تفاصيل الخبر

يقع المصنع على مساحة تبلغ نحو 150,700 قدم مربعة، وبدأ بالفعل عمليات الإنتاج، مع التركيز على تصنيع روبوتات Walker S وCruzr. ومن أبرز التفاصيل:

• القدرة الإنتاجية تتجاوز 10 آلاف روبوت سنويًا.
• تستغرق دورة الإنتاج نحو 10 دقائق.
• يعتمد المصنع خط إنتاج مرنًا يمكنه تصنيع نماذج روبوتية متعددة.
• تستخدم الروبوتات نفسها في تنفيذ مهام داخل المصنع، مثل تفريغ المنتجات من المنصات وترتيبها وتحميل المواد.
• تعمل أذرع روبوتية تعاونية على مهام مثل شد البراغي أثناء عمليات التجميع.
• تستخدم Siemens برنامجًا لإنشاء نسخة رقمية مطابقة للمصنع، أو ما يعرف بـالتوأم الرقمي، لمحاكاة تدفق المواد ومسارات مركبات النقل الآلية قبل إجراء تغييرات على خط الإنتاج.

نمو مبيعات الروبوتات البشرية

تأتي توسعات UBTECH الإنتاجية بالتزامن مع ارتفاع مبيعات الروبوتات البشرية. فقد باعت الشركة 1,079 روبوتًا بشريًا خلال عام 2025، إضافة إلى 921 روبوتًا خلال النصف الأول من 2026، وحققت إيرادات بلغت نحو 88 مليون دولار من هذه الفئة خلال الأشهر الستة الأولى من العام.

ومع ذلك، سجلت الشركة خسارة صافية تقارب 48 مليون دولار خلال الفترة نفسها، ما يوضح أن التوسع في الإنتاج لا يزال يترافق مع تحديات مالية في هذه المرحلة من تطور القطاع.

سباق إنتاج الروبوتات البشرية

لا تقتصر خطط التصنيع واسعة النطاق على UBTECH، إذ تعمل شركات أخرى على بناء منشآت قادرة على إنتاج آلاف الروبوتات البشرية سنويًا.

وتشير البيانات المتاحة إلى أن Figure طورت قدرة إنتاجية تصل إلى 12 ألف روبوت سنويًا، بينما تمتلك Agility Robotics و1X منشآت تستهدف نحو 10 آلاف روبوت سنويًا.

ويشير ذلك إلى أن شركات الروبوتات تستثمر في البنية التحتية للإنتاج بكميات كبيرة بالتزامن مع استمرار تطور سوق الروبوتات البشرية وتوسع استخداماتها التجارية.

الأهداف المستقبلية

تسعى UBTECH من خلال المصنع الجديد إلى:

• رفع إنتاج الروبوتات البشرية إلى أكثر من 10 آلاف وحدة سنويًا.
• توسيع تصنيع نماذج Walker S وCruzr.
• زيادة الاعتماد على الروبوتات والأتمتة داخل عمليات التصنيع.
• استخدام التوأم الرقمي لتحسين خطوط الإنتاج قبل تنفيذ التغييرات فعليًا.
• الاستعداد للطلب المستقبلي على الروبوتات البشرية في المصانع والقطاعات المختلفة.

تدخل UBTECH مرحلة جديدة من التوسع في تصنيع الروبوتات البشرية مع افتتاح مصنع قادر على إنتاج أكثر من 10 آلاف وحدة سنويًا. ولا يقتصر التطور على حجم الإنتاج، بل تستخدم الشركة الروبوتات نفسها في بعض مراحل التصنيع، إلى جانب تقنيات التوأم الرقمي لمحاكاة العمليات. ويأتي ذلك وسط سباق بين شركات الروبوتات لبناء قدرات إنتاج ضخمة، رغم أن حجم الطلب التجاري الفعلي لا يزال في طور النمو.

تفاصيل الخبر

ظهرت الثغرة ضمن تحديث الأمان الخاص بأجهزة Pixel لشهر سبتمبر 2026، وتتعلق بمكوّن المودم الذي يتولى جزءًا من عمليات الاتصال في الهاتف. ومن أبرز التفاصيل:

• استُغلت الثغرة بالفعل في هجمات مستهدفة قبل إصلاحها.
• يمكن تنفيذ الهجوم دون الحاجة إلى النقر على رابط أو فتح ملف، أي دون تفاعل مباشر من المستخدم.
• ترتبط المشكلة بمكوّن المودم في أجهزة Pixel.
• أصدرت Google تصحيحًا أمنيًا لمعالجة الثغرة وتقليل مخاطر استغلالها.
• توصي تحديثات الأمان الشهرية لأجهزة Pixel بمعالجة الثغرات المكتشفة في مكونات النظام المختلفة.
• يمثل استغلال الثغرة في هجمات حقيقية عاملًا مهمًا بالنسبة لمستخدمي الأجهزة المتأثرة، لأن الخطر لا يقتصر على وجود ثغرة نظرية فقط.

لماذا تعتبر الثغرات دون تفاعل خطيرة؟

تُعرف الهجمات التي لا تتطلب أي إجراء من الضحية باسم Zero-Click Attacks، وهي من أكثر أنواع الهجمات تعقيدًا؛ إذ يمكن أن تبدأ عملية الاستغلال دون أن يضغط المستخدم على رابط أو يثبت تطبيقًا أو يفتح رسالة.

وفي حالة الثغرة التي أصلحتها Google، يرتبط الخطر بمكوّن الاتصال في الهاتف، ما يجعل تثبيت تحديث الأمان خطوة مهمة للمستخدمين الذين يمتلكون أجهزة Pixel المتأثرة.

الأهداف المستقبلية

تركز Google من خلال تحديثات الأمان الدورية على:

• اكتشاف الثغرات الأمنية ومعالجتها قبل انتشار استغلالها.
• الحد من الهجمات التي لا تتطلب تفاعلًا من المستخدم.
• تحسين حماية مكونات الاتصال والمودم في أجهزة Pixel.
• مواصلة إصدار تحديثات أمنية شهرية للأجهزة المدعومة.
• تقليل فرص استغلال الثغرات المكتشفة في هجمات مستهدفة.

أصلحت Google ثغرة أمنية في مودم بعض أجهزة Pixel بعد رصد استغلالها في هجمات مستهدفة يمكن تنفيذها دون أي تفاعل من المستخدم. ويبرز هذا النوع من الثغرات أهمية تحديث الهواتف باستمرار، خاصة عندما تكون المشكلة قد استُخدمت فعليًا في هجمات. ويُنصح مستخدمو أجهزة Pixel المدعومة بتثبيت آخر تحديث أمني متاح من Google للحفاظ على مستوى الحماية المحدث.

تفاصيل الخبر

تقدم SPECS نفسها كنوع جديد من أجهزة الحوسبة القابلة للارتداء، إذ تضم مكونات الحوسبة داخل النظارات نفسها دون الحاجة إلى جهاز منفصل أو اتصال سلكي. ومن أبرز إمكاناتها:

• SPECS Intelligence: مساعد ذكاء اصطناعي استباقي يتعلم أهداف المستخدم وروتينه والمعلومات التي يختار مشاركتها، ويقترح المساعدة والمعلومات في الوقت المناسب.
• الترجمة الفورية: تعرض النظارات ترجمة الكلام على شكل ترجمات مكتوبة أمام المستخدم، مع دعم 60 لغة.
• الملاحة: تعرض أسهم الاتجاهات مباشرة فوق المشهد الحقيقي، مع إمكانية استخدام الإرشادات الصوتية.
• الترفيه: يمكن مشاهدة YouTube وHBO Max وغيرها عبر شاشة افتراضية بحجم يقارب 115 بوصة.
• التعلم: توفر تجارب تعليمية تفاعلية، مثل استكشاف مهمة Apollo 11 أو التعرف على النجوم والكوكبات.
• الرياضة: تتضمن تجارب لتدريب كرة السلة وكرة القدم والجولف، مع إرشادات بصرية وتحليل للحركات.
• Spotify: يمكن للمستخدم طلب الموسيقى أو البودكاست صوتيًا، أو التقاط صورة للحصول على اقتراحات مناسبة للحظة.
• التسوق: تتيح تصفح المنتجات بتقنية ثلاثية الأبعاد ووضعها بالحجم الكامل داخل مساحة المنزل قبل الشراء.
• العمل: يمكن ربط النظارات بالكمبيوتر لاسلكيًا وتحويل أي مكان إلى مساحة عمل افتراضية، مع دعم لوحات المفاتيح وأدوات أخرى عبر Bluetooth.

وتقول Snap إن الخصوصية جزء أساسي من تصميم SPECS؛ إذ لا تستخدم النظارات تقنية التعرف على الوجه، ولا تسجل العالم المحيط بشكل مستمر. وعند التقاط الصور أو تسجيل الفيديو والصوت، يضيء مؤشر LED خارجي لإعلام الأشخاص القريبين بعملية التسجيل.

