شياوبنغ بينغ الصينية تصدر VLA 6.3.0 الأسبوع الماضي وتجمع 900 مليون دولار لقطاع الروبوتات

أخبار ar.wedoany.com، أصدرت شركة شياوبنغ (XPENG) خلال الأسبوع الماضي نتائج الربع الثاني، ونظام القيادة الذكية VLA 2.0 الإصدار 6.3.0، بالإضافة إلى مستجدات تمويل الروبوت البشري IRON، حيث تدور هذه الإجراءات الثلاثة حول الذكاء الاصطناعي الفيزيائي. ولم تُحتسب النتائج ذات الصلة بالكامل بعد في النتائج المالية للفترة الحالية، لكنها تمهد لمرحلة تطوير جديدة لهذه الشركة التكنولوجية سريعة التوسع.

تُظهر البيانات المالية أن إيرادات شياوبنغ في الربع الثاني بلغت 2.91 مليار دولار أمريكي، بزيادة سنوية قدرها 8.0%، وزيادة ربع سنوية قدرها 51.5%؛ وبلغ هامش الربح الإجمالي الإجمالي 20.7%، مقارنة بـ 17.3% في عام 2025؛ وبالمقارنة، بلغ هامش ربح شركة تسلا (Tesla) 16.8%. ومع ذلك، انخفض هامش ربح قطاع السيارات إلى 12.1%، مقارنة بـ 14% في عام 2025، ويرتبط ذلك جزئياً بتكاليف إطلاق الطرازات الجديدة. ويعود تحسن هامش الربح الإجمالي بشكل أساسي إلى قطاع الخدمات، حيث يأتي معظم الإيرادات من خدمات البحث والتطوير التقنية المقدمة لمجموعة فولكس فاجن (Volkswagen Group). هذا الهيكل الإيرادي يجعل شياوبنغ أقرب على مستوى الأرباح إلى شركة تكنولوجية وليس مجرد شركة تصنيع سيارات.

كما يؤثر الاستثمار التقني على أرباح الفترة الحالية، حيث بلغ صافي خسائر شياوبنغ الإجمالية 200 مليون دولار أمريكي، ويعود ذلك بشكل أساسي إلى زيادة نفقات البحث والتطوير بنسبة 35% على أساس سنوي، وارتفاع المصاريف الإدارية والبيعية الناتجة عن التوسع العالمي وإطلاق الطرازات الجديدة. وعلى سبيل المثال، فإن إطلاق طراز L03 في ميونيخ في يوليو يتطلب استثمارات تسويقية كبيرة. ومع دخول عدة طرازات مرحلة زيادة الإنتاج والوصول إلى مرحلة التسليم، ستنعكس هذه الاستثمارات في البحث والتطوير والتسويق تدريجياً في العمليات اللاحقة.

يوم الخميس الماضي، أصدرت شياوبنغ نظام VLA 2.0 الإصدار 6.3.0، وهو أول ترقية رئيسية للإصدار منذ إطلاق VLA 2.0، وسيتم توزيعه عبر التحديثات اللاسلكية (OTA) في الأسابيع المقبلة. تتطلب ترقية نظام القيادة الذكية الموازنة بين السلامة والموثوقية وسرعة الاستجابة، مع العمل ضمن قيود زمن الاستجابة والقدرة الحاسوبية واستهلاك الطاقة؛ وإذا لم يتمكن البرنامج الجديد من العمل بسلاسة على الأجهزة الحالية، فلن تكون للترقية قيمة عملية.

يُدخل نموذج VLA 2.0 المُحدَّث بُعداً زمنياً إضافة إلى الإدراك المكاني، حيث يجمع الأحداث التاريخية بطريقة رباعية الأبعاد (4D) للتنبؤ بالخطوات التالية. ويدعم هذه القدرة نظام Infini-VLA، الذي يمكنه استدعاء خط زمني تاريخي غير محدود عند اتخاذ القرارات؛ وقد اكتشفت شياوبنغ في سيناريوهات القيادة الفعلية أن الذاكرة التاريخية عادة لا تحتاج إلى أكثر من 30 ثانية، لذلك حددت نافذة الذاكرة هذه بـ 30 ثانية.

