لا تبني شركات الذكاء الاصطناعي المادي الشيء نفسه. فبعضها يصمم الشرائح التي تتيح للروبوت المعالجة داخله، وبعضها يدرب النماذج التي تحول صور الكاميرا إلى حركة. وهناك من يصنع الروبوتات نفسها، ومن يطور البرمجيات التي تربطها بالمستشعرات والأبواب والكاميرات والآلات الموجودة أصلا في المبنى أو الموقع. قائمة تخلط هذه الشركات وترتبها حسب التمويل أو الضجة الإعلامية لا تخبرك كثيرا عمن يستطيع مساعدتك في مشروعك.

لذلك يرتب هذا المقال المجال حسب طبقاته. يشرح عمل الشركات في كل طبقة ويذكر أمثلة معروفة، من دون تصنيفها من الأفضل إلى الأسوأ. الأسماء توضح الطبقات ولا تشكل دليلا شاملا، فالمجال يتغير بسرعة.

أهم النقاط

  • يتكون الذكاء الاصطناعي المادي من أربع طبقات على الأقل: الشرائح والمحاكاة، ونماذج الذكاء الاصطناعي المتجسد، والعتاد الروبوتي، وطبقة ربط الموقع بأكمله.
  • توفر شركات الشرائح والحوسبة السحابية الكبرى موارد المعالجة والمحاكاة، بينما تدرب مختبرات متخصصة وشركات ناشئة النماذج الأساسية للروبوتات.
  • تتراوح شركات الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بين مصنعي الأذرع الصناعية العريقين والشركات الجديدة التي تبني روبوتات بشرية الشكل ورباعية الأرجل.
  • تحدد طبقة الربط ما إذا كان الروبوت سيعرف ما يعرفه باقي الموقع بالفعل.

شركات رقائق الذكاء الاصطناعي المادي

على الروبوت معالجة الصور والعمق وبيانات القوة واتخاذ قرار خلال أجزاء من الألف من الثانية، وهو يعمل بالبطارية وغالبا دون شبكة موثوقة. لذلك يجب أن توجد نسبة كبيرة من القدرة الحاسوبية داخل الروبوت، ولا تنتج الشرائح المناسبة إلا شركات محدودة.

NVIDIA هي الأبرز. وحدات Jetson لديها حواسيب صغيرة مدمجة في كثير من الروبوتات والطائرات المسيّرة والآلات. وتوفر أيضا برمجيات للمراحل الأخرى: أدوات Isaac لتطوير الروبوتات، وIsaac Sim وOmniverse للمحاكاة، وCosmos، وهي عائلة نماذج للعالم تهدف إلى توليد المشاهد المادية وفهمها. أما Qualcomm فتقدم منصات روبوتية للأجهزة الأقل استهلاكا للطاقة، مثل الطائرات المسيّرة وروبوتات الخدمة.

تندرج المحاكاة ضمن هذه الطبقة لأنها تستهلك موارد المعالجة نفسها. فتدريب مهارة المشي أو الإمساك يتطلب ملايين المحاولات الافتراضية على مجموعات كبيرة من المعالجات الرسومية، تُستأجر عادة من مزودي السحابة. وعندما تقرأ أن روبوتا «تعلم بالمحاكاة»، فإن معظم ذلك التعلم حدث على عتاد شركة تصنع الشرائح.

يجب على كل مصنع تحديد كيفية تقسيم المعالجة بين الروبوت والأنظمة البعيدة. كل ما يحافظ على السلامة لحظة بلحظة، مثل التوازن وتجنب الاصطدام والتوقف، يجب أن يعمل داخل الروبوت؛ فتأخير الشبكة نصف ثانية طويل جدا هنا. أما المهام الأثقل، مثل تخطيط وردية كاملة أو تحليل ساعات من الفيديو أو إعادة تدريب نموذج، فيمكن تنفيذها في مركز بيانات. تتنافس شركات الشرائح على مقدار العمل الفوري الذي تستطيع وضعه في وحدة صغيرة وموفرة للطاقة.