SPECS في قطاع الأعمال

تستهدف Snap أيضًا قطاع المؤسسات من خلال SPECS Enterprise، بالتعاون مع شركات مثل Salesforce وAmazon Web Services وNVIDIA وTrifork وHololight.

وتركز هذه الشراكات على استخدام النظارات في أماكن العمل التي لا تعتمد على المكاتب التقليدية، مثل المتاجر والمصانع والمواقع الميدانية، حيث يحتاج الموظفون إلى إبقاء أيديهم حرة وأعينهم موجهة إلى البيئة المحيطة.

السعر وموعد الإطلاق

تبلغ تكلفة نظارات SPECS نحو 2,195 دولارًا، مع إمكانية طلبها مسبقًا عبر دفعة قابلة للاسترداد بقيمة 200 دولار.

كما تقدم Snap حقيبة شحن متصلة خلويًا بشكل منفصل، وتتوفر حزمة SPECS Connected Case بسعر 2,395 دولارًا، مع إمكانية الحصول على خطط بيانات عبر شركات اتصالات مختلفة.

ومن المقرر أن يبدأ عرض النظارات وتجربتها حضوريًا في Westfield Century City بمدينة لوس أنجلوس اعتبارًا من 1 أكتوبر 2026، بينما تبدأ عمليات الشحن في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وفرنسا خلال خريف العام نفسه.

الأهداف المستقبلية

تسعى Snap إلى توسيع استخدام SPECS من مجرد نظارات للواقع المعزز إلى منصة حوسبة قابلة للارتداء يمكن استخدامها في الحياة اليومية والعمل، وذلك من خلال:

• تطوير قدرات SPECS Intelligence لتقديم مساعدة أكثر استباقية.
• توسيع تجارب الواقع المعزز في التعليم والرياضة والترفيه.
• جذب المطورين لإنشاء المزيد من تجارب Lens عبر Lens Studio.
• توسيع استخدام النظارات في الشركات والمصانع والمواقع الميدانية.
• إضافة المزيد من الشراكات مع شركات التكنولوجيا والاتصالات.
• توفير اتصال خلوي يتيح استخدام النظارات بعيدًا عن شبكات Wi-Fi.

تقدم Snap نظارات SPECS كجهاز حوسبة متكامل يجمع الواقع المعزز والذكاء الاصطناعي والترفيه والإنتاجية في منتج واحد. ومع سعر يبلغ 2,195 دولارًا، تستهدف النظارات المستخدمين الراغبين في تجربة حوسبة مختلفة وأكثر ارتباطًا بالبيئة المحيطة. ومن خلال الترجمة والملاحة والعمل والترفيه والتجارب التعليمية، تراهن Snap على جعل الواقع المعزز جزءًا من الاستخدام اليومي.

تفاصيل الخبر

بحسب تقارير إعلامية، تدرس Apple تطوير خادم للمؤسسات يعتمد على شرائح M8 Ultra المستقبلية، وهي من الفئة نفسها المستخدمة في أجهزة Mac عالية الأداء. ومن أبرز التفاصيل:

• قد يتوفر الخادم بتكوينين، يضم الأول شريحتين M8 Ultra، بينما يحتوي الثاني على أربع شرائح.
• بدأ المشروع قبل نحو عام، وحظي بدعم من John Ternus عندما كان يقود هندسة الأجهزة في Apple.
• ازداد اهتمام Apple بالخوادم مع ارتفاع الطلب على أجهزة Mac mini وMac Studio بين مطوري الذكاء الاصطناعي.
• تشير تقارير إلى أن شركات ذكاء اصطناعي، من بينها OpenAI، اشترت عشرات الآلاف من أجهزة Mac mini وMac Studio لاستخدامها في تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي.
• تستكشف Apple أيضًا إمكانية استخدام تقنيات الشبكات ومراكز البيانات من Nvidia لربط شرائح M8، بما في ذلك تقنية NVLink Fusion.
• لا يزال المشروع قيد التطوير، وقد يتم إلغاؤه أو إطلاقه دون الاعتماد على تقنيات Nvidia.
• في حال طرح الخادم، فسيكون ذلك عودة لافتة لـApple إلى سوق خوادم المؤسسات بعد تقاعد Xserve في عام 2011.

وتواجه Apple، إلى جانب شركات التكنولوجيا الأخرى، تحديًا يتعلق بنقص شرائح الذاكرة، نتيجة ارتفاع الطلب العالمي على مكونات مراكز البيانات المستخدمة في بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

الأهداف المستقبلية

يركز مشروع Apple المحتمل على الاستفادة من قوة شرائح M-series Ultra في تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي داخل مراكز البيانات، مع بحث خيارات الاتصال بين الشرائح باستخدام تقنيات متخصصة.

