تشيوان هذه المرة سبقت ماسك

لم يحقق ماسك ما حققه بنغ تشيهوي وروبوتاته الذكية.

قبل وقت قصير، أكدت شركة تسلا أن منتجها من الروبوتات البشرية من الفئة Optimus Gen3 سيبدأ إنتاج دفعات صغيرة في صيف هذا العام، بينما لا يُتوقع الوصول إلى الإنتاج الضخم إلا في عام 2027. وعلى الرغم من أن هذا الإيقاع قد مرّ بعدة تأجيلات بالفعل، فإن رؤية ماسك ما تزال تُعد مرجعًا للقطاع على مستوى العالم.

لكن المنعطف جاء سريعًا وبشكل غير متوقع؛ فقد تم ضغط جدول صعود الإنتاج، الذي كان من المقرر التخطيط له على أساس “السنة”، ليصبح محسوبًا بوحدة “الشهر”.

في 30 مارس، أعلنت شركة ييزي روبوتكس أن عدد الروبوتات البشرية التي خرجت من قاعدة الإنتاج وصل إلى أكثر من 10 آلاف. ومنذ آخر مرة أقاموا فيها حفلًا لإطلاق 5 آلاف روبوت، لم يمضِ أقل من ثلاثة أشهر.

“تجاوز العشرة آلاف” لدى ييزي روبوتكس يعني أن الذكاء الجسدي المحلي قد انتقل من المختبر إلى نقطة التحول نحو التسويق التجاري على نطاق واسع.

بالنسبة للاعب صيني تأسس قبل أقل من ثلاث سنوات، فإن التفوق في موضوع الإنتاج الضخم على عمالقة الصناعة بحد ذاته يُعد بمثابة إعلان.

اختراق حاجز الإنتاج الضخم

إذا رسمنا منحنى لتطور الروبوتات البشرية المحلية خلال العامين الماضيين، فكانت الفترة 2023—2024 هي “منحنى العرض التجريبي Demo”، بينما بدأ عام 2025 في الدخول إلى “منحنى الواقع الهندسي”.

يكمن الفرق بين المنحنيين في أن المنحنى الأول يعتمد على الخوارزميات ومكتبات الحركات وترتيب السيناريوهات والـ rendering لصنع “النتائج”، في حين أن المنحنى الثاني لا يقبل إلا معيارًا واحدًا: التشغيل المتواصل دون أعطال.

“في نظر كثيرين، يبدو أن التصنيع للإنتاج الضخم هو مجرد خطوط إنتاج وقوالب وتشكيل بالحقن وتجميع ضمن سلسلة من عمليات معيارية. لكن في الواقع، بالنسبة لفئة منتجات الروبوتات البشرية، فإن التوسع بحد ذاته يُعد واحدة من أصعب المشكلات التقنية.”

“في 30 مارس، وفي مقابلة بعد الاجتماع، قال بنغ تشيهوي، المؤسس المشارك والرئيس والمدير التقني CTO في ييزي روبوتكس، لصحيفة وول ستريت جورنال إنسايتس (Huaxing) إن الإنتاج الضخم في صناعة الروبوتات أكثر صعوبة بكثير مما يتخيله الناس.”

قدم مقارنة؛ فالمنتجات الاستهلاكية إذا ظهرت فيها مشكلة يمكن إعادة تشغيلها مهما كان الأمر؛ لكن بالنسبة للروبوتات، إذا وقع خطأ، فإن “أي خلل بسيط للغاية في الجودة سيتم تضخيمه بلا حدود أثناء التشغيل الفعلي، وقد يؤدي إلى إصابة أشخاص وتكون عواقب تخرّب البيئة شديدة الخطورة”.

وقد تجلت صعوبة هذه المسألة بالكامل داخل ييزي روبوتكس في مرحلة الإنتاج الضخم لعام 2024.

تذكر وانغ تشوان، النائب الأعلى للرئيس ورئيس قطاع الأعمال العامة في ييزي روبوتكس، لصحيفة وول ستريت جورنال إنسايتس أنها في ذلك العام كانت في مرحلة الانتقال من صعود عسير من أول روبوت إلى الوصول إلى 200 روبوت، وهي “أحلك لحظات” الشركة.

بعد مؤتمر إطلاق المنتج الجديد في أغسطس من ذلك العام، أطلقت ييزي روبوتكس خمس روبوتات دفعة واحدة؛ وكان الأكثر شهرة هو يوان تشنغ A2، والذي بلغ سعره لكل وحدة أكثر من 500 ألف يوان. بعد المؤتمر، انهالت الطلبات كقطع الثلج، لكن ييزي روبوتكس لم تكن قادرة على الاستجابة—لم تستطع إنتاج المنتج بكميات، ولم تستطع ترسيخ التكنولوجيا على أرض الواقع، ولم تكن هناك أي إمكانية لنجاح نموذج الأعمال.

قال وانغ تشوان إنه في ذلك الوقت لم تكن خطوط الإنتاج تقريبًا تحمل أي قدر من التقييس؛ فكلما زاد عدد الآلات المنتَجة، قلّ الوقت الذي يمكن للفريق استخدامه فعليًا للعمل، لأن كمية كبيرة من الوقت كانت تُستهلك في الإصلاحات. وحتى الروبوتات التي كانت تخرج من خط الإنتاج لم تكن متشابهة؛ إذ كان على المهندسين ضبط الإعدادات واحدًا تلو الآخر.

