سان خوسيه، كاليفورنيا، 18 مارس 2026 /PRNewswire/ — قدّمت شركة DeepRoute.ai خلال مؤتمر NVIDIA GTC 2026 عرضًا شاملًا لبنية نموذج أساس للرؤية-اللغة-الفعل (VLA) بسعة 40 مليار مُعامِل، في خطوة تمثّل اختراقًا جوهريًا في تطوير القيادة الذاتية. ويقدّم النموذج بنية موحّدة تدمج الإدراك والاستدلال والفعل، بما يمكّن الأنظمة ليس من القيادة فحسب، بل أيضًا من فهم قراراتها وتقييمها في الوقت الحقيقي.
حقّقت DeepRoute.ai بالفعل نجاحًا تجاريًا ملموسًا، بعد أن زوّدت أكثر من 250,000 من مركبات الإنتاج بأنظمة قيادة ذاتية متقدمة. وفي أكتوبر 2025، استحوذت الشركة على ما يقارب 40% من الحصة السوقية بين الموردين الخارجيين في قطاع القيادة الذاتية عالية المستوى في شهر واحد. واستنادًا إلى هذا الزخم، ومدفوعةً بالتطور المستمر لنموذج الأساس لديها، تستهدف الشركة نشر مليون مركبة مجهّزة بحلول القيادة المتقدمة لديها بحلول نهاية عام 2026.
تجاوز عنق الزجاجة: من أيام إلى ساعات
لطالما أعاقت أوجه القصور في سير العمل التقليدي القائم على “حلقة البيانات المغلقة” تطوير القيادة الذاتية. ففي الأنظمة التقليدية، تُجمع البيانات وتُراجع وتُوسم، ثم يُعاد تدريب النماذج عليها يدويًا، وهي عملية تستغرق عادةً أكثر من خمسة أيام لكل دورة تكرار. وفي المقابل، تتراكم لدى الشركات كميات هائلة من بيانات القيادة الخام، يتكوّن معظمها من سيناريوهات روتينية ذات قيمة تدريبية محدودة، وقد تسهم حتى في إضعاف أداء النموذج.
وقال Tongyi Cao، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في DeepRoute.ai: «إن القيادة الذاتية، في جوهرها، هي مشكلة التوسع. وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي أحرزه القطاع، لا يزال النشر واسع النطاق بعيد المنال، لأن مسارات التنفيذ التقليدية تشوبها عيوب جوهرية. ولم يعد عنق الزجاجة مرتبطًا بالحصول على البيانات، بل بمدى كفاءة النظام في استبعاد الضوضاء وتحويل الكميات الهائلة من البيانات الخام إلى عينات تدريب عالية القيمة».
ويتمثّل حل DeepRoute.ai في تقليص دورة معالجة البيانات من أكثر من خمسة أيام إلى نحو 12 ساعة، عبر الأتمتة الذكية.
نموذج واحد، ثلاثة أدوار: السائق والمحلل والناقد
يؤدي نموذج أساس الرؤية-اللغة-الفعل بسعة 40 مليار مُعامِل ثلاث وظائف متكاملة في آنٍ واحد:
السائق: ينفّذ إجراءات القيادة في الوقت الحقيقي استنادًا إلى المدخلات البصرية.
المحلل: يرصد أحداث القيادة الحرجة ويشرح القرارات من خلال الاستدلال السببي.
الناقد: يقيّم المسارات من حيث السلامة والراحة والسلوك الشبيه بالبشر.
وأوضح :Cao «إن حلّنا لعنق الزجاجة الذي يواجهه القطاع يتمثّل في نموذج أساس موحّد للرؤية-اللغة-الفعل بسعة 40 مليار مُعامِل. ويتجاوز هذا النموذج حدود التحكم الأساسي في المركبة، إذ يمتلك القدرة على تحليل البيانات وتقييم سلوك القيادة. وببساطة، لا يؤدي دور “السائق” فحسب، بل يعمل في الوقت نفسه أيضًا بوصفه “المحلل” و”الناقد”».
