ذكاء اصطناعي للسيارة يعمل داخلها… والسحابة للمساندة

أعلنت إكس بنغ وبانما عن تصميم مشترك لقمرة قيادة ذكية يتيح تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي من فئة 30 مليار معلمة داخل السيارة، بالاستناد إلى شريحة تورينغ من إكس بنغ. ووفقاً للإعلان، تصل قدرة الشريحة إلى 750 تريليون عملية حسابية في الثانية. الفكرة هي جعل المعالجة داخل السيارة هي الخيار الأول، مع إبقاء الخدمات السحابية متاحة للمساندة. لكن الإعلان لم يسمِّ سيارة إنتاج ستستخدم النظام، ولم يحدد موعداً لطرحه. 61821

ماذا تقدم كل شركة؟

توفر إكس بنغ منصة الحوسبة داخل السيارة، فيما تقدم بانما نموذجها متعدد الوسائط AutoOmni المخصص للمقصورة. ويقول الشريكان إن الحل يدعم تشغيل نماذج محلياً من فئة 30 مليار معلمة، إلى جانب استخدامات مثل الحوار المتعدد الخطوات، والتفاعل عبر أكثر من نوع من المدخلات، والإجابة عن الأسئلة دون اتصال، وتخطيط المهام. 1821

ويأتي التعاون ضمن توجه أوسع لدى إكس بنغ لتوفير تقنياتها لشركات سيارات أخرى؛ إذ أفادت رويترز بأن الشركة تعتزم عرض شرائحها وأنظمة المقصورة وتقنيات أخرى على شركات تصنيع السيارات. أما بانما، فهي مزود لحلول السيارات الذكية تدعمه مجموعة علي بابا وشركة سايك موتور. 15

ماذا يعني أن تكون المعالجة «محلية أولاً»؟

يعني هذا النهج أن بعض مهام المقصورة يمكن تنفيذها داخل السيارة بدلاً من إرسالها تلقائياً إلى خادم عبر الإنترنت. ومن الاستخدامات المذكورة الإجابة عن الأسئلة دون اتصال، بينما تبقى السحابة خياراً لبعض المهام الأقل تكراراً. وقد يساعد ذلك على استمرار الوظائف المدعومة عند ضعف الاتصال، وعلى تجنب زمن الرحلة ذهاباً وإياباً عبر الشبكة في المهام التي تُعالج محلياً. 1821

لكن هذه مزايا محتملة للتصميم، وليست نتائج أداء مثبتة. فالإعلان المتاح لا يتضمن قياسات لزمن الاستجابة، ولا يشرح بالتفصيل كيفية التعامل مع بيانات المقصورة، ولا يقدم مقارنة مباشرة مع نماذج سيارات محددة من فئة 4 أو 7 مليارات معلمة. وعدد المعلمات الأكبر وحده لا يثبت أن النموذج أسرع أو أقدر أو أكثر حفاظاً على الخصوصية؛ إذ يتطلب الحكم على ذلك اختبارات وتفاصيل تنفيذ غير متاحة هنا.

نموذج AutoOmni آخر، بإصدار منفصل

أعلنت بانما أيضاً عن نموذج مستقل هو AutoOmni 2.0-23B-A3B، مبني على بنية «مزيج الخبراء» ويضم 23 مليار معلمة. وتقول الشركة إن أداءه في مهام المقصورة الاعتيادية يقارن بأداء نماذج سحابية تضم 230 مليار معلمة، وإنه يحقق 90% من أداء نماذج سحابية مماثلة الحجم في المهام المعقدة. هذه مقارنات معلنة من الشركة وليست نتائج اختبار مستقل وجهاً لوجه. كما لا تثبت المصادر المتاحة أن نموذج 23 مليار معلمة هو التكوين نفسه المستخدم في الحل المشترك من فئة 30 مليار معلمة. 4

ما الذي لم يتضح بعد؟

الإعلان يصف حلاً مشتركاً، لكن التقارير المتاحة لا تحدد سيارة إنتاج ستعتمده ولا جدولاً زمنياً لنشره. كما لا تؤكد أن النظام سيُستخدم في روبوت أو جهاز آخر خارج السيارات. لدى إكس بنغ خطط أوسع لتقديم تقنياتها لشركات سيارات أخرى وتوسيع ترخيصها ليشمل الروبوتات وتطبيقات أخرى للذكاء الاصطناعي المتجسد؛ غير أن هذه الخطط منفصلة عن وجود إعلان مؤكد بشأن نشر نظام المقصورة هذا في تلك الأجهزة. 16

سيكون الاختبار العملي هو اعتماد شركات السيارات للنظام، ثم أداء وظائفه في المركبات الفعلية. وحتى تتوافر تفاصيل من هذا النوع، يظل رقم 30 مليار معلمة ونهج المعالجة المحلية وصفاً للقدرات والتصميم المعلنين، لا دليلاً مؤكداً على تفوقه على نماذج المقصورة الأصغر.