كانت تلك أيامًا شاقة كان فيها العنصر البشري يسد فجوة التصنيع الصناعي. وبحلول نهاية 2024، ولحل المشكلات الضخمة التي يجلبها الإنتاج الضخم للدفعة الأولى، تمركز على التوالي أكثر من 150 من أفراد البحث والتطوير في الخطوط الأمامية للمصنع.

إن أي قفزة في حجم الكمية تعالج مشكلات مختلفة تمامًا من حيث الأبعاد. بعد ذلك، من 200 إلى 1000 روبوت، انتقلت أكبر اختناقات من خط الإنتاج إلى سلسلة التوريد.

كشف بنغ تشيهوي لصحيفة وول ستريت جورنال إنسايتس أن ييزي روبوتكس عندما قررت في وقت مبكر صناعة روبوتات بشرية، قامت بجولة استقصاء في القطاع، و"وجدت أنه لا توجد شركات مورّدة أساسية يمكنها تلبية احتياجاتنا والتسليم بكميات واعتمادية ونضج يمكن الاعتماد عليه."

يُطلق على ذلك داخليًا لدى موظفي ييزي روبوتكس وصفًا بأن مورّدين في البداية ربما ينجحون في تجميع كميات لإخراج بضع مئات من القطع، وربما يكفي للتعامل. لكن عندما يصل حجم الطلب إلى آلاف الوحدات وحتى عشرات الآلاف، فإن النظام والمعايير de الجودة القائمة تنهار فورًا، ولا يمكن للمنتج أن يتحمل عمليًا إعادة العمل واسعة النطاق. لم يكن لدى أي مورد تقليدي مثل المفاصل ومخففات السرعة واليد المرنة والبطاريات ما يلبي موثوقية التسليم على مستوى آلاف الوحدات، ناهيك عن الاتساق.

وبما أنه لم يكن هناك طريق جاهز، لم يبق أمام ييزي روبوتكس سوى اختيار “فتح الطريق بأنفسها”. قال بنغ تشيهوي: “نحن ننمو مع سلسلة التوريد، ونُدخلهم معنا للقيام بتطوير مشترك.” ومن المواد وعمليات التصنيع إلى أدوات التجهيز/التثبيت، ومن منصات الاختبار إلى عمليات التقادم/التجريب، تمت إعادة تعريف كل شيء.

استخدمت ييزي روبوتكس في المفاصل واليد المرنة وغيرها من المكونات الأساسية عمليات تصنيع جديدة طُورت بالتعاون مع الموردين، ما يجعل الأجزاء أخف وأدق وعمرًا أطول وتكلفة أقل. كما بنوا “حلقة توريد خلال نصف ساعة”، واشترطوا أن يكون الموردون الأساسيون قادرين على الاستجابة خلال نصف ساعة.

تبدو استراتيجية سلسلة التوريد هذه، المرتبطة بعمق وبشكل وثيق، “ثقيلة” على المدى القصير، لكنها على المدى الطويل بالضبط ما يشكل خندق الحماية لدى ييزي روبوتكس.

بداية التراكب الهندسي (الربح التراكمي)

إذا كانت قدرة سلسلة التوريد تحدد ما إذا كانت ييزي روبوتكس قادرة على صنع 10 آلاف روبوت، فإن التراكب (الفائدة المركبة) في “عجلة البيانات” هو ما يحدد قيمة 10 آلاف روبوت بعد إنتاجها ومدى ما يمكن أن تدرّه من قيمة.

“كانت فكرة إنتاج الروبوتات في السابق هي تصنيع جسم أولًا، وصناعة الجسد أولًا، ثم تطوير بعض ‘العقول’ والنماذج والخوارزميات داخله. لكن الآن، مع خروج عشرة آلاف روبوت من خط الإنتاج، بدأ الجسد والعقل في التطور معًا.” هكذا قال بنغ تشيهوي.

اليوم، كل روبوت يخرج من خط الإنتاج يتم نشره لجمع البيانات بشكل مستمر في خطوط تصنيع السيارات وورش 3C الإلكترونية ومساحات الخدمات التجارية.

ثم تعود هذه البيانات الحقيقية لتدريب نموذج الأساس لدى ييزي بوتيرة غير مسبوقة، ما يجعل النموذج أكثر تعميمًا وأكثر عملية، وبالتالي يدفع الروبوت لفتح المزيد من السيناريوهات المعقدة.

“سيصبح الروبوت كلما استُخدم أكثر ذكاءً.” قال بنغ تشيهوي، “إن عشرة آلاف روبوت هي نقطة محورية لجعل عجلة التطور تدور بالكامل.”

في الحقيقة، هذا المنطق يتطابق بدرجة عالية مع مسار تطور صناعة القيادة الذكية. إن FSD12 من تسلا تمكن من تحقيق قفزة نوعية حول عام 2025؛ والسبب الجوهري هو أن ملايين المركبات التي تقود على الطرق تسهم باستمرار ببيانات قيادة حقيقية. وفي الوقت الحالي، تقوم ييزي روبوتكس بإعادة نسخ المسار نفسه في مجال الروبوتات البشرية.