ومن المتوقع أن تشمل الخطوات المقبلة:

• مواصلة تطوير تصميم خادم المؤسسات.
• دراسة تكوينات تعتمد على شريحتين أو أربع شرائح M8 Ultra.
• بحث إمكانية دمج تقنيات Nvidia للشبكات ومراكز البيانات.
• الاستفادة من الطلب المتزايد على أجهزة Apple بين مطوري الذكاء الاصطناعي.
• استهداف إطلاق محتمل في عام 2029، مع بقاء المشروع عرضة للتغيير أو الإلغاء.

قد يمثل خادم Apple المرتقب تحولًا مهمًا في استراتيجية الشركة تجاه البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، خصوصًا مع تزايد استخدام أجهزة Mac في بعض أعباء تطوير الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال المشروع في مرحلة التطوير، ولا توجد ضمانات بإطلاقه بالشكل الحالي. كما قد تؤثر تحديات توريد شرائح الذاكرة وقرار Apple بشأن استخدام تقنيات Nvidia في موعد الإطلاق والمواصفات النهائية.

تفاصيل الخبر

تستعد Waymo لنقل تجربة سيارات الأجرة ذاتية القيادة إلى طوكيو، بعد أن بدأت اختبار مركباتها على الطرق اليابانية في عام 2025.

• خدمة دون سائق: تخطط Waymo لتشغيل سيارات الأجرة التجارية دون وجود سائق أمان داخل المركبة منذ إطلاق الخدمة.
• شراكات محلية: تتعاون الشركة مع تطبيق سيارات الأجرة GO وشركة Nihon Kotsu، وهي من أقدم وأكبر مشغلي سيارات الأجرة في اليابان.
• أسطول أولي محدود: ستبدأ الخدمة بعدد صغير من المركبات، مع خطط للتوسع تدريجيًا إلى نحو 100 سيارة.
• اختبارات منذ 2025: بدأت Waymo القيادة في شوارع طوكيو خلال عام 2025، واستغلت العام الماضي لتدريب موظفي Nihon Kotsu على تشغيل المركبات وفهم النظام.
• التكيف مع اليابان: عملت الشركة على تكييف نظام القيادة الذاتية مع حركة المرور على الجانب الأيسر، والشوارع الضيقة، والكثافة العالية للمشاة في طوكيو.
• الموافقة التنظيمية: لا يزال إطلاق الخدمة التجارية مرتبطًا بالحصول على الموافقات التنظيمية المطلوبة في اليابان.
• منافسة متزايدة: تعمل شركات أخرى مثل Nissan وWayve وUber وNuro أيضًا على مشاريع مرتبطة بسيارات الأجرة ذاتية القيادة في طوكيو.

ويمثل دخول طوكيو مرحلة جديدة في توسع Waymo خارج الولايات المتحدة، إذ كانت المدينة أول موقع تختبر فيه الشركة مركباتها على الطرق العامة خارج السوق الأمريكية.

الأهداف المستقبلية

تركز Waymo من خلال خطتها في اليابان على توسيع نطاق خدمات القيادة الذاتية عالميًا، وتشمل خطتها:

• إطلاق خدمة Robotaxi تجارية في طوكيو خلال 2027.
• زيادة عدد المركبات تدريجيًا بعد بدء التشغيل.
• تطوير أنظمة القيادة الذاتية لتناسب بيئات مرورية مختلفة عن الولايات المتحدة.
• التعاون مع شركات النقل المحلية للاستفادة من خبرتها في السوق اليابانية.
• التوسع مستقبلًا في أسواق آسيوية أخرى بعد اختبار نموذج التشغيل في اليابان.
• المساهمة في معالجة نقص سائقي سيارات الأجرة في اليابان من خلال خدمات النقل ذاتية القيادة.

تستعد Waymo لإطلاق أول خدمة Robotaxi تجارية لها في آسيا، من خلال تشغيل سيارات أجرة ذاتية القيادة بالكامل في طوكيو عام 2027. وتأتي الخطوة بعد أكثر من عام من الاختبارات والتكيف مع نظام القيادة على الجانب الأيسر والشوارع الضيقة وحركة المشاة الكثيفة. وبينما لا تزال الموافقات التنظيمية مطلوبة، يمكن أن يشكل المشروع اختبارًا مهمًا لقدرة Waymo على نقل تقنيتها إلى بيئة مرورية مختلفة عن الولايات المتحدة.