لا يمكن للمركبة أثناء القيادة التوقف لمعالجة المعلومات أو تخطيط الحركات، لذلك تعتمد الترقية الجديدة على الاستدلال التدفقي (Streaming Inference)، مما يتيح إخراج رموز الإدراك والتفكير والمسار بشكل متزامن ومستمر. وتقول شياوبنغ إن هذا الحل يحسّن زمن الاستجابة وسرعة الاستجابة بنسبة 300%.

تقنية X-Foresight (التنبؤ الاستباقي) التي أعلنت عنها شياوبنغ في يونيو أصبحت الآن متاحة للجمهور. يعتمد هذا النظام على البيانات التاريخية لاستنتاج الوضع المروري خلال الست ثوانٍ القادمة، محققاً استدلالاً استباقياً؛ ويمكن لقدراته الأساسية دعم تنبؤات تصل إلى 21 ثانية، ولكن تم تحديد الحد الافتراضي بـ 6 ثوانٍ لتوفير القدرة الحاسوبية. وتقوم آلية مطابقة التدفق (Flow-Matching) بتخطيط البيانات إلى مسارات مستقبلية متعددة، واختيار النتيجة المثلى عبر اتخاذ القرار الاحتمالي. وبالجمع بين التقنيات المذكورة، تقول شياوبنغ إن أداء السلامة تحسن بمقدار 20 ضعفاً، وتصف نظام القيادة الذكية الشبيه بالبشر هذا بأنه يمتلك قدرات "تفوق البشر".

تستخدم شياوبنغ نفس مجموعة الأجهزة لتشغيل أسطول Robotaxi من المستوى L4، حيث أكملت أكثر من 2000 طلب لعملاء داخليين على الطرق العامة. اللوائح الصينية للقيادة الذكية أكثر صرامة من اللوائح الأمريكية، لكن من المتوقع أن يقترب التسويق الأوسع قريباً.

تُحفظ القدرات الأكثر اكتمالاً لنظام VLA 2.0 للطرازات المزودة بعدة رقائق تورينغ (Turing) المطورة ذاتياً، لكن الطرازات ذات الشريحة الواحدة ستحصل أيضاً على قدرات VLA المقابلة. إن التحول من شريحتين إلى شريحة واحدة ليس مجرد تخفيض القدرات إلى النصف: فمن خلال تقنية HybridViT، تعمل شياوبنغ على تبسيط متطلبات المعالجة، مع الحفاظ على القدرات الأساسية قدر الإمكان، وتقليل التنازلات في الأداء إلى أدنى حد. تتعلق التعديلات ذات الصلة بتعديلات البنية الأساسية، وليس مجرد خفض الوظائف مباشرة.

يعتمد Master Agent نموذجاً متعدد الوسائط بالكامل (Omni multimodal model)، حيث يحول التفاعل الصوتي إلى محادثة شبيهة بالبشر، وتقول شياوبنغ إنه في جوهره "يحول التفاعل الصوتي إلى روبوت". يستخدم النظام شريحة تورينغ المخصصة لمعالجة الصوت محلياً، ويدمج فهم البيئة لفهم نية المستخدم؛ ولا يحتاج المستخدم إلى استخدام أوامر محددة مسبقاً، فالمحادثة وحدها تكفي لتحديد الوجهة والمسار. ويمكن أيضاً تعديل الخطة في أي وقت أثناء القيادة، وإذا احتاج المستخدم إلى التوقف على جانب الطريق، سيبحث النظام عن مكان آمن بنفسه، دون الحاجة إلى لمس شاشة اللمس طوال الرحلة. في الفيديو التوضيحي، تمكن المستخدم من خلال الصوت فقط، وفقاً لنوع الأطباق، من تحديد موقع مطعم ذي اسم صعب النطق، وتوقفت المركبة أمام مبنى أسود في الحي. يمكن التحكم في جميع وظائف المركبة تقريباً عبر الصوت. هذا النمط من التفاعل قريب من نظام KITT في العمل الفني "فارس الطريق" (Knight Rider)، ويختلف بشكل كبير عن تجربة المساعدين الصوتيين الشائعين، ولا يزال التأثير الفعلي بحاجة إلى التحقق من خلال التجربة. تعتبر شياوبنغ التحكم الصوتي شرطاً ضرورياً لـ Robotaxi، وترى أن سيناريو عدم وجود سائق يتطلب هذا المستوى من التفاعل لضمان التشغيل الآمن؛ كما أن قدرة التعميم للنموذج تساعد في التكيف السريع عند دخول أسواق جديدة.

