تعلن NVIDIA عن برامج أوروبية للمركبات ذاتية القيادة وسيارات الأجرة الروبوتية القائمة على Hyperion

أعلنت NVIDIA في GTC Berlin يوم 21 أكتوبر 2026 أن شركات صناعة السيارات ومزودي خدمات التنقل في أوروبا، ومن بينهم Bolt بالتعاون مع Lucid، وMercedes-Benz، وVolkswagen Commercial Vehicles، وEinride، يستعرضون حالات استخدام للتنقل الذاتي على منصة الحوسبة NVIDIA Hyperion، موضحين التطبيقات المحتملة للمركبات ذاتية القيادة من المستوى 3 والمستوى 4، ولأساطيل سيارات الأجرة الروبوتية مستقبلًا. وتعتمد Volvo Cars برنامج Hyperion وبرمجيات NVIDIA Alpamayo Stack للقيادة الآلية الآمنة، كما كشفت NVIDIA عن تقنيات جديدة للذكاء الاصطناعي والسلامة لمساعدة المطورين على بناء المركبات ذاتية القيادة والتحقق من صلاحيتها ونشرها على نطاق واسع.

وصفت NVIDIA النقل الذاتي بأنه فرصة تُقدّر بتريليونات الدولارات، مع تصدّر سيارات الأجرة الروبوتية الانتقال إلى النشر التجاري للمركبات ذاتية القيادة من المستوى 4. وقال مؤسس NVIDIA ورئيسها التنفيذي، Jensen Huang، في إعلان الشركة خلال GTC Berlin: «سيارات الأجرة الروبوتية هي أول تطبيق واسع الانتشار للروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي، وهي تعيد ابتكار طريقة تنقّل الأشخاص والبضائع». وأضاف Huang أن Hyperion، إلى جانب نظام التشغيل Halos للسلامة، يوفر للشركاء منصة متكاملة لسيارات الأجرة الروبوتية، مصممة لتحقيق القيادة الذاتية الكاملة وأعلى مستويات السلامة.

برنامج سيارات الأجرة الروبوتية من Bolt بالتعاون مع Lucid

اختارت Bolt برنامج NVIDIA Alpamayo Stack، وهو حزمة NVIDIA المتكاملة لبرمجيات القيادة الذاتية، لتشغيل المركبات ضمن برنامجها الأوروبي لخدمات النقل بالسيارات ذاتية القيادة، على أن يبدأ التنفيذ بمركبات Lucid. وقالت Bolt إن البرنامج سينطلق في مدريد خلال عام 2027، مع البدء بجمع بيانات القيادة من العالم الحقيقي لدعم تطوير تقنيات القيادة الذاتية والتحقق من صلاحيتها، رهناً بالحصول على الموافقات التنظيمية. وحددت الشركة ألمانيا وفرنسا سوقين رئيسيين للنشر مستقبلًا.

وقالت الشركة إن البرنامج سيمهّد الطريق لنشر ما لا يقل عن 25,000 مركبة Lucid جاهزة للقيادة الذاتية من المستوى 4 ومزوّدة بتقنية NVIDIA Hyperion، وسيشكّل جزءاً رئيسياً من خطة Bolt الأوسع لنشر 100,000 مركبة ذاتية القيادة في أنحاء أوروبا ومنطقة UNECE الأوسع بحلول عام 2035. وستعمل Bolt وNVIDIA معاً على تكييف برمجيات القيادة لتناسب الطرق الأوروبية ودمجها في مركبات من شركات مصنّعة متعددة، بدءاً بمركبات Lucid. ووفقاً لـBolt، يجمع Alpamayo Stack، الذي يعمل على Hyperion، بين الذكاء الاصطناعي الاستدلالي وتقنيات الإدراك والتخطيط التقليدية، مستفيداً من إمكانات السلامة في NVIDIA Halos.

