בינה מלאכותית כבר יודעת לכתוב, ליצור תמונות, לנתח מסמכים ולנהל שיחה. השלב הבא מסובך הרבה יותר: לתת למודל AI לקבל מידע מהעולם הפיזי ולהחליט כיצד מכונה אמיתית צריכה לפעול בתוכו.
Mercedes-Benz ו-Wayve הבריטית הכריזו על הסכם ייצור שבמסגרתו תוכנת Wayve AI Driver תשולב בדגמי מרצדס עתידיים. לפי החברות, המכוניות הראשונות אמורות להתחיל לקבל את הטכנולוגיה במהלך השנתיים הקרובות, עם יכולות סיוע מתקדמות בנסיעה עירונית ובכבישים מהירים מנקודת המוצא לכיוון היעד.
אבל למרות השם "AI Driver", מרצדס עדיין לא הכריזה על מכונית שפשוט נוהגת במקומכם. לא פורסמה רמת האוטומציה של המערכת, לא ידוע באילו דגמים היא תופיע, ובשלב זה החברות עצמן מגדירות את היישום העתידי כ"מערכת סיוע לנהיגה".
החלק המעניין באמת נמצא מתחת לשם השיווקי: Wayve מנסה לשנות את הדרך שבה מכונית לומדת לנהוג.
אז מה בעצם מרצדס ו-Wayve בונות?
Wayve מפתחת מערכת נהיגה המבוססת על מה שמכונה Embodied AI, או בינה מלאכותית שפועלת דרך מערכת פיזית.
במקום שמודל ה-AI יקבל בקשה כמו "כתוב לי מייל" ויחזיר טקסט, הוא מקבל מידע מחיישני המכונית וצריך להסיק ממנו כיצד הרכב צריך לפעול.
לפי Wayve, מערכת AV2.0 שלה יכולה לקבל מידע ממצלמות ומרדאר ולהפוך אותו לפעולות נהיגה, למשל שינוי כיוון או האטה. החברה מתארת את המערכת כמודל מבוסס למידה עמוקה שמחבר חלק גדול יותר מתהליך הבנת הסביבה וקבלת ההחלטות לרשת נלמדת מקצה לקצה.
זה הבדל חשוב.
מערכות נהיגה מתקדמות נבנו במשך שנים כשרשרת ארוכה של רכיבים: מערכת אחת מזהה נתיבים, אחרת מזהה מכוניות והולכי רגל, רכיב נוסף מנסה לנבא לאן הם ינועו, ורכיב תכנון מחליט מה המכונית צריכה לעשות.
Wayve מנסה להעביר חלק גדול יותר מהעבודה הזאת למודל שלומד מנתוני נהיגה.
במילים פשוטות: במקום ללמד את המכונית בנפרד אלפי כללים למצבים שונים, הרעיון הוא לתת למודל ללמוד דפוסי נהיגה מתוך כמויות גדולות של דוגמאות.
זה לא אומר שאין יותר כללים, מערכות בטיחות או רכיבי בקרה מסורתיים. מכונית היא לא צ'אטבוט על גלגלים. היא עדיין זקוקה למנגנוני בטיחות, בקרת רכב, יתירות והגבלות תפעוליות סביב מודל ה-AI.
למה קוראים לזה Embodied AI?
בשנים האחרונות רוב האנשים פגשו בינה מלאכותית דרך מסך. ChatGPT, Gemini, Claude ומחוללי תמונות עובדים בעולם דיגיטלי: הם מקבלים מידע ומייצרים מידע.
Embodied AI מעביר את אותו עיקרון לסביבה שבה להחלטה של המודל יש תוצאה פיזית.
רובוט שמחליט כיצד להרים חפץ הוא דוגמה אחת. מכונית שמפרשת כביש, הולך רגל, אופנוע ותנועה בצומת ומחליטה כיצד להגיב היא דוגמה מורכבת בהרבה.
זה גם מסביר מדוע תחום הנהיגה הוא מבחן משמעותי כל כך לבינה מלאכותית. טעות בתשובה של צ'אטבוט יכולה להיות מעצבנת. טעות של מודל ששולט במכונית יכולה להיות עניין בטיחותי.
השותפות בין Wayve למרצדס היא לכן חלק ממגמה גדולה יותר: מעבר ממודלים שמייצרים תוכן למודלים שמנסים להבין את העולם, לחזות כיצד הוא ישתנה ולבצע בו פעולות.
