بات الذكاء الاصطناعي يستطيع الكتابة وإنشاء الصور وتحليل المستندات وإجراء محادثة. المرحلة التالية أعقد بكثير: تمكين نموذج AI من تلقي معلومات من العالم المادي وتقرير كيفية تصرف آلة حقيقية فيه.
أعلنت Mercedes-Benz وشركة Wayve البريطانية اتفاق إنتاج لدمج برمجيات Wayve AI Driver في طرازات مرسيدس المستقبلية. وبحسب الشركتين، يفترض أن تبدأ السيارات الأولى تلقي التقنية خلال العامين المقبلين، بقدرات مساعدة متقدمة للقيادة الحضرية وعلى الطرق السريعة من نقطة الانطلاق باتجاه الوجهة.
لكن رغم اسم «AI Driver»، لم تعلن مرسيدس بعد سيارة تقود ببساطة بدلا منكم. لم ينشر مستوى أتمتة النظام، ولا تعرف الطرازات التي سيظهر فيها، وتصف الشركتان التطبيق المستقبلي حاليا بأنه «نظام مساعدة على القيادة».
يكمن الجانب الأهم تحت الاسم التسويقي: تحاول Wayve تغيير الطريقة التي تتعلم بها السيارة القيادة.
ما الذي تبنيه مرسيدس وWayve فعليا؟
تطور Wayve نظام قيادة يعتمد على ما يسمى Embodied AI، أو الذكاء الاصطناعي الذي يعمل من خلال نظام مادي.
بدلا من أن يتلقى نموذج AI طلبا مثل «اكتب لي رسالة بريد» ويعيد نصا، يتلقى معلومات من مستشعرات السيارة، ويحتاج إلى استنتاج كيفية تصرف المركبة منها.
بحسب Wayve، يستطيع نظامها AV2.0 تلقي معلومات من الكاميرات والرادار وتحويلها إلى إجراءات قيادة، مثل تغيير الاتجاه أو التباطؤ. وتصف الشركة النظام بأنه نموذج تعلم عميق يربط جزءا أكبر من فهم البيئة واتخاذ القرار بشبكة مدربة من البداية إلى النهاية.
هذا فرق مهم.
بنيت أنظمة القيادة المتقدمة لسنوات كسلسلة طويلة من المكونات: نظام يتعرف على المسارات، وآخر يرصد السيارات والمشاة، ومكون يتنبأ بمسارات حركتهم، ومكون تخطيط يقرر ما ينبغي للسيارة فعله.
تحاول Wayve نقل جزء أكبر من هذا العمل إلى نموذج يتعلم من بيانات القيادة.
بكلمات بسيطة: بدلا من تعليم السيارة آلاف القواعد للحالات المختلفة كل على حدة، تتمثل الفكرة في جعل النموذج يتعلم أنماط القيادة من كميات كبيرة من الأمثلة.
هذا لا يعني الاستغناء عن القواعد أو أنظمة السلامة أو مكونات التحكم التقليدية. فالسيارة ليست روبوت دردشة على عجلات. ولا تزال تحتاج إلى آليات سلامة وتحكم بالمركبة وأنظمة احتياطية وقيود تشغيلية تحيط بنموذج AI.
لماذا يسمى Embodied AI؟
خلال السنوات الأخيرة، تعرف معظم الناس إلى الذكاء الاصطناعي عبر شاشة. تعمل ChatGPT وGemini وClaude ومولدات الصور في عالم رقمي: تتلقى معلومات وتنتج معلومات.
ينقل Embodied AI المبدأ نفسه إلى بيئة يترتب فيها على قرار النموذج أثر مادي.
الروبوت الذي يقرر كيفية رفع غرض مثال على ذلك. والسيارة التي تفسر الطريق والمشاة والدراجات النارية وحركة التقاطع وتقرر الاستجابة مثال أعقد بكثير.
وهذا يفسر أيضا لماذا تمثل القيادة اختبارا مهما للذكاء الاصطناعي. قد يكون الخطأ في إجابة روبوت دردشة مزعجا. أما خطأ نموذج يتحكم بسيارة فقد يصبح مسألة سلامة.
لذلك، تعد شراكة Wayve ومرسيدس جزءا من اتجاه أكبر: الانتقال من نماذج تنتج المحتوى إلى نماذج تحاول فهم العالم وتوقع تغيره وتنفيذ إجراءات فيه.