ويرى وانغ تشوان أن أي تقنية تقويضية عند بدايتها تكون بطيئة في نظر الجميع وتبدو في غاية البطء، لكن عندما تتجاوز فعلًا نقطة تحوّل/شبه “نقطة حرجة” (singularity) ما وتأتي كأنها موجة تسونامي/هياج بحري (كاسحًا كالإعصار المائي)، يندهش الجميع من سرعتها.

تمامًا كما حدث سابقًا مع السيارات الكهربائية والقيادة الذكية، فإن الروبوتات البشرية تقترب أيضًا من عتبة الانفجار هذه.

وفقًا لبيانات IDC، يبلغ حجم شحن الروبوتات البشرية عالميًا في عام 2025 ما يقارب 18 ألف وحدة، بزيادة سنوية تقارب 508%. ومن بينها، تحتل الشركات الصينية موقعًا مهيمنًا في حصتها من إجمالي الشحن العالمي، متجاوزة نظراءها في الولايات المتحدة.

في عام 2026، تدخل الصناعة مرحلة “اختبار ومكافحة” الإنتاج الضخم. تتوقع شركة جيبانغ للاستشارات أن يتجاوز إجمالي الشحنات عالميًا 50 ألف وحدة، بزيادة سنوية تتجاوز 700%. وقد أنجزت ييزي روبوتكس خروج 10 آلاف وحدة خلال أقل من ثلاث أشهر من بداية العام. ووفقًا لهذا الإيقاع، قدم وانغ تشوان في المؤتمر توقعًا: “قد تكون 100 ألف وحدة بحلول نهاية 2027.”

يقوم هذا التوقع على افتراضين؛ أولًا هو نشر تقني للتقنية ذاتية بالكامل (fully autonomous deployment)، بحيث يتحرر الروبوت من تحكم الإنسان، ويفهم البيئة، ويشحن ذاتيًا، ويتكيف باستمرار مع مهام أكثر تعقيدًا. وثانيًا هو العولمة. قال وانغ تشوان: “إن احتياجات فئة الروبوتات عالميًا هي احتياجات مشتركة، فمع الشيخوخة، وانخفاض معدلات المواليد، ونقص العمالة، والوظائف الرتيبة والمتكررة التي لا يُنقص توفر من يلتحق بها، أصبحت مشكلة تواجه العالم بأسره.”

من يوان تشنغ A1 الذي ظهر في أغسطس 2023 إلى يوان تشنغ A3 أول 10 آلاف وحدة التي خرجت من خط الإنتاج في مارس 2026، استخدمت ييزي روبوتكس أقل من ثلاث سنوات لإنجاز قفزة تكاد تكون مستحيلة.

إن قصة هذه الشركة، جوهرًا، هي إطلاق مركّز آخر لقدرات التصنيع في منظومة الصين في فئة جديدة بالكامل؛ وقد حدثت هذه “النسخة” من السيناريو من قبل عدة مرات، لكن في كل مرة تظل تهز الناس.

ليست 10 آلاف وحدة هي النهاية. لكن من هذا اليوم فصاعدًا، لم يعد الروبوت البشري مجرد مفهوم مستقبلي في الخيال، بل أصبح منتجًا قائمًا بالفعل.

_ فيما يلي نص حوار كامل من صحيفة وول ستريت جورنال إنسايتس·على مدار الساعة بين مؤسس ييزي روبوتكس المشارك والرئيس والمدير التقني CTO بنغ تشيهوي، والنائب الأعلى للرئيس ورئيس قطاع الأعمال العامة وانغ تشوان: _

على مدار الساعة للتكنولوجيا: ما هي الترتيبات الرئيسية التي قامت بها ييزي روبوتكس في سلسلة التوريد وضبط التكاليف والقدرة الإنتاجية خلف إنتاج عشرة آلاف وحدة؟

بنغ تشيهوي: لقد ذكرت أيضًا للتو مدى صعوبة الوصول إلى 10 آلاف وحدة. من 1000 إلى 10000 استغرق الأمر عامًا وأكثر، وحققنا قفزة بتوسع بمقدار 10 أضعاف. خلف ذلك يكمن إظهار قدرة شاملة عبر خمسة أبعاد: كفاءة التصنيع، وتحقيق السيناريوهات على أرض الواقع، وقيمة العميل، وعجلة البيانات، ونمو سلسلة التوريد معًا. يمكن القول إن ييزي روبوتكس هي أول شركة ذكية عالميًا قامت فعليًا بإتمام سلسلة كاملة من نموذج المختبر إلى التسليم الصناعي على نطاق واسع، وأكبر صعوبة تكمن في تحديات الاتساق على مستوى الدُفعات وضبط التكلفة.

الروبوتات ليست مثل الهواتف؛ فإذا حدث خلل يمكنك إعادة تشغيل البرنامج عند وجود مشكلة برمجية، ولا يلحق ذلك عادة ضررًا كبيرًا بالأجهزة. لكن عند حدوث خطأ في الروبوت، وإذا تعثر أي حلقة، فإن جودة المنتج في الإنتاج الضخم قد تنهار، كما قد يسبب ذلك أضرارًا غير قابلة للاسترداد للمستخدم والبيئة. إن توفير مستقر للمكوّنات الأساسية، والحد من تكلفة الجهاز الكامل، والجودة والموثوقية والاستقرار—كلها “عظام صلبة”.

