الروبوتات
NVIDIA تستعرض برامج سيارات الأجرة الآلية الأوروبية ومركبات المستوى الرابع على منصة Hyperion
أضف Securities.io إلى مصادرك المفضلة على Google
NVIDIA (NVDA ) أعلنت في 21 أكتوبر 2026، خلال GTC Berlin، أن شركات صناعة السيارات ومقدمي خدمات التنقل الأوروبيين، ومن بينهم Bolt بالتعاون مع Lucid وMercedes-Benz (MBG.DE )، وVolkswagen Commercial Vehicles وEinride، يعرضون حالات استخدام مختارة للتنقل الذاتي على منصة الحوسبة NVIDIA Hyperion، موضحين تطبيقاتها المحتملة في المركبات من المستويين الثالث والرابع وأساطيل سيارات الأجرة الآلية المستقبلية. وتعتمد Volvo Cars منصة Hyperion وبرمجيات NVIDIA Alpamayo Stack للقيادة الآلية، كما طرحت NVIDIA تقنيات جديدة للسلامة وتطوير برامج المركبات ذاتية القيادة.
وصفت NVIDIA النقل الذاتي بأنه فرصة تقدر بتريليونات الدولارات، مع تصدر سيارات الأجرة الآلية مسار الانتقال إلى التشغيل التجاري للمركبات من المستوى الرابع. وقال Jensen Huang، مؤسس NVIDIA ورئيسها التنفيذي: «سيارات الأجرة الآلية هي أول تطبيق جماهيري للروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي، وهي تعيد ابتكار طريقة تنقل الناس والبضائع».
برامج الشركاء الأوروبيين على منصة Hyperion
اختارت Bolt حزمة NVIDIA Alpamayo Stack لبرنامجها الأوروبي لسيارات الأجرة الآلية، على أن يبدأ تطبيقها في مركبات Lucid المستقبلية المبنية على Hyperion. وستكيّف Bolt وNVIDIA البرمجيات لتناسب الطرق الأوروبية وتدمجانها في مركبات من شركات مصنّعة متعددة، بما يجمع تقنيات القيادة والسلامة لدى NVIDIA مع أنظمة Bolt لإدارة الأسطول وعمليات التشغيل وخبرتها بالأسواق المحلية. وتعتزم Bolt، رهناً بالحصول على الموافقات التنظيمية، بدء جمع بيانات القيادة في ظروف العالم الحقيقي في مدريد عام 2027، دعماً لتطوير تقنية القيادة الذاتية والتحقق من صلاحيتها. وتُعد ألمانيا أولوية للنشر مستقبلاً ضمن خطة لإطلاق ما لا يقل عن 25,000 مركبة Lucid مستقبلية قادرة على القيادة الذاتية من المستوى الرابع، ومبنية على Hyperion، في أنحاء أوروبا.
ويستند برنامج سيارات الأجرة الآلية إلى تعاون كشفت Bolt عن تفاصيله لأول مرة في إعلان صدر في 16 مارس 2026 من تالين، إستونيا، قالت فيه إنها ستبني منصة للمركبات ذاتية القيادة على NVIDIA DRIVE Hyperion، مزودة بمعالجين NVIDIA DRIVE AGX Thor وبنية متعددة المستشعرات تجمع بين الليدار والكاميرات والرادار، ونظام NVIDIA DriveOS المعتمد للسلامة. وذكرت Bolt في ذلك البيان أنها ستستخدم NVIDIA Cosmos وOmniverse NuRec وAlpamayo في التدريب والمحاكاة والتشغيل داخل المركبات، وأن معالجة جميع بيانات أسطول Bolt ستتم باستخدام آليات تحافظ على الخصوصية امتثالاً للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) ومعايير الأمن السيبراني للاتحاد الأوروبي. وتقول Bolt إنها تعمل في أكثر من 50 دولة وأكثر من 850 مدينة، وتخدم أكثر من 200 مليون عميل. وقال Jevgeni Kabanov، رئيس Bolt ورئيس قسم القيادة الذاتية فيها، في الإعلان السابق: «بيانات العالم الحقيقي هي أثمن الأصول في سباق تطوير القيادة الذاتية الآمنة».
تعرض Volkswagen Commercial Vehicles خلال GTC Berlin منصة مركباتها الذاتية ID. Buzz AD مع Hyperion، لدعم أنظمة متعددة للقيادة الذاتية. وتوفر المنصة بنية موحدة للحوسبة والاستشعار، صُممت لتبسيط التكامل والتحقق من الصلاحية لخدمات سيارات الأجرة الآلية والنقل التجاري. وتجمع Volvo Cars أنظمة السلامة في مركباتها وخبرتها الهندسية مع Hyperion وHalos OS وAlpamayo Stack، بهدف تمكين سيارات Volvo المستقبلية من التنقل بأمان في بيئات العالم الحقيقي المعقدة، من الباب إلى الباب. وتوسع Mercedes-Benz شراكتها مع NVIDIA في Hyperion وAlpamayo Stack دعماً لتطوير قدرات الشركة المصنّعة في المستويين الثالث والرابع. ووفقاً لـNVIDIA، سيحصل MB.DRIVE ASSIST PRO، المطوّر بالشراكة مع NVIDIA، قريباً على موافقة لتقديم المساعدة على القيادة بين نقطتين داخل المدن في ألمانيا.