בלי מפות מפורטות לכל רחוב
אחת הטענות המרכזיות של Wayve היא שהגישה שלה יכולה לצמצם את התלות במפות HD מפורטות ובמערכות שמוגבלות מראש לאזור גיאוגרפי מסוים.
מערכות אוטונומיות רבות מסתמכות על מידע מפורט מאוד על הסביבה שבה הן צפויות לפעול. כאשר רוצים להפעיל אותן בעיר חדשה, נדרשת לעיתים עבודת מיפוי, בדיקה והתאמה משמעותית.
Wayve טוענת שמערכת ה-AI שלה מסוגלת להכליל את מה שלמדה ולהסתגל לערים, כלי רכב וסביבות נהיגה חדשות ללא אימון ייעודי מלא לכל עיר. החברה אף מציגה את היכולת הזאת כאחד היתרונות המרכזיים של AV2.0.
זו טענה משמעותית, אבל חשוב לשים לה גבולות.
"לא דורש מפות HD" אינו אומר שהמכונית אינה משתמשת בניווט או במפות. זה גם לא אומר שאפשר לקחת מערכת שאומנה בלונדון, להפעיל אותה מחר בישראל ולצפות שתנהג באופן מושלם.
רגולציה, שילוט, תשתיות, מזג אוויר, תרבות נהיגה והתנהגות משתמשי הדרך משתנים בין מדינות. מערכת שלומדת להכליל עדיין צריכה לעבור בדיקות ואישורים לפני שניתן להפעיל אותה בשוק מסוים.
ומה המכונית תוכל לעשות בפועל?
כאן כדאי להיות זהירים במיוחד.
Wayve ומרצדס מתארות "סיוע מתקדם מנקודה לנקודה" בנסיעה עירונית ובכבישים מהירים. המשמעות היא שהחזון רחב יותר מבקרת שיוט אדפטיבית או מערכת שמחזיקה את המכונית במרכז הנתיב.
הכוונה היא למערכת שמשלבת מידע מהניווט עם משימת הנהיגה לאורך חלקים שונים מהמסלול.
אבל החברות עדיין לא פרסמו רשימה מדויקת של פעולות שהמערכת תבצע.
למשל, לא הובהר רשמית אם המערכת שתגיע ללקוחות תוכל לעבור צמתים באופן עצמאי, לבצע פניות, להחליף נתיבים, לרדת מכביש מהיר או לטפל בחניה ללא התערבות.
גם דרישות הנהג עדיין אינן ידועות. מרצדס ו-Wayve לא פרסמו אם יהיה מותר להסיר ידיים מההגה, כמה זמן ניתן יהיה לעשות זאת, או כיצד יפעל ניטור תשומת הלב.
לכן נכון יותר לדבר כרגע על מערכת סיוע מבוססת AI ולא על "מכונית שנוהגת בעצמה".
למרצדס כבר יש מערכות מתקדמות. אז מה חדש?
הנקודה הזאת חשובה במיוחד משום שמרצדס כבר מציעה טכנולוגיות נהיגה מתקדמות אחרות.
MB.DRIVE ASSIST PRO, למשל, מוגדרת על ידי היצרנית כמערכת SAE Level 2. היא משלבת ניווט וסיוע בנהיגה ואף יכולה לספק סיוע עירוני מהחניה לכיוון היעד, אבל הנהג נשאר אחראי על הנהיגה. המערכת משתמשת בכ-30 חיישנים, כולל עשר מצלמות, חמישה חיישני רדאר ו-12 חיישנים אולטרה-סוניים.
לעומתה, DRIVE PILOT של מרצדס כבר קיבלה בגרמניה אישור ל-Level 3 בתנאים מסוימים. בגרסה המאושרת היא יכולה לפעול בכבישים מהירים עד 95 קמ"ש, ובתוך תחום הפעולה המאושר המערכת יכולה לקבל את משימת הנהיגה בתנאים שהוגדרו עבורה.
Wayve AI Driver היא משהו אחר.
מדובר בפלטפורמת AI עתידית שהחברות מתכוונות לשלב בדגמים סדרתיים, אך עדיין לא פורסמו עבורה רמת SAE, תנאי הפעלה או רשימת דגמים.
החידוש כרגע אינו "מרצדס הגיעה לרמת אוטונומיה גבוהה יותר", אלא הניסיון להכניס גישת נהיגה המבוססת במידה רבה יותר על מודל נלמד אל ארכיטקטורת הייצור של אחת מיצרניות הרכב הגדולות בעולם.