ولحل هذه المشكلات، هناك أمران مهمان:

أولًا، المراهنة بقوة على سلسلة التوريد. بالنمو مع سلسلة التوريد وإعادة تعريف معايير الصناعة الجديدة. لقد أنشأنا أول نظام توريد معياري للذكاء الجسدي على مستوى العالم، وحتى أننا أدخلنا الشركاء الأساسيين ضمن العملية لإجراء تطوير مشترك—على سبيل المثال، استخدمنا تقنيات تصنيع جديدة في المكونات الأساسية مثل المفاصل واليد المرنة. وهذه العمليات طُورت بالتعاون مع الموردين، بحيث تصبح الأجزاء أخف وزنًا وأدق وأكثر طولًا في العمر وأكثر انخفاضًا في التكلفة، ما سيبرز ميزات قوية على مستوى المنتج.

ثانيًا، إعادة تشكيل نمط الإنتاج. بما في ذلك عملية التحقق الخاصة بمصنع التجربة (pilot/中试) في الموقع الذي نحن فيه الآن، وضمان الاستقرار في مصنع الإنتاج الضخم، حيث أن مصنع التجربة يُستخدم للتحقق مسبقًا من عمليات التصنيع والتجميع المختلفة. كما قمنا أيضًا ببناء إنتاج مرن مثل الإنتاج المُحرّك بالطلبات (order-driven)، بحيث لم نحقق فقط استبدالًا وتحكمًا ذاتيًا في المكونات الأساسية، بل بنينا أيضًا “سلسلة حلقة توريد نصف ساعة” (半个小时供应圈)، وقدّمنا متطلبات للموردين، ويجب أن يكون الموردون قادرين على الاستجابة ضمن نصف ساعة.

ليست 10 آلاف وحدة هي نقطة النهاية، بل هي إثبات أننا قادرون على جعل الذكاء الجسدي يتحول فعليًا من مجرد ألعاب/لُعب إلى قوة إنتاجية للمستقبل، وهو عنصر حاسم لا غنى عنه، وذلك باستخدام حتمية هندسية.

على مدار الساعة للتكنولوجيا: هل حان وقت “لحظة ChatGPT” للذكاء الجسدي؟

وانغ تشوان: أكبر فرق هو أن العملاء يلاحظون كثيرًا أن خط الإنتاج يتغير باستمرار، على سبيل المثال: خط التعامل/التغذية والتحميل للشريحة الخلوية (电芯) قد يتم تحويله بعد فترة إلى نوع آخر مختلف تمامًا من الخلايا الكهربائية، وحتى إلى مواد مختلفة بالكامل في عمليات التحميل والتفريغ. إذا استخدمنا طرق الأتمتة التقليدية، فعادةً نحتاج إلى التخلص من المعدات الجيدة التي تم تطويرها سابقًا، ثم تطوير معدات جديدة؛ وعلى الأقل يجب على المهندسين البقاء في الموقع لمدة شهر لتطوير خوارزميات جديدة.

إن أكبر قيمة للذكاء الجسدي هي خاصية “التعميم” (泛化性). مثلما نستخدم GPT الآن لنسأله أي سؤال، فتوجد إجابات كثيرة تكون غامضة؛ أنت تسأل سؤالًا غامضًا جدًا، ومع ذلك يمكنه أن يفهمه بشكل قادر على التعميم. نحن نأمل أن يكون الذكاء الجسدي قادرًا في العالم الفيزيائي أيضًا على فهم ما يجب فعله بشكل عام ومتعّمّم. قد يتطلب ذلك تدريبًا واسع النطاق قبل التدريب (pre-training)، إضافة إلى تدريب مُعزز بجمع البيانات من محطات العمل (workstations)، وبالنهاية نرفع معدل النجاح إلى مستوى يمكن لخط الإنتاج قبوله. خطوط الإنتاج غالبًا ما تكون بمعايير مثل 999 أو 9999 من حيث معدل النجاح، كما يجب أن يتطابق الإيقاع (الـ cycle time) مع ما يعادل الإنسان.

الآن نرى أن بعض سيناريوهات التحميل/التفريغ (上下料) بدأت تدريجيًا بالعمل. نأمل في المستقبل أن تنجح عجلة/الروبوتات ذات العجلات في المزيد من سيناريوهات المصنع، وأن تنجح روبوتات ثنائية الأرجل في سيناريوهات الاستقبال والإرشاد والبيع/الدعاية كذلك.

على مدار الساعة للتكنولوجيا: مؤخرًا حققت ييزي روبوتكس سلسلة من الاختراقات الجديدة في الخوارزميات وتقنيات المحاكاة وغيرها. هل كانت الروبوتات التي خرجت أول 10 آلاف وحدة مزودة بهذه النتائج التقنية؟ وكيف ستقوم البيانات الحقيقية والتغذية الراجعة الهندسية التي تأتي من الإنتاج الضخم على مستوى 10 آلاف وحدة بدعم التطوير التكراري للخوارزميات وتكييف السيناريوهات مع التشغيل الحقيقي؟

بنغ تشيهوي: إن إغلاق حلقة البيانات/عجلة البيانات (data closed-loop/data flywheel) ذات قيمة ومعنى كبيرين بالنسبة لنا. إن الدفعة الأولى من 10 آلاف وحدة التي خرجت من الإنتاج هي يوان تشنغ A3، وهو أحدث نموذج تم إطلاقه. حتى الآن لا يزال الأمر في مرحلة ما قبل الشحن الكمي؛ لذلك لم تصل العديد من الوظائف البرمجية إلى المرحلة النهائية، وما زالت التحسينات مستمرة.