قال Jevgeni Kabanov، رئيس Bolt ورئيس قسم القيادة الذاتية فيها، في إعلان الشركة: «نريد إتاحة خدمات النقل بالسيارات ذاتية القيادة على نطاق واسع في أنحاء أوروبا، مع وجود 100,000 مركبة على منصتنا بحلول عام 2035». وقال Kabanov إن إقليم مدريد يشقّ الطريق إلى وضع إطار منظّم للتنقل التجاري الذاتي بالتنسيق مع السلطات الوطنية، وإن ألمانيا ستكون أيضاً سوقاً ذات أولوية، إذ بدأت مدنها بالفعل في تحديد طموحاتها في مجال التنقل الذاتي. ويأتي برنامج NVIDIA وLucid بعد أول إطلاق لخدمات التنقل الذاتي من Bolt في لوكسمبورغ، بالتوازي مع تعاون Bolt مع Pony.ai وStellantis.

ستتولى Bolt Autonomous Driving Solutions قيادة تطوير خدمة النقل بالسيارات ذاتية القيادة في أوروبا وتسويقها، وستسهم في ذلك ببنية تحتية لإدارة الأساطيل، وخبرات تنظيمية، ومعرفة بالأسواق المحلية، مستفيدةً من منصة للتنقل تخدم أكثر من 200 مليون عميل. وقال Rishi Dhall، نائب رئيس قطاع السيارات في NVIDIA، إن Hyperion يوحّد بنية الحوسبة والمستشعرات عبر منصات المركبات، فيما يوفر Alpamayo Stack وHalos أساس الذكاء اللازم للقيادة والسلامة. وأضاف أن انتشار سيارات الأجرة الروبوتية على نطاق واسع سيتحقق عندما تُبنى كل مركبة على أساس موحّد صُمّم مع مراعاة السلامة. وقال Kay Stepper، رئيس Lucid Technologies وكبير المسؤولين الرقميين في Lucid، إن التعاون حتى الآن، إلى جانب التخطيط لبدء جمع البيانات في عام 2027، يمثّل الخطوات الأولى نحو تنقّل ذاتي قابل للتوسع ومُعرّف بالبرمجيات في أوروبا.

من سيارات الركاب إلى الشحن والنقل العام

تستعرض Volkswagen Commercial Vehicles في GTC Berlin منصة مركباتها ذاتية القيادة ID. Buzz AD المزودة بتقنية Hyperion، لدعم أنظمة متعددة للقيادة الذاتية. وقالت NVIDIA إن Hyperion يوفر بنية موحّدة للحوسبة والمستشعرات، صُممت لتبسيط التكامل والتحقق من الصلاحية، ما يساعد المطورين ومشغّلي خدمات التنقل على طرح خدمات سيارات الأجرة الروبوتية والنقل التجاري في الأسواق.

تجمع Volvo Cars بين أنظمة السلامة في مركباتها وخبراتها الهندسية من جهة، وتقنيات Hyperion وHalos OS وAlpamayo Stack من جهة أخرى، لتمكين سيارات Volvo المستقبلية من اجتياز البيئات المعقدة في العالم الحقيقي بأمان، من نقطة الانطلاق إلى الوجهة، وفقاً لما ذكرته NVIDIA. وتوسّع Mercedes-Benz شراكتها مع NVIDIA في مجالَي Hyperion وAlpamayo Stack لدعم تطوير قدرات الشركة المصنّعة للمستويين L3 وL4، وأعلنت أن نظام MB.DRIVE ASSIST PRO، الذي طورته بالتعاون مع NVIDIA، سيحصل قريباً على الموافقة لتقديم المساعدة للسائق في التنقل بين نقطتين داخل المدن في ألمانيا.

وبعيداً عن سيارات الركاب وسيارات الأجرة الروبوتية، تطوّر Einride الجيل التالي من نظام Einride Driver على Hyperion للشاحنات ذاتية القيادة المخصصة لنقل البضائع، مستعينةً بـHalos وAlpamayo ونماذج NVIDIA Cosmos المفتوحة للعالم لتطوير نظام القيادة لديها والتحقق من صلاحيته. وتعتزم TIER IV والجامعة التقنية في ميونخ دمج Hyperion لتطوير أنظمة النقل العام ذاتي القيادة في ألمانيا والتحقق من صلاحيتها. كما تعمل Aptiv وValeo وSchaeffler، الشريكتان في مجالي التقنية والتصنيع، على بناء منصات حوسبة قائمة على Hyperion، يمكن لمصنّعي المركبات دمجها في المركبات ذاتية القيادة من المستوى L4 وسيارات الأجرة الروبوتية.