ومن خلال دمج هذه القدرات في نموذج أساس واحد، أتاحت DeepRoute.ai أتمتة أجزاء كبيرة من مسار البيانات. ويحدّد النظام بصورة مستقلة الأحداث عالية القيمة، مثل حالات شبه اصطدام والسيناريوهات النادرة، ويُجري تحليل السبب الجذري، ويُنشئ شروحًا استدلالية، وكل ذلك دون أي تدخل يدوي.
عجلة بيانات ذاتية التطور
تتيح هذه البنية دورة تطوير ذاتية التعزيز، تتحوّل فيها التحسينات في أداء القيادة مباشرةً إلى تعزيز لقدرة النظام على معالجة بيانات التدريب الخاصة به وتنظيمها.
وأضاف :Cao «تعتمد حلقات البيانات المغلقة التقليدية اعتمادًا كبيرًا على العمليات اليدوية، مما يقيّد سرعة دورات التكرار بشدة. بالاستفادة من نموذجنا الأساسي، أعدنا هيكلة سير العمل بالكامل. يتولى النموذج بصورة مستقلة مهام التنقيب في البيانات وتشخيص الأسباب وتقييم السلوك. وكل دورة تكرار ضمن هذا السير تنعكس مباشرةً في شكل تحسن قابل للقياس في قدرات الذكاء الاصطناعي لدينا».
تسرّع عجلة البيانات ذاتية التطور هذه نمو القدرات، مع تقليص الاعتماد على التسمية اليدوية بصورة كبيرة.
النطاق والزخم: من 250 ألف إلى مليون مركبة
وقال :Cao «بحلول نهاية عام 2025، نجحنا في تسليم أكثر من 250,000 مركبة منتجة على نطاق واسع ومجهّزة بأنظمة القيادة الذاتية من DeepRoute.ai. ويشكّل نموذج الأساس حجر الزاوية للجيل المقبل من أنظمة مساعدة القيادة الذاتية لدى DeepRoute.ai، كما يشكّل إطار ذكاء اصطناعي للعالم المادي. وتمكّن هذه البنية الموحّدة النظام من تجاوز مجرد التنفيذ، إذ يفهم بيئات المرور المعقدة، ويفسّر المنطق الكامن وراء قراراته، ويقيّم سلوكيات القيادة. ويمنح هذا التطور أنظمة القيادة الذاتية قدرات إدراكية وقدرات أشمل على اتخاذ القرار».
ومن خلال عرضها في مؤتمر GTC 2026، أظهرت DeepRoute.ai كيف تسهم بنية نموذج أساس الرؤية-اللغة-الفعل بسعة 40 مليار مُعامِل في تسريع المسار نحو قيادة ذاتية آمنة وقابلة للتوسع، عبر تعلّم مستمر قائم على البيانات ودورات تكرار سريعة.
نبذة عن DeepRoute.ai
DeepRoute.ai شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، تطوّر أنظمة قيادة ذاتية متقدمة. وانطلاقًا من رؤيتها الرامية إلى تحقيق الذكاء العام الاصطناعي (AGI) في العالم المادي، توظّف الشركة نماذج أساس متقدمة لتقديم حلول قيادة ذاتية عالية الموثوقية تضع السلامة أولًا. وبدعم من كبار المستثمرين، وبتمويل يتجاوز 700 مليون دولار، نجحت DeepRoute.ai في نشر أنظمتها في أكثر من 200,000 مركبة استهلاكية منتجة على نطاق واسع. ومن خلال إعطاء الأولوية للتنقل الذكي القابل للتوسع والمبتكر، ترسي الشركة أساسًا قويًا لقيادة مستقبل عمليات الروبوتاكسي التجارية.
صورة – https://mma.prnewswire.com/media/2935825/image1.jpg
صورة – https://mma.prnewswire.com/media/2935826/image2.jpg
صورة – https://mma.prnewswire.com/media/2935824/image3.jpg
صورة – https://mma.prnewswire.com/media/2935827/image4.jpg
شعار – https://mma.prnewswire.com/media/2643560/DeepRoute_ai_Logo.jpg
للتواصل: chenliqiu@deeproute.ai ،Ada Qiu
View original content: