GridAI: дроны китайского стартапа летают под пологом леса без GNSS и больших вычислений
Китайский стартап GridAI, основанный в 2025 году, представил «интеллектуальный мозг» для дронов на основе технологии grid-domain learning. Впервые дроны летают под лесным пологом без сигнала GNSS, измеряют диаметр стволов с миллиметровой точностью и сами обходят препятствия. Модель обучается на 30–100 снимках вместо десятков тысяч: на тесте из 58 фото — 0 ложных срабатываний и точность 98,3%.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من 36Kr (36氪)؛ بتحرير Hamidun News
网格智算 (GridAI) — شركة صينية ناشئة تأسست عام 2025 — كشفت عن منصة ذكية تحمل اسم «GridAI大脑» (GridAI Brain) تتيح لأول مرة للطائرات المسيّرة التحليق ذاتيًا تحت مظلة الغابة دون إشارة GNSS، وقياس قطر الجذوع بدقة ملم واحد، وتجاوز العوائق من تلقاء نفسها. المنتج يُطرح بالفعل بدفعات تجارية صغيرة.
لماذا تُعدّ الغابة "منطقة محظورة" على الطائرات المسيّرة
تحت مظلة الغابة، تفقد الطائرات المسيّرة قدرتها على الملاحة: تحجب قمم الأشجار إشارة GNSS، ويجعل التضعيف الشديد للاتصال اللاسلكي من المستحيل الحصول على بث فيديو مستقر أو تحكم يدوي في الوقت الفعلي. كما يفشل نظام SLAM التقليدي هنا أيضًا — فهو لا يستطيع التعامل مع نسيج المشهد المتغيّر باستمرار، حيث تتمايل الأغصان قليلًا مع الريح. في هذا القطاع، يُطلق على مثل هذه البيئة اسم "المحظورة كليًا" (拒止环境).
ومع ذلك، فإن الطلب هائل. وفقًا للإدارة الوطنية الصينية للغابات والمراعي، بلغ المخزون الحرجي للبلاد 209.88 مليار متر مكعب في عام 2025، بينما بلغ إنتاج الأخشاب 140 مليون متر مكعب. وتقدّر منظمة الأغذية والزراعة التابعة للأمم المتحدة (FAO) حصاد الأخشاب المستديرة السنوي العالمي بنحو 4 مليارات متر مكعب — وكل ذلك يتطلب جردًا يدويًا للمخزون في القطع الحرجية وقياس قطر الجذوع.
كيف تستغني GridAI عن البيانات الضخمة
تبني GridAI فهمها للفضاء على تقنية "grid-domain learning" (网格域学习) وتتدرّب على عشرات إلى مئات الأمثلة بدلًا من عشرات أو مئات آلاف الصور الموسومة التي يحتاجها التعلّم العميق التقليدي. وبفضل ذلك، تنخفض بشكل حاد متطلبات الحوسبة واستهلاك الطاقة للأجهزة.
بدلًا من التعرّف القائم على وحدات بكسل ثنائية الأبعاد، "تُشبّك" المنظومة العالم المادي على ثلاثة مستويات:
- شبكات الكيانات — أجسام منفصلة قابلة للتتبع في المشهد
- شبكات السمات — خصائص متغيّرة مع الزمن: الموضع، السرعة، اتجاه الحركة
- شبكات العلاقات — الروابط بين الأجسام (مثلًا، "عش بين غصنين")
- التدريب — 30 صورة لأعشاش على أغصان؛ وفي مجموعة اختبار من 58 صورة: صفر إنذارات كاذبة، وحالة تفويت واحدة، ودقة 98.3%
- مؤسّس التقنية هو كبير العلماء 代豪 (داي هاو)، وله أكثر من 30 عامًا من الخبرة
وبما أن GridAI تحلّل ليس وحدات البكسل بل البنية المكانية العميقة والعلاقات بين الأجسام، فإن هذه البيانات لا تعتمد على الإضاءة أو الطقس — ما يمنحها متانة أعلى تجاه البيئة. وبعد تحديد منطقة العمل، لا تحتاج طائرة مزوّدة بـ GridAI إلى أي مسح مسبق أو بناء نموذج: فهي تبني حقلًا مكانيًا ديناميكيًا في الوقت الفعلي، وتخطط مسارها بنفسها، وتنفّذ القياسات دون تدخّل مشغّل.