ماذا تطور شركات الذكاء الاصطناعي المتجسد؟

تدرب هذه الشركات النماذج التي تؤدي دور عقل الروبوت: برامج تستقبل ما يدركه، مع تعليمات، وتنتج حركة. الذكاء الاصطناعي المتجسد هو ذكاء يدرك ويتصرف عبر جسده المادي، بخلاف روبوت محادثة يعالج النصوص فقط.

توجد مجموعات معروفة في هذه الطبقة. نشرت Google DeepMind نموذج RT-2 في 2023، ثم نماذج Gemini Robotics التي تربط نموذجا كبيرا متعدد الوسائط بالتحكم في الروبوت. وأطلقت NVIDIA نموذج Isaac GR00T الأساسي المفتوح للروبوتات بشرية الشكل. وتدرب Physical Intelligence، وهي شركة ناشئة في سان فرانسيسكو، نماذج روبوتية عامة الاستخدام وأتاحت نموذج π0 علنا. وتطور Skild AI ما تصفه بعقل روبوتي عام يعمل عبر أجسام مختلفة. ويعمل Toyota Research Institute على ما يسميه نماذج السلوك الكبيرة لمهام مناولة الأشياء.

تختلف المنتجات التي تبيعها هذه الشركات. بعضها يرخص النماذج للمصنعين، وبعضها ينشرها لبناء مجتمع مطورين، وبعضها يحتفظ بها لروبوتاته. والهدف المشترك هو نقل المهارات بين المهام والأجسام، كي لا يحتاج كل روبوت إلى تدريب من الصفر لكل عمل جديد.

هذا يفسر تعبير «النموذج الأساسي للروبوتات». أصبحت النماذج اللغوية مفيدة حين أمكن تكييف نموذج واحد تدرب على نصوص هائلة لمهام كثيرة ببيانات إضافية قليلة. تحاول شركات النماذج الروبوتية تكرار الفكرة للحركة: تدريب واحد على عروض من روبوتات ومهام عديدة، ثم تكييفه لذراع محددة في مستودع معين ببضع ساعات من البيانات الجديدة. وما زال نجاح نقل المهارات إلى عتاد لم يره النموذج من قبل من أهم الأسئلة المفتوحة.

شركات الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تبني هذه الشركات الآلات المادية. وهي الطبقة الأكثر ازدحاما والأسهل تصورا، لكنها تضم مجموعات تختلف كثيرا في أعمالها.

يبيع مصنعون صناعيون مثل ABB وFANUC وKUKA الأذرع الروبوتية لمصانع السيارات وغيرها منذ عقود. وتُدمج آلاتهم بشكل متزايد مع الرؤية والإمساك المتعلم، لكن سوقهم الأساسية تظل العمل الدقيق والمتكرر في خلايا محاطة بحواجز أو مخططة بعناية.

يصنع مطورو الروبوتات المتحركة وذات الأرجل آلات تتنقل في الموقع. تبيع Boston Dynamics، المملوكة لمجموعة Hyundai Motor Group، الروبوت الرباعي Spot للتفتيش، وعرضت نسخة كهربائية من Atlas البشري الشكل. وتصنع ANYbotics الروبوت ANYmal لتفتيش المنشآت الصناعية. وتنتج Unitree روبوتات رباعية وبشرية الشكل بتكلفة أقل. وفي المستودعات تطور Amazon Robotics روبوتات لمراكز Amazon نفسها، بينما تبيع شركات مثل Locus Robotics روبوتات متحركة لتجهيز الطلبات لمشغلين آخرين.

مصنعو الروبوتات بشرية الشكل هم المجموعة الأحدث والأكثر جذبا للانتباه. تصنع Agility Robotics الروبوت Digit للخدمات اللوجستية، وتطور Figure AI روبوتات عامة الاستخدام بنموذج داخلي خاص، وتعمل Apptronik و1X على روبوتات للعمل والمنزل. وتطور Tesla روبوت Optimus. معظم استخدامات الروبوتات بشرية الشكل حتى الآن تجارب محدودة بعدد صغير من الوحدات.

