القيادة الذاتية: كيف يخطط “وايف” لتوسيع تكنولوجيا السيارات ذاتية القيادة

القيادة الذاتية هي المجال الذي يتزايد فيه التنافس بين الشركات، ويبدو أن شركة وايف الناشئة في مجال المركبات الذاتية القيادة قد أعدت نفسها بشكل جيد للاستفادة من هذه الثورة التقنية. يقول أليكس كيندال، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة وايف، أن الشركة ترى مستقبلًا واعدًا في جلب تقنيتها إلى السوق، إذا التزمت بمخططها الاستراتيجي الذي يهدف إلى ضمان أن يكون برنامج القيادة الذاتية رخيصًا في التشغيل
شارك الان

الرئيس التنفيذي لشركة وايف يشارك المكونات الأساسية لتوسيع تكنولوجيا القيادة الذاتية

القيادة الذاتية هي المجال الذي يتزايد فيه التنافس بين الشركات، ويبدو أن شركة وايف الناشئة في مجال المركبات الذاتية القيادة قد أعدت نفسها بشكل جيد للاستفادة من هذه الثورة التقنية. يقول أليكس كيندال، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة وايف، أن الشركة ترى مستقبلًا واعدًا في جلب تقنيتها إلى السوق، إذا التزمت بمخططها الاستراتيجي الذي يهدف إلى ضمان أن يكون برنامج القيادة الذاتية رخيصًا في التشغيل، وقابلًا للتشغيل على أي نوع من الأجهزة، ويمكن تطبيقه على أنظمة المساعدة المتقدمة للسائقين (ADAS)، سيارات الروبوت تاكسي، وحتى الروبوتات.

استراتيجية وايف

خلال مشاركته في مؤتمر جي تي سي من إنفيديا، قدم كيندال استراتيجية وايف التي تقوم على التحليل البياني المدفوع من البيانات من البداية إلى النهاية. وهذا يعني أن ما تراه الأنظمة عبر مستشعرات متعددة (مثل الكاميرات) يترجم مباشرة إلى كيفية القيادة، مثل اتخاذ قرارات مثل التوقف أو التوجه لليسار.

من المهم أن النظام لا يعتمد على الخرائط عالية الدقة أو البرمجيات المبنية على القواعد كما كانت الأنظمة السابقة في تكنولوجيا القيادة الذاتية.

المستثمرون يجدون هذه الاستراتيجية جذابة. تأسست وايف في 2017، وقد نجحت في جمع أكثر من 1.3 مليار دولار خلال العامين الماضيين. تخطط الشركة لترخيص برمجيات القيادة الذاتية الخاصة بها لشركاء في مجال السيارات و أساطيل النقل، مثل أوبر.

استراتيجيات وايف لخفض التكاليف

الحديث عن التكاليف مهم جدًا بالنسبة لوايف، حيث يُعد البرمجيات رخيصة التشغيل أمرًا حاسمًا في إتمام الصفقات مع الشركات الكبرى. حسب كيندال، فإن الشركات المصنعة للسيارات التي تستخدم نظام المساعدة المتقدمة للسائقين (ADAS) من وايف في المركبات المنتجة حديثًا لن تحتاج إلى استثمار إضافي في الأجهزة، حيث يمكن للبرنامج العمل مع المستشعرات الحالية مثل الكاميرات المحيطية وبعض الرادارات.

كما أن وايف تتمتع بميزة عدم التعلق بالأجهزة، بمعنى أن البرمجيات يمكنها العمل على أي وحدة معالجة رسومات (GPU) يستخدمها شركاء الشركة في سياراتهم، وفقًا لكيندال. مع ذلك، فإن أسطول وايف الحالي يعتمد على نظام أورين من إنفيديا.

التوسع في ADAS

قال كيندال: “الانتقال إلى نظام المساعدة المتقدمة للسائقين (ADAS) أمر بالغ الأهمية، لأنه يتيح لك بناء عمل مستدام، ويوفر التوزيع على نطاق واسع، ويمنحك بيانات قيمة تساعد في تدريب النظام حتى الوصول إلى المستوى 4 من القيادة الذاتية.” (نظام القيادة من المستوى 4 يعني أن السيارة يمكنها التنقل بشكل مستقل في بيئة معينة دون الحاجة إلى تدخل بشري.)

تخطط وايف لبدء تسويق نظامها على مستوى ADAS أولًا، حيث صُمم الذكاء الاصطناعي الخاص بها للعمل دون الحاجة إلى الليدار – الرادار الذي يستخدم الضوء لقياس المسافة وتوليد خريطة ثلاثية الأبعاد دقيقة، والذي يعتبره العديد من الشركات ضروريًا لتقنية القيادة الذاتية من المستوى 4.

الفرق بين وايف وتسلا

يشترك نهج وايف في القيادة الذاتية مع نهج تسلا، التي تعمل أيضًا على نموذج تعلم عميق من البداية إلى النهاية لتشغيل نظامها وتحسين برمجيات القيادة الذاتية. كما تأمل وايف في الاستفادة من نشر ADAS لجمع البيانات التي ستساعد في الوصول إلى القيادة الذاتية الكاملة.

من الاختلافات الرئيسية بين نهج وايف ونهج تسلا هو أن تسلا تعتمد فقط على الكاميرات، بينما وايف سعيدة بإدخال الليدار للوصول إلى القيادة الذاتية في الأمد القريب.

نموذج GAIA-2: خطوة نحو تحسين القيادة الذاتية

كشف كيندال أيضًا عن GAIA-2، وهو نموذج عالمي توليدي تم تصميمه خصيصًا للقيادة الذاتية. يركز هذا النموذج على تدريب السائق الذاتي عبر كميات ضخمة من البيانات الحقيقية والمصطنعة عبر مجموعة واسعة من المهام. يقول كيندال: “ما يثيرني حقًا هو سلوك القيادة الذي يشبه البشر والذي يظهر. بالطبع، لا يوجد سلوك مبرمج يدويًا، فنحن لا نخبر السيارة كيف تتصرف، ولكن السلوك الناشئ هو مدفوع بالبيانات ويسمح لها بالتعامل مع السيناريوهات المعقدة والمتنوعة.”

التوسع في الصناعة

يشترك نموذج وايف مع وايبي، وهي شركة ناشئة تعمل أيضًا في مجال الشاحنات الذاتية القيادة، حيث تركز الشركات على النماذج المدفوعة بالبيانات التي يمكنها التكيف مع بيئات القيادة المختلفة، وتعتمد على محاكيات الذكاء الاصطناعي التوليدية لاختبار وتدريب تكنولوجياتهم.

شارك الان