دون خرائط تفصيلية لكل شارع
من ادعاءات Wayve الرئيسية أن نهجها يستطيع تقليل الاعتماد على خرائط HD التفصيلية والأنظمة المحددة مسبقا بمنطقة جغرافية معينة.
تعتمد أنظمة مستقلة كثيرة على معلومات شديدة التفصيل عن البيئة التي ستعمل فيها. وعند الرغبة في تشغيلها بمدينة جديدة، يلزم أحيانا عمل كبير لرسم الخرائط والفحص والتكييف.
تدعي Wayve أن نظام AI لديها يستطيع تعميم ما تعلمه والتكيف مع مدن ومركبات وبيئات قيادة جديدة دون تدريب مخصص كامل لكل مدينة. وتقدم الشركة هذه القدرة كإحدى المزايا الرئيسية لـAV2.0.
هذا ادعاء مهم، لكن ينبغي وضع حدود له.
«لا يتطلب خرائط HD» لا يعني أن السيارة لا تستخدم الملاحة أو الخرائط. ولا يعني إمكانية أخذ نظام تدرب في لندن وتشغيله غدا في إسرائيل وتوقع قيادة مثالية.
تختلف القوانين والإشارات والبنية التحتية والطقس وثقافة القيادة وسلوك مستخدمي الطريق بين البلدان. ولا يزال النظام الذي يتعلم التعميم بحاجة إلى اختبارات وموافقات قبل تشغيله في سوق معينة.
وماذا ستستطيع السيارة فعله عمليا؟
هنا يستحسن الحذر على نحو خاص.
تصف Wayve ومرسيدس «مساعدة متقدمة من نقطة إلى نقطة» في المدن وعلى الطرق السريعة. وهذا يعني رؤية أوسع من مثبت سرعة تكيفي أو نظام يبقي السيارة في وسط المسار.
المقصود نظام يدمج معلومات الملاحة مع مهمة القيادة عبر أجزاء مختلفة من المسار.
لكن الشركتين لم تنشرا بعد قائمة دقيقة بالإجراءات التي سينفذها النظام.
فلم يتضح رسميا مثلا ما إذا كان النظام المقدم للعملاء يستطيع عبور التقاطعات باستقلالية أو الانعطاف أو تغيير المسارات أو مغادرة طريق سريع أو التعامل مع الركن دون تدخل.
ولا تزال متطلبات السائق مجهولة أيضا. لم تعلن مرسيدس وWayve ما إذا كان سيسمح برفع اليدين عن المقود، ولأي مدة، أو كيف ستعمل مراقبة الانتباه.
لذلك، الأدق حاليا الحديث عن نظام مساعدة مبني على AI، وليس «سيارة تقود نفسها».
لدى مرسيدس أنظمة متقدمة بالفعل. فما الجديد؟
هذه النقطة مهمة خصوصا لأن مرسيدس تقدم بالفعل تقنيات قيادة متقدمة أخرى.
تصنف الشركة المصنعة MB.DRIVE ASSIST PRO مثلا كنظام SAE Level 2. يجمع الملاحة والمساعدة على القيادة، ويمكنه حتى تقديم مساعدة حضرية من مكان الركن باتجاه الوجهة، لكن السائق يبقى مسؤولا عن القيادة. يستخدم النظام نحو 30 مستشعرا، منها عشر كاميرات وخمسة مستشعرات رادار و12 مستشعرا فوق صوتي.
في المقابل، حصل DRIVE PILOT من مرسيدس بالفعل على اعتماد Level 3 في ألمانيا بشروط معينة. وتستطيع النسخة المعتمدة العمل على الطرق السريعة حتى 95 كم/ساعة، ويمكن للنظام ضمن نطاق التشغيل المعتمد تولي مهمة القيادة بالشروط المحددة له.
Wayve AI Driver شيء آخر.
إنها منصة AI مستقبلية تعتزم الشركتان دمجها في طرازات إنتاجية، لكن لم ينشر لها بعد مستوى SAE أو شروط تشغيل أو قائمة طرازات.
الجديد حاليا ليس أن «مرسيدس بلغت مستوى استقلالية أعلى»، بل محاولة إدخال نهج قيادة يعتمد بدرجة أكبر على نموذج متعلم إلى معمارية إنتاج إحدى أكبر شركات السيارات في العالم.
