الذكاء الاصطناعي ومركز بوش للذكاء الاصطناعي: دعم أبحاث الرؤية-اللغة-الفعل
يقع مركز بوش للذكاء الاصطناعي عند تقاطع البحث التطبيقي وتطوير المنتجات الصناعية. وضعت بوش استراتيجية واضحة للذكاء الاصطناعي تغطي دمج المستشعرات والإدراك وطبقات اتخاذ القرار، ويتولى المركز تنسيق الأبحاث عبر تلك المجالات. تهدف أعمال بوش إلى نقل النماذج من مؤشرات الأداء الأكاديمية إلى أنظمة تعمل في المركبات والمصانع، وهذا يعني بناء أدوات آمنة وقابلة للتفسير وقابلة للتحقق.
تشمل الإنجازات المبكرة أنظمة أولية للرؤية-اللغة تربط المدخلات البصرية بالنص السياقي، وتجارب تربط الإدراك بتخطيط الفعل. تعتمد هذه الجهود على مزيج من أبحاث نماذج الأساس الكبيرة وهندسة مخصصة للمهام بحيث يستطيع نموذج قادر على اللغة تفسير المشهد واقتراح الخطوات التالية. على سبيل المثال، أنشأت بوش مسارات معالجة تُمكّن الذكاء الاصطناعي من وصف شذوذ، واقتراح خطوة علاجية، وتمرير ذلك الاقتراح إلى منطق التحكم للمتابعة.
يُفيد هذا التكامل سير العمل لدى الموردين وشركات المعدات الأصلية. ترغب بوش في أن يعيد الشركاء استخدام النماذج عبر فئات المركبات والمصانع، وتهدف بوش إلى مساعدة توسيع التطوير والنشر بأدوات متسقة. تجلب مجموعة بوش نطاقًا تشغيليًا وتنوّعًا في البيانات ودقّة هندسية، وتدعم شراكات مثل العمل مع CARIAD وفرق مصنّعي المعدات الأصلية الأخرى لمواءمة الواجهات لأنظمة مساعدة السائق المتقدمة وما بعدها. تقلّل هذه المقاربة الاحتكاك بين النموذج الأولي وبداية الإنتاج من خلال مواءمة البحث مع قيود الإنتاج.
عمليًا، تُقصّر هذه الاستراتيجية زمن الوصول إلى منتج ADAS يعمل وتحسّن تجربة القيادة من خلال توفير أوصاف مشهد أغنى لكل من شاشات السائق وأنظمة التحكم. التقط الدكتور ماركوس هاين النية بوضوح: “الذكاء الاصطناعي، لا سيما نماذج الرؤية-اللغة، ليس مجرد ترقية تكنولوجية؛ بل هو تحول أساسي في كيفية فهمنا وتفاعلنا مع بيئتنا.”
الذكاء الاصطناعي الحديث ونماذج الرؤية-اللغة-الفعل: أسس للاستخدام الصناعي
تربط بنى الذكاء الاصطناعي الحديثة الإدراك واللغة والتحكم. تجمع سلسلة معالجة الرؤية-اللغة بين مُشفّرات الصور ومُفككات الشفرة اللغوية وطبقة تخطيط حتى يتمكن النظام من وصف المشاهد واقتراح الإجراءات. يدعم نموذج الرؤية-اللغة-الفعل حالات استخدام مثل الفحص واكتشاف الشواذ والمساعدة التفاعلية في أرضية المصنع. أظهرت الأبحاث في هذا المجال تحسّنات كبيرة في مطابقة الصورة بالنص ومهام وصف المشاهد، وتفيد تجارب الصناعة بتحقيق مكاسب تشغيلية قابلة للقياس. على سبيل المثال، وثّقت مشاريع تجريبية انخفاضًا يصل إلى 15% في أوقات الفحص وزيادة بنسبة 10% في دقة اكتشاف العيوب.