بالنسبة للمشتري، تظهر الفروق العملية في مواصفات محددة: الحمولة ومدة البطارية وطريقة الشحن والأسطح والمنحدرات المناسبة ومعايير السلامة المعتمدة في التصميم. تُبنى الأذرع الصناعية عموما وفق ISO 10218، وتضيف الروبوتات المخصصة للعمل بجوار الأشخاص دون حواجز إرشادات ISO/TS 15066 المتعلقة بقوى التلامس. والروبوت الذي لم يُقيّم للعمل قرب الأشخاص سيحتاج إلى مساحة محاطة بحاجز أو منفصلة، ما يغيّر الحساب الاقتصادي كله.

ماذا تطور الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي المادي؟

تتركز هذه الشركات عادة في الفجوات التي لا تغطيها الشركات الكبرى. وتبرز خمسة مجالات:

التخصص ما تطوره الشركات سبب وجود الفجوة
النماذج الأساسية للروبوتات نماذج عامة لمهام وأجسام متعددة قلة من المصنعين تستطيع تمويل التدريب منفردة
أجسام روبوتية جديدة روبوتات بشرية الشكل وأذرع متحركة وآلات متخصصة التصميمات الصناعية التقليدية تفترض خلايا ثابتة
بيانات التدريب أنظمة تشغيل عن بعد وخدمات تسجل العروض العملية لا يوجد أرشيف لحركة الروبوتات بحجم الإنترنت
المحاكاة والاختبار بيئات افتراضية لتدريب السلوك وفحصه الاختبار الحقيقي بطيء ومكلف
الربط والتشغيل برامج تصل الروبوتات بالمستشعرات والكاميرات وأنظمة المباني مستشعرات الروبوت تغطي محيطه القريب فقط

يتطلب فهم ادعاءات الشركات الناشئة بعض الانضباط؛ فالعروض سهلة الإعداد وصعبة المقارنة. ثلاثة أسئلة توضح معظم الصورة:

  1. هل هو عرض تجريبي أم تجربة مدفوعة أم استخدام إنتاجي؟ كل مرحلة تمثل تقدما كبيرا عن سابقتها.
  2. كم وحدة تعمل، وفي كم موقع، وكم ساعة؟ الفيديو الواحد لا يوضح عدد المرات التي ينجح فيها الروبوت.
  3. من يتعامل مع الإخفاقات؟ الإجابة المفيدة تشرح ما يحدث إذا تعطل الروبوت أو فقد الشبكة أو واجه موقفا لم يتدرب عليه.

تنطبق هذه الأسئلة على مختبر النماذج ومصنع الروبوتات وشركة البرمجيات بالقدر نفسه.

شركات الذكاء الاصطناعي المادي للمباني والمواقع

تحظى الطبقة الأخيرة بأقل اهتمام، لكنها تحدد فائدة بقية الطبقات عمليا. لا يعرف روبوت الحراسة أو التنظيف أو التفتيش في البداية إلا ما تلتقطه كاميراته وميكروفوناته. وفي الوقت نفسه يحتوي المبنى عادة على مستشعرات أبواب وحركة وتسرب وحرارة وكاميرات وعدادات، وكل منها يرسل إلى نظامه الخاص. تطبيق الذكاء الاصطناعي المادي في المبنى يعني ربطها لتشارك السياق وتعمل معا، والروبوت مجرد مشارك بينها.

تعمل هنا أنواع مختلفة من الشركات. يربط موردو أتمتة المباني التكييف والإضاءة والتحكم بالدخول ضمن منظوماتهم. ويقدم مصنعو الروبوتات برامج إدارة لأساطيلهم الخاصة. وتنشر الجهات الصناعية واجهات لتنسيق الأساطيل المختلطة؛ فواجهة VDA 5050، الصادرة عن الاتحادين الألمانيين VDA وVDMA، تحدد التواصل بين المركبات الموجهة آليا ونظام تحكم مركزي.

