أطلقت Waymo وWayve سيارات أجرة ذاتية القيادة في لندن بنهجين مختلفين

أطلقت وايمو وويف تاكسيات ذاتية التحكم في لندن بشكل متزامن تقريباً. هذا ليس مجرد منافسة على حصة السوق — بل هو تصادم تاريخي بين فلسفتين متعارضتين في تطوير المركبات ذاتية التحكم. كلا الشركتين مقتنعتان تماماً بأن نهجهما سيهيمن على مستقبل النقل، وأصبحت لندن المكان الذي ستختبر فيه هذه الثقة الواقع.

فلسفة وايمو: المستشعرات والخرائط والدقة الهندسية

اختارت وايمو طريق الهندسة التقليدية. كل مركبة مجهزة بعدد كبير من المستشعرات عالية التقنية: أجهزة الليدار (ماسحات ثلاثية الأبعاد بالليزر)، والرادارات المكانية، وكاميرات ستيريو وكاميرات أحادية عالية الدقة. يرى هذا النظام متعدد المستشعرات العالم المحيط بطريقة متكررة: إذا فشل مستشعر واحد، يستمر الآخرون في العمل.

لكن ما هو فريد حقاً بشأن وايمو هو خرائطها. تقوم الشركة بإنشاء وتحديث خرائط رقمية ثلاثية الأبعاد دقيقة جداً باستمرار لكل طريق وشارع. تلتقط هذه الخرائط موضع كل علامة حارة، وكل علامة مرور، وارتفاع الرصيف، وموضع إشارات المرور — حرفياً كل شيء تحتاج المركبة إلى معرفته عن محيطها.

قبل إطلاق العمليات في مدينة جديدة، ترسل وايمو فرق متخصصين يقضون عدة أشهر في جمع ومعالجة البيانات. يتحقق المعلقون البشريون يدويًا من أن المركبة تفهم بشكل صحيح مشاهد الطرق. إنه مكلف وبطيء لكنه آمن.

استراتيجية نجحت. تعمل وايمو بأمان في سان فرانسيسكو وفينيكس ولوس أنجلوس وسان ديييجو وأوستن ولاس فيجاس والعديد من المدن الأمريكية الكبرى الأخرى. ومع ذلك، فإن نهج وايمو له نقطة ضعف: فهو يتطلب استثمارات رأس مال هائلة ووقتاً.

التوسع إلى إقليم جديد يعني سباق ماراثون لعدة أشهر من جمع البيانات والتعليق والتحقق وفقط بعد ذلك — أول رحلة للمركبة في الشوارع.

رهان ويف على الذكاء الاصطناعي النقي والقابلية للتوسع العالمية

ترى ويف المستقبل بشكل مختلف جداً وترفض مفهوم الخرائط التفصيلية. بدلاً من ذلك، تعتمد الشركة على رؤية الحاسوب والتعلم الآلي العميق المدرب على حجم ضخم من بيانات الفيديو. تم تجهيز مركبات ويف بكاميرات، لكن مهمة التعلم الآلي مختلفة بشكل أساسي.

لا يتعلم النظام من بيانات مسار واحد محدد، بل من الخبرة المجمعة لمئات وآلاف المركبات التي تسير في مدن مختلفة وفي ظروف مختلفة وفي أوقات مختلفة من السنة واليوم. تتعلم الشبكة العصبية التعرف على مشاهد الطرق النموذجية، وسلوك المشاة وراكبي الدراجات، وتصرفات السائقين الآخرين — ليست مرتبطة بموقع جغرافي محدد، بل كأنماط عالمية يتم نقلها بين المدن. تؤكد ويف أن نظامها يعمل بالفعل في لندن ومدن أوروبية أخرى بحد أدنى من التحضير المسبق.

تتحدث الشركة عن إمكانية التوسع بسرعة أكبر بكثير لأنه لا يتطلب سباق ماراثون لعدة أشهر لجمع الخرائط والتعليق قبل كل إطلاق. المدينة الجديدة هي ببساطة بيانات فيديو جديدة تغذي الشبكة العصبية الموجودة.

لندن: نقطة التقاء تاريخية لعالمين

أصبحت لندن أول مدينة حيث يتم إطلاق كلا النهجين بشكل متزامن في ظروف تجارية حقيقية. هذا ليس مصادفة — إنها فرصة لمعرفة أي فلسفة تعمل بشكل أفضل، وأيها أكثر أماناً، وأيها أكثر اقتصادية. ستستمر الاختبار لأشهر وسنوات. سيتتبع المراقبون مقاييس الأمان والموثوقية وسرعة التوسع والتكاليف التشغيلية. تحبس الصناعة أنفاسها في الترقب:

• أي طريقة ستوفر أفضل سلامة في ظروف لندن الحقيقية؟
• هل يمكن لنظام ويف، بدون خرائط تفصيلية، أن يعمل بشكل موثوق في مدينة جديدة؟
• أي نهج أرخص عند التوسع إلى عشرات ومئات المدن؟
• من سيكون أول من يحقق ربحية تشغيلية؟
• أي نهج سيحصل على المزيد من الاستثمار وثقة المستهلك؟

ما يعنيه هذا للمستقبل

ستحدد نتائج تجربة لندن بنية الحراك العالمي للعقد القادم. إذا كانت ويف محقة، فإن التاكسيات ذاتية التحكم ستكون متاحة في جميع المدن الكبرى في العالم أبكر بكثير وأرخص بكثير مما يتنبأ به الخبراء حالياً. هذا يعني أن عصر القيادة البشرية سينتهي أسرع مما يعتقد كثيرون. إذا كانت وايمو محقة، فإن الاستثمارات في الخرائط عالية الدقة وأنظمة متعددة المستشعرات ستؤتي ثمارها، لكن التوسع العالمي سيبقى بطيئاً وكثيف رأس المال ومركزاً في عدد قليل من المدن الكبرى. هذا سيناريو تصبح فيه التاكسيات ذاتية التحكم عنصراً في القطاع المميز، متاحة فقط في الدول المتقدمة. أصبحت لندن أرضاً طبيعية لاختبار رؤيتين للمستقبل. على مدى السنوات القادمة، سيراقب العالم بأسره النتائج.