إلى جانب سيارات الركاب وسيارات الأجرة الآلية، تطور Einride الجيل التالي من Einride Driver على منصة Hyperion لشاحنات نقل البضائع ذاتية القيادة، مستخدمةً Halos وAlpamayo ونماذج العالم المفتوحة NVIDIA Cosmos لتطوير نظام القيادة والتحقق من صلاحيته. وتعتزم TIER IV والجامعة التقنية في ميونخ دمج Hyperion لتطوير أنظمة النقل العام ذاتي القيادة في ألمانيا والتحقق من صلاحيتها. وتبني Aptiv وValeo وSchaeffler، الشركاء في التكنولوجيا والتصنيع، منصات حوسبة قائمة على Hyperion يمكن لمصنّعي المركبات دمجها في المركبات ذاتية القيادة من المستوى الرابع وسيارات الأجرة الآلية.
إطار السلامة وأدوات تطوير جديدة
قدمت NVIDIA إطار Halos SAFE، وهو إطار ضمان السلامة للتقييم ضمن منظومة السلامة Halos، ويجمع بين المحاكاة والاختبارات المادية لإنتاج أدلة قابلة للقياس والتتبع على سلامة المركبات ذاتية القيادة. ويربط Halos SAFE بين المحاكاة وتقييم البرمجيات والأجهزة ضمن الحلقة والاختبارات على الطرق ومراقبة الأساطيل، من خلال سيناريوهات واختبارات ومعايير أداء محددة وقابلة للقياس. وتتعاون dSPACE وIVEX وTÜV Rheinland على مسارات عمل التقييم، كما تضم المنظومة الأوسع لـHalos SAFE كلاً من JLR وMercedes-Benz وVolvo Cars و51Sim وaiMotive وAVL وDeepen AI وForetellix وSynopsys.
أعلنت NVIDIA أيضًا عن نماذج وأدوات ومخططات جديدة لتطوير المركبات ذاتية القيادة. وAlpamayo 2 Edge نموذج استدلالي يضم ملياري معلمة، مبني على الأساس المستند إلى NVIDIA Nemotron لنموذج Cosmos 3 Edge، ومحسّن للعمل على منصة NVIDIA DRIVE AGX Thor، ومصمم ليعمل بتردد 10 هرتز لفهم المشاهد داخل المركبة وتخطيط الحركة. أما AlpaJudge فهو نموذج للتقييم والمكافأة، عُيّر بالتقييم البشري، ويقيّم تفسيرات القيادة لقياس جودة الاستدلال، واستبعاد التعليقات التوضيحية الضعيفة، وتقليل المراجعة اليدوية لبيانات التدريب. ويضع Foundation4D تسميات على مقاطع فيديو متعددة الكاميرات من دون مدخلات ليدار، ما يدعم تدريب نماذج الإدراك وإعادة بناء المشاهد باستخدام Omniverse NuRec، في حين توسّع إصدارات جديدة من نموذج Cosmos 3 Nano نطاق توليد البيانات الاصطناعية والمحاكاة ذات الحلقة المغلقة عبر سيناريوهات قيادة متنوعة. ويحوّل مخطط Cosmos Data Factory مقاطع فيديو القيادة وإشارات المركبات إلى بيانات منتقاة ومنظمة وقابلة للبحث وموسومة، فيما يُعد Alpamayo Agentic Factory مخططًا مفتوحًا تتوقع NVIDIA أن يصبح متاحًا في أوائل عام 2027. وتوفّر خدمات NVIDIA NIM المصغّرة الجديدة Alpamayo 1.5 وNuRec Harmonizer في صورة حاويات استدلال محسّنة.
تعمل Uber وNVIDIA على تطوير مصنع بيانات مدعوم بمنصة Cosmos لانتقاء البيانات ومعالجتها بغرض تطوير المركبات ذاتية القيادة، وذلك في إطار شراكة أوسع تشمل البنية التحتية لتطوير الذكاء الاصطناعي، والمركبات القائمة على Hyperion، وشبكة Uber العالمية لخدمات طلب السيارات. وتتولى Porsche قيادة تطوير سير عمل ذي حلقة تغذية راجعة للبيانات عبر علامات Volkswagen Group، من خلال Voxel51، باستخدام NVIDIA Cosmos Data Factory وOmniverse NuRec على Microsoft Azure لتحويل بيانات أساطيل المركبات إلى مجموعات بيانات وعمليات محاكاة تُستخدم في تقييم نماذج القيادة الذاتية. وذكرت NVIDIA أن سير العمل يُتوقع أن يقلل تكرار اختبارات القيادة الفعلية بنسبة تصل إلى 90%، وأن يختصر مدة دورة التطوير بنسبة تصل إلى 85%.