لا شك أن العديد من التقنيات الجديدة ستُطبق أولًا على المنتجات الجديدة من أجل التجريب والتحقق. ففي A3، هناك تحسينات كبيرة على مستوى خفة الوزن في الجسم (bodies)، والمدى/الاستمرارية، ونسبة الدفع إلى الوزن (推重比)، وقدرات التفاعل. الجهاز بالكامل يزن 55 كيلوجرامًا فقط، وهو أخف من معظم البشر من حيث هذا الحجم. ويصل المدى إلى أكثر من 10 ساعات، كما أنه مزود بأنواع مختلفة من الحساسات الجديدة (مثل حساسات اللمس).

الأكثر جوهرية هو برامج “عقل كبير وعقل صغير” مع نماذج الخوارزميات، والتي تم دمجها مع أحدث نماذج التحكم الشامل للحركة (full-body motion control)، بما في ذلك خوارزميات التحكم الجماعي (group control) وهي نتائج خوارزمية للتحكم في مجموعة.

حاليًا، إضافة إلى النماذج الجديدة مثل يوان تشنغ، فإن المنتجات التي تم إصدارها سابقًا قد تم بالفعل تطبيقها في سيناريوهات حقيقية، مثل سلسلة “جينغ لينغ/精灵”. تم تطبيقها في سيناريوهات التصنيع الصناعي واللوجستيات والأمن. مثلًا، لدى ييزي روبوتكس خط إنتاج أجهزة لوحية في شركة لون تشي للعلوم والتكنولوجيا (龙旗科技) يوجد لدينا A2 يعمل طوال 24 ساعة دون توقف للقيام بالتحميل والتفريغ الخاص بالشاشة.

لا يزال G2 يعمل أيضًا في مصانع الإلكترونيات مثل شركة جوان شين (均胜): حيث يمكنه إكمال تجميع عالي الصعوبة—مثل تركيبات أدوات التثبيت وعملية تحديد المواقع ثلاث مرات (三销定位)—بسرعة تزيد على الإنسان بأكثر من 12 ثانية، ونسبة النجاح تصل تقريبًا إلى 100%. جوهريًا، هذه السيناريوهات تضع متطلبات عالية جدًا على دقة الروبوت واستقراره، وهي أشياء لا يمكن للأتمتة التقليدية حلها. هذه السيناريوهات تحديدًا تبرز قيمة الذكاء الجسدي؛ فهو ليس لاستبدال البشر، بل لتمكين الروبوت من القدرة على التعميم: تدريب واحد، ونشر عدة مرات، وتكملة/استبدال الوظائف البشرية.

“عجلة البيانات” أيضًا هي أكبر ربح في العملية؛ فالتشغيل المستمر في بيئة حقيقية يسمح لنا بجمع كمية كافية من البيانات، ويمكن أن تساعد البيانات على تجاوز سقف قدرات الذكاء الجسدي في المستقبل. الروبوتات التي تخرج حديثًا تسير على مسار “الخروج من المصنع ثم التطور” (出厂即进化)، بالاعتماد على بيانات المحاكاة وبيانات العالم الحقيقي. والآن، مع وجود حلقة عجلة بيانات حقيقية مغلقة، فهذا يوفر أرضية ممتازة لأن الروبوتات في المستقبل تتمكن من دخول سيناريوهات قيمة قوة إنتاجية واسعة النطاق.

على مدار الساعة للتكنولوجيا: الآن، في أي مجالات سيتم توزيع هذه الروبوتات العشرة آلاف؟ وأي سيناريوهات محددة تم بالفعل تشغيل ROI فيها؟

وانغ تشوان: لدينا حاليًا 8 سيناريوهات رئيسية تجارية، بما فيها مستخدمون لأغراض بحثية، وجمع البيانات، والعروض الترفيهية—والأغلب أنها في مرحلة التطوير (开发态). وفي مرحلة النشر (部署态) لدينا سيناريوهات مثل الشرح والاستقبال في المعارض، وكذلك سيناريوهات التحميل والتفريغ داخل المصانع. في المستقبل سنستكشف المزيد من السيناريوهات، مثل استقبال واجهة أمامية حقيقية (前台接待) مع تفاعل، ومع مهام، بحيث بعد أن يقوم روبوت بعمل شيء في محطة عمل داخل المصنع، يمكنه أن ينتقل بسرعة إلى محطة عمل أخرى، ويعمل كما لو كان “إنسانًا” فعليًا.

على مدار الساعة للتكنولوجيا: حاليًا تشهد الصناعة حالة “ازدهار مائة زهرة”، سواء على مستوى الأشكال أو الخوارزميات أو تطبيقات السيناريوهات. إذا أرادت ييزي روبوتكس أن تصبح وحشًا وحيدًا في النهاية (终局独角兽)، فما أهم عائق/جدار؟ وهل يوجد توافق في الآراء لدى صناعة الذكاء الجسدي بشكل عام؟

بنغ تشيهوي: نحن نقوم دائمًا بتقديم شرح خارجي. إن عائقنا الأساسي هو أننا نُصر على استراتيجية “واحد جسم وثلاثة عقول” (一体三智) كاستراتيجية كاملة من الواجهة إلى الخلفية (full-stack). في كل مرة نُطلق فيها منتجًا، نؤكد السبب الذي يجعلنا نوسع التكنولوجيا “الكاملة والشاملة” بدلًا من التخصص في جزء واحد فقط.

