تتيح Physical Intelligence النسخة التجريبية من Pi API لنماذج تأسيسية للروبوتات

أعلنت Physical Intelligence عن النسخة التجريبية من Pi API في 13 أكتوبر 2026، وأتاحت بذلك أحدث نماذجها التأسيسية للروبوتات للمطورين من خارج الشركة، لإجراء الضبط الدقيق والاستدلال عبر خدمة مستضافة. ويُتاح الوصول إلى النسخة التجريبية عبر قائمة انتظار، ويُطلب من المتقدمين وصف ما يرغبون في بنائه.

وفقًا لسير العمل الموضح في الإعلان، يحمّل المطور بيانات الروبوت، ويبدأ ضبط النموذج بدقة باستخدام موارد الحوسبة والبنية التحتية التي تديرها Physical Intelligence، ثم يصل إلى النموذج المضبوط عبر بوابة مستضافة لإجراء الاستدلال على روبوته. وبعد ذلك، تُوجّه بيانات التقييم الخطوة التالية من التكرار. وقالت الشركة إن أحدث نموذج متاح عبر واجهة API يتيح بالفعل ضبطًا دقيقًا أكثر كفاءة في استخدام البيانات وقدرات محسّنة لشركائها، وإنها تخطط لمواصلة إتاحة أحدث نماذجها وأكثرها قدرة، نظرًا إلى إمكانيتها تحديث النماذج التي تشغّل واجهة API بسرعة. ووصفت Physical Intelligence هذا الإطلاق بأنه خطوتها الأولى نحو توفير أساس للذكاء الفيزيائي يمكن للمجتمع البناء عليه، وتمكين الاستقلالية التامة من البداية إلى النهاية.

النماذج التي تقف وراء واجهة API

يطرح الإعلان النماذج التأسيسية متعددة الأغراض للروبوتات، مثل π0 وπ0.5، بوصفها نهجًا واعدًا لمواجهة تحدي نشر الروبوتات: فإلى جانب تحديد حالة الاستخدام المناسبة وبناء الأجهزة الملائمة، يحتاج المطورون إلى نماذج تتمتع بقدر كافٍ من الذكاء لأداء المهمة المطلوبة. وقالت الشركة إن هذه النماذج توفر أساسًا متينًا من المعرفة والقدرات الفيزيائية، ما يقلل إلى حد كبير البيانات والجهد اللازمين للتكيف مع مهام أو بيئات أو روبوتات جديدة، لكن تكييفها يظل يتطلب بنية تحتية للتعلم الآلي وموارد حوسبة وخطوط معالجة بيانات معقدة.

تنشر Physical Intelligence إصدارات مفتوحة المصدر من هذه النماذج في مستودع openpi. ويضم المستودع ثلاثة أنواع من النماذج: π0، وهو نموذج للرؤية واللغة والفعل قائم على التدفق؛ وπ0-FAST، وهو نموذج للرؤية واللغة والفعل ذاتي الانحدار، يستند إلى مُرمّز FAST للأفعال؛ وπ0.5، وهو إصدار مطوّر من π0 يتمتع بقدرة أفضل على التعميم في العالم المفتوح، وقد دُرّب باستخدام منهج تسميه الشركة «عزل المعرفة». أما نقاط التحقق الأساسية للنماذج الثلاثة، فقد دُرّبت مسبقًا على أكثر من 10,000 ساعة من بيانات الروبوتات، وصدر المستودع بموجب ترخيص Apache-2.0. وأصدرت Physical Intelligence النموذج π0.5 ودعم PyTorch للمستودع في سبتمبر 2025، بعد أن أضافت في يونيو 2025 تعليمات لتدريب نماذج الرؤية واللغة والفعل على مجموعة بيانات DROID الكاملة.

يتطلب تشغيل النماذج المفتوحة محليًا وحدة معالجة رسومات من NVIDIA بذاكرة تتجاوز 8 GB للاستدلال، مع ذكر RTX 4090 مثالًا، وذاكرة تتجاوز 70 GB على أجهزة مثل A100 أو H100 لإجراء الضبط الدقيق الكامل. وقد اختُبر المستودع على Ubuntu 22.04، ولا يدعم حاليًا أنظمة التشغيل الأخرى. كما يدعم الاستدلال عن بُعد، حيث يعمل النموذج على خادم منفصل ويرسل الأفعال إلى الروبوت عبر اتصال websocket. ويشير المستودع إلى أن π0 طُوّر لروبوتات الشركة نفسها، التي تختلف عن المنصات الشائعة الاستخدام مثل ALOHA وDROID، وأن الفريق لا يتوقع نجاح كل محاولة تكييف. وتتولى واجهة API هذه العملية بوصفها خدمة مستضافة: يقدّم المستخدمون البيانات، بينما تدير Physical Intelligence موارد الحوسبة اللازمة للتدريب وتتيح النموذج المكتمل عبر بوابتها.

