داخل تجربة Figure AI: نوبة عمل آلية استمرت 24 ساعة في مستودع حقيقي

هذا النهج يختلف عن الروبوتات الصناعية التقليدية التي تعتمد غالباً على أذرع ثابتة وحركات مبرمجة مسبقاً. مع Helix‑02 يمكن للروبوت تنفيذ ما يسميه الباحثون مهام "الحركة‑والتعامل مع الأشياء" (loco‑manipulation)، أي التنقل في المكان وفي الوقت نفسه التعامل مع عناصر مختلفة.

في سيناريو المستودع، استخدمت الروبوتات الرؤية الحاسوبية لـ:

• تحديد الطرود على خط العمل
• قراءة الباركود
• التقاط الطرد بالأيدي الميكانيكية
• وضعه على الحزام الناقل بالاتجاه الصحيح لعملية الفرز

وكان الهدف الأصلي للتجربة تشغيل الروبوتات لمدة 8 ساعات متواصلة—أي ما يعادل نوبة عمل بشرية. لكن بعد تحقيق هذا الهدف دون أعطال، قررت الشركة مواصلة البث، لتستمر الروبوتات بالعمل أكثر من 24 ساعة.

أرقام الأداء: السرعة وحجم العمل

سلطت الشركة الضوء على عدة مؤشرات أداء خلال التجربة:

• أكثر من 28,000 طرد تم فرزه خلال نحو 24 ساعة بواسطة ثلاثة روبوتات تعمل باستمرار.
• متوسط 2.6 ثانية لكل طرد، وهو معدل قريب من سرعة العمال في المستودعات.
• تجاوز الاختبار الهدف الأولي المتمثل في نوبة عمل آلية لمدة 8 ساعات دون أعطال.

هذه الأرقام تعني أن كل روبوت يمكنه التعامل مع آلاف الطرود يومياً في مهمة لوجستية محددة.

لكن من المهم الإشارة إلى أن هذه النتائج جاءت أساساً من تجربة تديرها الشركة نفسها، وليست بعد مقاييس صناعية مستقلة أو اختبارات محايدة، لذلك ما زال الحكم النهائي على الأداء الواقعي يتطلب تجارب أوسع.

كيف يعمل نظام التعاون بين عدة روبوتات؟

من الجوانب المهمة في التجربة أنها لم تعتمد على روبوت واحد، بل على فريق من الروبوتات يعمل معاً.

الفكرة الأساسية هي وجود نوع من الاستمرارية على مستوى الأسطول. فإذا واجه أحد الروبوتات مشكلة أو احتاج للتوقف، يمكنه الخروج من سير العمل تلقائياً بينما تواصل الروبوتات الأخرى الفرز دون توقف.

هذا يشبه طريقة عمل أنظمة الحوسبة الموزعة: بدلاً من الاعتماد على جهاز واحد مثالي، يتم الحفاظ على الإنتاجية عبر توزيع المهمة بين عدة وحدات.

التفاصيل التقنية الكاملة—مثل كيفية اكتشاف الأعطال أو إعادة توزيع المهام—لم تُنشر بالكامل حتى الآن، لكن المبدأ واضح: عملية المستودع تستمر حتى لو توقف روبوت فردي مؤقتاً.

ماذا تعني هذه التجربة لمستقبل الشركة؟

قد لا تكون أهمية التجربة في رقم 24 ساعة بحد ذاته، بل في ما تشير إليه من استعداد لنشر الروبوتات على نطاق واسع.

تقول Figure إنها توسع إنتاجها عبر منشأة تصنيع تسمى BotQ. ووفقاً للشركة، تمكن المصنع من تسليم أكثر من 350 روبوتاً حتى الآن، مع رفع وتيرة الإنتاج من روبوت واحد يومياً إلى روبوت واحد تقريباً كل ساعة خلال مرحلة التوسع.

هذا يشير إلى أن الشركة تستعد للانتقال من مرحلة النماذج التجريبية إلى تشغيل أساطيل روبوتية كاملة—وهي خطوة غالباً ما تمثل التحدي الأكبر في صناعة الروبوتات.

لماذا المستودعات أولاً؟

قطاع الخدمات اللوجستية يُعد هدفاً مبكراً واضحاً لهذه التكنولوجيا، لعدة أسباب:

• المهام متكررة ويمكن قياسها بسهولة
• البيئة داخل المستودع أكثر تنظيماً من البيئات المفتوحة
• هناك نقص في العمالة في العديد من الأسواق

لهذا السبب، يمكن أن تصبح عمليات فرز الطرود من أول التطبيقات واسعة النطاق للروبوتات البشرية متعددة الاستخدام.

خطوة مهمة… لكن الأسئلة ما زالت قائمة

التجربة تجمع ثلاثة إنجازات نادرة نسبياً في مجال الروبوتات البشرية:

• سرعة عمل قريبة من البشر
• تشغيل ذاتي طويل المدة
• تنسيق العمل بين عدة روبوتات

ومع ذلك، لا تزال هناك أسئلة مفتوحة حول الموثوقية طويلة المدى، تكاليف التشغيل، ومعايير السلامة في بيئات العمل الحقيقية.

حتى مع هذه التحفظات، تعكس التجربة تسارعاً واضحاً في المجال. قبل بضع سنوات فقط، كانت الروبوتات البشرية تكافح لالتقاط الأشياء البسيطة. اليوم، تختبر الشركات ما إذا كان بإمكان أساطيل صغيرة من الروبوتات العمل طوال اليوم داخل مستودعات حقيقية.

إذا أثبتت هذه القدرات نفسها خارج التجارب، فقد تصبح المستودعات أحد أوائل القطاعات التي تشهد انتشاراً واسعاً للروبوتات البشرية في سوق العمل.