الروبوتات في الصين تفتقر إلى «الدماغ» والبيانات: التحدي الرئيسي للذكاء الاصطناعي المجسَّد في WAIC 2026

حدّد مصنّعو الروبوتات الصينيون، خلال المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي (WAIC) الذي اختُتم في 20 يوليو 2026 في شنغهاي، العائق الرئيسي أمام embodied AI: نقص البيانات وغياب «دماغ» قوي، أي نموذج أساسي للتفاعل مع العالم المادي.

ما الذي تفتقر إليه الروبوتات الصينية

تفتقر الروبوتات الصينية إلى أمرين في آنٍ واحد: بيانات عالية الجودة عن العالم المادي، ونموذج أساسي قوي يربط الإدراك بالفعل. هذا ما قاله ممثلو القطاع في WAIC، وبحسب South China Morning Post، فإن هذا النقص المزدوج هو ما يعرقل انتقال embodied AI من العروض التجريبية إلى المنتجات الفعلية.

فعلى خلاف النماذج اللغوية التي تتعلم من نصوص الإنترنت، تحتاج الروبوتات إلى بيانات عن الحركة والإمساك بالأشياء والتفاعل مع بيئة لا يمكن التنبؤ بها. وتُجمع هذه البيانات يدويًا، بتكلفة مرتفعة وبوتيرة بطيئة. ومن دون حجم كبير من هذه البيانات، لا يتعلم «دماغ» الروبوت التصرف بثقة خارج المختبر.

• الحدث — مؤتمر WAIC، اختُتم في 20 يوليو 2026 في شنغهاي
• المتحدث — وانغ شياوغانغ، أحد مؤسسي SenseTime ورئيس مجلس إدارة قطاع الروبوتات فيها
• العائق الأول — نقص البيانات عن التفاعل مع العالم المادي
• العائق الثاني — غياب «دماغ» قوي، أي نموذج أساسي موحَّد
• المهمة — ربط العتاد والبيانات والنماذج والسيناريوهات في حلقة مغلقة

ما المقصود بـ«الحلقة المغلقة»

عدّ المشاركون في WAIC بناء منظومة تكرارية مغلقة، يعزز فيها العتاد والبيانات والنماذج والسيناريوهات الواقعية بعضها بعضًا، أكثر التحديات حرجًا أمام قطاع embodied AI. وفكرة ذلك أن الروبوت يجمع البيانات أثناء عمله، وهذه البيانات تحسّن النموذج، والنموذج المحسَّن يجعل الروبوت أكثر كفاءة، ثم تتكرر الدورة.

«ربط العتاد والبيانات والنماذج والسيناريوهات الواقعية في منظومة تكرارية مغلقة»، قال وانغ شياوغانغ، أحد مؤسسي

SenseTime ورئيس مجلس إدارة قطاع الروبوتات فيها، عن المهمة الرئيسية للقطاع.

وهذه الحلقة مقطوعة حاليًا. فلدى معظم الشركات الصينية منصات عتادية، لكن ليس لديها تدفق كافٍ من البيانات المستمدة من التشغيل، ولا نموذج قادر على استيعاب هذه البيانات استيعابًا كاملًا. وما دامت الحلقات غير متصلة، يبقى كل نموذج أولي عرضًا تجريبيًا منفردًا لا منتجًا قابلًا للتوسع.

لماذا تشكّل البيانات عنق الزجاجة

تشكّل بيانات الروبوتات عنق الزجاجة الرئيسي لأنه لا يمكن ببساطة تنزيلها من الإنترنت كما تُنزَّل النصوص أو الصور. فكل فعل في العالم المادي، من خطوة أو دوران أو الإمساك بكوب، يجب تسجيله عبر حساسات جهاز حقيقي أو عبر محاكاة باهظة الكلفة. وأحجام هذه المعلومات لا تُقارن بتريليونات التوكنات التي تتعلم منها النماذج اللغوية.

ولهذا شدّد المشاركون في WAIC على ثنائية «البيانات + الدماغ»: فالنموذج القوي من دون بيانات لن يتعلم التصرف، والكم الهائل من البيانات من دون نموذج أساسي موحَّد لن يتحول إلى سلوك ذي معنى. وبحسب تقديرات مطلعين على المؤتمر، لا يزال القطاع يبحث عن طريقة لجعل جمع البيانات عملية مستمرة تغطي تكلفتها كلفة العتاد.

ماذا يعني ذلك

لا تتعثر الروبوتات الصينية بسبب العتاد، بل بسبب الذكاء والبيانات. فالبلد قوي أصلًا من الناحية العتادية، لكن من دون «دماغ» وتدفق من البيانات الحقيقية لن تخرج الروبوتات من وضع العرض التجريبي. وإغلاق حلقة «العتاد — البيانات — النموذج — السيناريو» يتحول إلى السباق الرئيسي في embodied AI خلال السنوات المقبلة.