التحول الرقمي للتنقل: السيارات ذاتية القيادة

ملخص

في السنوات الأخيرة، أصبحت القيادة الذاتية والمعروفة أيضًا باسم robotaxis أحد الموضوعات الشائعة في صناعة السيارات. يشهد سوق السيارات والنقل وسوق التنقل الأوسع تحولًا اجتماعيًا وتكنولوجيًا واقتصاديًا تحويليًا، مما يؤدي إلى تغيير جذري في كيفية نقل الأشخاص والمنتجات. وسط النمو السكاني المستمر، والتحضر، والمخاوف البيئية، تعد الأشكال الجديدة من التنقل ضرورية لدعم المراكز السكانية والنشاط الاقتصادي في المستقبل.

وفقًا للفترة المتوقعة من 2022 إلى 2029، من المتوقع أن يشهد سوق السيارات الفاخرة ذاتية القيادة نموًا كبيرًا، بمعدل متوقع يبلغ 36.16٪. يقدم التقرير الصادر عن Data Bridge Market Research تحليلاً شاملاً ورؤى حول السوق، مع تسليط الضوء على العوامل التي من المتوقع أن يكون لها تأثير بارز على نموها خلال هذه الفترة.

• https://www.databridgemarketresearch.com/ar/reports/global-autonomous-luxury-vehicle-market

إن عمالقة التكنولوجيا الرائدين في مجال البرمجيات، والشركات الناشئة الجديدة في مجال التنقل، هم أيضًا على وشك جني ثمار عصر التنقل المستقبلي الجديد تمامًا. وفي أيامنا هذه تتحول السيارة إلى منصة لخدمة مختلف الوظائف. ولذلك، أصبحت المركبات ذاتية القيادة منتجات تعتمد على البرمجيات أكثر بكثير من السيارات التقليدية. السيارة ذاتية القيادة هي مركبة قادرة على استشعار بيئتها والعمل دون تدخل بشري. إن التقدم في تكنولوجيا الاستشعار، وتقنية LiDAR، والتصوير الراداري رباعي الأبعاد من بين أمور أخرى، يمهد الطريق لمركبة ذاتية القيادة بالكامل. تُستخدم هذه التقنيات لجمع بيانات محددة في الوقت الفعلي لتمكين السيارة من اتخاذ القرارات في الوقت المناسب.

لا يُطلب من الراكب البشري السيطرة على السيارة في أي وقت، ولا يُطلب من الراكب البشري أن يكون حاضراً. يعمل المصنعون والموردون التقليديون بجد شديد لتقصير دورات التطوير بشكل مستمر ومواكبة الانتقال الحتمي إلى عصر البرمجيات الجديد. ومع ذلك، فإن نماذج العمل التعاونية الرشيقة المعروفة في الغالب من صناعة البرمجيات وأساليب إدارة التعاون الأكثر ابتكارًا تمهد الطريق لمعالجة هذه التحديات وتحويلها إلى فرص.

ما هي السيارة ذاتية القيادة؟

التعلم العميق هو الجانب الأساسي لجزء الأتمتة في المركبات ذاتية القيادة. يمكن للمركبات الذاتية القيادة اتخاذ قرارات حسابية بناءً على نماذج التدريب المختلفة والحصول على البيانات في الوقت الفعلي. وقد مكنت التطورات الأخيرة في التعلم العميق والذكاء الاصطناعي السيارات ذاتية القيادة من الاستجابة للمواقف عالية الخطورة ومواجهة مشاكل تتبع العوائق بسبب الظروف الجوية. السيارة ذاتية القيادة أو السيارة بدون سائق هي مركبة تستخدم مجموعة من أجهزة الاستشعار والكاميرات والرادار والذكاء الاصطناعي (AI) للتنقل بين الوجهات دون مشغل بشري. تشمل الشركات التي تقوم بتطوير و/أو اختبار السيارات ذاتية القيادة أودي، وبي إم دبليو، وفورد، وجوجل، وجنرال موتورز، وتيسلا، وفولكس فاجن، وفولفو.

سيناريو سوق المركبات ذاتية القيادة في جميع أنحاء العالم

تُحدث السيارة ذاتية القيادة ثورة في تجربة تنقل المستهلك في جميع أنحاء العالم. مع التقدم التكنولوجي، ستكون السيارات ذاتية القيادة أكثر أمانًا من السيارات التي يقودها الإنسان. في الولايات المتحدة، يُزهق 30 ألف شخص سنويًا في حوادث السيارات، وغالبًا ما يكون ذلك بسبب الإرهاق، والأخطاء البشرية، والقيادة تحت تأثير الكحول.

في الوقت الحاضر، تشتمل معظم السيارات على ميزات ADAS الأساسية (أنظمة مساعدة السائق المتقدمة) ويمكن أن تعمل بدون هذه السلوكيات، مما يحتمل أن ينقذ الآلاف من الأرواح. تأتي معظم السيارات ذاتية القيادة مزودة بنظام فرامل طوارئ آلي مصمم لاكتشاف اقتراب السيارة من الخطر، مثل التوقف المفاجئ في حركة المرور. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تكوين أنظمة مكابح الطوارئ الآلية لاكتشاف المشاة وراكبي الدراجات أو المركبات الأخرى على الطريق والاستجابة لها. تم إطلاق أول سيارات ذاتية القيادة من Waymo في عام 2018 لتزويد مليارات الأشخاص بوسائل تنقل أكثر أمانًا ونظافة وراحة. قطع أسطول Waymo ذاتية القيادة المكون من 600 سيارة أميالًا ذاتية القيادة أكثر من أي منافس. في الواقع، في أكتوبر 2018، قطع الأسطول أكثر من 10 ملايين ميل في الشوارع العامة في 25 مدينة على الرغم من أن التركيز كان على شوارع ماونتن فيو (كاليفورنيا)، وأوستن (تكساس)، وكيركلاند (واشنطن)، وفينيكس (أريزونا). . في أغسطس 2018، أعلنت شركة Lyft لخدمات نقل الركاب أن عملائها دفعوا ثمن أكثر من 5000 رحلة ذاتية القيادة في لاس فيغاس باستخدام تطبيقها على الهاتف المحمول. تم إطلاق الخدمة في لاس فيغاس في شهر يناير الماضي مع 30 سيارة BMW، لكن الشركة كان لديها 75 سيارة في أسطولها في ذلك الوقت.

الاستراتيجيات الرئيسية المعتمدة من قبل الشركات المصنعة للسيارات

• تعمل شركة بايدو ("جوجل الصينية") على تطوير السيارات ذاتية القيادة منذ عام 2014، وتجري اختبارات القيادة في بكين منذ أوائل عام 2018، وتتوقع أن يكون لديها سيارات ذاتية القيادة بالكامل في الشوارع في عام 2024.
• في فبراير 2023، أبرمت رينو-نيسان وميتسوبيشي اتفاقية إطارية ملزمة للتعاون في العديد من مشاريع السيارات الجديدة، بما في ذلك سيارات الدفع الرباعي الجديدة المشتركة بين مجموعة رينو ونيسان، وطراز سيارة نيسان الجديد المشتق من سيارة رينو ترايبر الرياضية متعددة الاستخدامات.
• في مايو 2020، دخلت مجموعة PSA في شراكة مع Aptiv (NuTonomy) لإطلاق سيارات الأجرة ذاتية القيادة في سنغافورة. وبموجب هذا، قامت Aptive بتثبيت برامجها وأجهزة الاستشعار المتخصصة ومنصات الحوسبة في سيارات الدفع الرباعي Peugeot 3008 التي قامت فرق الابتكار في PSA بتخصيصها.
• في أكتوبر 2018، عقدت تويوتا شراكة مع سوفت بنك لإنشاء مجموعة من الخدمات باستخدام المركبات ذاتية القيادة، بدءًا من توصيل الطعام والسلع إلى الفحوصات الطبية وبالتالي التكيف مع عصر القيادة الذاتية.
• في يناير 2018، كشفت شركة Hyundai Motor وشركة Cisco عن خارطة طريق تقنية جديدة لتمكين الجيل التالي من التواصل داخل السيارة مع الأمان. أنشأت Hyundai وCisco منصة جديدة توفر وصولاً آمنًا للغاية إلى جميع البيانات الموجودة في السيارة. تستخدم المنصة الجيل الأول من بنيات 1Gps وإيثرنت السيارات مع جودة الخدمة، مما يسمح بأقصى عرض نطاق ترددي وإمكانيات أكبر

مستوى الأتمتة في المركبات ذاتية القيادة

تحدد جمعية مهندسي السيارات (SAE) 6 مستويات لأتمتة القيادة تتراوح من 0 (يدويًا بالكامل) إلى 5 (مستقلة بالكامل)، والتي اعتمدتها وزارة النقل الأمريكية.

المصدر: البحر

التكنولوجيا الأساسية للسيارة ذاتية القيادة أو المركبات ذاتية القيادة

يتم دمج التحكم الآلي والهندسة المعمارية والذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر والعديد من التقنيات الأخرى في السيارة ذاتية القيادة، وهي نتاج علوم الكمبيوتر المتطورة للغاية والتعرف على الأنماط وتكنولوجيا التحكم الذكي.

• نظام ملاحة السيارة: في نظام الملاحة بالسيارة، تم تجهيز نظام المعلومات الجغرافية للسيارة ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لاستقبال معلومات الموقع مثل خط الطول وخط العرض من القمر الصناعي. تعمل هذه المعلومات، جنبًا إلى جنب مع معلومات الطريق التي تم إنشاؤها بواسطة نظام الموقع وقاعدة بيانات الخرائط الرقمية، بمثابة البيانات المصدر المدخلة في نموذج مطابقة الخريطة، حيث يتم استخدام خوارزميات تخطيط المسار الذكي) لتمكين حساب تخطيط المسار.
• نظام الموقع: الهدف الأساسي لنظام تحديد الموقع هو تحديد موقع المركبة، والذي يمكن تقسيمه إلى مواقع نسبية، ومطلقة، وهجينة. بالنسبة للموقع النسبي، يتم الحصول على الموقع الحالي للسيارة ذاتية القيادة عن طريق إضافة مسافة الحركة والاتجاه إلى الموضع السابق. يتم استخدام طريقة الموقع المطلق لتحديد موقع السيارة وفقا للمعلومات التي يتم الحصول عليها من نظام تحديد المواقع. نظام تحديد المواقع الشائع هو النظام القائم على الأقمار الصناعية، مثل GPS وGLONASS وGalileo وBeidou وما إلى ذلك. ومع ذلك، فإن إشارة القمر الصناعي عرضة للتداخل من الظروف الجوية والبيئة الحضرية، مثل المبنى والجبل، مما سيؤدي إلى حدوث خطأ وضوضاء في إشارة الموقع، وبالتالي فإن الموقع المطلق المقاس ليس دقيقًا. يعد الموقع الهجين، الذي يجمع بين خصائص طريقتي تحديد الموقع المذكورتين أعلاه، الطريقة الأكثر شيوعًا المستخدمة في الحصول على موقع السيارة ذاتية القيادة.
• الخريطة الإلكترونية (EM): تُستخدم EM (الخريطة الإلكترونية) لتخزين بيانات الخرائط الرقمية، والتي تتكون في الغالب من المعلومات الجغرافية، وبيانات المرور، وبيانات البناء، وإشارات المرور، ومرافق الطرق، وما إلى ذلك. غالبية EMs المستخدمة في السيارات ذاتية القيادة اليوم مصممة بواسطة الإنسان م. ومن المتوقع في المستقبل أن يتم تطوير EMs مخصصة للمركبات ذاتية القيادة، بما في ذلك تلك التي تتعرف تلقائيًا على إشارات الطريق وتتفاعل فيما بينها.
• مطابقة الخريطة: تحدد مطابقة الخريطة، وهي أساس تخطيط المسار، موقع السيارة من خلال الجمع بين البيانات الجغرافية من نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وبيانات الخريطة من EM. يتم استخدام أسلوب الدمج المتقدم أثناء الحساب لدمج معلومات خط الطول أو الموقف أو الإحداثيات الأخرى في EM. من الناحية العملية، يجب أن يكون إخراج موقع السيارة دقيقًا وفي الوقت المناسب.

التحديات التي تواجهها السيارات ذاتية القيادة

تتمثل العقبة الأساسية التي تواجهها المركبات ذاتية القيادة من المستوى الخامس في أن التكنولوجيا ليست متقدمة بما يكفي لإنشاء مركبة ذاتية القيادة من المستوى الخامس. تعتبر مركبات اختبار Cruise من جنرال موتورز وسيارات Nuro مجرد خطوات أولى في تطوير سيارات المستوى الخامس. يعد عدم ثقة الجمهور بالمركبات ذاتية القيادة بمثابة عقبة أخرى يجب على المركبات ذاتية القيادة من المستوى الخامس التغلب عليها. لقد تعرضت سيارات المستوى 3 الحالية لحوادث، مما يثير مخاوف حقيقية فيما يتعلق بالسلامة مع سيارات المستوى 5 لأنها مستقلة تمامًا. وبصرف النظر عن هذه التحديات، لا تزال هناك العديد من التحديات التي تواجه تصميم نظام مستقل بالكامل للسيارات ذاتية القيادة.

• أحوال الطرق: يمكن أن تكون ظروف الطريق غير متوقعة إلى حد كبير وتختلف من مكان إلى آخر. في بعض الحالات، تكون هناك طرق سريعة سلسة وواسعة ومحددة، وفي حالات أخرى، تتدهور حالة الطرق بشكل كبير. لم يتم تعريف الممرات. هناك حفر وطرق جبلية وأنفاق حيث الإشارات الخارجية للاتجاه ليست واضحة تمامًا وكذلك الأمر.
• حال الطرقات: يجب أن تسير المركبات ذاتية القيادة على الطرق العامة وتتنقل في المواقف المرورية المختلفة. وسيتعين عليهم مشاركة الطريق مع المركبات ذاتية القيادة الأخرى أثناء التنقل أيضًا مع العديد من المشاة. توجد العديد من المشاعر في أي مكان يشارك فيه البشر. من الممكن التحكم بدرجة عالية في حركة المرور والتنظيم الذاتي. ومع ذلك، هناك حالات قد ينتهك فيها شخص ما قوانين القيادة بشكل متكرر. قد يظهر كائن في ظروف غير متوقعة. في حالة حركة المرور الكثيفة، حتى الحركة التي تبلغ بضعة سنتيمترات في الدقيقة تكون مهمة. لا يمكن للمرء الانتظار إلى ما لا نهاية حتى تهدأ حركة المرور ويكون لديه بعض الشروط المسبقة لبدء التحرك تلقائيًا.
• المسؤولية عن الحوادث: الجانب الأكثر أهمية للسيارات ذاتية القيادة هو المسؤولية عن الحوادث. كثيرًا ما يفكر الناس في من المسؤول عن الحوادث التي تسببها السيارة ذاتية القيادة؟ وفي حالة السيارات ذاتية القيادة، سيكون البرنامج هو العنصر الرئيسي الذي سيقود السيارة وسيتخذ جميع القرارات المهمة. في حين أن التصميمات الأولية تتضمن وضع شخص فعليًا خلف عجلة القيادة، إلا أن التصميمات الأحدث التي عرضتها جوجل لا تحتوي على لوحة قيادة وعجلة قيادة. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لطبيعة السيارات ذاتية القيادة، سيكون الركاب في الغالب في حالة استرخاء وقد لا ينتبهون جيدًا لظروف حركة المرور. في العديد من المواقف التي تتطلب انتباه السائق، بحلول الوقت الذي يحتاجون فيه إلى التصرف، قد يكون الوقت قد فات لتجنب الموقف وقد يحدث حادث.
• تدخل الرادار: يتم استخدام الليزر والرادار بواسطة المركبات ذاتية القيادة للتنقل. وبينما يتم تركيب أجهزة الاستشعار على جسم السيارة، يتم تركيب أجهزة الليزر على السقف. يعمل الرادار على أساس اكتشاف انعكاسات الموجات الراديوية من الأجسام المحيطة. أثناء القيادة، تقوم السيارة باستمرار بإصدار موجات تردد راديوي تنعكس على المركبات القريبة والأشياء الأخرى الموجودة ضمن النطاق. يتم قياس زمن الانعكاس لتحديد المسافة بين السيارة والجسم. عندما تكون السيارة على الطريق، ستصدر السيارة باستمرار موجات تردد راديوي، والتي تنعكس من السيارات المحيطة والأشياء الأخرى القريبة من الطريق. ومن هنا يطرح السؤال عند استخدام هذه التقنية لمئات المركبات على الطريق، هل ستتمكن السيارة من التمييز بين إشارتها (المنعكسة) والإشارة (المنعكسة أو المرسلة) من مركبة أخرى؟ حتى لو توفرت ترددات راديوية متعددة للرادار، فمن غير المرجح أن يكون نطاق التردد هذا غير كافٍ لجميع المركبات المصنعة.

تواجه السيارات ذاتية القيادة صعوبة في تفسير المواقف غير العادية، مثل قيام ضابط المرور بالتلويح بالمركبات عبر الضوء الأحمر. لن تعمل البرمجة البسيطة القائمة على القواعد دائمًا لأن البرمجة لكل سيناريو مقدمًا أمر مستحيل. ومن ثم، فإن فكرة وجود سيارة "بدون سائق أو ذاتية القيادة" على الطريق قد أثارت اهتمام الناس من جميع مجالات الحياة حيث أن هناك الكثير من المشكلات المتعلقة بالتحكم في السيارات ذاتية القيادة، والعديد من العوامل المتحركة التي تحتاج إلى إدارتها. وتنظيمها في وقت واحد أثناء القيادة.

أفضل الدول الجاهزة للمركبات ذاتية القيادة

ويهدف التطور المستمر لتكنولوجيا السيارات، بما في ذلك تقنيات مساعدة السائق وأنظمة القيادة الآلية، إلى تقديم فوائد أكبر للسلامة. لقد استحوذت المركبات ذاتية القيادة على العالم، ويتقدم تطورها بشكل لا يصدق. في حين تعتبر هولندا رائدة ناشئة في مؤشر جاهزية المركبات ذاتية القيادة بسبب البنية التحتية الممتازة للطرق، والحكومة الداعمة للغاية، والاعتماد المتحمس للسيارات الكهربائية، فقد تعثرت سنغافورة بالولايات المتحدة لتحتل المرتبة الثانية إلى حد كبير بسبب تعديل طرقها. قانون المرور يسمح باختبار المركبات ذاتية القيادة على الطرق العامة.

الجدول 1: مؤشر جاهزية المركبات ذاتية القيادة

المصدر: وسائل الإعلام والاتصالات الجيومكانية

مزايا المركبات ذاتية القيادة

الجدول 2: الفوائد والتكاليف المحتملة للمركبات ذاتية القيادة

مصدر:

• تقليل إجهاد السائق وتحسين الإنتاجية والقدرة على الحركة

يمكن للمركبات ذاتية القيادة أن تقلل من إجهاد السائق وملله، وتزيد من إنتاجيته، مما يسمح للركاب بالعمل أثناء السفر. ومع ذلك، من أجل السلامة، يجب على الركاب ارتداء أحزمة الأمان، وتقييد استخدام الأسرّة داخل السيارة، ومثل أي مكان ضيق، من المحتمل أن تصبح الأجزاء الداخلية للمركبة مزدحمة وقذرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمركبات ذاتية القيادة أن توفر تنقلًا مستقلاً للأشخاص الذين لا يستطيعون أو لا ينبغي لهم القيادة لأي سبب من الأسباب. وهذا يفيد هؤلاء المسافرين بشكل مباشر، ومن خلال تحسين وصولهم إلى فرص التعليم والتوظيف، يمكن زيادة إنتاجيتهم وتقليل أعباء القيادة على أفراد أسرهم وأصدقائهم.

التحديات المرتبطة بالمركبات ذاتية القيادة

• تكاليف الملكية والتشغيل

تتطلب المركبات ذاتية القيادة معدات وخدمات مختلفة حتى تعمل بشكل سليم. وبما أن الأعطال قد تكون مميتة، فإن المركبات ذاتية القيادة تحتاج إلى مكونات قوية وزائدة عن الحاجة يتم تركيبها وصيانتها من قبل متخصصين، مما يزيد من تكاليف الصيانة. في الوقت الحالي، تبلغ تكلفة الملحقات الاختيارية للمركبة، مثل تشغيل السيارة عن بُعد، ومساعدة المسار النشط، وكاميرات الأمان، عدة آلاف من الدولارات، وتتكلف الاشتراكات في خدمات الملاحة والأمن، مثل OnStar وTomTom، مئات الدولارات سنويًا. كلفت الترقية إلى خدمات القيادة الذاتية الكاملة (FSD) من Tesla، والتي توفر تشغيلًا مستقلاً محدودًا، 15000 دولارًا أمريكيًا، وفي عام 2022 رفع المالكون دعوى قضائية ضد شركة Tesla بسبب إعلان كاذب عن توفرها وفوائدها. ربما يحتاج مالكو المركبات إلى الاشتراك في تحديثات البرامج المتكررة وخدمات خرائط الملاحة.

• التعامل مع التداخل الراداري المحتمل

تستخدم معظم السيارات ذاتية القيادة ثلاث تقنيات للتنقل، LiDAR (كشف الضوء والمدى)، والكاميرات، والرادار. أثناء القيادة، تكتشف أجهزة استشعار الرادار انعكاسات موجات الراديو من الأجسام المحيطة. لذا فإن الحساب السريع للوقت اللازم لانعكاس موجات الراديو يسمح للسيارة ذاتية القيادة بقياس مدى قرب الأشياء القريبة. لكن من المحتمل أن تتداخل موجات الراديو التي ترسلها مركبتان أو أكثر على مسافة قريبة مع بعضها البعض، مما يؤدي إلى ظهور إشارات خاطئة. ‍يتم تصنيف الصور عن طريق تدريب الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الكائنات وتصنيفها. تكمن مشكلة CNN في أنها ليست الحل الأفضل للصور التي تحتوي على كائنات متعددة، حيث من المحتمل ألا يلتقط النموذج جميع الكائنات. ومع ذلك، يمكن استخدام نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لاكتشاف الموقع الدقيق للمركبات ذاتية القيادة الأخرى، لكنها في بعض الأحيان لا تكون قادرة على التمييز بين بعض الأشياء مثل الجدران والمباني والحطام والأشجار. يجب أن تكون السيارة ذاتية القيادة أو ذاتية القيادة قادرة على تمييز الإشارات الخاصة بها عن بقية السيارات، وبالتالي سيكون ذلك أحد أكبر التحديات في السنوات القادمة.

• التنقل من خلال التعقيدات القانونية

يعد التشريع أحد أهم ميزات القيادة الذاتية. في كثير من الحالات، يتم الخلط بين قوانين الولايات والقوانين الفيدرالية حول من سيكون مسؤولاً عن الحوادث التي تسببها هذه السيارات. إن تحديد المخطئ في مطالبات الإصابة الشخصية الناجمة عن حوادث السيارات الروتينية أمر صعب بالفعل بما فيه الكفاية. نظرًا لعدم وجود تعريف واضح للسائق في حالة المركبات ذاتية القيادة، فمن الصعب تحديد من تسبب في الحادث وما هي آثاره. وبصرف النظر عن هذا، في معظم السيارات ذاتية القيادة، يعد البرنامج هو صانع القرار الرئيسي والمشغل. لكن التصميم قد يختلف باختلاف الشركة المصنعة.

• أحوال الطقس والطرق

على الرغم من أن نموذج القيادة الذاتية بالرؤية الحاسوبية يحتوي على كاشف للأشياء في الوقت الفعلي، إلا أن هناك احتمال أن يتغير أدائه اعتمادًا على الطقس والإضاءة والموقع الموجود فيه. تحتاج المركبات ذاتية القيادة إلى الكثير من مجموعات البيانات المتنوعة لمنع أي حوادث محتملة الناجمة عن المتغيرات المذكورة أعلاه. يمكن للمركبات ذاتية القيادة حساب المسافات واكتشاف إشارات المرور والمركبات الأخرى والمشاة من خلال استخدام أجهزة استشعار وكاميرات LiDAR بالتزامن مع بيانات من الخرائط ثلاثية الأبعاد وتقنية الرؤية الحاسوبية. من أجل ضمان سلامة الركاب والمركبة، يعد تقدير العمق أمرًا ضروريًا. على الرغم من أن العديد من الأدوات الأخرى تلعب أدوارًا رئيسية، مثل LIDAR ورادار الكاميرا، إلا أن دعمها برؤية مجسمة يعد أمرًا مفيدًا. ومع ذلك، فإن هذا يفسح المجال للعديد من المشكلات الأخرى، مثل ترتيب الكاميرا، حيث يمكن أن تختلف المسافة بين العدسات والمستشعر لكل مركبة، مما يجعل نظام تقدير العمق أكثر صعوبة.

السلطات التنظيمية في جميع أنحاء الدولة الرئيسية

• كندا: ركزت الحكومة الفيدرالية على ضمان الاتساق عبر جميع الولايات القضائية بينما تتخذ حكومات المقاطعات والأقاليم والبلديات خطوات لتعزيز تطوير المركبات المستقلة. في أونتاريو، يجب على الشركات الحصول على موافقة على لوائح مشروع AV Pilot في أونتاريو لوضع سيارة AV (SAE المستوى 4-5) على الطريق.
• الصين: في 9 مارس 2020، أصدرت وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات في الصين المسودة الموصى بها للمعايير الوطنية لتصنيف أتمتة قيادة السيارات على الموقع الرسمي.
• ألمانيا: في نوفمبر 2020، قدم الوزير الاتحادي الألماني مشروع قانون لقانون القيادة الذاتية والذي سيخلق إطارًا قانونيًا لمركبات المستوى 4 والمستوى 5.
• هنغاريا: قدم وزير التكنولوجيا والابتكار المجري استراتيجية الذكاء الاصطناعي للمجر في سبتمبر 2020 للسنوات العشر القادمة. وتتوخى الاستراتيجية خلق بيئة تطوير داعمة للأبحاث والبنية التحتية اللازمة لتقنيات القيادة الذاتية.
• الولايات المتحدة: الإجراء الأخير الذي اتخذته وزارة النقل في الولايات المتحدة هو إطلاق الخطة الشاملة للمركبات الآلية. وتنظر الخطة جزئيًا إلى ما فعلته الوزارة فيما يتعلق بالمركبات الذاتية القيادة خلال فترة عمل إيلين تشاو كوزيرة للنقل. ومع ذلك، فإنه يحدد أيضًا العديد من الخطوات التي تخطط الإدارة لاتخاذها للمضي قدمًا. توفر الخطة ثلاثة مبادئ عامة للإدارة للمضي قدمًا فيما يتعلق بالمركبات ذاتية القيادة: حماية المستخدمين والمجتمعات، وتعزيز كفاءة الأسواق، وتسهيل الجهود المنسقة. بالإضافة إلى ذلك، أصدرت وزارة النقل والإدارة الوطنية لسلامة المرور على الطرق السريعة (NHTSA) في الولايات المتحدة إشعارًا مسبقًا بشأن وضع القواعد المقترحة في نوفمبر يطلب التعليقات على جيل جديد من معايير السلامة للمركبات ذاتية القيادة. وفقًا للإدارة الوطنية لسلامة المرور على الطرق السريعة، "سيقوم إطار العمل بتحديد وتقييم وإدارة سلامة أداء ADS بشكل موضوعي مع ضمان المرونة اللازمة لتمكين المزيد من الابتكار."
• كوريا الجنوبية: أصبح قانون المركبات ذاتية القيادة في كوريا الجنوبية ساريًا اعتبارًا من 1 مايو 2020. ويوفر القانون الدعم والبنية التحتية اللازمة لإدخال المركبات ذاتية القيادة ونشرها وتشغيلها بأمان. وينظم القانون أيضًا المتطلبات اللازمة فيما يتعلق بالمركبات الذاتية القيادة.

تأثير Covid-19 في سوق المركبات ذاتية القيادة

أحدثت جائحة كوفيد-19 قدرًا هائلاً من التغيير في الحياة اليومية، لذا يراقب قطاعا السيارات والنقل مدى تأثير التحولات في سلوك المستهلك على اعتماد تقنيات المركبات ذاتية القيادة (AV) في جميع قطاعات الاقتصاد. . أثرت جائحة كوفيد-19 على عمليات العديد من مصنعي المعدات الأصلية، بدءًا من الإنتاج ووصولاً إلى البحث والتطوير. على الرغم من أنه قد يكون هناك انقطاع قصير المدى في تطوير المركبات المستقلة ونشرها، إلا أن هذا التعطيل قد يفتح فرصًا جديدة لاعتماد تكنولوجيا المركبات المستقلة داخل قطاعات المستهلكين وتسريع اعتمادها في مختلف القطاعات التجارية حيث يُنظر إلى تكنولوجيا المركبات المستقلة على أنها عنصر حاسم في الاستجابة في أوقات الطوارئ. كما يعيد فيروس كوفيد-19 تشكيل مواقف المستهلكين تجاه وسائل النقل العام بطرق قد تفيد تكنولوجيا المركبات المستقلة على المدى الطويل. في حين أن تردد المستهلك تجاه شراء سيارات جديدة قد يدفع مصنعي المعدات الأصلية إلى إيقاف تطوير المركبات المستقلة مؤقتًا، فإن احتمال اعتماد شركات الخدمات اللوجستية وشركات التوصيل وصناعة خدمات الأغذية للمركبات الذاتية القيادة قد يوفر لمصنعي المعدات الأصلية والمشاركين الآخرين في مجال المركبات المستقلة حاجة السوق لدفع تكنولوجيا المركبات المستقلة إلى السوق. المستوى التالي. في عالم حيث البقاء بصحة جيدة يعني حاليًا البقاء بعيدًا عن مواطنينا، تبدو الشاحنات ذاتية القيادة لمسافات طويلة، ومركبات التوصيل عبر المدن، وتوصيل الطعام الآلي أكثر جاذبية من أي وقت مضى.

نظرًا لأن فيروس كورونا (COVID-19) يسلط الضوء على الجانب الإنساني في نقل البضائع، تحتاج الشركات اللوجستية إلى أنظمة ذاتية القيادة في الوقت الفعلي. في حين أن توفير التكاليف وعبور البضائع دون توقف من العوامل، فإن قدرة كوفيد-19 على إيقاف شحن البضائع مؤقتًا سلطت الضوء على العامل البشري في نقل البضائع باعتباره حلقة ضعيفة في سلسلة التوريد الوطنية للسلع. في حالات الطوارئ، أصبحت القدرة على نقل البضائع بكفاءة وموثوقية عبر سلسلة التوريد أكثر أهمية من أي وقت مضى، خاصة في حالات الشراء المذعور وقيود العرض. بالإضافة إلى ذلك، فإن اعتماد قطاع السيارات على التسليم في الوقت المناسب لا يمكنه تحمل انقطاع العرض بسبب انقطاع النقل بالشاحنات والخدمات اللوجستية. على الرغم من أن طلب المستهلكين على شراء السيارات الجديدة والمستعملة ربما يكون قد أدى إلى تأخير اعتماد أنظمة المركبات المستقلة في قطاع المستهلكين مؤقتًا، إلا أن جائحة كوفيد-19 سلطت الضوء على مدى أهمية المركبات المستقلة في التجارة اليومية وصناعة الخدمات اللوجستية.

خاتمة

تعتبر المركبات ذاتية القيادة (AV) واحدة من أكثر الابتكارات التكنولوجية اضطرابًا بسبب مشكلات قبول العملاء على أساس السلامة والأخلاق من بين أمور أخرى. تعمل المركبات الذاتية القيادة على تغيير الطريقة التي يرى بها العالم المركبات والتنقل البشري، كما أنها تمثل ابتكارًا تكنولوجيًا مهمًا في صناعة السيارات. ويمكن أن تحقق مجموعة متنوعة من الفوائد، مثل زيادة القدرة على التنقل، وخفض كمية الموارد المستهلكة، وانخفاض مستوى الانبعاثات، وانخفاض الحاجة إلى أماكن وقوف السيارات، وزيادة السلامة المرورية. على الرغم من أن ظهور التطبيقات المفيدة قد مكّن AV من حل عدد من المشكلات المرورية، إلا أنه من المتفق عليه أن التفاعل البشري طويل المدى سيكون ضروريًا في بعض المواقف المرورية، وصيانة المركبات، وعندما لا يمكن استخدام وضع القيادة الذاتية.

لمعرفة المزيد عن سوق المركبات ذاتية القيادة، يرجى زيارة الرابط أدناه

وفقًا للفترة المتوقعة من 2022 إلى 2029، من المتوقع أن يشهد السوق شبه المستقل والمستقل نموًا كبيرًا، بمعدل متوقع يبلغ 3.8٪. يقدم التقرير الصادر عن Data Bridge Market Research تحليلاً شاملاً ورؤى حول السوق، مع تسليط الضوء على العوامل التي من المتوقع أن يكون لها تأثير بارز على نموها خلال هذه الفترة.

• https://www.databridgemarketresearch.com/ar/reports/global-semi-autonomous-and-autonomous-vehicle-market

في النسخة الكاملة من التقرير، ستوفر Data Bridge حجم السوق من حيث القيمة (مليون دولار أمريكي) أو تخصيصها وفقًا لمتطلبات العميل