لأننا نبدأ من النهاية، ونستهدف سيناريوهات التطبيق النهائية، ونعمل على تشغيل سيناريوهات حقيقية. ولا يمكن إنجاز ذلك بالاعتماد على نقطة تقنية واحدة فقط. نحتاج أن يمتلك الروبوت قدرات تفاعل قوية، كواجهة ممتازة بين الإنسان والآلة (human-machine interaction interface)، كما نحتاجه أن يقوم فعلًا بالعمل، ونحتاج أن تكون قدراته الحركية قوية بدرجة كافية، وأن يختلف ذلك عن الروبوتات الصناعية التقليدية الثابتة.

لذلك نحتاج إلى ذكاء الحركة، وذكاء التفاعل، وذكاء المهام/العمل (作业智能). وفي الوقت نفسه، يجب أن يكون “الجسم” نفسه ناضجًا بما يكفي، وموثوقًا، ومستقرًا، ومنخفض التكلفة. هذه هندسة على مستوى النظام. ولهذا نُصر دائمًا على مسار التقنية “واحد جسم وثلاثة عقول” (一体三智) كخطة تقنية كاملة من الواجهة إلى الخلفية، بحيث نُدمج بشكل عميق القدرات: جسم الروبوت، وذكاء الحركة، وذكاء التفاعل، وذكاء المهام.

كما أننا راكمنا الكثير من Knowhow في الطبقة الأساسية للنماذج الكبيرة (AI bottom-layer large models)، وفي تطبيقات الصناعات العمودية (vertical industry applications). وهذه الـKnowhow أيضًا واحدة من “خنادق الحماية” الخاصة بنا. للتو ذكرت تأسيس نظام بيئة لسلسلة التوريد العالمية الأولى المعيارية؛ وهذا أيضًا يمثل خندق حماية قوي جدًا.

على مدار الساعة للتكنولوجيا: حاليًا الروبوتات تتحول من “شبه البشر” إلى “أقرب للبشر”. ما أبرز تطورات “العقل” للروبوتات خلال العام الماضي؟ وكم تبقى من المسافة لتحقيق “كيان رقمي حيوي/رقمي للحياة” (digital life entity) مثالي في توازن حمل اليد المرنة (灵巧手) والتحكم في القوة بالبدن بالكامل؟

بنغ تشيهوي: هذه مجرد تخيلات للمستقبل.

أولًا، تطور “عقول” الروبوتات هو الموضوع الرئيسي. لماذا أصبحت الروبوتات البشرية مشهورة جدًا في هذه السنوات؟ ليس لأن الهيكل شهد قفزة مذهلة في التقنيات السرية (black tech)؛ بل لأن تطور الذكاء الاصطناعي وتطور النماذج الكبيرة (large models) هو ما يمثل الموضوع الرئيسي. فاعتبارًا من تطور “ChatGPT” في عام 2023 كمرجع للعقل، صار هذا التطور يتغير بسرعة كبيرة خلال السنة الماضية. في المراحل المبكرة، كانت العقول تعتمد أكثر على تقنيات شبيهة بـ ACT وPolicy لحل مشكلة توليد التسلسلات (sequence generation)، لكنها في جوهرها كانت ما يزال تميل إلى تنبؤ الحركات.

الآن، في الأوساط الأكاديمية والصناعية، يتجه الاتجاه العام بالكامل نحو VLA، أي تقنية VLA القائمة على النماذج الكبيرة. هذا ليس مجرد تغيير معماري للنماذج، بل يعني أننا نبدأ فعليًا بمحاولة الاستمرار في ما يُسمى بـ Scaling law الخاص بالنموذج اللغوي الكبير: تجميع الحجم، وتكديس البيانات، وتكديس القدرة الحاسوبية، أملاً في أن يظهر الذكاء العام للروبوت. وهذه قفزة كبرى على مستوى “البارادايم” (نموذج تفكير كبير).

وفي الوقت نفسه، تستمر التقنية في التطور والتكرار؛ مثلًا، في المستقبل قد يلعب نموذج العالم (world model) دورًا مهمًا جدًا، ويمكن أن يجعل الروبوت يقوم بما يسمى “استدلالات/محاكمات مضادة للواقع” (counterfactual reasoning) كما يفعل الإنسان. عندما يقوم الإنسان بشيء، فإنه يتخيل/يستدعي نتائج الخطوة القادمة في ذهنه أولًا، ثم يعدل استراتيجيته بشكل ديناميكي. وليس فقط أن يرى شيئًا ثم يفعل. هذا هو التغيير الجوهري من الإحساس إلى الاستجابة، ومن الإدراك إلى التخطيط. لكن بالطبع، يحتاج ذلك إلى استمرار التطور والتكرار التقني.

كما توجد اختناقات لدى المكونات الأساسية حاليًا. فمثلاً، اليد المرنة نفسها ما تزال تمثل عنق زجاجة كبيرًا؛ إذا احتجنا حرية حركة عالية جدًا، وحملًا عاليًا جدًا، مع قدرات إدراك قوية جدًا. مثلًا حساسات اللمس تؤدي عملًا ممتازًا، وفي الوقت نفسه يجب أن يكون كلفة منخفضة جدًا. هذه النقاط الثلاث على مستوى الهندسة تتعارض جدًا. حاليًا لم تتبلور حلول العتاد بالكامل بعد، ونحن نحاول مسارات تقنية مختلفة، وتصميمات هيكلية جديدة، واختيار أنواع جديدة من الحساسات، بهدف العثور على توازن “أفضل” بين الأداء والتكلفة.

