في 8 أكتوبر 2026، وفي إطار الدورة الـ22 من المؤتمر والمعرض لتجار التجزئة في آسيا والمحيط الهادئ (APRCE 2026)، أطلقت شركة Zhengxing Innovation رسمياً حلاً للذكاء الفيزيائي (Physical AI) موجهاً لاحتياجات "التعاون بين الإنسان والآلة" في سيناريوهات التجزئة المفتوحة، بالاستناد إلى "الدماغ المجسّد". يتكون هذا الحل من منتجات روبوتية تركز على مهام أساسية مثل إعادة تعبئة الرفوف والجولات التفتيشية في المتجر والمناولة ذات الصلة، إضافة إلى منصة موحدة لإدارة الروبوتات تتولى توزيع المهام ومراقبة الحالة والتدخل البشري، مما يحقق حلقة مغلقة كاملة تشمل الحصول على المهمة وإدراك البيئة والتنقل والتعرف والإمساك وتنفيذ العمل. لا يتطلب هذا الحل أي تعديل على رفوف المتجر أو مسارات الحركة، ويدعم النشر السريع "بتعديل صفري (0)"، مما يوفر نموذج تشغيل جديداً قائماً على "التعاون بين الإنسان والآلة" لرفع جودة وكفاءة تشغيل المتاجر الصغيرة على مدار الساعة 24/7.
وفي هذا المعرض، أطلقت Zhengxing Innovation لأول مرة منتجين رئيسيين ضمن هذا الحل: الروبوت البشري الثنائي القوائم العام H1 الموجّه للمساحات التي يتحرك فيها البشر، والروبوت المناول والترتيب ذي الأذرع والعجلات C1 المصمم خصيصاً للمساحات الضيقة. يستطيع الروبوت تولي المهام عالية التكرار مثل المناولة وإعادة التعبئة والجرد والتفتيش، مما يتيح للموظفين التركيز على أعمال تحسين الخدمات الأخرى؛ وأثناء العمل الليلي المستمر، يتولى الروبوت الأعمال الشاقة المتكررة، فيُعفي الموظفين من السهر والعمل الليلي. ويُظهر كل منهما نقاط قوته، ليدفعا معاً برفع مزدوج في كفاءة تشغيل المتاجر وجودة الخدمة.
روبوت الأذرع والعجلات C1 من Zhengxing Innovation (يسار) والروبوت البشري الثنائي القوائم H1 (يمين)
وبالتزامن مع إطلاق الحل، ستتعاون Zhengxing Innovation مع شركة تجزئة عالمية شهيرة متعددة الفروع للمضي قدماً في اختبار المنتجات وتجارتهما، والتحقق المشترك من قدرة حل الذكاء المجسّد من Zhengxing Innovation على العمل في بيئة تجزئة حقيقية ومفتوحة، مع التحسين المستمر لتدفق مهام الروبوت وأنظمة التشغيل، والتحقق السريع من العائد على الاستثمار (ROI)، والتوسع تدريجياً نحو المزيد من مراحل التجزئة مثل الأطعمة الساخنة وإدارة المخزون والفرز للتوصيل والتغليف. وتخطط Zhengxing Innovation لتقديم خدمات تجارية رسمية في عام 2027، حيث يمكن للعملاء الاشتراك عبر الشراء المباشر أو خدمة RaaS (الروبوتات كخدمة) التي تغطي الأجهزة والبرمجيات والتشغيل والصيانة والترقيات المستمرة.
تأسست Zhengxing Innovation بالاشتراك بين رواد الأعمال المتسلسل ياو سونغ ويانغ يوكسين، والعالم الشاب المعروف من جامعة تسينغهوا يو تشاو، ومجموعة تشيا تاي (CP Group) الصناعية العابرة للقارات الشهيرة، ورسالتها "تقديم الراحة للعالم بالذكاء الفيزيائي"، واستناداً إلى منظومة تقنيات كاملة للذكاء الفيزيائي تشمل نماذج حركة العالم والتعلم المعزز والوكلاء المجسّدون وأجسام الروبوتات ومنصات التشغيل، لتمكين الروبوتات من العمل بثبات في سيناريوهات حقيقية مثل المتاجر والمستودعات والمصانع. وقال ياو سونغ، المؤسس والرئيس التنفيذي لـ Zhengxing Innovation، في كلمته الرئيسية بعنوان "Physical AI and the Future of 24/7 Retail": "اخترنا البدء من قطاع التجزئة، لنُمكّن الروبوتات من العمل والتطور في أكثر البيئات التجارية تعقيداً وحيوية، ونصبح مزود خدمات روبوتية موثوقاً عالمياً".
تلبية للاحتياجات الحقيقية الميدانية للتجزئة، و"التعاون بين الإنسان والآلة" يحقق رفعاً مزدوجاً في الكفاءة التشغيلية وجودة الخدمة
مع تزايد حجم المتاجر التجزئة باستمرار، وتغلغل أنماط العمل على مدار الساعة 24، وتصاعد الحاجة إلى دقة متزايدة في التشغيل، أصبحت متاجر التجزئة السيناريو الأكثر قيمة تجارية لتطبيقات الذكاء المجسّد. لكن في الوقت نفسه، يُعد قطاع التجزئة أيضاً أحد أصعب السيناريوهات في تطبيق الذكاء الفيزيائي: فعدد المتاجر ضخم، ووحدات SKU متعددة، والرفوف كثيفة، والممرات ضيقة، في حين يشهد تدفق الزبائن وعرض المنتجات تغيرات ديناميكية مستمرة، بما يجمع بين التقييس والديناميكية، ويضع متطلبات أعلى بكثير من السيناريوهات الأخرى على قدرات الروبوتات في إدراك البيئة واتخاذ القرار الفوري والتكيف الديناميكي.