التحدي الأكبر لـAI في العالم المادي: الحالات الاستثنائية
قد يشاهد نموذج قيادة ملايين ساعات الرحلات، ثم يواجه حالة لم يرها بهذه الصورة تماما من قبل.
سيارة تقف بصورة غريبة وسط الطريق، أو أعمال بنية تحتية مؤقتة، أو شخص يشير بيده، أو علامات طريق باهتة، أو سائق يخالف قواعد المرور، كلها من الحالات التي تجعل القيادة في العالم الحقيقي مشكلة صعبة.
تعتقد Wayve أن نموذجا تعلم من كميات كبيرة من المعلومات يستطيع التعامل مع حالات جديدة أفضل من نظام يعتمد أساسا على قائمة سيناريوهات وقواعد محددة مسبقا.
لكن هذا لا يزال أحد الأسئلة الكبرى في المجال.
قد يكون النموذج ممتازا في 99.9% من الحالات، وفي القيادة تحديدا تهم مهندسي السلامة والجهات التنظيمية النسبة الضئيلة المتبقية.
وتوجد أيضا مسألة التفسير: عندما يقرر نظام مكون من وحدات مبرمجة إجراء ما، يسهل نسبيا أحيانا تتبع السلسلة المؤدية إليه. أما في نموذج عصبي كبير ومعقد، فيصعب أكثر تفسير سبب اختياره إجراء معينا بدقة.
هذا أحد أسباب احتياج الانتقال من نماذج AI على الشاشة إلى أنظمة مادية إلى ما هو أكثر بكثير من تدريب نموذج كبير.
مرسيدس دمجت النظام بالفعل في معمارية إنتاجها
الإعلان ليس مجرد تعبير عام عن النوايا.
بحسب Wayve، دمج AI Driver بالفعل في معمارية إنتاج Mercedes-Benz باستخدام عتاد مرسيدس ونظام التشغيل MB.OS وواجهات الخرائط لديها. وتقول الشركتان إن هذا العمل يضع أساس التطوير باتجاه الإنتاج الواسع.
لم يتضح بعد العتاد المطلوب في السيارات التي ستصل إلى العملاء. فلم تنشر أعداد الكاميرات أو الرادارات أو إمكانية استخدام ليدار أو الحاسوب الذي سيشغل النظام.
ولم تكشف الطرازات الأولى أيضا.
ومتى سنراه على الطريق؟
الهدف الرسمي بدء إيصال التقنية إلى العملاء خلال العامين المقبلين.
لا يعني ذلك أن كل مرسيدس ستحصل على «سائق AI» بحلول 2028، ولا أن النظام سيطلق عالميا في الموعد نفسه.
لم تعلن الشركتان الأسواق الأولى بعد، والتطلع إلى انتشار عالمي لا يعادل موافقة تنظيمية في كل بلد.
وحتى وقت الكتابة، لا يوجد تأكيد بأن النظام سيعرض في إسرائيل أيضا.
القصة الأوسع لا تتعلق بالسيارات فقط
يسهل النظر إلى الإعلان كفصل آخر في سباق السيارة المستقلة. لكنه يهم عالم الذكاء الاصطناعي لسبب آخر.
على مدى سنوات، تمحور السباق الكبير حول بناء نموذج يفهم النصوص والصور والصوت والفيديو وينتجها أفضل. والآن يشتد سباق إضافي: من يبني نماذج تستطيع فهم العالم المادي والعمل فيه.
تطلب السيارات والروبوتات والآلات الصناعية من AI شيئا مختلفا تماما عن روبوت الدردشة. فهي تحتاج إلى إدراك بيئة تتغير فوريا، وتوقع ما سيحدث، واتخاذ قرار بسرعة وموثوقية عاليتين للغاية.
لا يزال اتفاق Wayve ومرسيدس بعيدا عن إثبات حل هذه المشكلة.
لكنه يظهر اتجاه الصناعة: لم يعد AI محصورا في نافذة الدردشة. ويتزايد عدد النماذج الجاري تطويرها لتتخذ في النهاية قرارات في العالم الحقيقي.
وفي حالة Wayve ومرسيدس، هذا العالم الحقيقي هو الطريق.