لقد تم ذكر “واحد جسم وثلاثة عقول” للتو؛ ولكل مجال، فإن نماذج أساس الخوارزميات (algorithm base models) تحتاج أيضًا إلى بعض دورات التكرار والتحسين.

وأخيرًا: إلى أي مدى نحن بعيدون عن “كيان رقمي للحياة” المثالي في خيالنا؟ برأيي، أعتقد أنه أقرب مما يتخيله جزء من الناس، لكن لا يزال يحتاج إلى وقت. سواء بالنسبة للجسد أو للروح. “الجسد” الذي تحدثت عنه للتو ما يزال هناك مساحة لا بد من تحقيق اختراقات فيها، أثناء موازنة هندسة التصنيع والتكلفة بشكل ديناميكي. أما “الروح” فهي العقل الكبير والعقل الصغير؛ والأهم من ذلك أن الذكاء العام، وفهم العالم، والقرارات طويلة المدى، والتكامل بين مقاطع متعددة دلاليًا ومتعدد الوسائط عبر اللغات (cross-lingual semantics multi-modality) ما يزال في مرحلة مبكرة نسبيًا.

لكن بالضبط لأن الطريق ليس بهذه البساطة، ولأن هناك الكثير من “العظام الصلبة” التي يتعين مضغها في المنتصف، فهذا بالضبط هو السبب الذي يجعلنا نعتبر أنه من الجدير استثمار كل طاقتنا والعمل بجد، والمثابرة على الاختراق.

على مدار الساعة للتكنولوجيا: هل توجد فقاعات في صناعة الروبوتات البشرية في الصين حاليًا؟

وانغ تشوان: في كل تطور تقني، في المراحل المبكرة، يبدو أن التقدم بطيء نسبيًا للجميع. وعندما يأتي فعلًا مثل “الذروة/كالعاصفة” (كـ“هياج بحري”) سيشعر الجميع أنه سريع جدًا. يمكن تخيل الأمر مثل السيارات الكهربائية: منذ أكثر من عشر سنوات أو أكثر، كانت الدولة تدعم بالكُفالات/الإعانات لتعزيز كهربَنة السيارات، ومع ذلك ظلت نسبة شراء عامة الناس منخفضة للغاية.

الذي حدث خلال السنتين أو الثلاث السنوات الأخيرة كأنه حدث فجأة تسارع. قد تكون أعمدة الشحن أكثر من مضخات الوقود في بعض المدن، وارتفع معدل الاختراق إلى أكثر من 50%. كذلك الذكاء في السيارات: فقد درست القيادة الذكية منذ عقود؛ في البداية كان الجميع يشعر بأن تجربة هذه التقنية ضعيفة جدًا ولا يرغب في استخدامها. أكبر تغيير حدث خلال السنة الماضية تحديدًا؛ فبعد أن جربت شخصيًا أنظمة القيادة الذكية من الصف الأول، أصبحت قادرًا على الاطمئنان لاستخدامها. إنها نقطة زمنية ثورية.

والروبوتات البشرية أيضًا، فكلما زادت التعقيد سترتفع أكثر. مثل يوان تشنغ A3، ففيه تم استخدام العديد من المواد الجديدة والحساسات الجديدة، وتمت أيضًا زيادة كبيرة في القدرة الحاسوبية لوحدة التحكم. مثل هذه المنتجات المعقدة خرجت للتو من خط الإنتاج لأول دفعة، وما زال هناك الكثير والكثير من المشكلات التي يجب حلها. بالنسبة لنا، نأمل أن نمضي خطوة خطوة وبأمان، ونُنجز كل شيء فعليًا، ونصنع منتجات حقيقية بأفضل شكل. كما نأمل أن يشارك معنا العديد من الشركاء في العملية، وسلاسل التوريد للمكونات من أعلى إلى أسفل، والعملاء أنفسهم، لنبذل جهدًا معًا لصنع المنتج.

بعد أن يصبح جاهزًا، سنستخدمه أولًا في سيناريوهات ضمن ما تستطيع. فالتعميم لدى الروبوت في البداية يكون محدودًا نسبيًا، فلا يمكن القول إننا ندعه يقوم بكل المهام. لكن يمكن الاتفاق على بعض أنواع المهام التي تم إنجازها بشكل ممتاز. لأن تكرار تنفيذ هذه المهام والتنفيذ 24 ساعة دون نوم هي ميزات طبيعية مقارنة بالإنسان، ويمكن أن تساعدنا في إنجاز الأعمال الرتيبة والمتكررة.

بعد ذلك، علينا الانتظار بهدوء لعملية التسارع. ولا أستطيع الآن أن أقول هل ستكون 5 سنوات أو 10 سنوات أو أكثر. لكنني أؤمن أنه في يوم من الأيام، عندما يرى الجميع أن العديد من الروبوتات بالفعل تساعدنا في القيام بأشياء حولنا، سيشعر الجميع بأن هذه العملية حدثت بشكل هادئ وطبيعي، وأنها ستغيّر المجتمع بشكل عميق. أنا أتطلع جدًا جدًا إلى هذا الوقت. وسأكرّس مسيرتي المهنية المستقبلية بالكامل ضمن هذه العملية، وسأعمل مع زملائي لتحقيق ذلك.

