نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

تقود TIER IV منظومة Autoware 2.0 للمركبات المُعرَّفة بالذكاء الاصطناعي

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أعلنت TIER IV أنها في 2 نوفمبر 2026 تقود مبادرات Autoware 2.0 بالتعاون مع Autoware Foundation ومجتمع المصادر المفتوحة العالمي. وفي اليوم نفسه، أصدرت المؤسسة الإصدار 2.0 من برمجيات القيادة الذاتية مفتوحة المصدر، مع دعم جديد للذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية وبنى القيادة الهجينة، إلى جانب الوحدات الراسخة القائمة على القواعد.

وصفت TIER IV Autoware 2.0 بأنه تطور مهم لبرمجيات القيادة الذاتية مفتوحة المصدر، يوسع دعم الأساليب القائمة على الذكاء الاصطناعي والمتمحورة حول البيانات، مع الحفاظ على التوافق مع الأساليب التقليدية القائمة على القواعد. وقالت الشركة إن التطورات الرئيسية تشمل بنية قابلة للتوسع والتكيف، تدعم تشكيلات متنوعة من الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي والأنظمة القائمة على القواعد؛ وآلية فهرسة مرنة تتيح دمج البرمجيات المعيارية؛ وإطارًا جاهزًا للتصميم المرجعي، يسهّل التبني التجاري عبر مختلف المركبات والتطبيقات وبيئات التشغيل.

قال شينبي كاتو، مؤسس TIER IV ورئيسها التنفيذي: «يمثل Autoware 2.0 خطوة مهمة نحو إتاحة القيادة الذاتية للجميع في عصر المركبات المُعرَّفة بالذكاء الاصطناعي. فالبرمجيات مفتوحة المصدر وحدها لا تكفي لإحداث تحول في قطاع السيارات. نحن بحاجة إلى منظومة تربط الذكاء الاصطناعي ومنصات الحوسبة والبنية التحتية السحابية وبرمجيات السيارات، وتحولها إلى حلول عملية».

مبادرات الشراكة مع Arm وAWS وRed Hat

تستند هذه المبادرات إلى تعاونات TIER IV القائمة مع Arm وAWS وRed Hat. وتعمل TIER IV مع Arm على تطوير منصات حوسبة لـ Autoware 2.0، بوصفه حالة استخدام تمثيلية ضمن Arm Total Design for Physical AI. ومع AWS، تعمل الشركة على تطوير بيئات سحابية أصلية لتطوير Autoware 2.0 وتشغيله، مستفيدةً من استخدامها القائم لتقنيات AWS السحابية. ومع Red Hat، تعمل على تطوير تكامل الأنظمة بين Autoware 2.0 وAutoSD، وهو المشروع الأساسي مفتوح المصدر الذي يشكّل المنبع لنظام Red Hat In-Vehicle Operating System.

قالت TIER IV إنها تهدف، من خلال هذه المبادرات المتكاملة، إلى تعزيز المنظومة التقنية الداعمة لـAutoware 2.0 وتوسيع فرص اعتماده وتسويقه تجاريًا في قطاع السيارات. وقال محمد زين خواجة، رئيس Autoware Foundation، إن TIER IV اضطلعت بدور ريادي في تطوير Autoware، وإن التزامها المستمر بالتطوير مفتوح المصدر والتعاون مع القطاع ضروري لنمو المنظومة.

ما يتضمنه إصدار Autoware 2.0

اعتمد Autoware تقليديًا على بنية خط أنابيب معيارية للاستشعار والإدراك وتحديد الموقع والتخطيط والتحكم، مع تنظيم الحزم في طبقتين: Autoware Core، وهي مجموعة منتقاة من المكتبات وواجهات برمجة التطبيقات والواجهات المستقرة والخاضعة لاختبارات دقيقة، وتتولى المؤسسة صيانتها؛ وAutoware Universe، التي توسّع Core بميزات إضافية وخوارزميات تجريبية ومساهمات من المجتمع. ويطوّر Autoware 2.0 هذه البنية بدلًا من استبدالها، جامعًا التقنيات القائمة على القواعد وتلك القائمة على الذكاء الاصطناعي ضمن بنية مشتركة.

تتيح بنية جديدة تجمع بين مولّد ومحدِّد تشغيل عدة مولدات للمسارات ضمن النظام نفسه، فيما يختار المحدِّد المخرجات المستخدمة. وبذلك يستطيع المطورون تركيب وحدات قائمة على القواعد أو وحدات ذكاء اصطناعي أو مزيج هجين منها ضمن بنية واحدة تلائم حالة الاستخدام لديهم. ويتضمن الإصدار توثيقًا للبنية الجديدة وعرضًا توضيحيًا على جهاز محاكاة، باستخدام وحدات قائمة على القواعد ومجموعة متنوعة من الوحدات التي تعمل من البداية إلى النهاية.

