الإجاباتمنشور28 المصادر
كيف تبني JD.com منظومة مفتوحة ومتكاملة للذكاء الاصطناعي المادي؟
تتعامل JD.com مع الذكاء الاصطناعي بوصفه بنية تحتية صناعية قابلة للمشاركة، بعدما ارتفع إنفاقها على البحث والتطوير في النصف الأول من 2026 بنسبة 53.2% على أساس سنوي. تجمع الخطة بين بيانات العمل الواقعية، ونماذج JoyAI المفتوحة، وتصنيع الروبوتات، والتطبيقات اللوجستية، والخدمات المقدمة للتجار والمصنعين والمطورين.
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام GPT-5.6 Lunaتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 1.5
إجابة البحث
الوجبات السريعة الرئيسية
- تتعامل JD.com مع الذكاء الاصطناعي بوصفه بنية تحتية صناعية قابلة للمشاركة، بعدما ارتفع إنفاقها على البحث والتطوير في النصف الأول من 2026 بنسبة 53.2% على أساس سنوي.
- تجمع الخطة بين بيانات العمل الواقعية، ونماذج JoyAI المفتوحة، وتصنيع الروبوتات، والتطبيقات اللوجستية، والخدمات المقدمة للتجار والمصنعين والمطورين.
- رهان الشركة الأساسي هو أن الميزة التنافسية في الذكاء الاصطناعي المادي لن تأتي من النموذج وحده، بل من امتلاك البيانات والعتاد وسير العمل وشبكة الخدمة اللازمة لتشغيل الروبوتات بثبات.
موجّه الذكاء الاصطناعي
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is JD.com, under founder and chairman Richard Liu’s belief that technological barriers are a form of exploitation rather than JD’s philo. Article summary: JD.com’s approach is to treat AI less as proprietary software to rent at high margins and more as shared industrial infrastructure: open models and data lower adoption costs, while JD’s durable advantage comes from opera. Topic tags: general, general web, academic. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake num
ترى JD.com الذكاء الاصطناعي بوصفه بنية تحتية صناعية: مفتوحة بما يكفي ليستفيد منها الشركاء والمطورون، ومرتبطة في الوقت نفسه بعمليات الشركة الفعلية في التجارة والتخزين والخدمات اللوجستية والصحة والتصنيع. وقد وصف مؤسس الشركة ورئيس مجلس إدارتها، ريتشارد ليو، الحواجز التقنية بأنها شكل من أشكال الاستغلال، وقال إن JD لا تريد أن تخدم قدراتها في الذكاء الاصطناعي شركة أو دولة واحدة فقط. وتترجم الشركة هذا التصور إلى استراتيجية متكاملة تربط النماذج بالبيانات والعتاد والنشر والخدمات. 1
2
الفكرة هنا لا تقتصر على إطلاق روبوت محادثة أو نشر مجموعة من أوزان النماذج. إذ تحاول JD.com بناء مسار قابل للتكرار يبدأ بجمع بيانات من العالم الحقيقي، ثم تدريب النماذج، وتصنيع الروبوتات، واختبارها في بيئات تشغيلية، وتحويلها إلى خدمات تجارية. وقد يخفض ذلك كلفة وتعقيد تبني الذكاء الاصطناعي المادي، لكن اقتصاديات المنظومة على المدى الطويل ومدى انفتاحها الفعلي لم يثبتا بعد بصورة مستقلة.
استثمار كبير وانفتاح انتقائي
أعلنت JD.com أن إنفاقها على البحث والتطوير خلال النصف الأول من 2026 ارتفع بنسبة 53.2% مقارنة بالفترة نفسها من العام السابق، مع توجيه الاستثمارات إلى عائلة نماذج JoyAI، والذكاء المتجسد، والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي المادي، والتطبيقات الصناعية. كما قالت الشركة إن تقنياتها ذاتية التطوير، الممتدة عبر كامل السلسلة، ستُفتح أمام الشركاء حول العالم. 2
3
ويتخذ هذا الانفتاح عدة صور؛ فقد أطلقت الشركة نماذج مختارة عبر منصتي Hugging Face وGitHub، وأتاحت البث المباشر باستخدام الشخصيات الرقمية مجانًا لأكثر من 80 ألف تاجر، كما فتحت مجموعة بيانات EgoLive، التي تصفها بأنها الأكبر في القطاع لبيانات منظور الإنسان، أمام مستخدمي الصناعة. 2
3
8
لكن من الأدق فهم ذلك بوصفه استراتيجية لبناء منظومة، لا إعلانًا بأن كل مكوّن مفتوح بالشروط نفسها. فأوزان النماذج ومواد التدريب ومجموعات البيانات وأنظمة النشر والخدمات التجارية قد تخضع كل منها لشروط وصول مختلفة. وبالنسبة إلى المستخدمين، لا يكفي معرفة ما إذا كان النموذج يحمل وصف «مفتوح المصدر»؛ فالسؤال الحاسم هو ما إذا كانت الأدوات والبيانات المحيطة به تجعل بناء التطبيق وتشغيله أمرًا عمليًا.
