تشكك NVIDIA في قادة أنظمة القيادة الذاتية – تسلا ووايمو

نهج جديد للقيادة الذاتية من NVIDIA

كل ستة أشهر، يدعو رئيس قسم السيارات في الشركة – سينتشو وو (Xinzhou Wu) – المدير التنفيذي جينسن هوانغ (Jensen Huang) إلى اختبار تجريبي، لكن فقط إذا كان الأول يثق تمامًا بالنظام. في الرحلة الأخيرة استخدموا مرسيدس CLA للقيادة من وودسايد إلى وسط سان فرانسيسكو. كانت السيارة تُدار بواسطة "MB.Drive Assist Pro" – نظام مساعدة السائق تم تطويره بالتعاون مع NVIDIA ومماثل لتقنية Tesla Full Self‑Driving. يُظهر الفيديو الذي يدوم 22 دقيقة سيارة تتخطى مواقع البناء، وشوارع ذات مواقف مكتظة، وأجزاء ضيقة محاطة بأنابيب برتقالية. خلال الاختبار لم يتوقف النظام.

لماذا تستثمر NVIDIA في القيادة الذاتية
* العلاقات الشراكية – تعمل بالفعل مع مرسيدس، جاجوار لاند روفر ولوسيد.
* في CES 2024 قدمت الشركة "Alpamayo" – مجموعة نماذج ذكاء اصطناعي ومحاكيات وبيانات لإنشاء أنظمة قيادة ذاتية من المستوى الرابع (لا يشارك الإنسان في القيادة تحت ظروف محددة).

تستخدم NVIDIA النماذج المتكاملة التي تتخذ قرارات مباشرة استنادًا إلى الإشارات الخارجية. مع ذلك، تدعم الشركة مخططات التحقق التقليدية لتتمكن من مراقبة والتحكم في عملية اتخاذ القرار. نتيجة لذلك، تجمع الأنظمة بين أسلوب قيادة "إنسانية" (مع سلاسة ردود الفعل) وتدقيق آلي.

> *«النماذج المتكاملة تتفاعل بشكل أفضل مع رجال الشرطة المستلقين أو تغييرات المرور دون إحداث شعور بالروبوت خلف المقود»، يلاحظ وو.*

> «هذا هو السبب في أن لحظة ChatGPT قد حانت الآن» (يُقصد بأن نظام القيادة الذاتية يمكنه تحقيق ثورة حقيقية).

التكنولوجيا والسلامة
* تنوع الحساسات – على عكس Tesla، لا تقتصر NVIDIA فقط على الكاميرات. في نظام Drive Hyperion يمكن استخدام الكاميرات والرادارات، وفي النماذج الأعلى تكلفة (من 40,000 إلى 50,000 دولار) يُضاف مجموعة كاملة من الحساسات.
* التدريب على المشاهد الافتراضية – بدلاً من الاعتماد فقط على الرحلات الواقعية، تولد NVIDIA مشاهد افتراضية مستمدة من تسجيلات حقيقية. هذا يتيح اختبار القيادة الذاتية في ظروف شديدة نادرة حدوثها في الواقع.
* الدعم الشراكي – تحصل الشركة على تسجيلات فيديو من الرادارات والكاميرات من شركائها لإنشاء نماذج أكثر دقة.

الفكرة تكمن في إنشاء بنية موحدة، حيث تتحد الإدراك البصري وفهم اللغة والحركات الفيزيائية تحت سقف واحد. يُقارنوها بتدريب الإنسان على القيادة: أولاً تتعلم رؤية الطريق، ثم فهم القواعد، وأخيرًا قيادة السيارة.

الخلاصة

تسعى NVIDIA لأن تصبح لاعبًا رئيسيًا في مجال القيادة الذاتية، مقدمة حلول مرنة تجمع بين الذكاء الاصطناعي المتقدم ونظام تحقق موثوق. يتيح نهجها ليس فقط التفاعل بسلاسة مع الأحداث على الطريق، بل أيضًا ضمان مستوى عالٍ من الأمان بفضل مجموعة واسعة من الحساسات والاختبار الافتراضي.