جدول المحتويات
تسعى شركة XPeng الصينية إلى إعادة تعريف السيارات الكهربائية ذاتية القيادة من خلال استثمارها الضخم الذي يصل إلى 500 مليون دولار سنويًا. في مؤتمر CVPR 2026 في دنفر، أوضح الدكتور شيانمينغ ليو، رئيس مركز الذكاء العام في الشركة، أن XPeng تعتبر نفسها أكثر من مجرد مصنع تقليدي للسيارات الكهربائية، بل تركز على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي. تنفق الشركة حوالي 300 مليون يوان شهريًا، أي ما يعادل 35 مليون يورو، على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
يعد هذا الإنفاق الكبير مفاجئًا لشركة قامت بتسليم حوالي 200,000 سيارة كهربائية فقط في العام الماضي. ومع ذلك، تعتمد XPeng على هذا الالتزام المالي الكبير لدفع برنامجها الجديد VLA 2.0 نحو الإنتاج الضخم.
تحسين بنية البرمجيات
خلال المؤتمر، أشار الدكتور ليو إلى أن اللغة يمكن أن تكون عائقًا أمام أنظمة القيادة الذاتية. في النظام الأول، كان يتم تمرير بيانات الطريق المرئية عبر رموز لغوية قبل اتخاذ أي إجراء. بينما يقوم VLA 2.0 بإزالة هذه الخطوة، مما يجعل النظام أكثر كفاءة.
يدرك مهندسو XPeng أن السيارة الكهربائية تلتقط حوالي ملياري رمز بصري كل ثانية، لكنها تحتاج فقط إلى 10 إلى 20 رمزًا للتحكم في عجلة القيادة والدواسات. إن فرض استخدام اللغة لشرح الطريق يسبب حسابات غير ضرورية ويضيف تأخيرات خطيرة. بدلاً من ذلك، يحتفظ VLA 2.0 باللغة كمدخل، مما يسمح للسائقين بإعطاء أوامر صوتية يمكن للسيارات الكهربائية تفسيرها بسهولة.
تطبيقات VLA 2.0 في السيارات
هذا النهج الجديد يعمل بالفعل داخل السيارات الاستهلاكية. انتقلت XPeng بنجاح من مرحلة البحث إلى الإنتاج الضخم لـ VLA 2.0. خلال الشهر الأول من طرح التحديث عبر الهواء، حقق البرنامج إنجازًا بمعالجة أكثر من 50% من إجمالي المسافة المقطوعة في القيادة المساعدة بين المستخدمين.
يدعم هذا النظام كل من مستوى 2 لمساعدة السائق و مستوى 4 للعمليات الذاتية بالكامل. استخدمت XPeng منصتها الجديدة GX لبناء أول سيارة Robotaxi، التي تتمتع بقوة حوسبة مذهلة تصل إلى 3000 TOPS للتعامل مع بيئات القيادة المعقدة دون تدخل بشري.
نموذج العالم والتعلم الذاتي
لا تعتمد XPeng على VLA 2.0 فقط لتوجيه سياراتها الكهربائية. يعمل البرنامج مباشرة مع ما تسميه الشركة “نموذج العالم”. يتعلم VLA 2.0 كيفية القيادة من خلال تقليد ملايين الساعات من سلوك البشر، بينما يركز نموذج العالم على تعلم القوانين الفيزيائية الفعلية. يتنبأ بكيفية تغير البيئة المحيطة وكيف سيتحرك السائقون الآخرون في المستقبل القريب.
لتعزيز هذا النظام، طورت الشركة ثلاثة برامج فرعية متخصصة: X-World وX-Foresight وX-Cache. يقوم X-Cache بتقليل معالجة البيانات الزائدة بنسبة 70% تقريبًا مع الحفاظ على جودة الصورة، مما يسمح للنظام بالعمل بسرعة 2.7 مرة أسرع.
استراتيجية الحساسات والتكنولوجيا
تختلف الشركات المصنعة للسيارات الكهربائية في تخطيط الحساسات، لكن XPeng تتبنى نهجًا وسطًا. تستخدم طرازات مثل P7 وG7 نظام رؤية فقط كعقل القيادة الرئيسي، مما يعكس استراتيجية الشركات مثل تسلا. ومع ذلك، ترفض XPeng إزالة الحساسات التقليدية تمامًا.