العمليات الواقعية هي مصدر أفضلية البيانات
يحتاج الذكاء الاصطناعي المادي إلى أكثر من نصوص مأخوذة من الإنترنت على نطاق واسع. فالروبوتات مطالبة بفهم الأشياء والمساحات والحركة والتوقيت ومتطلبات السلامة ونتائج أفعالها. وتقول JD.com إن ميزتها تكمن في خبرة تتجاوز عقدين في التخزين والتجزئة والخدمات اللوجستية، ما يمنحها وصولًا إلى بيئات تشغيلية تتكرر فيها هذه التحديات يوميًا. 2
3
4
وتخطط الشركة لجمع أكثر من 10 ملايين ساعة من مقاطع الفيديو الواقعية، من منظور الشخص الأول والثالث، خلال عامين. وستشمل المشاركة مجالات مثل التجزئة والتخزين والخدمات اللوجستية والعمل الصناعي والبيئات المنزلية وغيرها. كما تبني ما تصفه بأنه أكبر مركز في العالم لجمع بيانات الذكاء المتجسد، وأنشأت مجتمعًا لجمع هذه البيانات في مدينة سوتشيان. 1
5
6
29
30
وتُعد EgoLive الطبقة العامة الأولى من هذا المشروع. فقد وصفتها JD.com بأنها أكبر مجموعة بيانات لمنظور الإنسان في القطاع، بينما تشير تقارير عن إصدارها الأول إلى نحو ألفي ساعة تغطي أكثر من 300 مهمة تشغيلية. كما أُتيحت مجموعات بيانات عالية الدقة بصورة موجهة للجامعات والمطورين وشركات المنظومة. وهذه الأرقام المتعلقة بالحجم صادرة عن JD.com أو عن تقارير صناعية، ولذلك ينبغي التعامل معها باعتبارها ادعاءات لم تخضع بعد إلى قياس مستقل. 4
5
6
30
وتعمل حلقة البيانات التي تستهدفها الشركة على النحو الآتي:
- ينتج العاملون والآلات مقاطع فيديو وبيانات تشغيلية من العمل الفعلي.
- تُستخدم هذه البيانات لتدريب النماذج على الإدراك والتخطيط والتفاعل.
- تُختبر النماذج المحسّنة في المستودعات وشبكات التوصيل والمصانع وبيئات الخدمة.
- تولّد التطبيقات أمثلة جديدة وحالات استثنائية وملاحظات عن الأداء.
- تُحوّل القدرات الناتجة إلى أدوات يمكن توفيرها لمستخدمين وقطاعات إضافية.
ولهذا تعتمد استراتيجية JD.com على امتلاك أعمال مادية وتشغيلها. فالنموذج المفتوح قد يقلل حاجز التجربة، لكن الذكاء الاصطناعي المادي الموثوق يحتاج أيضًا إلى مهام حقيقية وبنية تحتية تقيس ما إذا كان النظام يعمل فعلًا.
JoyAI: مجموعة لبنات لا نموذج واحد مغلق
يمتد توجه JD.com في الذكاء الاصطناعي المفتوح إلى أنواع متعددة من النماذج. يركز JoyAI-Echo على توليد الصوت والفيديو الطويل، بينما يركز JoyAI-VL-Interaction على التفاعل الآني بين الرؤية واللغة، ويتولى JoyAI-Video-Edit تحرير الفيديو المتدفق في الوقت الفعلي. 5
7
11
18
ويحظى JoyAI-VL-Interaction بأهمية خاصة في البيئات المادية، لأنه مصمم لمعالجة فيديو مستمر لا مجرد الإجابة عن أسئلة مرتبطة بصورة ثابتة. ويشمل الإصدار النموذج ووصفة التدريب وبيانات التفاعل المتزامنة زمنيًا وحزمة تشغيل قابلة للنشر في الزمن الحقيقي. وتصف الوثائق التقنية المشروع بأنه نظام يركز على الرؤية، بحجم 8 مليارات مُعامل، يستطيع معالجة فيديو متواصل بزمن استجابة يقل عن ثانية. 17
19
23
ويخفف هذا التغليف المتكامل العبء الهندسي عن المطورين الراغبين في بناء تطبيقات تعتمد على مدخلات الكاميرا المستمرة. كما يعكس نهج JD.com الأوسع: إطلاق مكونات قابلة لإعادة الاستخدام، مع الاحتفاظ بأفضلية في البيئات الواقعية التي تُدرّب فيها هذه المكونات وتُقيّم وتُدمج.
