الروبوتاتالأبحاث 🇨🇳 12.08.2026 08:02

ما وراء الشكل البشري: تشينيو تجعل «الجسد» متغيرًا جديدًا في الذكاء المجسّد

أطلقت شركة تشينيو للتقنية (FEAGINE)، التي أسسها الحاصل على الدكتوراه في الروبوتات من جامعة هونغ كونغ والمهندس السابق في شركة DJI بينغ روي، ثلاثة روبوتات مرنة محاكية للبيولوجيا (A01، A02، A03) ونموذجًا أساسيًا عبر الأجساد من الجيل الأول باسم Fi0 (ذكاء أساسي عبر الأجساد)، بهدف جعل الذكاء قابلاً لإعادة الاستخدام عبر أجساد روبوتية مختلفة. وتجادل الشركة بأن الشكل البشلي ليس المسار الوحيد للروبوتات متعددة الأغراض، وأن الأجساد المرنة مع الذكاء المشترك يمكن أن تخدم مهامًا وبيئات متنوعة بشكل أفضل.
قدّمت شركة Qinyu Technology (FEAGINE)، التي أسسها بنغ روي (الحاصل على دكتوراه في الروبوتات من جامعة هونغ كونغ، ومهندس الأنظمة المدمجة السابق في شركة DJI)، ثلاثة روبوتات مرنة محاكية للكائنات الحية هي FEAGINE A01 وA02 وA03، إلى جانب نموذج تأسيسي من الجيل الأول قادر على العمل عبر هيئات جسدية متعددة يحمل اسم Fi0 (Foundation Intelligence Across Embodiments، أي «الذكاء التأسيسي عبر الهيئات الجسدية»). وتُعد هذه الروبوتات أجسامًا مرنة تعمل بنظام الدفع بالحبال، وتختلف فيما بينها من حيث عدد القطع ودرجات الحرية والطول والحمولة، لتشكّل معًا ما تصفه الشركة بأنه أول مصفوفة منتجات معيارية قابلة للإنتاج الضخم في العالم من الأجسام المرنة العاملة بالحبال. ويهدف نموذج Fi0 إلى فصل المعرفة الخاصة بالمهام والعالم عن الحركات المرتبطة بجسم بعينه، بما يتيح إعادة استخدام المهارات المكتسبة على جسم معين في أجسام أخرى. وتشمل المكوّنات الرئيسية لنموذج Fi0 مُرمّز المهارات (Skill Encoder) الذي يحوّل العروض التوضيحية البشرية إلى سياق مهاري، ومُرمّز العالم متعدد الزوايا (Cross-view World Encoder) الذي يتعلم تمثيلات مشتركة للعالم انطلاقًا من منظورات مختلفة، ومخطط الهيئة الجسدية (Embodiment Graph) الذي يشفّر بنية الروبوت وحالته، إضافةً إلى نموذج ديناميكيات العالم (World Dynamics Model) مقترنًا بنظام التقييم متعدد الأهداف للفعل والعالم (Multi-objective Action-World Assessment - MAWA) للتنبؤ بنتائج الأفعال وتقييمها. وتقدّم الشركة هذا المفهوم بوصفه «ذكاءً جسديًا مرنًا»، مجادلةً بأنه مع دخول الروبوتات إلى قطاعات متنوعة، ستتباين أجسامها تبعًا للمهام الموكلة إليها، ولا بد حينئذ من ذكاء مشترك يحول دون تكرار تكاليف جمع البيانات والتدريب والتكيّف مع كل شكل جسدي جديد. ويشير النص أيضًا إلى ملاحظة في-في لي القائلة بأن الأجسام الكفؤة قد تتطور بأشكال مختلفة عندما تكون حدود المهام واضحة، وهو ما يدعم توجّه Qinyu نحو تصاميم غير بشرية الشكل.
المصدر: QbitAI 量子位 — الأصلي
منشوراتنا السابقة حول هذا الموضوع ↓
أخبار جديدة