Valeo و Natix Network يطوّران WFM لثورة المركبات الذاتية القيادة

شراكة جديدة بين Valeo و Natix Network تمثل نقطة تحول مهمة في رحلة الوصول إلى أتمتة المركبات الآمنة والموثوقة. لقد انضمت الشركتان لتطوير WFM (نموذج الأساس العالمي)، وهو نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الكاميرات يتجاوز قيود النهج التقليدي القائم على الإدراك. تم تصميم WFM لدراسة وتوقع حركات العالم الحقيقي مع التكيف مع سيناريوهات مرور متنوعة، مما يفتح فرصًا تحويلية في صناعة السيارات العالمية.

WFM: النموذج الأساسي العالمي الذي يغير مشهد القيادة الذاتية

نموذج الأساس العالمي ليس مجرد تطور في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي السابقة. يمثل WFM قفزة نوعية في كيفية فهم أنظمة أتمتة المركبات للبيئة الفيزيائية. على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعتمد فقط على التعرف على الأنماط المستندة إلى النص أو الصور الثابتة، يدمج WFM القدرة التنبئية لمواجهة ديناميكيات المرور المعقدة.

وضع علي رضا غدس، أحد مؤسسي ومدير شركة Natix، WFM في سياق تاريخي مثير للاهتمام. يرى أن هذا النموذج هو لحظة جيلية تقارن بانفجار نماذج اللغة الكبيرة بين 2017 و2020. ووفقًا لغدس، فإن الفريق الذي سينجح في بناء النموذج العالمي القابل للتوسع لأول مرة سيؤسس لتمهيد موجة الذكاء الاصطناعي التالية: الذكاء الاصطناعي الفيزيائي. هذا ليس مجرد تحسين تدريجي، بل تحول جوهري في كيفية تفاعل الآلات مع البيئة.

استراتيجية اللامركزية وشفافية المصدر في تطوير WFM

التزام Valeo و Natix بالشفافية يميز نهجهما عن المنافسين. وعد الشريكان بإصدار نموذج WFM، ومجموعة بيانات التدريب، وأدوات التطوير بشكل مفتوح للمجتمع المطور العالمي. تتيح هذه الاستراتيجية للنظام البيئي أن يتطور بسرعة أكبر ومن خلال اختبارات أوسع في ظروف العالم الحقيقي المختلفة.

يتماشى هذا مع فلسفة DePIN (شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية)، التي تدمج تكنولوجيا البلوكشين مع البنية التحتية الفيزيائية التي تديرها المجتمعات. في نظام بيئي يعتمد على Solana تديره Natix، يمكن للمشاركين المساهمة بمصادر الحوسبة والحصول على مكافآت على شكل عملة مشفرة. تتيح هذه اللامركزية اختبار WFM على نطاق لم يسبق له مثيل، مع مئات الآلاف من المساهمين ومئات الملايين من الكيلومترات من البيانات المجمعة للقيادة.

أكد مارك فريكو، المدير التنفيذي لقسم Valeo Brain، أن الهدف الرئيسي هو دفع ذكاء التنقل بطريقة آمنة ومسؤولة. وأوضح أن إطار الشفافية يسهل موجة من الابتكار أسرع مع الحفاظ على أعلى معايير السلامة—وهو عامل حاسم في صناعة السيارات.

Wayve: إثبات مفهوم WFM في التطبيقات الواقعية

شركة Wayve الناشئة في مجال أتمتة المركبات كانت من أوائل المستخدمين لنموذج WFM. في اختبار مثير للإعجاب، تمكنت مركبة مدعومة بـ WFM من التنقل في أجزاء من لاس فيغاس دون أن تتدرب مسبقًا على المدينة. يثبت هذا الإنجاز قدرة النموذج التنبئية على تعميم الفهم المكاني عبر بيئات مختلفة. هذا العرض ليس مجرد إنجاز تقني، بل هو تأكيد على أن WFM يمكن تطبيقه في سيناريوهات العالم الحقيقي المعقدة.

WFM مقابل Alpamayo: الديناميكيات التنافسية في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي

مشهد تطوير النماذج الأساسية لأتمتة المركبات ليس خاليًا من المنافسة. أطلقت Nvidia نموذج Alpamayo، وهو مجموعة من نماذج الرؤية-اللغة-الإجراء مفتوحة المصدر التي تستخدم بيانات الكاميرات وأجهزة الاستشعار لاتخاذ القرارات بناءً على الاستنتاجات الذاتية. يُظهر Alpamayo أن صناعة التكنولوجيا الكبرى تتنافس أيضًا في مجال الذكاء الاصطناعي الفيزيائي.

ومع ذلك، فإن نهج Valeo و Natix من خلال WFM يجلب تفردًا في فلسفة اللامركزية وشفافية المصدر الأكثر راديكالية. بينما تقدم Nvidia حلولًا مملوكة مع وصول محدود، فإن WFM مدفوع بروح التعاون المجتمعي من خلال البنية التحتية اللامركزية.

خارطة الطريق والتوقعات: متى سيكون WFM جاهزًا للإطلاق؟

وفقًا لمتحدث باسم Natix، من المتوقع أن يكون الإصدار الأول من WFM جاهزًا خلال الأشهر القليلة القادمة. يعكس هذا الجدول الزمني زخم التطوير الكبير، على الرغم من التحديات التقنية في بناء نموذج تنبئي متعدد الوسائط لا تزال قائمة.

تتجاوز أهمية WFM قطاع السيارات فقط. إن تطوير نموذج عالمي قوي يفتح الأبواب لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي في صناعات متعددة—من الروبوتات إلى البنية التحتية الذكية. ستحدد نجاحات WFM تسريع اعتماد المركبات ذاتية القيادة بشكل واسع وتضع معايير جديدة للأجيال القادمة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.