RoboBase ينقل الاستراتيجية من البرمجيات إلى التصنيع
لا يكفي الوصول إلى النماذج لإنشاء صناعة للذكاء الاصطناعي المادي. فالروبوتات تحتاج إلى مكونات وتجميع واختبارات ودمج وصيانة ودعم محلي. ويُفترض أن يوفر مشروع RoboBase التابع لـ JD.com هذه الطبقة الصناعية الناقصة.
بدأ إنشاء أول منشأة RoboBase في غوانغجو عام 2026. وتقول الشركة إن المشروع سيدعم دورة تمتد من البحث والتطوير إلى التصنيع ثم التطبيق والخدمة، وإنها تخطط لإنشاء أكثر من 80 قاعدة للروبوتات في أنحاء الصين خلال خمس سنوات. 3
6
8
10
وقد يجعل هذا الهيكل الشركة أكثر من مجرد مزود لتطبيقات الذكاء الاصطناعي؛ إذ قد تتموضع بوصفها شريكًا في البنية التحتية والخدمات لشركات الروبوتات، عبر الجمع بين سلاسل الإمداد، وقدرات النماذج، وجمع البيانات، وبيئات الاختبار، والطاقة الإنتاجية، وخدمات ما بعد البيع. لكن الخطة طموحة، والتغطية المتاحة تصف الخطط وتموضع الشركة بوضوح أكبر من وصفها لنتائج تشغيلية مدققة بصورة مستقلة.
الخدمات اللوجستية تختبر قابلية التكرار
تستخدم JD.com شبكتها اللوجستية بوصفها البيئة الرئيسية لإظهار تطبيقات الذكاء الاصطناعي المادي. وتذكر تقارير الشركة وتقارير القطاع أمثلة عدة:
- نُشر نظام «ذئب الحكيم» للتعامل مع البضائع ونقلها إلى العامل في أكثر من 60 مستودعًا، بما في ذلك أسواق خارج الصين.
- يستطيع روبوت «يي لانغ» ثنائي الذراعين، وفقًا للتقارير، التعرف إلى السلعة والتقاطها ورصّها في نحو 10 ثوانٍ.
- تعمل أكثر من ألف مركبة توصيل ذاتية القيادة في أكثر من 20 مقاطعة صينية.
- تغطي شبكة توصيل بالطائرات المسيّرة في سيتشوان 78 قرية، مع إنجاز بعض عمليات التوصيل في نحو سبع دقائق.
8
11
24
وتشمل هذه الأمثلة التخزين والانتقاء والمناولة والفرز والتوصيل في المرحلة الأخيرة. ولا تكمن أهميتها الاستراتيجية في عرض الأتمتة فحسب، بل في محاولة إثبات أن منظومة النموذج والروبوت يمكن دمجها في إجراءات عمل قابلة للتكرار عبر مواقع متعددة، بدل أن تبقى نموذجًا تجريبيًا داخل المختبر. 24
ومع ذلك، تستند الأدلة أساسًا إلى ما أعلنته الشركة أو إلى تغطية صناعية؛ لذلك فإن الاستنتاج الأقوى والمحدود هو أن JD.com أنشأت مجموعة كبيرة من التطبيقات التي تقول إنها قيد التشغيل، وتستخدمها لدعم روايتها عن التصنيع الصناعي للذكاء الاصطناعي. أما قدرتها على تحقيق تكاليف وسلامة ووقت تشغيل ونتائج عمالية مستقرة على نطاق واسع، فما زالت تحتاج إلى تحقق إضافي.
منظومة تتجاوز مستودعات JD.com
تقول الشركة إن وكلاءها الصناعيين للذكاء الاصطناعي يخدمون أكثر من 3,000 مصنع، ويمكنهم تقليص أعمال حوكمة البيانات من أشهر إلى ساعات. كما تقول إن أدوات الشخصيات الرقمية JoyAvatar استُخدمت من جانب أكثر من 80 ألف تاجر، وإن حسابات البث المباشر في الربع الثاني تضاعفت ثلاث مرات على أساس سنوي. ووفقًا لتقارير الشركة والقطاع، ساعد «مخيم Aidol للإبداع» في طرح أكثر من 50 منتجًا من منتجات عتاد الذكاء الاصطناعي في السوق. 2
8
وتوسع هذه المبادرات قاعدة العملاء المستهدفين. فبإمكان التجار استخدام مقدمي عروض رقميين، وتطبيق الوكلاء الصناعيين في المصانع، والعمل مع مجموعات البيانات في الجامعات وبيئات التطوير، فيما تحصل الشركات الناشئة في مجال العتاد على دعم في سلسلة الإمداد والتطبيقات. ومن الناحية النظرية، يضيف كل مشارك جديد ملاحظات تشغيلية ويوسع سوق الأدوات الأساسية.