تفاصيل الخبر

تسعى OpenAI Foundation إلى دعم البيانات والتجارب العلمية التي تحتاج إليها نماذج الذكاء الاصطناعي لفهم علم الأحياء بصورة أفضل، إذ لا يكفي تدريب النماذج على كميات أكبر من البيانات الموجودة بالفعل.

• مبادرة Data for Public Health: تمول المبادرة مجموعات بيانات علمية يمكن أن تساعد في تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الطب وتطوير الأدوية.
• منحة بقيمة 40 مليون دولار: أعلنت المؤسسة عن أكبر منحة مكشوف عنها حتى الآن لبرنامج في UNC-Chapel Hill، بهدف جمع بيانات تدعم أبحاث تطوير لقاحات سرطان مخصصة للمرضى.
• تطوير بيانات الأدوية: تدعم المؤسسة مسابقات OpenADMET التي تهدف إلى إنتاج بيانات موحدة تساعد في التنبؤ بكيفية تصرف الأدوية المحتملة داخل الجسم.
• إنقاذ البيانات العلمية: ستقدم المؤسسة أيضًا 500 ألف دولار لمنظمة 1Day Sooner لمساعدتها على استعادة البيانات البحثية من شركات التكنولوجيا الحيوية التي أعلنت إفلاسها.
• سد فجوة البيانات: تستهدف المبادرة مشكلة لا يمكن حلها بمجرد زيادة حجم نماذج الذكاء الاصطناعي، وهي نقص البيانات البيولوجية التجريبية اللازمة لتدريب واختبار الأنظمة العلمية.

وتكمن أهمية هذه الخطوة في أن تطوير الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى بيانات واقعية ناتجة عن تجارب علمية، بينما لا تزال كمية كبيرة من هذه البيانات غير متاحة أو لم تُجمع بعد. كما أن بعض البيانات الموجودة لدى شركات التكنولوجيا الحيوية قد تختفي عندما تتوقف الشركات عن العمل أو تدخل في إجراءات الإفلاس.

الأهداف المستقبلية

تركز المبادرة على بناء قاعدة بيانات علمية يمكن أن تدعم استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات الطب والدواء، ومن أبرز أهدافها:

• زيادة كمية البيانات البيولوجية المتاحة للأبحاث العلمية.
• دعم تطوير علاجات ولقاحات أكثر تخصيصًا للمرضى.
• تحسين قدرة الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بسلوك الأدوية داخل الجسم.
• توحيد البيانات الناتجة عن الأبحاث والمسابقات العلمية لتسهيل استخدامها.
• الحفاظ على البيانات البحثية التي قد تضيع بعد إغلاق شركات التكنولوجيا الحيوية.
• توفير موارد إضافية للباحثين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في العلوم الطبية.

تسعى OpenAI Foundation إلى معالجة واحدة من العقبات الأساسية أمام استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب، وهي نقص البيانات البيولوجية عالية الجودة. ومن خلال تمويل أبحاث لقاحات السرطان، وبيانات الأدوية، وإنقاذ الأبحاث من شركات التكنولوجيا الحيوية المتعثرة، تحاول المؤسسة توفير بيانات جديدة يمكن أن تدعم تطوير النماذج العلمية مستقبلًا. وتوضح المبادرة أن تقدم الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي لا يعتمد على النماذج وحدها، بل يحتاج أيضًا إلى بيانات وتجارب علمية موثوقة.

تفاصيل الخبر

تأتي Luna كإصدار مختلف عن نظارات Meta الذكية الحالية، إذ تستغني عن الكاميرا وتمنح التفاعل الصوتي دورًا أساسيًا في تجربة الاستخدام.

• ستة ميكروفونات: تعتمد النظارات على ستة ميكروفونات لالتقاط صوت المستخدم والتفاعل مع Meta AI وMuse.
• مكبرات صوت مدمجة: يمكن للنظارات تقديم ردود المساعد الذكي مباشرة عبر مكبرات الصوت الموجودة داخلها.
• زر جانبي: يتضمن التصميم زرًا مخصصًا للوصول إلى Meta AI بسهولة.
• تصميم أنحف: تشير التقارير إلى أن أذرع Luna ستكون أنحف من الأجيال السابقة، ما يجعلها أقرب في الشكل إلى النظارات التقليدية.
• تصميمات متعددة: يُقال إن النظارات ستتوفر بتصميمي Clubmaster وBurbank.
• موعد الكشف: قد تكشف Meta عن Luna خلال مؤتمر Connect المقرر في 23 و24 سبتمبر، مع توقعات ببدء الشحن في أكتوبر.
• لا كاميرا: يمثل غياب الكاميرا التغيير الأبرز، خصوصًا مع تزايد النقاش حول استخدام النظارات الذكية للتصوير دون علم الآخرين.
• مخاوف الخصوصية: تأتي الخطوة في ظل تحقيقات في فرنسا بشأن حالات مرتبطة باستخدام نظارات ذكية لتصوير نساء سرًا، إلى جانب بحث أستراليا فرض قيود أكثر صرامة على استخدامها داخل المباني الحكومية.