"فقط حلّ الذكاء الاصطناعي المتجسّد (embodied AI) الذي يعمل دون اتصال
مباشرة على الجهاز، ويوفّر إدراكًا مكانيًا عالي الدقة وتحكّمًا تتبعيًا في الوقت الفعلي، قادر على إنجاز مهمة العمل في بيئة 'محظورة كليًا' تحت مظلة الغابة"، — تشيان مين، مسؤول التسويق في GridAI.
إلى أين تتّجه التقنية لاحقًا
لا تضع GridAI نفسها كمورّد لطائرات مسيّرة حرجية، بل كصانعة لـ"دماغ ذكي" شامل. وبحسب الشركة، يمكن دمج المنصة في وحدة شريحة واستخدامها في الأذرع الروبوتية، والمركبات ذاتية القيادة، والروبوتات تحت الماء، مانحةً إياها القدرة على إدراك الفضاء واتخاذ القرارات والتصرّف من تلقاء نفسها.
وقد اختبرت التقنيةَ بالفعل الأكاديميةُ الصينية للحراجة (中国林科院)؛ ومن بين الشركاء شركتا الغابات China Forestry Chongqing وZhejiang Feiliu. وفي مجال لوجستيات المستودعات، تعمل GridAI مع Beijing Guangjia وGoogol Technology، لمساعدة الأذرع الروبوتية في الانتقاء الفردي وتغليف الطرود وفرزها. وقد أُبرمت بشكل منفصل شراكة استراتيجية مع Shenzhen Unicom.
ماذا يعني هذا
تُظهر GridAI بديلًا للتيار السائد "المزيد من البيانات، المزيد من الحوسبة": إذ يمكن بناء الإدراك المكاني على عيّنات صغيرة وأجهزة متواضعة، مع العمل دون اتصال مباشرة على الجهاز. وإذا اتسع نطاق هذا النهج إلى ما وراء الغابة، سيصبح الذكاء الاصطناعي المتجسّد أكثر إتاحة للقطاعات المتخصصة التي لا تصلها النماذج الثقيلة بسبب التكلفة ومتطلبات البنية التحتية.
أسئلة شائعة
ما هو الفضاء تحت المظلة الحرجية، ولماذا يصعب التحليق فيه؟
هو الفضاء الواقع تحت قمم الأشجار. تحجب القمم إشارة GNSS، ويتضعف الاتصال اللاسلكي بشدة، وتؤدي الأغصان المتمايلة إلى تعطيل نظام SLAM التقليدي — ولهذا لا تستطيع الطائرات المسيّرة العادية هناك التنقّل ولا بث فيديو مستقر.
بمَ يختلف grid-domain learning عن التعلّم العميق؟
يحتاج التعلّم العميق إلى عشرات أو مئات آلاف الصور الموسومة، ويعتمد على وحدات بكسل ثنائية الأبعاد. أما GridAI فتتدرّب على 30 إلى 100 مثال وتحلّل البنية المكانية والعلاقات بين الأجسام، لذا فهي متينة أمام تغيّرات الضوء والطقس وتتطلب حوسبة أقل.
أين يمكن تطبيق GridAI أيضًا؟
تذكر الشركة الأذرع الروبوتية، والمركبات ذاتية القيادة، والروبوتات تحت الماء، ولوجستيات المستودعات — الانتقاء الفردي وتغليف الطرود وفرزها. وتُقدَّم التقنية كـ"دماغ ذكي" شامل لمنصات أجهزة مختلفة.
هل تحتاج إلى ذكاء اصطناعي يعمل داخل شركتك — وليس فقط في موجز الأخبار؟
أبني ذكاءً اصطناعياً جاهزاً للإنتاج للشركات — أنظمة CRM مخصّصة، أدوات داخلية، وكلاء مستقلون، أتمتة سير العمل. ملك لك، مصمّم وفق عمليتك، دون رسوم لكل مستخدم. من إعداد جمال خميدون، مدير المنتجات في AlpinaGPT (منصة ذكاء اصطناعي، أكثر من 6000 مستخدم).
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.