نشر الروبوتات لدى الشركاء في قطاعات متعددة

قالت Physical Intelligence إنها سعت إلى الإجابة عن سؤالين باستخدام واجهة API: هل تدعم نماذجها طيفًا واسعًا من التطبيقات والأجهزة الروبوتية في قطاعات متنوعة؟ وإلى أي مدى تتيح واجهة API للمطورين تكرار التجارب بسهولة للوصول إلى استقلالية مفيدة وعملية؟ ولاختبار مدى اتساع نطاق الاستخدام، تعمل الشركة عن كثب مع شركات تنشر الروبوتات، مستفيدة من هذه الشراكات للتحقق من أداء نماذجها عبر مهام وأجهزة وبيئات تشغيل مختلفة.

يعرض الإعلان شركة Actor، ومقرها في ولاية يوتا، والتي تنشر آلات ثقيلة ذاتية التشغيل. وفي لقطات وصفتها الشركة بأنها توثّق نشرًا تجاريًا فعليًا، تحفر جرافة Actor ذاتية التشغيل المواد وتحملها في شاحنة قلابة، من دون وجود مشغّل داخل الآلة. وتشمل الشراكات الأخرى المذكورة في الإعلان AgRobotics وCloudChef وشريكًا في قطاع الألبان وUltra وWeave.

وقالت الشركة إن نمطًا مشتركًا ظهر عبر هذه الشراكات الأولية. فعلى الرغم من اختلاف التحديات من مهمة إلى أخرى، من قطعة ملابس مقلوبة من الداخل إلى الخارج، إلى مكوّن لا يبقى في مغرفة، إلى جزء صناعي استقر في موضع خاطئ، فإن عملية التحسين كانت متشابهة إلى حد كبير: جمع العروض التوضيحية، وتدريب نموذج، واختباره على الروبوت، والاستفادة من الإخفاقات لتحديد البيانات التي ينبغي جمعها لاحقًا. وقالت Physical Intelligence إنها أنشأت واجهة API لتمكين المطورين من تنفيذ حلقة التكرار هذه بأنفسهم باستخدام أحدث نماذجها.

نتائج الوصول المبكر والخطوات التالية

لاختبار التكرار المستقل، أتاحت Physical Intelligence لعدد صغير من الشركات الوصول المبكر إلى واجهة API، وقالت إنها أُعجبت بسرعة انطلاقها وبدئها إحراز تقدم. ويسلط الإعلان الضوء على Almond، ومقرها في سان فرانسيسكو بولاية كاليفورنيا، وهي شركة تطوّر Axol، وهو روبوت ثنائي الذراعين مصمم لمطوري الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، ويتمثل هدفه المعلن في أن يبني Axol نفسه بنفسه. ووفقًا للشركة، أزال Axol النتوءات من مباعدات مستخدمة في تجميعه، أثناء تشغيله نموذجًا حصل عليه الفريق بعد إجراء تكرارات باستخدام Pi API على مدى أربعة أيام.

تشمل الجهات الأخرى التي عُرضت ضمن الوصول المبكر Argon Robotics وChef Robotics وDeft وDream Machines وFormic وFoundry وFrontier Machines وGeneral Instinct وIntuition.dev وOmakase وrobot.com وUltra وYondu، إلى جانب مشروع من هاكاثون. عملت معظم التطبيقات المعروضة بالاستدلال المستضاف سحابياً عبر واجهة API، وشملت عمليات النشر مواقع تمتد من اليابان إلى سويسرا، وصولاً إلى مواقع في أنحاء الولايات المتحدة. وقالت الشركة إن عمليات النشر المبكرة هذه غطت بيئات ومهام متنوعة، وسلطت الضوء على مجالات تحتاج إلى تحسين، منها تحديات الاتصال بالشبكة لدى بعض الجهات.

قالت Physical Intelligence إن الأمثلة تُظهر إمكانية استخدام النماذج التي تطورها في تطبيقات عملية ومفيدة، وإن شركاءها قادرون على استخدام واجهة API لتكرار العمل على السياسات بشكل مستقل وتعزيز استقلالية الروبوتات في أداء مهامهم، مع الإشارة إلى أن هذه الجهود لا تزال في مراحلها المبكرة، وأن ملاحظات المطورين ستسهم في تشكيل الإصدارات المستقبلية. وقالت الشركة إنها توظف في مجالات البحث والبنية التحتية والأجهزة والموارد البشرية والعمليات.