جدول المحتويات
تشهد سوق روبوتاكسي العالمية، التي تمثل أول اختراق تجاري للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، نموًا ملحوظًا. من المتوقع أن تصل قيمتها إلى $400 مليار بحلول عام 2035. حاليًا، تعمل أكثر من 6 ملايين مركبة تجارية كأساطيل ذاتية القيادة، تنقل الركاب عبر بعض من أكثر الشوارع ازدحامًا وتعقيدًا في العالم.
تتطلب عملية نشر المركبات ذاتية القيادة تحديات متعددة. لكن توسيع أسطول من هذه المركبات يمثل تحديًا أكبر في مجال الحوسبة، حيث يجب ضمان تقديم نفس الأداء الآمن والموثوق عبر آلاف المركبات.
تلبية هذه المتطلبات تحتاج إلى كميات هائلة من الحوسبة خلال دورة تطوير روبوتاكسي، بدءًا من إعداد وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، إلى محاكاة سلوك القيادة والتحقق من سلامته، بالإضافة إلى المعالجة في الوقت الحقيقي داخل المركبة.
تقدم NVIDIA منصة مفتوحة لتدريب الذكاء الاصطناعي، والمحاكاة، والتحقق من السلامة، مع مكتبات، ومجموعات تطوير برمجيات، ونماذج يمكن للمطورين استخدامها جنبًا إلى جنب مع تقنياتهم الخاصة.
تعمل جميع برامج روبوتاكسي الكبرى التي تعمل على نطاق تجاري اليوم على مجموعة NVIDIA المعيارية، التي تشمل تدريب الذكاء الاصطناعي، والمحاكاة، والحوسبة داخل المركبة، أو مزيج من الثلاثة، لتطوير ونشر أساطيل على نطاق واسع.
ما هي مجموعة تقنيات روبوتاكسي؟
تشمل مجموعة تقنيات روبوتاكسي مجموعة شاملة من التقنيات المستخدمة لتطوير والتحقق من ونشر المركبات ذاتية القيادة، بدءًا من بيانات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، إلى المحاكاة، والتحقق من السلامة، والحوسبة في الوقت الحقيقي داخل المركبة.
تجمع منصة روبوتاكسي وAV من NVIDIA هذه القدرات في حل ثلاثي الحواسيب: حاسوب تدريب النماذج، حاسوب المحاكاة والتحقق، وحاسوب داخل المركبة.
1. حاسوب التدريب: NVIDIA DGX
تتقدم ذكاء روبوتاكسي مع تحول البيانات المتزايدة من الأسطول إلى نماذج أكثر قدرة. يمكن تدريب نماذج القيادة على أنظمة NVIDIA DGX.
تقدم مجموعة NVIDIA Alpamayo نماذج مفتوحة للغة الرؤية، وأطر محاكاة، ومجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، مما يوفر للمطورين اللبنات الأساسية التي يمكنهم تكييفها مع بياناتهم ومتطلباتهم.
2. حاسوب المحاكاة والتحقق: NVIDIA Omniverse وCosmos على NVIDIA RTX PRO
لا يمكن لبرامج روبوتاكسي الاعتماد فقط على الأميال الفعلية لالتقاط السيناريوهات النادرة. تقوم نماذج NVIDIA Omniverse NuRec بإعادة بناء سيناريوهات القيادة الواقعية من بيانات المستشعرات، بينما تولد نماذج NVIDIA Cosmos تنويعات قائمة على الفيزياء، مما يمكّن المطورين من تحويل الآلاف من الحالات الواقعية إلى ملايين من سلوكيات القيادة.
3. حاسوب داخل المركبة وبنية المستشعرات: NVIDIA DRIVE Hyperion مع DRIVE AGX
NVIDIA DRIVE Hyperion هو مرجع الحوسبة داخل المركبة ونظام المستشعرات من NVIDIA للمركبات ذات المستوى الرابع. يجمع DRIVE Hyperion 10 بين نظامين من DRIVE AGX Thor، مع 14 كاميرا عالية الدقة، وتسعة رادارات، وثلاثة ليزر، و12 مستشعرًا فوق صوتي لتحقيق دمج مستشعرات 360 درجة في الوقت الحقيقي.
قادة روبوتاكسي الذين يعتمدون مجموعة تقنيات NVIDIA
يمتد نظام روبوتاكسي من NVIDIA عبر كل منطقة حيث تظهر خدمات روبوتاكسي التجارية اليوم: آسيا، أوروبا، الشرق الأوسط، وأمريكا الشمالية. في هذه الأسواق، يتبنى مزودو التنقل، ومطورو AV، وصانعو السيارات بنية الحواسيب الثلاثة من NVIDIA لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ومحاكاة والتحقق من سلوك القيادة، ونشر المركبات ذاتية القيادة على نطاق واسع.
توسيع خدمات روبوتاكسي عالميًا
| الشركة | التفاصيل |
|---|---|
| Uber | تخطط لتوسيع أسطولها من NVIDIA DRIVE Hyperion إلى 28 مدينة بحلول عام 2028. |
| May Mobility | تخطط لتشغيل خدمات النقل الذاتي عبر شبكة Uber. |
| Bolt | تستخدم تقنيات NVIDIA لتطوير وتوسيع AVs عبر أوروبا. |
| Lyft | تخطط لاستخدام NVIDIA DRIVE Hyperion كمرجع للأساطيل الذاتية المستقبلية. |
| Waymo | تتعاون مع NVIDIA لبناء نظام الحوسبة الذاتية الخاص بها. |
رأي بوابة الذكاء الاصطناعي
تتجه صناعة روبوتاكسي نحو مستقبل مشرق بفضل التقنيات المتطورة التي تقدمها NVIDIA. تساهم هذه التقنيات في تحسين أداء المركبات ذاتية القيادة وتوسيع نطاق خدماتها عالميًا. كيف ترى تأثير هذه التطورات على مستقبل التنقل الذاتي في منطقتك؟
المصدر: الرابط الأصلي