تحتوي كل سيارة كهربائية على ثلاثة رادارات mmWave و12 حساسًا فوق صوتي. أوضح الدكتور ليو أن هذه الحساسات الإضافية لا تتواصل مع الذكاء الاصطناعي الرئيسي للقيادة. بدلاً من ذلك، تعمل كنظام أمان منفصل للفرملة الطارئة والتوجيه. يضمن هذا الإعداد أنه إذا ارتكب الذكاء الاصطناعي خطأ، يمكن أن تحمي الطبقة الفيزيائية الثانوية الركاب.
تحقيق الكفاءة في التكاليف
تدفع XPeng حدود “قانون توسيع الذكاء الاصطناعي”، الذي ينص على أن النماذج تصبح أكثر ذكاءً مع زيادة البيانات وقوة الحوسبة. يحمل نظام VLA 2.0 الحالي مليارات المعلمات ويتدرب على مئات الملايين من مقاطع الفيديو، مما يستهلك أكثر من أربعة تريليونات رمز خلال كل دورة تحديث.
على الرغم من هذا النطاق الكبير، تمكنت XPeng من إدارة تكاليفها العالية من خلال تعزيز الكفاءة. خلال الأشهر الـ 12 الماضية، حسنت الشركة كفاءة التدريب بنسبة 4360% وزادت استخدام أجهزة GPU من 40% إلى 90%. يسمح لهم ذلك بزيادة قيمة احتياطيهم النقدي الذي يبلغ 47.66 مليار يوان (5.55 مليار يورو).
رهانات داخل الشركة
أدى التقدم السريع في البرمجيات إلى رهان ودي داخل الشركة. العام الماضي، قام الرئيس التنفيذي لشركة XPeng، هي شياوبينغ، برهان علني مع الدكتور ليو حول أداء VLA 2.0: إذا فشل النظام في مطابقة برمجيات تسلا للقيادة الذاتية الكاملة بحلول 30 أغسطس 2026، يجب على الدكتور ليو أن يجري جولة عارية عبر جسر غولدن غيت في كاليفورنيا.
لحسن حظ المهندس، أعرب عن ثقته الكاملة في أن ملابسه ستبقى عليه. أكد الدكتور ليو أن الاختبارات الداخلية في مدن مزدحمة مثل بكين أثبتت أن VLA 2.0 قد وصلت بالفعل إلى مستوى مماثل مع أنظمة تسلا القديمة وتتفوق على النسخ الأحدث بسبب البيانات المعقدة الموجودة على الطرق الصينية.
توجهات مستقبلية
تعتبر XPeng سياراتها الكهربائية بمثابة أجهزة مادية مصممة لعرض براعتها الهندسية وجمع البيانات لبرمجيات VLA المتقدمة. يفسر هذا المنظور سبب ترخيص الشركة لهيكل VLA 2.0 لشركة فولكس فاجن في وقت سابق من هذا العام، حيث ستستخدمه في سياراتها التي ستطلق في عام 2027.
تخطط الشركة لتوسيع هذا الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من صناعة السيارات، وهي تستعد لإنتاج روبوتها البشري “IRON” بكميات كبيرة بحلول نهاية عام 2026. الهدف هو نشر هذه الروبوتات كمساعدين للتسوق داخل متاجرها بدءًا من الربع الأول من عام 2027، مما يحول الشركة من صانع سيارات تقليدي إلى مؤسسة ذكاء اصطناعي فعلية.
رأي بوابة الذكاء الاصطناعي
تظهر استراتيجية XPeng في استثمارها الكبير في الذكاء الاصطناعي كيف يمكن للتكنولوجيا أن تعيد تشكيل صناعة السيارات. من خلال التركيز على تطوير البرمجيات المتقدمة، تسعى الشركة إلى تحقيق التفوق على المنافسين مثل تسلا. هل تعتقد أن هذا النهج سيحقق النجاح المطلوب في السوق؟
المصدر: الرابط الأصلي