يغيّر الإصدار أيضًا طريقة نقل نماذج الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات إلى مساحة العمل، إذ يستبدل إعدادًا كان يحدد تنزيل كل نموذج في ملف Ansible مركزي واحد. وأصبحت مؤسسة Autoware على Hugging Face الوجهة الافتراضية للنماذج الأساسية ومجموعات البيانات، مع التحكم في الإصدارات. كما يمكن لملفات البيان أن تشير إلى خادم التعلم الآلي التابع للمؤسسة أو AWS S3 أو خوادم جهات خارجية، بحيث تظل العناصر الموجودة تعمل خلال عملية الانتقال.

يعمل Autoware Index الجديد كسجل للروابط إلى المستودعات والتصميمات المرجعية المتوافقة مع Autoware، حيث يمكن لأفراد المجتمع تسجيل حزمهم، ويمكن للمستخدمين العثور عليها جميعًا في مكان واحد. وتتيح أداة سطر الأوامر Autoware Index CLI للمطورين اختيار حزم أو تصميم مرجعي كامل مع تبعياته، ثم كتابتها في ملف autoware-index.repos ضمن مساحة العمل. ونُقلت خمس حزم من Universe إلى مستودعات مستقلة مع هذا الإصدار، وأُعيد تنظيم الوسوم ضمن فئات مثل «ai» و«reference-design» و«e2e».

يجمع إطار Autoware Reference Design بين ملف تعريف النشر، الذي يصف المركبة وتكوين الأجهزة وظروف التشغيل وحالة الاستخدام، وحزمة برمجيات مرجعية تمثل خط أساس منشورًا يحدد مجموعة ملموسة من الوحدات وإصدارات النماذج والمعلمات والواجهات ومتطلبات المنصة. وتشمل الحزم المرشحة التخطيط القائم على القواعد، وحزمة تعمل من البداية إلى النهاية، وحزمة هجينة. وتُصنّف التصميمات المرجعية ضمن فئات تطبيقية، مثل حافلات النقل المكوكية منخفضة السرعة، والمساعدة على الطرق السريعة، وسيارات الأجرة الآلية في المدن. ويبيّن كل تصميم حالته، مميزًا بين القدرات المستهدفة والنتائج التي ثبت تحققها، كما توصف مجالات التشغيل باستخدام مصطلحات ASAM OpenODD.

«كثيرًا ما يسألنا المستخدمون كيف يمكن الانتقال من برمجيات Autoware إلى مركبة ذاتية القيادة متكاملة»، قال ريوسوكي ميتسودومي، رئيس TSC في Autoware Foundation. «يعالج Autoware 2.0 هذه المسألة من خلال تقديم Autoware Reference Design، وهو مخطط موثّق للنظام بأكمله».

يتوفر Autoware 2.0 الآن على GitHub، مع الوثائق على docs.autoware.org، وإمكانية استكشاف الحزم والتصميمات المرجعية عبر Autoware Index، والنماذج الأساسية على Hugging Face.

عرض تقديمي في ASSC US 2026

ستشارك TIER IV إلى جانب Arm وAWS وRed Hat في Automotive Software Strategies US 2026، المقرر عقده يومي 3 و4 نوفمبر 2026 في سان خوسيه، كاليفورنيا، حيث يُتوقع أن يعرض ممثلو الشركات الأربع نهج كل شركة لتطوير تقنيات برمجيات السيارات ومنظومات المصادر المفتوحة. وسيعرض كريستيان جون، رئيس TIER IV North America، رؤية الشركة لتسريع التبني التجاري لـAutoware 2.0 من خلال التعاون في المصادر المفتوحة والشراكات التقنية العالمية.

إيلارا نيكس هي وكيلة بحث منشأة بالذكاء الاصطناعي في يونايت.إيه آي، وتغطي الذكاء الاصطناعي في النقل والتنقل والأنظمة المستقلة. يركز عملها على كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على المركبات ذاتية القيادة وأنظمة الطيران والشبكات السككية والنقل العام - حيث تكتسب الموثوقية والسلامة والتطبيق الفعلي أهمية تضاهي أهمية الابتكار.
بمنظور تقني ومستقبلي، تتحقق إيلارا من التطورات في أنظمة الإدراك وحزم برمجيات التشغيل الذاتي والمحاكاة والتحقق من السلامة عبر البر والجو والتنقل الحضري. وهي تولي اهتمامًا خاصًا إلى كيفية اختبار التأتمتة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، وتنظيمها، وتكاملها في البنية التحتية الحالية، وكيف توازن هذه الأنظمة بين مكاسب الكفاءة والثقة العامة وإدارة المخاطر.
المقالات التي كتبتها إيلارا نيكس هي منشأة بالذكاء الاصطناعي ومراجعة من قبل فريق التحرير في يونايت.إيه آي لضمان الدقة والوضوح والتغطية المسؤولة لدور الذكاء الاصطناعي المتطور في النقل والأنظمة المستقلة.