ويعني هذا التصميم أن Luna قد تستهدف المستخدمين الذين يرغبون في الوصول إلى مساعد ذكي أثناء التنقل، لكنهم لا يريدون ارتداء جهاز يحتوي على كاميرا طوال اليوم.

الأهداف المستقبلية

بحسب التقارير المتاحة، قد تركز Meta من خلال Luna على تطوير فئة من النظارات الذكية التي تعتمد على الصوت بدل التصوير، وتشمل التوجهات المحتملة:

• زيادة الاعتماد على Meta AI في الأجهزة القابلة للارتداء.
• تطوير تجربة تفاعل صوتي مستمرة مع المساعد الذكي.
• تقديم نظارات بتصميم أقرب إلى النظارات التقليدية للاستخدام اليومي.
• معالجة بعض المخاوف الاجتماعية المرتبطة بوجود كاميرا على وجه المستخدم.
• اختبار مدى قدرة المساعد الصوتي وحده على جعل النظارات الذكية مفيدة للاستخدام طوال اليوم.

تقدم Meta مع Luna تصورًا مختلفًا للنظارات الذكية، يعتمد على الميكروفونات ومكبرات الصوت والمساعدات الذكية بدل الكاميرا. وقد يساعد هذا التوجه في جذب مستخدمين لديهم مخاوف بشأن الخصوصية والتصوير السري، بينما يبقى السؤال حول مدى كفاية المزايا الصوتية وحدها لتبرير ارتداء النظارات الذكية طوال اليوم. ومن المتوقع أن تتضح تفاصيل Luna بشكل أكبر مع اقتراب موعد مؤتمر Meta Connect.

تفاصيل الخبر

يمثل Digit 5 الجيل الجديد من روبوتات Agility Robotics المخصصة للعمل في البيئات الصناعية والمستودعات، مع التركيز على التعاون الآمن مع البشر.

• استجابة تلقائية للأشخاص: يستخدم Digit 5 مجموعة من المستشعرات والذكاء الاصطناعي لمراقبة الأشخاص المحيطين به، ويمكنه تغيير مساره أو التوقف عند الحاجة.
• وضعية أمان مبتكرة: عندما يقترب شخص منه بشكل كبير، يستطيع الروبوت خفض نفسه إلى وضعية الجلوس وإيقاف تشغيل المحركات، لتقليل مخاطر الاصطدام أو الحركة غير المقصودة.
• قدرات تشغيلية: يبلغ طول الروبوت نحو 5 أقدام و11 بوصة، ويزن 284 رطلاً، ويمكنه رفع أحمال تصل إلى 50 رطلاً والوصول إلى رفوف بارتفاع 7.2 أقدام.
• شحن سريع: توفر بطاريته نحو 90 دقيقة من التشغيل، ويمكن شحنها خلال 9 دقائق فقط، وفق Agility Robotics.
• خبرة الجيل السابق: سجل Digit 4 أكثر من 65 ألف ساعة تشغيل في مواقع تابعة لشركات مثل GXO وSchaeffler وAmazon وToyota.
• موعد الإطلاق: لم يبدأ نشر Digit 5 تجاريًا بعد، ومن المقرر أن تبدأ مرحلة الوصول المبكر إليه خلال النصف الأول من عام 2027.
• الطلبات المستقبلية: تقول الشركة إن لديها بالفعل طلبات متعددة السنوات على Digit 5 تتجاوز قيمتها 300 مليون دولار.
• التصنيع: يمكن لمنشأة RoboFab التابعة للشركة في ولاية أوريغون الوصول مستقبلًا إلى إنتاج نحو 10 آلاف روبوت سنويًا.

وتشير Agility Robotics إلى أن العمل دون حواجز منفصلة لكل روبوت يمثل عنصرًا مهمًا عند نشر أساطيل كبيرة داخل المستودعات، إذ يصبح تخصيص مساحة محمية لكل روبوت أمرًا صعبًا مع زيادة العدد.

