تقول شركة ناشئة في الذكاء الاصطناعي المجسد إن تمويلها الأخير سيمول تطوير الروبوتات المتكاملة
تقول X Square Robot، وهي شركة مقرها شنتشن تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي المجسد، إنها أكملت أربع جولات تمويلية متتالية culminated في جولة Series C، ما رفع تقييمها إلى أكثر من 2.8 مليار دولار. وتقول الشركة إن رأس المال الجديد سيُستخدم لتوسيع الأبحاث الأساسية والتقنيات الجوهرية بينما تتجه نحو ما تصفه بالذكاء الاصطناعي المجسد متعدد الأغراض.
يبرز إعلان التمويل في سوق الروبوتات حيث ينظر المستثمرون بشكل متزايد إلى ما هو أبعد من الذكاء الاصطناعي القائم على البرمجيات فقط، ويتجهون إلى الأنظمة القادرة على العمل في العالم المادي. وتتموضع X Square Robot كشركة تبني طبقة الذكاء وكذلك حزمة العتاد والبيانات اللازمة لنشر الروبوتات في بيئات حقيقية بدلًا من العروض التجريبية المضبوطة.
وتكتسب هذه الوضعية أهمية لأن الذكاء الاصطناعي المجسد أصبح من أكثر المجالات متابعة في سوق الذكاء الاصطناعي الأوسع. والرهان الأساسي هو أن التقدم في الإدراك والاستدلال والعمل سيتسارع عندما لا تُدرَّب النماذج على النصوص والصور فقط، بل أيضًا على بيانات المستشعرات والحركة والتفاعل المتكرر مع العالم الحقيقي.
النهج المتكامل عبر كامل الحزمة يشكل جوهر طرح الشركة
وفقًا للمصدر، تطور X Square Robot ما تسميه أنظمة ذكاء اصطناعي مجسد شاملة من البداية إلى النهاية. وبدلًا من الاعتماد على الأتمتة التقليدية القائمة على القواعد، تقول الشركة إن منصتها مصممة لتمكين الروبوتات من التكيف مع البيئات المتغيرة والتعميم عبر نطاق أوسع من المهام.
وتجمع البنية التي تعلنها الشركة أربعة عناصر رئيسية: النماذج الأساسية، وعتاد الروبوتات، ونظامًا خاصًا لخطوط البيانات، والنشر في العالم الحقيقي. وأصبح هذا التصور الشامل شائعًا بشكل متزايد بين شركات الروبوتات التي تريد التميز عن المختبرات التي تبني النماذج بمعزل عن التطبيق. والحجة واضحة: أداء الروبوتات لا يعتمد فقط على جودة النموذج، بل أيضًا على جودة المنصة المادية، وخطوط التدريب، وحلقة التغذية الراجعة التي يولدها النشر.
قال مؤسس X Square Robot والرئيس التنفيذي وانغ تشيان إن الشركة ركزت منذ البداية على تطوير النماذج الأساسية داخليًا، واصفًا هذا القرار بأنه صعب لكنه ضروري. وأضاف أن الاستثمارات في نماذج الذكاء الاصطناعي المجسد، وخط بيانات قابل للتوسع، والنشر في العالم الحقيقي، بدأت تؤتي ثمارها.
حتى من دون تحقق مستقل من الأداء في المصدر المقدم، فإن بنية هذه الرسالة مهمة. فالمستثمرون يكافئون الشركات التي تستطيع إظهار مسار معقول من أبحاث النماذج إلى الأنظمة التشغيلية، وX Square Robot تقول إنها بنت هذا المسار داخليًا.
يعكس WALL-B توجه الشركة نحو ذكاء روبوتي موحد
تركز إحدى أهم الادعاءات التقنية للشركة على WALL-B، وهو نموذج أساسي طُرح في أبريل 2026 وبُني على ما تسميه X Square Robot معمارية World Unified Model. ويقول المصدر إن WALL-B يختلف عن الأساليب المعيارية القائمة على الرؤية واللغة والفعل، لأنه يدرب الإدراك واللغة والفعل والتنبؤ الفيزيائي داخل شبكة موحدة.
إذا نجح هذا النهج كما هو مقصود، فستكون الفائدة تكاملًا أوثق بين القدرات التي غالبًا ما تُعالج بشكل منفصل. وفي الروبوتات، هذا مهم لأن كثيرًا من الإخفاقات تحدث عند الحدود بين الوحدات: فقد يدرك النظام البيئة بشكل صحيح لكنه يختار الفعل الخاطئ، أو يفهم الأمر لكنه يفشل في نمذجة العواقب الفيزيائية للحركة. ويهدف النموذج الموحد إلى تقليل مشكلات التسليم بين الوحدات عبر تعلم تمثيل داخلي مشترك عبر المهام.
وتقول X Square Robot إن النتيجة هي فهم أقوى متعدد الوسائط، واستدلال مكاني أفضل، وتعلم مستمر محسن من التفاعلات الواقعية. وهي ادعاءات طموحة، لكنها تنسجم مع الاتجاه الأوسع لأبحاث الذكاء الاصطناعي المجسد، حيث لا يتمثل التحدي في مجرد التعرف على العالم، بل في العمل بفعالية داخله.