أما المقارنة بين الصين والدول الأخرى، فمن الواضح أن هناك في المجتمع الدولي الكثير من الابتكار من 0 إلى 1 الذي تم إنجازه على نحو ممتاز جدًا. أما الصين، فقد أنجزت بشكل جيد جدًا عملية الانتقال من 0 إلى 100، خصوصًا في قدرات الهندسة، وفي تطبيقات الاستخدام، وكذلك في بناء “عجلة” تكرار/تطور الروبوت. وضمن هذا الجانب، قدمت الصين أداءً ممتازًا.

خلال العامين أو السنتين الأخيرتين، لديّ إحساس عميق بأن الصين بدأت في السنوات الأخيرة تحقيق اختراقات تدريجية في بعض التقنيات الأساسية من مستوى 0 إلى 1. على سبيل المثال: حساسات اللمس الخاصة بالروبوت، والخوارزميات. فيما يتعلق بخوارزميات الدمج بين إحساس الروبوت والتحكم، لدى الصين الكثير من الأشياء الجيدة الخارجة من مرحلة 0 إلى 1.

أنا أعتقد أنه في المستقبل ستتعلم الصين مرحلة 0 إلى 1 بسرعة كبيرة، وستتسارع أكثر، لأنه هناك عدد كافٍ من الأشخاص الأذكياء. لكن تعلم دول أخرى لما بين 1 إلى 100 ليس بهذه السهولة؛ إذ قد يتطلب بناء منظومة كاملة جهودًا هائلة، ومعدل نجاح منخفضًا نسبيًا. وأعتقد أنه في صناعة الذكاء الجسدي ستستمر الصين في الحفاظ على الصدارة عالميًا.

على مدار الساعة للتكنولوجيا: كيف تنظرون إلى “سباق مطاردة واندفاع” الروبوتات البشرية التي تتسابق فيها الشركات، فما هو الهدف التالي لدى ييزي روبوتكس؟

وانغ تشوان: نحن لسنا في منافسة “سباق الإنتاج الضخم”. فالمصنع الذي تعمل فيه الشركات حاليًا هو مصنع تجريبي (中试工厂). مثلًا، يوان تشنغ A3 يُنتَج في هذا المصنع، والذي يُستخدم أساسًا للتحقق من كامل خط الإنتاج. في هذا المصنع، لا تستخدم معظم الأقسام معدات الأتمتة أصلًا؛ بل هو للتحقق والتصميم. كما أن فرق البحث والتطوير غالبًا ما يأتون ويكرّرون/يحسنون تصميم المنتج. أما مصنع الإنتاج الضخم الحقيقي فهو مصنع في فينغشينغ (奉贤) ومواقع أخرى (مصانع). فإذا أردنا القيام بمنافسة على الإنتاج الضخم، فإن الطاقة الإنتاجية ستكون أكبر بكثير مما هو عليه الآن.

لماذا لا نفعل ذلك؟ لأننا نركز أكثر على كيفية استخدام الروبوت في سيناريوهات حقيقية، وكيفية تلبية احتياجات العميل بشكل مستدام. على سبيل المثال: إذا اشترى العميل روبوتًا للتحقق في خط الإنتاج، فنحن بحاجة أولًا إلى تنفيذ POC لتشغيل الوظائف، مثل التأكد من أن الإيقاع يصل إلى 12 ثانية أو نحو ذلك. عندما يكون العميل راضيًا بالفعل، نبدأ بتعميمه تدريجيًا على محطات عمل أخرى مشابهة. هذا مدفوع باحتياجات واقعية.

وبالنسبة لثنائي الأرجل أيضًا، مثل 灵犀 و远征机器人، فهما يُستخدمان في صالات العرض لشرح المنتج. والآن يوجد بالفعل تراكم من مئات الوحدات (نحو 200-300 وحدة) تعمل في صالات عرض مختلفة. إذا شعر العميل أن الروبوت يمكنه العمل بشكل مستقل دون صيانة تقريبًا، وأن قدرات التفاعل والاستقبال وقابلية استقبال لغات متعددة يمكن أن تساعده فعلاً، وعندما يرغب في تكرار النسخ بكميات وتعميمه هو الوقت الذي نتطلع إليه أكثر. عندها سنرتب القدرة الإنتاجية وفقًا لاحتياجات العميل، ولن نفكر في منافسة أحد؛ لأنه بالنسبة لنا، إنتاج منتج يتحول إلى مخزون لا معنى له.

تنبيه بشأن المخاطر وإخلاء المسؤولية

        يوجد خطر في السوق، والاستثمار يتطلب الحذر. لا يشكل هذا المقال نصيحة استثمارية شخصية، ولم يأخذ في الاعتبار الأهداف الاستثمارية الخاصة أو الوضع المالي أو الاحتياجات الخاصة لمستخدمين بعينهم. يجب على المستخدمين تقييم ما إذا كانت أي آراء أو وجهات نظر أو استنتاجات وردت في هذا المقال تتوافق مع أوضاعهم المحددة. وبناءً على ذلك الاستثمار، تتحمل مسؤولية النتائج بنفسك.