Agility Robotics – الإعلان الرسمي عن Digit 5

الأهداف المستقبلية

تركز Agility Robotics على توسيع استخدام الروبوتات البشرية في بيئات العمل التي تتطلب التعاون المباشر مع الموظفين، وتشمل خططها:

• بدء الوصول المبكر إلى Digit 5 خلال النصف الأول من 2027.
• زيادة إنتاج الروبوتات عبر منشأة RoboFab في أوريغون.
• استخدام تصميمات وأنظمة أمان تسمح بتشغيل أعداد كبيرة من الروبوتات بجانب البشر.
• توسيع تطبيقات الروبوت في المستودعات والعمليات الصناعية.
• الاستفادة من خبرة Digit 4 التشغيلية لتحسين أداء الجيل الجديد قبل التوسع على نطاق أكبر.

يمثل Digit 5 محاولة من Agility Robotics لمعالجة أحد التحديات الرئيسية أمام انتشار الروبوتات البشرية، وهو العمل بأمان في المساحات التي يتشاركها الروبوت والإنسان. ويجمع الروبوت بين الاستشعار والذكاء الاصطناعي والاستجابة التلقائية للمخاطر، مع قدرات رفع ووصول مناسبة للبيئات الصناعية. ومع ذلك، سيحتاج Digit 5 إلى إثبات كفاءته عمليًا على نطاق واسع قبل بدء انتشاره التجاري المتوقع في 2027.

تفاصيل الخبر

من المتوقع أن يجمع العشاء الرسمي الذي يستضيفه الرئيس الأمريكي دونالد ترامب للرئيس الصيني شي جين بينغ عدداً من أبرز الشخصيات في قطاع التكنولوجيا الأمريكي، وفق تقارير Bloomberg ومصادر أخرى.

• Sam Altman: أكدت OpenAI حضور رئيسها التنفيذي للعشاء المقرر في 24 سبتمبر.
• Tim Cook: من المتوقع حضور الرئيس التنفيذي السابق لشركة Apple والرئيس الحالي لمجلس إدارتها، وفق شخص مطلع على الترتيبات.
• Jensen Huang: من بين أبرز قادة قطاع أشباه الموصلات المتوقع حضورهم، بحسب تقارير إعلامية متعددة.
• شخصيات تقنية أخرى: تشير تقارير لاحقة إلى حضور Sundar Pichai وJeff Bezos وElon Musk وJane Fraser وMichael Dell أيضاً.
• Dario Amodei: لم تذكر التقارير المتاحة اسمه ضمن الحاضرين، كما لم تؤكد Anthropic مشاركته أو عدم مشاركته.

ويأتي حضور سام ألتمان وتيم كوك وجنسن هوانغ التقني الواسع في وقت تتزايد فيه أهمية الذكاء الاصطناعي ضمن العلاقات الأمريكية الصينية، خصوصاً مع المنافسة في تطوير النماذج المتقدمة وملف تصدير رقائق الذكاء الاصطناعي. وتشير تقارير إلى أن الذكاء الاصطناعي سيكون من الموضوعات المطروحة خلال قمة ترامب وشي.

كما يأتي اللقاء بعد تصاعد النقاش داخل قطاع التكنولوجيا حول سرعة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، بعدما دعا Dario Amodei إلى إبطاء وتيرة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، بينما تحدث Sam Altman أيضاً عن إمكانية مواءمة وتيرة التطوير بين عدد محدود من المختبرات الرائدة.

الأهداف المستقبلية

من المتوقع أن تركز المحادثات المصاحبة لقمة ترامب وشي على عدة ملفات رئيسية، من بينها:

• بحث قضايا التجارة والعلاقات الاقتصادية بين الولايات المتحدة والصين.
• مناقشة مستقبل الذكاء الاصطناعي والمنافسة التقنية بين البلدين.
• بحث المخاطر المشتركة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وإمكانية التعاون بشأن السلامة.
• متابعة ملف رقائق الذكاء الاصطناعي وقيود التصدير الأمريكية.
• تعزيز الحوار بين شركات التكنولوجيا الأمريكية وصناع القرار حول مستقبل القطاع.

ويظل الحضور النهائي للعشاء خاضعاً للتحديثات الرسمية، خصوصاً أن البيت الأبيض لم ينشر قائمة نهائية كاملة بالضيوف حتى الآن.

يعكس عشاء ترامب وشي المرتقب حضوراً لافتاً لقادة شركات التكنولوجيا الأمريكية، مع مشاركة أسماء مثل Sam Altman وTim Cook وJensen Huang، إلى جانب عدد آخر من كبار التنفيذيين. وفي المقابل، لا يظهر اسم Dario Amodei في التقارير المنشورة حتى الآن. ويأتي اللقاء في توقيت تتقاطع فيه ملفات الذكاء الاصطناعي وأشباه الموصلات والتجارة مع العلاقات الأمريكية الصينية، ما يجعل قطاع التكنولوجيا جزءاً بارزاً من محادثات القمة.

تفاصيل الخبر

أوضحت Z AI أن نموذج GLM-5.3 شارك عبر وكيل للبنية التحتية في تطوير نظام الاستدلال الذي يشغّل GLM-5.3-Flash، في تجربة تصفها الشركة بأنها مثال مبكر على ما يمكن أن يبدو عليه التطوير الذاتي للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

وشملت عملية بناء النظام مجموعة كبيرة من المهام الهندسية، أبرزها:

• تشغيل النظام على عنقود يضم أكثر من 100 ألف مسرّع ذكاء اصطناعي صيني الصنع.
• تطوير البنية التحتية من الصفر لتشغيل GLM-5.3-Flash في بيئة إنتاجية.
• التعامل مع سعة ذاكرة محدودة ونطاق ترددي محدود، إلى جانب نافذة سياق تصل إلى مليون رمز ودعم الطلبات متعددة الوسائط.
• استخدام Infra Agent مدعوم بـGLM-5.3 للمساعدة في تحليل المشكلات واقتراح التعديلات وتنفيذها واختبارها.
• تطبيق مجموعة من التحسينات، مثل W8A8 quantization وINT8/FP8/BF16 وLayer Split وبنية Encode-Prefill-Decode.
• رفع أداء خدمة النموذج بنحو 3 أضعاف مقارنة بخط الأساس الأولي، وفق Z AI.
• انتقال GLM-5.3-Flash من مرحلة تكييف النموذج الأولية إلى الجاهزية للإنتاج خلال أقل من أسبوعين.
• معالجة أكثر من 62 تريليون رمز خلال ستة أيام بعد اختبار النموذج في استخدامات واقعية على OpenCode وOpenRouter، وفق الشركة.

واعتمد الوكيل على ما تسميه Z AI “التغذية الراجعة الكثيفة”، أي الجمع بين اختبارات الدقة، والسجلات، وتتبع التنفيذ، والاختبارات المصغرة، ومقاييس الأداء الشاملة. ويساعد هذا الأسلوب الوكيل على تحديد سبب المشكلة بدل الاكتفاء بملاحظة انخفاض الأداء.

وتقول Z AI إن التجربة شملت أيضًا اكتشاف أخطاء في الدقة العددية واختناقات في نقل بيانات KV وتحسين بعض النوى البرمجية، مع استخدام التجارب والاختبارات للتحقق من نتائج التعديلات.

الأهداف المستقبلية

ترى Z AI أن هذه التجربة تمثل خطوة مبكرة نحو تطوير أنظمة يمكن للنماذج الذكية المشاركة بصورة أكبر في بنائها وتحسينها، مع استمرار وجود دور أساسي للمهندسين في تحديد الأهداف والقيود ومراجعة التغييرات الحساسة.

ومن أبرز التوجهات التي تشير إليها الشركة:

• تطوير وكلاء قادرين على تنفيذ المزيد من المهام الهندسية بصورة مستقلة.
• بناء حلقات تغذية راجعة أكثر دقة لتوجيه قرارات الوكلاء.
• الاستفادة من الخبرات المكتسبة من عمليات التحسين السابقة في مهام جديدة.
• تحسين كفاءة البنية التحتية وتقليل تكلفة تشغيل النماذج.
• زيادة قدرة النماذج على تحليل مشكلات الأداء والدقة واختبار الحلول.
• مواصلة دراسة مفهوم التحسين الذاتي التكراري (Recursive Self-Improvement).

وتؤكد Z AI أنها لم تصل إلى مرحلة يستطيع فيها النموذج تصميم وتدريب خليفته بصورة مستقلة بالكامل، كما تشير إلى أن تحديد الأهداف ووضع الحدود وتقييم المخاطر ما زالت مسؤوليات بشرية.

توضح تجربة Z AI اتجاهًا جديدًا في تطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، حيث لم يقتصر دور GLM-5.3 على تشغيل التطبيقات، بل شارك أيضًا في تحسين النظام الذي يشغله. ومع استمرار تطور الوكلاء، قد تصبح حلقات التغذية الراجعة والتجارب الآلية جزءًا أكثر أهمية من هندسة أنظمة الذكاء الاصطناعي.