Waymo وWayve تطلقان سيارات أجرة ذاتية القيادة في لندن بنهجين مختلفين

أطلقت Waymo وWayve سيارات أجرة ذاتية القيادة في لندن في وقت متقارب جدًا. وما يجري ليس مجرد منافسة على السوق، بل مواجهة تاريخية بين فلسفتين متعاكستين في تطوير المركبات ذاتية القيادة. وتؤمن الشركتان إيمانًا مطلقًا بأن نهجها هو الذي سيهيمن على مستقبل التنقل، وقد أصبحت لندن الساحة التي ستختبر فيها الوقائع هذه الثقة.

فلسفة Waymo: المستشعرات والخرائط والدقة الهندسية

اختارت Waymo طريق الهندسة التقليدية. فكل سيارة مزوّدة بعدد كبير من المستشعرات عالية التقنية: ليدار (ماسحات ليزرية ثلاثية الأبعاد)، ورادارات مكانية، وكاميرات مجسّمة، وكاميرات أحادية عالية الدقة. ويرى هذا النظام متعدد المستشعرات العالم المحيط بقدر من التكرار الاحتياطي: فإذا تعطّل أحد المستشعرات، تواصل البقية عملها.

لكن العنصر الأكثر تفرّدًا لدى Waymo هو الخرائط. فالشركة تنشئ وتحدّث باستمرار خرائط رقمية ثلاثية الأبعاد فائقة الدقة لكل مسار وكل شارع. وتسجّل هذه الخرائط موضع كل خط من خطوط الطريق، وكل لافتة مرورية، وارتفاع الرصيف، وموقع إشارة المرور، أي كل ما ينبغي للسيارة أن تعرفه عن محيطها بالمعنى الحرفي للكلمة.

وقبل الإطلاق في مدينة جديدة، ترسل Waymo فرق مختصين يقضون أشهرًا طويلة في جمع البيانات ومعالجتها. ويتحقق مُعلِّقون بشريون يدويًا من أن السيارة تفهم مشاهد الطريق فهمًا صحيحًا. وهذا النهج مكلف وبطيء، لكنه آمن.

وقد نجحت هذه الاستراتيجية. فتعمل Waymo بأمان في San Francisco وPhoenix وLos Angeles وسان دييغو وأوستن ولاس فيغاس ومدن أمريكية كبرى أخرى. لكن لنهج Waymo نقطة ضعف، فهو يتطلب استثمارات رأسمالية ضخمة ووقتًا طويلًا. فالتوسّع إلى منطقة جديدة يعني ماراثونًا من عدة أشهر لجمع البيانات وتعليقها والتحقق منها، ولا تخرج السيارة إلى الشوارع للمرة الأولى إلا بعد ذلك.

Wayve تراهن على الذكاء الاصطناعي الصرف والتوسّع العالمي

ترى Wayve المستقبل بصورة مختلفة تمامًا، وترفض مفهوم رسم الخرائط التفصيلية. وبدلًا من ذلك، تعتمد الشركة على الرؤية الحاسوبية والتعلّم الآلي العميق المدرَّب على حجم هائل من بيانات الفيديو.

وسيارات Wayve مزوّدة بالكاميرات، غير أن مهمة التعلّم الآلي تختلف جذريًا. فالنظام لا يتدرّب على بيانات مسار واحد محدد، بل على الخبرة المجمّعة من مئات وآلاف السيارات التي تسير في مدن مختلفة، وفي ظروف متنوعة، وفي فصول مختلفة من السنة وأوقات مختلفة من اليوم. وتتعلم الشبكة العصبية التعرّف على مشاهد الطريق النمطية، وعلى سلوك المشاة وراكبي الدراجات، وتصرفات السائقين الآخرين، لا باعتبارها مرتبطة بموقع جغرافي بعينه، بل باعتبارها أنماطًا عامة تنتقل بين المدن.

وتؤكد Wayve أن نظامها يعمل بالفعل في لندن ومدن أوروبية أخرى بحد أدنى من التحضير المسبق. وتقول الشركة إن التوسّع قد يكون أسرع بكثير، لأنها لا تحتاج إلى ماراثون الأشهر لجمع الخرائط وتعليقها قبل كل إطلاق. فالمدينة الجديدة ليست سوى بيانات فيديو جديدة تُغذّي الشبكة العصبية القائمة.

لندن: نقطة التقاء تاريخية بين عالمين

أصبحت لندن أول مدينة يُطلَق فيها النهجان في وقت واحد في ظروف تجارية حقيقية. وهذا ليس مصادفة، بل فرصة لمعرفة أي الفلسفتين تعمل بشكل أفضل، وأيهما أكثر أمانًا، وأيهما أقل تكلفة.

وسيستمر الاختبار شهورًا وسنوات. وسيتابع المراقبون مؤشرات السلامة والموثوقية وسرعة التوسّع وتكاليف التشغيل. والقطاع كله يترقب الإجابة عن الأسئلة التالية:

• أي الطريقتين تضمن أفضل مستوى من السلامة في ظروف لندن الفعلية؟
• هل يمكن لنظام Wayve، من دون خرائط تفصيلية، أن يعمل بموثوقية في مدينة جديدة؟
• أي النهجين أقل تكلفة عند التوسّع إلى عشرات المدن ومئاتها؟
• من سيصل أولًا إلى ربحية العمليات؟
• أي النهجين سيحظى بمزيد من الاستثمارات وثقة المستهلكين؟

ماذا يعني ذلك لمستقبل القطاع

ستحدد نتيجة اختبار لندن بنية التنقل العالمي لعقد قادم. فإذا ثبتت صحة نهج Wayve، فستتوفر سيارات الأجرة ذاتية القيادة في جميع المدن الكبرى في العالم في وقت أبكر بكثير وبتكلفة أقل بكثير مما يفترضه الخبراء حاليًا. ويعني ذلك أن عصر القيادة البشرية سينتهي أسرع مما يظن كثيرون.

أما إذا ثبتت صحة نهج Waymo، فستؤتي الاستثمارات في رسم الخرائط عالية الدقة والأنظمة متعددة المستشعرات ثمارها، لكن التوسّع العالمي سيظل بطيئًا وكثيف رأس المال ومحصورًا في عدد قليل من المدن الكبرى. وهذا سيناريو ستصبح فيه سيارات الأجرة ذاتية القيادة جزءًا من الشريحة الفاخرة، ولن تتوفر إلا في الدول المتقدمة.

لقد أصبحت لندن ميدانًا طبيعيًا لاختبار رؤيتين للمستقبل. وخلال السنوات المقبلة سيتابع العالم كله النتائج.