إطار التقييم Halos SAFE

ضمن منظومة السلامة Halos، قدّمت NVIDIA إطار Halos SAFE، أي إطار ضمان السلامة للتقييم، بالتعاون مع dSPACE وIVEX وTÜV Rheinland على مسارات عمل التقييم. ووفقًا لـNVIDIA، يربط Halos SAFE بين المحاكاة والتقييم ضمن الحلقة للبرمجيات والأجهزة والاختبارات على الطرق ومراقبة الأسطول، عبر سيناريوهات واختبارات ومعايير أداء قابلة للقياس ومحددة، لإنتاج أدلة سلامة قابلة للتتبّع تدعم النشر. ويضم نظام Halos SAFE أيضًا JLR وMercedes-Benz وVolvo Cars و51Sim وaiMotive وAVL وDeepen AI وForetellix وSynopsys.

نماذج جديدة للمطورين وأدوات للبيانات

استعرضت NVIDIA نماذج وأدوات ومخططات جديدة لإعداد بيانات القيادة وتحسين النماذج وتقييم الأداء. ووفقًا للشركة، فإن Alpamayo 2 Edge نموذج استدلال يضم ملياري معلمة، مبني على الأساس القائم على Nemotron في Cosmos 3 Edge، ومحسّن لمنصة NVIDIA DRIVE AGX Thor، ومصمم للعمل بتردد 10 هرتز لفهم المشاهد والتخطيط للحركة داخل المركبة. أما AlpaJudge فهو نموذج للتقييم والمكافأة مُعاير بشريًا، يمنح تفسيرات القيادة درجات لتقييم جودة الاستدلال، واستبعاد التعليقات التوضيحية الضعيفة، وتقليل المراجعة اليدوية لبيانات التدريب. ويضع Foundation4D تسميات على مقاطع الفيديو متعددة الكاميرات من دون مدخلات ليدار، ما يدعم تدريب نماذج الإدراك وإعادة بناء المشاهد باستخدام Omniverse NuRec. وتوسّع الإصدارات الجديدة من نماذج Cosmos 3 Nano نطاق إنشاء البيانات الاصطناعية والمحاكاة ذات الحلقة المغلقة، من خلال توليد متزامن لمناظير متعددة وكاميرات متعددة وليدار في سيناريوهات قيادة متنوعة.

يحوّل المخطط الذي توفّره Cosmos Data Factory لإنشاء مجموعات بيانات المركبات ذاتية القيادة مقاطع فيديو القيادة وإشارات المركبات إلى بيانات منتقاة وقابلة للبحث وموسومة، مستعينًا بالبيانات الاصطناعية لتوسيع نطاق السيناريوهات. ويستخدم Alpamayo Agentic Factory، وهو مخطط مفتوح تتوقع NVIDIA إتاحته في أوائل عام 2027، وكلاء الذكاء الاصطناعي لربط إعداد البيانات واستكمال تدريب النماذج بعد التدريب المسبق وتقييم المحاكاة. وتوفّر الخدمات المصغّرة NVIDIA NIM لـAlpamayo 1.5 وNuRec Harmonizer كلا النموذجين في حاويات استدلال محسّنة، ما يتيح مسار نشر مبسّطًا لاستدلال المركبات ذاتية القيادة ومواءمة المشاهد، بحسب الشركة.

تعمل Uber وNVIDIA على تطوير مصنع بيانات مدعوم بـCosmos لتنظيم البيانات ومعالجتها من أجل تطوير المركبات ذاتية القيادة، وذلك ضمن شراكة أوسع تشمل البنية التحتية لتطوير الذكاء الاصطناعي والمركبات القائمة على Hyperion وشبكة Uber العالمية لخدمات طلب الرحلات. وتقود Porsche تطوير سير عمل لحلقة بيانات متجددة عبر علامات مجموعة Volkswagen Group التجارية من خلال Voxel51، مستخدمةً Cosmos Data Factory وOmniverse NuRec على Microsoft Azure لتحويل بيانات أساطيل المركبات إلى مجموعات بيانات ومحاكاة لتقييم نماذج القيادة الذاتية. وقالت NVIDIA إن من المتوقع أن يقلل سير العمل الحاجة إلى تكرار الاختبارات الفعلية على الطرق بنسبة تصل إلى 90%، وأن يختصر مدة دورة التطوير بنسبة تصل إلى 85%.