كل من يوفر هذه الطبقة عليه حل المشكلات نفسها. تتحدث الأجهزة بروتوكولات مختلفة، لذا يجب توحيد القراءات في صيغة متسقة. وتحتاج كل عملية إلى نموذج صلاحيات؛ فلا ينبغي لقاعدة أو وكيل ذكاء اصطناعي أن يفعل أكثر مما يحق للشخص المسؤول. ويجب تسجيل نتيجة الأمر، لأن مطالبة روبوت أو صمام بالحركة لا تعني أنه تحرك. وبعض الأحداث ما زال يحتاج إلى شخص، ما يتطلب إنذارات تصل إلى المعنيين بالترتيب الصحيح.

هذه هي الطبقة التي نعمل عليها في Kilo، نظام التشغيل الذي نبنيه لإنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي المادي. يربط مستشعرات LoRaWAN وmioty وآلات MQTT والكاميرات في مؤسسة واحدة. ويمكن لقاعدة استخدام قراءة من جهاز لإرسال أمر معد مسبقا إلى آخر، بينما يستدعي الإنذار الأشخاص. يحتفظ الروبوت بمسؤولية الملاحة والسلامة، وينسق Kilo المهام التي تتيحها واجهة تكامله كأوامر. عند تحديد الأجهزة التي ينبغي أن تصل معلوماتها إلى روبوت في موقعك، صنفها حسب البروتوكول أولا، ثم انظر كيف ينضم كل منها إلى نظام تشغيل يربط المستشعرات والأجهزة والروبوتات.

أسئلة شائعة عن شركات الذكاء الاصطناعي المادي

ما الشركة الناشئة في الذكاء الاصطناعي المادي؟

هي شركة حديثة تطور جزءا من التقنية التي تمكّن الذكاء الاصطناعي من الإدراك والتصرف في العالم الحقيقي، من النماذج إلى عتاد الروبوتات وبرامج الربط. وكثير منها ينشأ من مختبرات جامعية أو فرق ذكاء اصطناعي في شركات تقنية كبيرة.

كيف تحقق هذه الشركات إيراداتها؟

تختلف النماذج حسب الطبقة. يبيع مصنعو الشرائح العتاد وحزم التطوير، ويبيع مصنعو الروبوتات الآلات أو يؤجرونها، غالبا كخدمة باشتراك شهري لكل وحدة. وترخص شركات النماذج البرامج، بينما تحاسب شركات طبقة الربط عادة باشتراكات حسب الأجهزة أو المواقع.

ما شركات الذكاء الاصطناعي المتجسد التي تتيح نماذج مفتوحة؟

تفعل ذلك عدة شركات. يتاح Isaac GR00T من NVIDIA وπ0 من Physical Intelligence للباحثين والمطورين، ليتمكن المصنعون من تكييفهما مع آلاتهم بدلا من التدريب من الصفر.

هل شركات الذكاء الاصطناعي المادي كلها تصنع روبوتات؟

لا. كثير منها لا يسلّم أي روبوت، بل يبيع شرائح أو نماذج أو أدوات محاكاة أو برامج ربط. ويمكن للموقع البدء بمستشعراته وأبوابه وآلاته الحالية وإضافة الروبوتات لاحقا كمشاركين جدد.

يكفي مستشعر تسرب مُحاكى ووحدة تحكم بصمام مُحاكاة تقبل الأمر «close» لتجربة طبقة الربط دون شراء روبوت أو عتاد. أنشئ قاعدة تغلق الصمام وتنبهك عندما يبلغ المستشعر عن ماء، ثم أرسل قراءة واحدة تدل على البلل عند الطلب، وتابع المسار من الحدث إلى النتيجة المسجلة للأمر وصولا إلى التنبيه على هاتفك. جهازان وقاعدة واحدة يناسبان خطة Kilo المجانية.