تبدأ البنى بمُشفّر رؤية يحول الصور إلى متجهات ميزات، ثم يضاف نموذج أساس يوافق الرموز البصرية مع الرموز اللغوية. تستخدم سلسلة المعالجة الضبط الدقيق على مجموعات بيانات مُنقّحة وتجمع بين تسميات خاضعة للإشراف وبيانات واسعة النطاق خاضعة لرقابة ضعيفة من الويب. كما تطبق الفرق الاختبار العدائي الآلي لكشف أوضاع الفشل؛ تبني هذه التقنية تعليمات صعبة وتختبر متانة النموذج تجاه مطالبات عدائية. كما أوضح أحد الندوات، “يدفع الاختبار العدائي الآلي مع نماذج الرؤية-اللغة حدود ما يمكن أن تحققه الذكاء الاصطناعي من خلال محاكاة تعقيدات العالم الحقيقي.”
توفر نماذج اللغة تأطيرًا سياقيًا، وتُظهر نماذج الرؤية-اللغة الحديثة أداءً قويًا عند اقترانها بوحدات مخصّصة للمهام. يؤكد أبحاث بوش على المخرجات القابلة للتفسير حتى يتمكن المشغلون ومهندسو البرمجيات من التحقق من القرارات. تقلّل هذه المزيجة من الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية من الغموض في المشاهد المعقدة وتسرّع استكشاف الأخطاء وإصلاحها أثناء التطوير والنشر في عام 2025.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
حزمة برمجيات الذكاء الاصطناعي الشاملة: بناء حلول ADAS معتمدة على الذكاء الاصطناعي
يتطلب بناء أنظمة ADAS بنية ذكاء اصطناعي شاملة تنتقل من المستشعرات الخام إلى اتخاذ القرار. تشمل طبقات حزمة البرمجيات مشغّلات المستشعرات ونماذج الإدراك وتقدير النية وتخطيط المسار ووحدة التنفيذ. يجب أن تعمل كل طبقة ضمن حدود الكمون، ويجب أن تكشف كل طبقة واجهات للتحقق من قبل مهندسي البرمجيات وفرق السلامة. عمليًا، يستخدم المطورون حزمًا معيارية بحيث يمكنهم ترقية نموذج الإدراك دون تغيير المخطط.
تغذي مدخلات المستشعر سلسلة إدراك تكشف المركبات والمشاة والأجسام. ثم يستخدم النظام مكونات واعية باللغة لإنتاج تفسيرات قابلة للقراءة من قبل البشر للتنبيهات. تساعد هذه القدرة المشغلين والمختبرين على فهم سبب اتخاذ نظام ADAS لقرار معين. يمكن أن تعمل وحدات الرؤية-اللغة-الفعل كمراقب ثانوي، مُعلِمة حالات الحافة لإعادة التدريب وتحسين سجلات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير.
توفر استراتيجيات الحوسبة الطرفية استدلالًا في الزمن الحقيقي على مستوى المركبة، وتوازن الفرق بين التدريب في السحابة والتنفيذ على الجهاز لاحترام قيود الخصوصية والكمون. تفضّل مقاربة الذكاء الاصطناعي الشاملة واجهات حتمية بحيث تتم خطوات التحقق والشهادات وبداية الإنتاج بسلاسة. تُدخل بوش ممارسات هندسية مجربة إلى هذه الحزم مع دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي للمساعدة في صياغة مطالبات وملخّصات واعية بالسياق داخل أدوات التطوير.
بالنسبة لبرمجيات ADAS، ترتبط قواعد السلامة بتخطيط الفعل لمنع الأوامر غير الآمنة. يجب على البائعين التحقق من مخرجات كل من الإدراك والمخطط مقابل مجموعات الاختبار. تكمل شركات مثل شركتنا، visionplatform.ai، حزم المركبات بإضافة طبقة استدلال قابلة للتفسير على الخوادم المحلية تحوّل الاكتشافات إلى سرديات قابلة للبحث وإرشادات للمشغل. تدعم هذه المقاربة أداءً أعلى والتعامل المتسق مع الإنذارات في غرف التحكم مع إبقاء الفيديو والبيانات الوصفية على الموقع.
الرؤية-اللغة-الفعل في القيادة المساعدة والأوتوماتيكية: من الفكرة إلى النشر
تربط الرؤية-اللغة-الفعل بين الإدراك والتفسيرات والتحكم المتركزين على الإنسان. في القيادة المساعدة والأوتوماتيكية، تساعد هذه النماذج في الحفاظ على المسار والتعرف على المشاة والتواصل حول المخاطر. يمكن لنموذج يصف البيئة أن يزوّد مدخلات أغنى لشاشة السائق أو لمساعد صوتي أو لمخطط الحركة. يعمل ذلك المخرج المزدوج—نص للبشر وإشارات مُهيكلة للمتحكمات—على تحسين الوعي الظرفي العام.
الاختبار العدائي الآلي أساسي هنا. تخلق الفرق سيناريوهات عدائية، وتتحقق من استجابات النظام لكشف إخفاقات السلامة. تكشف هذه الطريقة النقاط العمياء في الضوابط المعتمدة على اللغة وتؤدي إلى تحسينات قبل التجارب على الطرق. على سبيل المثال، تدمج بوش الاختبار العدائي في خطوط أنابيب التحقق لإجهاد مخرجات النماذج تحت مشاهد معقّدة وغامضة.
تتطلب قدرات المستوى الثالث حدودًا واضحة لتولّي الإنسان القيادة، وتساعد نماذج الرؤية-اللغة-الفعل بتوليد تعليمات في الوقت المناسب للسائقين. يمكن أن تكون هذه التعليمات لفظية أو بصرية أو كليهما، مما يحسّن تجربة القيادة ويقلّل العبء المعرفي. كما تدعم النماذج أنظمة مساعدة السائق المتقدمة من خلال توفير أوصاف سياقية عندما تكشف المستشعرات عن مشاة محجوبين أو سلوك قيادة متقلب.
يتطلب الانتقال من القيادة المساعدة إلى القيادة الذاتية اختبارات صارمة عبر فئات المركبات والظروف. تُساهم الشراكات في صناعة السيارات، بما في ذلك العمل مع فرق فولكسفاغن والاتحادات مثل Automated Driving Alliance، في توحيد المعايير والواجهات. في النشر، تجمع الفرق بين جمع البيانات من العالم الحقيقي واختبارات الضغط المحاكاة للوصول إلى جاهزية الإنتاج مع الحفاظ على آثار قابلة للتفسير للتدقيق والجهات المنظمة.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
من ADAS إلى القيادة الذاتية: تكامل الرؤية-اللغة في الوقت الحقيقي
يتطلب الانتقال من ADAS إلى القيادة الآلية إدراكًا ذا كمون منخفض ومنطق سياسات قوي. تشكل قيود الوقت الحقيقي تصميم النماذج، ويختار المطورون محركات الاستدلال التي تفي بميزانيات بالمللي ثانية. تستضيف الأجهزة الطرفية شبكات محسّنة بينما تدعم خدمات السحابة إعادة التدريب وتحديثات الأسطول. تحل هذه النمذجة الهجينة مشاكل عرض النطاق والخصوصية مع إبقاء حلقات القرار محلية.
المقاييس العملية مهمة. تفيد التجارب بتقليل أوقات الاستجابة وتحسين دقة الكشف عندما يعزّز الإدراك الواعي باللغة المصنفات التقليدية. على سبيل المثال، يمكن لإضافة أوصاف نصية للمشهد إلى كاشف الأجسام أن تقلّل الإيجابيات الكاذبة وتقصّر زمن تحقق المشغل. تقيس الفرق النجاح بمقاييس موضوعية ومؤشرات موجهة للمستخدم، مثل الثقة ووضوح التنبيهات.
لتحقيق استدلال بكمون منخفض، ينشر المطورون نماذج مُكمّمة ومُقَلّصة ويستخدمون مسرّعات متخصصة. يجب أن تكشف الحزمة الشاملة عن بيانات قياس عن بُعد حتى تتمكن الفرق من مراقبة الانحراف وطلب إعادة التدريب. تدعم هذه المقاربة التحسين المستمر وتساعد مديري الأساطيل على دفع التحديثات عبر الأثير عند الضرورة. عندما تتصرف الأنظمة، يجب عليها أيضًا شرح السبب؛ تتيح آثار الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير وسجلات التدقيق لأصحاب المصلحة التحقق من القرارات والحفاظ على الامتثال للتنظيمات الناشئة.
مع انتقال المنتجات إلى الإنتاج، يمكن لمنتج ADAS الذي يدمج مخرجات اللغة أن يدعم ميزات المساعد الصوتي وحالات استخدام الترفيه المعلوماتي مع إبقاء ضوابط السلامة الحرجة معزولة. تتيح هذه الفصل للفرق الابتكار في تفاعل المستخدم دون المساس ببنية الحركة الأساسية. التأثير الصافي هو منظومة برمجيات ADAS قابلة للتكيّف تقلّل من عدم يقين المشغل وتحسّن التعامل مع الأحداث المعقدة أثناء القيادة اليومية.
إدارة الأساطيل على نطاق واسع: تحسين القيادة الآلية باستخدام الذكاء الاصطناعي
يتطلب توسيع نطاق الرؤية-اللغة-الفعل عبر الأسطول تجميع البيانات والتعلّم المستمر والتنسيق عبر الأثير. يجمع مديرو الأساطيل الحوادث الموسومة، ويجهّلون التسجيلات، ويوزعون مجموعات بيانات منتقاة لإعادة التدريب. يجعل سير العمل هذا النماذج أكثر متانة عبر الأسواق العالمية والظروف المتنوعة. كما يدعم كفاءة الطاقة وتحسينات تخطيط المسارات التي تقلّل استهلاك الوقود.
يتطلب التشغيل على نطاق واسع بنية تحتية قابلة للتوسيع تتعامل مع آلاف المركبات وملايين الأحداث. يجب أن يدعم مكدس الذكاء الاصطناعي تحديثات آمنة وآليات التراجع ومسارات تدقيق واضحة لكل تغيير. يستخدم مشغّلو الأساطيل مقاييس مثل دقة الكشف ومعدلات الإنذارات الكاذبة ووقت الحل لقياس التحسينات. في التجارب التجريبية المسيطر عليها، أدى دمج الرؤية-اللغة-الفعل إلى مكاسب ملموسة في التعامل مع الحوادث وجدولة الصيانة.
حكم البيانات أمر مهم. تحمي عمليات النشر على الخوادم المحلية واستراتيجيات الحافة أولًا الخصوصية وتساعد في الامتثال للقواعد الخاصة بكل منطقة. بالنسبة للشركات التي تدير غرف التحكم، تقلّل منصة تحول الاكتشافات إلى أوصاف قابلة للقراءة من قبل البشر وإجراءات آلية من عبء المشغّل وتُحسّن اتساق الاستجابة. تقدم visionplatform.ai، على سبيل المثال، نماذج رؤية-لغة وأنظمة وكيل على الخوادم المحلية حتى تتمكن الأساطيل من الاحتفاظ بالفيديو والنماذج داخل بيئاتها، متجنبةً التعرض غير الضروري للسحابة.