كما أصبح تقسيم العمل بين رقائق تورينغ المتعددة أكثر وضوحاً مع هذا الإصدار: الشريحة الأولى مسؤولة عن القيادة الذكية، والثانية توسع القدرات، والثالثة مخصصة للتحكم الصوتي والاتصالات، كما تُجهز طرازات Robotaxi بشريحة رابعة كاحتياط في سيناريوهات عدم وجود سائق. تبلغ القدرة الحاسوبية لكل شريحة 750 TOPS، متجاوزة إجمالي القدرة الحاسوبية لنظام HW4 من تسلا.

أدى توسع الأسطول إلى توفير المزيد من بيانات التدريب، حيث بلغ إجمالي مقاطع الفيديو المتراكمة 110 ملايين مقطع. كما زاد عدد النماذج المحاكاة التي يولدها منصة المحاكاة X-World (عالم المحاكاة) يومياً بنسبة 290% مقارنة بشهر يونيو. وبالاعتماد على البيانات الحقيقية والمحاكاة، تعززت قدرة النموذج على معالجة السيناريوهات الحافة مثل مناطق الإنشاءات والعبارات.

فيما يتعلق بتوزيع الإصدارات، ستستلم طرازات Ultra وUltra SE تحديث VLA 2.0 الجديد في سبتمبر؛ وستستلم نسخة Max المزودة بشريحة تورينغ واحدة تحديث VLA Lite الشهر المقبل؛ وستحصل الطرازات القديمة المزودة بشريحتي NVIDIA Orin على الترقية في وقت لاحق من هذا العام. ولا توجد معلومات حتى الآن عن الطرازات المزودة بشريحة Orin واحدة.

لم تتبع شياوبنغ نموذج الاشتراك في الرسوم، بل تقدم القدرات الجديدة للعملاء الحاليين عبر التحديثات اللاسلكية (OTA)، قائلة إنها "لا تريد ببساطة تقليل معلمات النموذج، بل تريد منح الجميع تجربة أكثر اتساقاً". وتتجاوز الوظائف المقدمة فعلياً الالتزامات الأولية. وبالمقارنة، هناك شركات تفرض رسوماً إضافية على فتح وظائف الأجهزة القائمة، وهناك شركات تعاني من فجوة بين الوعود والتسليم.

أظهرت ردود الفعل من تجارب القيادة المتعددة حول VLA 2.0 سابقاً أن أداءه الشبيه بالبشر مثير للإعجاب، وأن النظام يتعلم بسرعة. إذا وفى الإصدار 6.3.0 بجميع وعوده، فستتوسع ريادة شياوبنغ في القيادة الذكية بشكل أكبر. لن تساهم هذه الترقية في الإيرادات فوراً؛ لكن اعتراف المستخدمين بالوظائف الجديدة بعد التجربة الفعلية قد يعزز مبيعات السيارات، خاصة الطرازات الراقية المزودة بأحدث الوظائف، كما يهيئ الظروف لتصدير التقنية إلى شركات تصنيع سيارات أخرى.

تقدم شياوبنغ لعملائها قدرات تتجاوز المستوى المتوقع الأولي للأجهزة. وبالإضافة إلى القيادة الذكية، لدى شياوبنغ تحركات جديدة في مجال الروبوتات.