وهنا يظهر الفرق بين برنامج أتمتة داخلي واستراتيجية منصة صناعية. فـ JD.com تحاول توزيع قدرات الذكاء الاصطناعي خارج الشركة، مع تحقيق قيمة من الخدمات المحيطة بها، مثل تحسين تنفيذ الطلبات، وخفض التكاليف التشغيلية، وتصنيع العتاد، والدمج، ونمو التجار، ورفع الإنتاجية الصناعية.
ما الذي لا يزال يتعين على JD.com إثباته؟
تبدو الخطة مترابطة: استثمار كثيف في كامل السلسلة، وفتح قدرات مختارة، وجمع بيانات من العمل الحقيقي، وتدريب نماذج للمهام المادية، وتصنيع الروبوتات واختبارها، ثم نشرها عبر شبكة تشغيل قائمة. كما تنسجم مع تحول أوسع في الذكاء الاصطناعي المادي، حيث تتحول وحدة المنافسة تدريجيًا من نموذج منفرد إلى نظام متكامل. 3
4
31
لكن الانفتاح لا يعني تلقائيًا انخفاض الكلفة، كما أن النشر لا يعني تلقائيًا تحقيق مكاسب إنتاجية مستدامة. وستكون هناك حاجة إلى تقييم مستقل لعدة نقاط:
- مدى اتساع نطاق استخدام الشركاء للنماذج والبيانات وبرمجيات النشر.
- ما إذا كانت مجموعات البيانات تتمتع بالتوثيق والأذونات وضمانات الحوكمة الكافية.
- مدى قدرة الأنظمة على الانتقال بين المستودعات والدول والقطاعات ومنصات العتاد المختلفة.
- ما إذا كانت تطبيقات الروبوتات تخفض إجمالي تكاليف التشغيل بعد احتساب الدمج والصيانة والإشراف.
- كيفية تقاسم المطورين والمصنعين من الأطراف الثالثة للقيمة التي تنشئها المنظومة.
في الوقت الراهن، يتمثل رهان JD.com الأوضح في أن الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر فائدة، وربما أكثر إتاحة، عندما يرتبط بالعمل المادي الحقيقي. فالنماذج ومجموعات البيانات المفتوحة هي الطبقة الظاهرة، أما الميزة الأعمق التي تقترحها الشركة فتتمثل في الحلقة الكاملة تحتها: بيانات التشغيل، وسير العمل المختبر، والطاقة التصنيعية، وحجم النشر، وبنية الخدمات. وتظل معظم أرقام الحجم وعبارات مثل «الأكبر عالميًا» قائمة على إفصاحات الشركة أو تقارير القطاع، ما يجعل قابلية المنظومة للتشغيل البيني، وضمانات حوكمة البيانات، واقتصاديات الأطراف الثالثة، واستدامة نتائجها التجارية، مسائل مفتوحة للتحقق المستقل. 2
3
5
Studio Global AI
مواصلة البحث الخاص بك
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
يسأل الناس أيضا
ما هي الإجابة المختصرة على "كيف تبني JD.com منظومة مفتوحة ومتكاملة للذكاء الاصطناعي المادي؟"؟
تتعامل JD.com مع الذكاء الاصطناعي بوصفه بنية تحتية صناعية قابلة للمشاركة، بعدما ارتفع إنفاقها على البحث والتطوير في النصف الأول من 2026 بنسبة 53.2% على أساس سنوي.
ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟
تتعامل JD.com مع الذكاء الاصطناعي بوصفه بنية تحتية صناعية قابلة للمشاركة، بعدما ارتفع إنفاقها على البحث والتطوير في النصف الأول من 2026 بنسبة 53.2% على أساس سنوي. تجمع الخطة بين بيانات العمل الواقعية، ونماذج JoyAI المفتوحة، وتصنيع الروبوتات، والتطبيقات اللوجستية، والخدمات المقدمة للتجار والمصنعين والمطورين.
ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟
رهان الشركة الأساسي هو أن الميزة التنافسية في الذكاء الاصطناعي المادي لن تأتي من النموذج وحده، بل من امتلاك البيانات والعتاد وسير العمل وشبكة الخدمة اللازمة لتشغيل الروبوتات بثبات.