بدأت Audi إثبات مفهوم يستخدم روبوتات إنسانية متنقلة لالتقاط وترتيب القطع في مختبر الإنتاج في إنغولشتات، وفق ما أعلنته الشركة وشركاؤها في 21 أكتوبر 2026. تجمع التجربة بين Audi وAgile Robots ومقرها ميونخ وDassault Systèmes وNVIDIA لاختبار ما إذا كانت الروبوتات الإنسانية المدعومة بالذكاء الاصطناعي قادرة على التعامل مع الالتقاط عالي التباين والمعقد الذي يغذي خط التجميع النهائي.
The test and the technology
في مختبر الإنتاج في إنغولشتات، تأخذ أنظمة الروبوتات الإنسانية المتنقلة من Agile Robots المكونات من حاويات المواد وتضعها بالترتيب الدقيق المطلوب من قبل خط التجميع النهائي — وهي عملية تقول Audi إنها تشمل نحو مليون عملية التقاط يومياً. يبني الشركاء توأماً افتراضياً لمنطقة الخدمات اللوجستية باستخدام DELMIA من Dassault Systèmes على منصة 3DEXPERIENCE ويسرعون المحاكاة بمكتبات NVIDIA Omniverse قبل نشر أي روبوت على أرض الواقع. المشروع جارٍ بالفعل، كما قالت الشركات، لكنها لم تقدم جدولاً زمنياً للتطبيق التسلسلي أو أعداد الروبوتات أو الشروط المالية.
كشفت Agile Robots أيضاً عن روبوت إنساني بحثي مدمج، Agile ONE SN، في حدث GTC Berlin الخاص بـNVIDIA في 21 أكتوبر. يأتي ONE SN مُكوَّناً مسبقاً ببرنامج NVIDIA Isaac GR00T وحوسبة الطرف NVIDIA Jetson Thor؛ وتدرج Agile Robots المواصفات الفيزيائية للمنصة — ارتفاع حوالي 1.4 م، ووزن تقريبي 40–43 كغ، مع استشعار متعدد الرؤى، وأيدٍ لمسية ذات خمسة أصابع وحوالي 31 درجة حرية في الجسم — وتقول إن منصة البحث تهدف إلى تسريع نقل مهارات التعامل من المختبر إلى خط الإنتاج.
Timeline and next steps
يقول الشركاء إنهم سيستخدمون التوأم الافتراضي لاختبار الجدوى، والجداول الزمنية، واعتبارات الأرجونومية والسلامة قبل نقل الروبوتات إلى مناطق التشغيل. يُذكر رفيق Dassault Systèmes الافتراضي LEO كأداة لتقصير أعمال الهندسة من أشهر إلى أيام أثناء عملية التحقق. وصفت NVIDIA الـAgile ONE SN بأنه روبوت إنساني مرجعي للبحث، مع توفر مقرر في أوائل 2027؛ وقالت Agile Robots إن المهارات المطورة على المنصة المدمجة يمكن نقلها إلى Agile ONE الصناعية كاملة الحجم عندما تصبح جاهزة.
ماذا يعني هذا للسوق
بالنسبة لصانعي السيارات والموردين الأوروبيين، تعد التجربة مهمة لأن ترتيب القطع لطالما قاوم الأتمتة الثابتة: فالتباينات والقطع شبه المرنة والحاويات المختلطة تجعل الالتقاط الموثوق وعالي الحجم أمراً صعباً. يظهر نهج Audi — الذي يجمع بين التوائم الافتراضية ومكتبات المحاكاة وتصميم روبوت إنساني مرجعي جاهز — مساراً يمكن أن يقلل من إعادة العمل الفيزيائية على أرض المصنع ويحافظ على الرفوف وتدفقات المواد القائمة إذا وصلت الروبوتات إلى مستويات الاعتمادية والسلامة المطلوبة. هذا المسار مهم للمصانع عبر ألمانيا ووسط وشرق أوروبا حيث إن إعادة تجهيز خطوط كاملة مكلفة ومخاطر التوقف عالية. كما يؤكد المشروع الطلب المتنامي على الموردين وأدوات العمل: فالمحاكاة وأنظمة الإدراك والملاقط اللمسية وحزم السلامة أصبحت الآن عناصر شراء مركزية وليست إضافات اختيارية.
مع ذلك، الإعلان يعد إثبات مفهوم على مستوى المختبر بدلاً من نشر صناعي واسع. لم يكشف الشركاء عن مقاييس الأداء أو معدلات الالتقاط بالساعة للروبوتات أو جدولاً للانتقال من مختبر الإنتاج إلى خط ترتيب حي. سيعتمد الاعتماد الأوسع في المصانع الأوروبية على تحقيق زيادات قابلة للقياس في الإنتاجية، وشهادات سلامة واضحة، وتكاليف التكامل وسرعة قدرة موردي الروبوتات البشرية على توسيع إنتاج الوحدات المعتمدة.
المصادر: Audi, NVIDIA Newsroom, Agile Robots
ملاحظة الشريك: شريك EastAutoNews التقني DaVinci AI يطور حلول ذكاء اصطناعي لصناعة السيارات بأكملها – من تحليلات السوق ووكلاء الوكلاء إلى وكلاء ذكيين ذاتيين الإنتاج وإنتاج الصور والفيديو.
