چین کے Baidu نے روبوٹیکس کے لیے سڑک کے ماحول کی نقل کرنے والا AI ماڈل لانچ کیا۔

چین کے Baidu نے منگل کو Apollo World کا آغاز کیا، ایک ‌AI نظام جو روبوٹیکس کو تربیت دینے کے لیے حقیقی دنیا کے ماحول کی تقلید کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور یہ پیش گوئی کرنا ہے کہ وہ کس طرح تیار ہوتے ہیں، کیونکہ کار ساز خودمختار گاڑیوں کی تیاری کی لاگت کو کم کرنے کی دوڑ لگاتے ہیں۔

Baidu نے کہا کہ Apollo World روزانہ “100,000 کلومیٹر تک” (62,000 میل) نقلی ڈرائیونگ پیدا کر سکتا ہے، جو کہ حفاظتی ڈرائیور سے لیس خود مختار گاڑی کے ذریعے تقریباً تین سال کی حقیقی دنیا کی جانچ کے برابر ہے۔ یہ سسٹم ریئل ٹائم ملٹی موڈل ڈیٹا اسٹریمز تیار کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، جیسے کیمرہ اور لیڈر مشاہدات، خود ڈرائیونگ سسٹمز کو نقلی ماحول کو براہ راست سمجھنے اور نیویگیٹ کرنے کے قابل بناتا ہے۔

Baidu نے کہا کہ Apollo World پہلے سے ہی Apollo Go کے روبوٹکسی بیڑے کو عالمی سطح پر چلانے کی تربیت کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔ Baidu کی ملکیت والا Apollo Go چین کا سب سے بڑا روبوٹکسی سروس آپریٹر ہے اور اپنے حریفوں سے مقابلہ کرتا ہے جیسے WeRide، ٹٹو.آئی اور لمحہ گلوبل.

ووکس ویگن کا چینی پارٹنر XPeng بھی 2027 میں روبوٹیکسی آپریشن شروع کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔

مورگن اسٹینلے نے اندازہ لگایا ہے کہ چین کا روبوٹیکسی بیڑا 2035 تک 10 لاکھ گاڑیوں تک بڑھ سکتا ہے۔

ٹیکنالوجی کی ترقی مہنگی ہے

چینی ‌روبوٹیکسی فرموں نے بڑی حد تک اثاثہ روشنی میں توسیع کی حکمت عملیوں پر عمل کیا ہے، خود مختار ڈرائیونگ ٹیکنالوجی کی فراہمی اور آٹومیکرز، رائیڈ ہیلنگ پلیٹ فارمز اور مقامی فلیٹ آپریٹرز کے ساتھ شراکت داری کی بجائے بیڑے کی ملکیت اور آپریٹنگ کی پوری لاگت برداشت کی۔

لیکن ٹیکنالوجی کی ترقی خود مہنگی رہتی ہے۔

مینجمنٹ کنسلٹنگ فرم آرتھر ڈی لٹل کے خود مختار نقل و حرکت اور شہری نقل و حمل کے ماہر فرینک میک کلیری نے کہا، “ان کے پاس ابھی بھی ٹریننگ ماڈلز اور گاڑیاں ہیں، ایک چیلنج جس کا سامنا ہر خود مختار گاڑیوں کی کمپنی کو کرنا ہے۔”

انہوں نے کہا کہ “جس رفتار سے آپ لانچ کر سکتے ہیں وہ آپ کی ٹیکنالوجی کی اس ماحول کو ڈھالنے اور سمجھنے اور سیکھنے کی صلاحیت پر آتی ہے،” انہوں نے کہا، انہوں نے مزید کہا کہ AI نے خود مختار ڈرائیونگ میں پیشرفت کو تیز کرنے میں مدد کی ہے۔

Tesla، جو اپنے سائبر کیب روبوٹیکسی کے بیڑے کو بڑھانے کے لیے کوشاں ہے، اپنی خود ڈرائیونگ ٹیکنالوجی کو تیار کرنے کے لیے انسانی ڈرائیونگ کی ویڈیو پر تربیت یافتہ “اینڈ ٹو اینڈ نیورل نیٹ ورک” کا استعمال کرتی ہے۔