أكمل قطاع الروبوتات في شياوبنغ، Dogotix، جولة تمويل بقيمة 900 مليون دولار أمريكي، بقيمة تقديرية بلغت 6.3 مليار دولار أمريكي، وتصفها شياوبنغ بأنها "أكبر جولة تمويل خاصة منفردة في تاريخ صناعة الذكاء الاصطناعي المجسّد في الصين". وفقاً للخطة، سيتم نشر IRON في متاجر شياوبنغ في عام 2026 لتقديم الدعم البيعي، وبدء تسليم الطلبات للعملاء الخارجيين في قطاعي التجزئة والخدمات في عام 2027؛ وستتوسع الطاقة الإنتاجية البالغة عدة آلاف من الوحدات شهرياً وفقاً للطلب.

IRON من حيث الشكل والتصميم هو روبوت بدرجة عالية من التشابه مع البشر، حيث يركز تطويره على حلقة التفاعل بين الإنسان والآلة؛ ومع ذلك، فإن الروبوتات البشرية ليست الشكل المثالي لجميع السيناريوهات الصناعية. وقد دخلت شركتا علي بابا (Alibaba) وتينسنت (Tencent) كمستثمرين استراتيجيين، حيث تغطي أنظمة الدفع الخاصة بهما، Alipay وWeChat Pay، جزءاً كبيراً من معاملات الحياة اليومية في الصين.

بعد التمويل المستقل، تظل Dogotix تحت سيطرة شياوبنغ، لكنها لم تعد شركة تابعة مملوكة بالكامل، وبالتالي تتحمل التزامات إبلاغ إضافية، كما سترتفع شفافية الأداء في أعمال الروبوتات. وتقول شياوبنغ إن الإيرادات المحتملة لكل روبوت على مدى دورة حياته من المبيعات والترقيات قد تكون أعلى من إيرادات السيارة الواحدة. ومع بدء نمو إيرادات المبيعات في العام المقبل، سيكون هامش الربح والربحية جديرين بالمتابعة.

تعيد شياوبنغ استخدام نفس البنية التحتية والأنظمة البرمجية عبر خطوط الإنتاج المختلفة، لتوزيع نفقات البحث والتطوير. وتشبه الشركة هذا النظام المشترك بجبل جليدي: فالنسبة غير المرئية تحت الماء والتي تبلغ 95% هي الجزء المشترك، بينما تختلف أشكال التطبيقات فوق السطح.

لا يقتصر استثمار شياوبنغ في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي على ما سبق. تستند استراتيجية الشركة إلى حل المشكلات الأصعب أولاً، ثم معالجة المشكلات الأسهل نسبياً، معتبرة أنه بعد البناء الكامل لنظام البحث والتطوير للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، كلما زادت صعوبة التحديات في المراحل المبكرة، أصبحت المشكلات اللاحقة أسهل في الحل. وعدم قطف "الثمار المنخفضة" أولاً يجعل من الصعب تحقيق النتائج الفورية التي يتوقعها بعض المستثمرين على المدى القصير؛ وفي ظل المنافسة السريعة بين الشركات الصينية، فإن هذا الاختيار ليس سهلاً.

تواجه شياوبنغ "المجهول المجهول" من خلال التكرار السريع، أي السيناريوهات الحافة التي لا يمكن توقعها بشكل معقول في مرحلة التخطيط. وتقول الشركة إن البناء الكامل لنظام الذكاء الاصطناعي هو السبيل الوحيد لحل هذه المشكلات بشكل مستمر في التكرار السريع. وتطلق على هذه الدورة اسم "الدوامة الذكاء الاصطناعي": سيارات أفضل تجلب المزيد من البيانات، والبيانات تقود تحسين البرمجيات، والبرمجيات تعزز مبيعات السيارات، والمزيد من السيارات تغطي المزيد من السيناريوهات الحافة، مما يشكل نموذجاً أقوى، ويمتد إلى خطوط إنتاج أخرى.