أخيرًا، يركّز النشر المستدام على كفاءة دورة الحياة. يؤدي تحديث النماذج عبر الأسطول إلى أداء أعلى وعمر خدمة أطول للأجهزة. تتيح المخرجات القابلة للتنفيذ للفرق أتمتة الإجراءات الروتينية عبر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ويمكن لتلك الوكلاء أداء المهام منخفضة المخاطر بشكل مستقل مع تصعيد الحالات المعقدة. والنتيجة هي نموذج تشغيلي أنحف يقلّل التكاليف ويدعم دورات بداية إنتاج متوقعة لميزات المركبات الجديدة.
الأسئلة الشائعة
ما هو نموذج الرؤية-اللغة-الفعل؟
نموذج الرؤية-اللغة-الفعل يربط الإدراك البصري مع اللغة وتخطيط الفعل. ينتج أوصافًا نصية وإجراءات موصى بها من مداخل الكاميرا بحيث يمكن للأنظمة تفسير ما ترى والتصرف بناءً عليه.
كيف تستخدم بوش نماذج الرؤية-اللغة في المركبات؟
تدمج بوش هذه النماذج في الأبحاث والمشروعات التجريبية لتحسين الفحص والتفسير وإرشاد السائق. تطبق بوش الاختبار العدائي الآلي لاختبار نماذج الإجهاد قبل التحقق على الطريق (المصدر).
هل أنظمة الرؤية-اللغة آمنة للقيادة الآلية؟
يمكن أن تكون كذلك، عند إقرانها بعمليات تحقق صارمة وآثار قابلة للتفسير وقواعد سلامة. يساعد الاختبار العدائي الآلي والاختبار بمستوى الإنتاج في الكشف المبكر عن الأخطاء، وتؤكد طرق بوش على هذا النوع من الاختبارات.
ما الدور الذي تلعبه الحوسبة الطرفية في ADAS؟
تمكّن الحوسبة الطرفية الاستدلال ذا الكمون المنخفض وتحافظ على حلقات التحكم الحرجة محلية. يقلّل ذلك من أوقات الاستجابة ويحفظ الخصوصية بتجنب البث المستمر للسحابة.
هل يمكن لمشغلي الأساطيل تحديث النماذج عبر الأثير؟
نعم، تتيح التحديثات الآمنة عبر الأثير التعلّم المستمر والنشر السريع للإصلاحات. تضمن آليات التنسيق القوية إمكانية تتبّع التغييرات وآلية التراجع أثناء التحديثات.
كيف تساعد نماذج الرؤية-اللغة غرف التحكم؟
تحول الاكتشافات إلى أوصاف قابلة للبحث وإجراءات موصى بها، مما يقلّل من عبء المشغل. تدعم هذه القدرة اتخاذ قرارات أسرع ومراقبة قابلة للتوسع.
ما هو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في هذا السياق؟
ينتج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير أسبابًا قابلة للقراءة من البشر لمخرجاته، مما يسهل على المشغلين والمدققين الثقة في سلوك النظام والتحقق منه. تُعد سجلات الآثار والملخّصات بلغة طبيعية أدوات شائعة.
كيف تتعاون بوش مع مصنّعي المعدات الأصلية؟
تتعاون بوش مع مصنّعي المعدات الأصلية وفرق البرمجيات لمواءمة الواجهات والتحقق من ميزات ADAS. تشمل التعاونات جهودًا للتوحيد وبرامج تجريبية مشتركة في صناعة السيارات.
هل تعتمد هذه الأنظمة على المعالجة السحابية؟
ليس بالضرورة؛ تستخدم العديد من عمليات النشر تصميمات محلية أو تعتمد الحافة أولًا لحماية البيانات وتلبية متطلبات الامتثال. تقلّل هذه البنية أيضًا الكمون للوظائف الحساسة للزمن.
أين يمكنني معرفة المزيد عن عمليات النشر في العالم الحقيقي؟
راجع تقارير بوش السنوية ومحاضر المؤتمرات لنتائج المشاريع التجريبية والمعايير المرجعية، واطّلع على مواد الندوات التي تناقش الاختبار العدائي الآلي ومجموعات البيانات (مثال, تقرير بوش السنوي).
