وتدريبها، والتحقق منها عبر المحاكاة.
بالإضافة إلى حلول القيادة الذكية لسيارات الركاب المنتجة بكميات تجارية، تواصل "مومينتا" تطوير خدمة التنقل ذاتي القيادة بدون سائق (Robotaxi). على عكس أنظمة المساعدة في القيادة، تتطلب القيادة الذاتية من المستوى الرابع (L4) من النظام تحمل مهام القيادة الكاملة ضمن مناطق وظروف تشغيل محددة، مما يفرض متطلبات أعلى فيما يتعلق بتكرارية الإدراك، واستقرار اتخاذ القرارات، والتشغيل عن بُعد، وضمان السلامة. يمكن لقدرات البيانات والخوارزميات المتراكمة من مركبات الركاب المنتجة بكميات تجارية أن تدعم تدريب أنظمة Robotaxi وتغطية السيناريوهات المعقدة؛ وفي المقابل، يمكن للبيانات الناتجة عن التشغيل عالي التردد لأساطيل Robotaxi أن تُستخدم في تحسين النموذج العالمي، مما يشكل تكاملًا تقنيًا بين خطي الأعمال هذين.
صرح السيد تساو شو دونغ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة "مومينتا"، بأن القيادة الذكية ليست سوى نقطة البداية لتطبيقات الذكاء الفيزيائي. وأضاف أن الشركة ستواصل تحسين نظامها التقني حول النموذج العالمي، وأدوات سلسلة التشغيل الآلي، والبنية التحتية لقوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي (البنية التحتية الحضرية)، وتخزين بيانات القيادة. وستعمل الشركة، إلى جانب تعزيز أعمال القيادة الذكية لسيارات الركاب، على توسيع نطاق سيناريوهات التطبيق التي تتطلب من الذكاء الاصطناعي فهم البيئة الواقعية والتفاعل معها، مثل سيارات الأجرة ذاتية القيادة، والخدمات اللوجستية غير المأهولة، والروبوتات الصناعية.