האתגר הגדול של AI בעולם הפיזי: מקרי הקצה
מודל נהיגה יכול לראות מיליוני שעות של נסיעות, ועדיין להיתקל במצב שמעולם לא ראה בדיוק באותה צורה.
רכב שעוצר בצורה מוזרה באמצע הכביש, עבודות תשתית זמניות, אדם שנותן סימן ביד, סימוני כביש דהויים או נהג אחר שמפר חוקי תנועה הם בדיוק מסוג המצבים שהופכים נהיגה בעולם האמיתי לבעיה קשה.
Wayve מאמינה שמודל שנלמד מכמויות גדולות של מידע יוכל להתמודד טוב יותר עם מצבים חדשים מאשר מערכת שמסתמכת בעיקר על רשימת תרחישים וחוקים שהוגדרו מראש.
אבל זו עדיין אחת השאלות הגדולות של התחום.
מודל יכול להיות מצוין ב-99.9% מהמקרים, ובנהיגה דווקא השבריר שנותר הוא זה שמעניין מהנדסי בטיחות ורגולטורים.
בנוסף קיימת שאלת ההסבר: כאשר מערכת המורכבת מרכיבים מתוכנתים מקבלת החלטה, לעיתים קל יחסית לעקוב אחרי השרשרת שהובילה אליה. במודל עצבי גדול ומורכב קשה יותר להסביר בדיוק מדוע הוא בחר פעולה מסוימת.
זו אחת הסיבות לכך שהמעבר ממודלי AI במסך למערכות פיזיות דורש הרבה יותר מאימון של מודל גדול.
מרצדס כבר שילבה את המערכת בארכיטקטורת הייצור שלה
ההכרזה אינה רק הצהרת כוונות כללית.
לפי Wayve, ה-AI Driver כבר שולב בארכיטקטורת הייצור של Mercedes-Benz תוך שימוש בחומרה של מרצדס, במערכת ההפעלה MB.OS ובממשקי המפות שלה. החברות אומרות שהעבודה הזאת מניחה את הבסיס לפיתוח לקראת ייצור המוני.
עדיין לא ברור איזו חומרה תידרש במכוניות שיגיעו ללקוחות. לא פורסמו מספר המצלמות, הרדארים, שימוש אפשרי בלידאר או המחשב שיריץ את המערכת.
גם הדגמים הראשונים לא נחשפו.
ומתי נראה את זה על הכביש?
היעד הרשמי הוא להתחיל להביא את הטכנולוגיה ללקוחות במהלך השנתיים הקרובות.
זה לא אומר שכל מרצדס תקבל "נהג AI" עד 2028, וגם לא שהמערכת תושק בכל העולם באותו מועד.
החברות לא פרסמו עדיין את השווקים הראשונים, והשאיפה לפריסה עולמית אינה שווה לאישור רגולטורי בכל מדינה.
נכון למועד הכתיבה גם אין אישור שהמערכת תוצע בישראל.
הסיפור הגדול יותר הוא לא רק מכוניות
קל להסתכל על ההכרזה כעוד פרק במרוץ למכונית האוטונומית. אבל מבחינת עולם הבינה המלאכותית, היא מעניינת מסיבה אחרת.
במשך כמה שנים המרוץ הגדול היה מי יבנה מודל שיוכל להבין ולייצר טוב יותר טקסט, תמונות, קול ווידאו. עכשיו מתחזק מרוץ נוסף: מי יבנה מודלים שיוכלו להבין את העולם הפיזי ולפעול בתוכו.
מכוניות, רובוטים ומכונות תעשייתיות דורשים מ-AI משהו שונה לגמרי מצ'אטבוט. הם צריכים לתפוס סביבה שמשתנה בזמן אמת, לנבא מה עומד לקרות, לקבל החלטה ולעשות זאת במהירות ובאמינות גבוהה במיוחד.
ההסכם בין Wayve למרצדס עדיין רחוק מהוכחה שהבעיה הזאת נפתרה.
אבל הוא כן מראה לאן התעשייה הולכת: AI כבר לא נשאר רק בחלון הצ'אט. יותר ויותר מהמודלים שמפותחים עכשיו מיועדים בסופו של דבר לקבל החלטות בעולם האמיתי.
ובמקרה של Wayve ומרצדס, העולם האמיתי הזה הוא הכביש.