استجابةً للمتطلبات التنظيمية المتوقعة للقيادة الذكية، يجب على نظام القيادة الذكية إكمال الاستدلال محلياً، مما يفرض متطلبات أعلى على كفاءة استخدام القدرة الحاسوبية للرقائق وكفاءة النموذج. بعض المنافسين يعوضون نقص القدرة الحاسوبية بإضافة أجهزة استشعار، أو يعتمدون على مراكز بيانات مركزية، وهو ما يواجه ضغوطاً في الخصوصية والامتثال. إن مسار تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة محلياً يتيح لرقائق تورينغ وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوسع إلى سيناريوهات أكثر خارج نطاق الذكاء الاصطناعي الفيزيائي.

في نفس حدث الإصدار، أطلقت شياوبنغ أيضاً XLLM (بنية نماذج اللغة الكبيرة)، وهي بنية تمكن نماذج اللغة الكبيرة (LLM) من العمل على شريحة تورينغ واحدة. وتقول شياوبنغ إن كفاءة الاستدلال قريبة من ChatGPT؛ ويعمل النظام محلياً بمعدل توليد يتجاوز 20 رمزاً في الثانية من خلال تحسين "نماذج اللغة الكبيرة الشائعة حالياً". ورغم أن هذا المعدل ليس الأعلى في الصناعة، إلا أن الميزة تكمن في أن جميع المعالجة تتركز على شريحة واحدة، دون الاعتماد على مراكز بيانات عالية استهلاك الطاقة. من المتوقع أن تمكن XLLM قدرات نماذج اللغة الكبيرة من التكيف مع حالات استخدام محتملة متنوعة في شكل تطبيقات محلية؛ وينطبق مسار التحسين هذا أيضاً على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، مع إمكانية خفض استهلاك الطاقة بشكل ملحوظ. إن مشكلة تشغيل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي محلياً التي حُلّت أولوية في قطاع السيارات، تفتح الآن مجالات تطبيق جديدة لهذه التقنية.

كما يشكل المسار التقني القائم على حل المشكلات الصعبة أولاً مصدر إيرادات جديداً، حيث تستمر حصة إيرادات الخدمات التقنية في الارتفاع. وتُعد شراكة بورشه (Porsche) مع شياوبنغ في تجمعات الانبعاثات في أوروبا مصدر إيرادات محتملاً جديداً. ومع تعميق التعاون التقني مع مجموعة فولكس فاجن، من المتوقع أن يتوسع نطاق تركيب VLA 2.0 على مركبات المجموعة.

تترابط قدرات القيادة الذكية مع مبيعات السيارات الكهربائية: أداء القيادة الذكية يعزز مبيعات السيارات، والتوسع في الحجم يغذي تطوير منصة السيارات الكهربائية، مما يدفع بدوره مسار الكهربة.

تسعى شياوبنغ إلى أن تصبح أول شركة تحقق القيادة الذكية العالمية المتوافقة مع لائحة DCAS الموحدة للأمم المتحدة. من المتوقع أن يؤدي انتشار تجربة القيادة الذكية إلى تعزيز تفكير العملاء في طرازات شياوبنغ، كما قد تشتري شركات تصنيع السيارات الأخرى القدرات ذات الصلة، مما يشكل مصدر إيرادات مزدوجاً من مبيعات السيارات والخدمات التقنية؛ وتستمر قدرات الذكاء الاصطناعي في التطور مع المزيد من البيانات، ويمكن نقلها إلى مجالات أخرى. تمر دورة الاستثمار الحالية لشياوبنغ بنقطة تحول حيث يتحول البحث والتطوير طويل الأمد إلى إيرادات من منتجات متعددة، حيث قد تشكل مبيعات السيارات والخدمات التقنية وأعمال الروبوتات مصادر الإيرادات اللاحقة معاً، مع إعادة استثمار جزء من الأرباح في تطوير تقنيات جديدة.