تُعد الإصدارات مفتوحة المصدر جزءًا من استراتيجية الشركة
كما أطلقت الشركة WALL-OSS-0.5 وWALL-WM كمشاريع مفتوحة المصدر، موسعة نهجها الموحد إلى التلاعب الروبوتي ونمذجة العالم. ويكتسب ذلك أهمية لأن الإصدارات المفتوحة يمكن أن تخدم عدة أغراض في آن واحد. فهي قد تجذب الباحثين، وتزيد الظهور، وتخلق معايير لتوظيف الكفاءات، وتشير إلى الثقة في النهج التقني من دون كشف كل المزايا التجارية.
ووفقًا للمصدر، حقق WALL-OSS-0.5 أكثر من 80% من الإكمال الذاتي في أربع من أصل 17 مهمة على روبوتات حقيقية من دون تدريب لاحق. أما WALL-WM فيُوصف بأنه يقدم التنبؤ على مستوى الأحداث من خلال مواءمة بيانات اللغة والرؤية والفعل حول أحداث ذات معنى، بهدف تعزيز التعلم متعدد الوسائط والاستدلال على العالم المادي.
وتشير هذه التفاصيل إلى أن الشركة تحاول تجاوز معيار تلاعب ضيق نحو رؤية أوسع للذكاء كمنظومة. ففي الذكاء الاصطناعي المجسد، يُنظر إلى نماذج العالم والتنبؤ بالأحداث بشكل متزايد على أنها مهمة لأن الروبوتات تحتاج إلى أكثر من التحكم التفاعلي. فهي تحتاج إلى طريقة لتوقع النتائج، وترتيب الأفعال، وتحديث الخطط مع تغير المشهد.
لماذا يولي المستثمرون اهتمامًا للذكاء الاصطناعي المجسد الآن
تأتي جولة تمويل X Square Robot في لحظة يجذب فيها الذكاء الاصطناعي المجسد رؤوس أموال كبيرة في أنحاء العالم. ويرى المستثمرون موجة قادمة محتملة في الذكاء الاصطناعي: ليس فقط أنظمة تولد المحتوى أو تجيب عن الأسئلة، بل أنظمة يمكنها أداء العمل، والتنقل في المنازل أو أماكن العمل، وتشغيل الآلات بدرجة متزايدة من الاستقلالية.
تلك الفرصة كبيرة، لكن المخاطر التقنية والتجارية كبيرة أيضًا. يتعين على شركات الروبوتات حل موثوقية العتاد، وجمع البيانات، والسلامة، واقتصاديات النشر، ومتانة النماذج في الوقت نفسه. كما تحتاج إلى استخدام كافٍ في العالم الحقيقي لتحسين الأنظمة باستمرار، ما يجعل التوسع صعبًا.
ويعكس اتحاد التمويل الخاص بـ X Square Robot هذا المزيج من الوعد والمخاطر. ويقول المصدر إن الجولات شملت مستثمرين استراتيجيين وماليين، من بينهم شركات تقنية كبرى، وشركاء صناعيون، وشركات رأس مال مغامر. كما يقول إن IDG شاركت في جولة Series C، بينما دعمت HongShan وXiaomi الشركة في جولات سابقة. ويشير هذا النمط إلى أن المستثمرين لا ينظرون إلى الشركة كمجرد رهان بحثي؛ بل يبدو أنهم يرون أيضًا احتمالًا لأهمية صناعية.
الاختبار الحقيقي سيكون في النشر، لا في التقييم
إن تقييمًا يتجاوز 2.8 مليار دولار يمثل إشارة قوية إلى اهتمام السوق، لكنه لا يثبت قيادة تقنية مستدامة. ففي الروبوتات، الجزء الصعب هو الانتقال من العروض والمعايير الواعدة إلى أداء متكرر في بيئات غير مضبوطة. ويعترف طرح X Square Robot نفسه بهذا التحدي من خلال التأكيد على النشر في العالم الحقيقي باعتباره أحد أعمدة استراتيجيته.
وقد تكون هذه هي أهم نقطة في الإعلان كله. فسيُحكم على الذكاء الاصطناعي المجسد بمدى جودة أداء الأنظمة في المنازل والمصانع وبيئات الخدمات اللوجستية وغيرها من البيئات الحية التي تتغير ظروفها باستمرار. والشركات القادرة على ربط تطوير النماذج بدورة نشر موثوقة ستكون أكثر قدرة على تشكيل القطاع من تلك التي تبقى محصورة في تقدم يشبه المختبرات.
وفي الوقت الحالي، حصلت X Square Robot على رأس المال والاهتمام لمواصلة هذا المسار. والسؤال التالي هو ما إذا كانت استراتيجية النموذج الموحد لديها قادرة على التحول إلى روبوتات تعمل بصورة متسقة بما يكفي، ورخيصة بما يكفي، وعلى نطاق واسع بما يكفي لتبرير حجم توقعات المستثمرين المحيطة اليوم بالذكاء الاصطناعي المجسد.
هذا المقال مبني على تغطية The Robot Report. اقرأ المقال الأصلي.
Originally published on therobotreport.com