وفي الوقت الحالي، تتركز معظم حلول الروبوتات في القطاع على سيناريوهات ثابتة مهيكلة مثل المراكز الخلفية للمستودعات والمخازن المغلقة، مما يجعل من الصعب التكيف مع البيئة الحقيقية في صالة المتجر المزدحمة بالزوار والمعقدة الحركة ومتغيرة الاحتياجات. أما الاحتياج الحقيقي في خط الجبهة التجزئة فهو بالضبط تقسيم فعال للعمل في بيئة تشغيل مفتوحة. تحتاج صالة المتجر إلى استجابة مرنة لاستفسارات الزبائن واستقبالهم مع الحفاظ على النظام وتجربة العملاء؛ وتتحمل المراكز الخلفية وظائف داعمة مثل إعادة التعبئة والفرز ودوران المخزون، مع تعديل استراتيجيات التشغيل بمرونة وفقاً لأعياد العطلات وتغيرات تدفق الزبائن لضمان استمرار تشغيل المتجر.
وقد حقق حل الذكاء الفيزيائي للتجزئة الذي طورت Zhengxing Innovation بالفعل "التعاون بين الإنسان والآلة" في البيئات المفتوحة والمهام المعقدة. يستطيع الروبوت إتمام 99% من المهام بشكل ذاتي، وتولي بفعالية الأعمال المعيارية عالية التكرار والشاقة بدنياً والقيام بها ليلاً، محرراً موظفي الخطوط الأمامية من الأعمال المتكررة منخفضة الكفاءة، وتوجيههم نحو أجزاء عمل أكثر قيمة وإنسانية مثل خدمة العملاء وتحسين التشغيل ومعالجة المشكلات المعقدة.
عملية إعادة التعبئة بواسطة الروبوت
ومن بينها، الروبوت البشري الثنائي القوائم H1، المنتج البشري العام الموجه للمساحات التي يتحرك فيها البشر، يتميز بتصميم خارجي لطيف، ويدعم التفاعل بأكثر من 20 لغة، ويملك قدرة تعبيرية بـ45 تعبيراً وجهياً و36 حركة يد، ويقدم تجربة تفاعل ودّية وقريبة مع العملاء؛ كما يوفر واجهة برمجية مفتوحة (API) تدعم التطوير الثانوي لتناسب احتياجات تشغيل متنوعة.
أما روبوت المناولة والترتيب ذو الأذرع والعجلات C1 المصمم خصيصاً للمساحات الضيقة، فهو مزود بقاعدة متعددة الاتجاهات ضيقة الهيكل، يمكنها التحرك بمرونة في ممرات المتاجر الصغيرة الضيقة دون الحاجة إلى تعديل الرفوف الحالية. ويغطي نطاق ارتفاع عمله من 100mm إلى ما فوق 1750mm، بما يناسب احتياجات جميع الرفوف، وينفذ في المساحات المحدودة عمليات نقل البضائع وإعادة تعبئة الرفوف والتحميل والتفريغ. وفي التصميم الآمن، يمكن لـ C1 عبر دمج مستشعرات متعددة إدراك المارة حوله، وتقل مسافة الكبح الطارئ عند مواجهة العوائق عن 10cm؛ كما مزود برؤية عمق أمامية وخلفية ورؤية بانورامية بزاوية 360 درجة، مع تصميم جسم خفيف وصغير، ليحقق التوازن بين قدرة التنقل وكفاءة العمل.
وبصفتها المركز الموحد الداعم للعمل التعاوني متعدد الروبوتات، بنيت منصة إدارة الروبوتات M1 قاعدة تشغيل ذاتية التطوير متكاملة البرمجيات والأجهزة تتكيف مع أشكال متعددة من الروبوتات وعبر سيناريوهات مختلفة، وتربط نقاط الانقطاع عبر السلسلة الكاملة من ربط الأجهزة إلى تنفيذ المهام ومراجعة البيانات، وتدعم النشر والتنسيق والتحسين المستمر واسع النطاق لمهام "التعاون بين الإنسان والآلة".
وفي المستقبل، ستقوم Zhengxing Innovation كذلك بتوسيع نطاق منتجها بنسخة ثقيلة التحميل، وإطلاق الروبوت الدقيق A1 للعمليات الموجه لسيناريوهات العمليات الدقيقة مثل الدفع والتعبئة في الأكياس، لتشكيل مجموعة منتجات قياسية ورشيقة وثقيلة التحميل، تلبي الاحتياجات الأكثر تنوعاً لـ"التعاون بين الإنسان والآلة" في الخطوط الأمامية للتجزئة، وتمنح تشغيل المتاجر مرونة وقدرة على الصمود أعلى.
التمكين بال"دماغ المجسّد" ليستمر الروبوت في التطور في سيناريوهات ومهام حقيقية
ويستطيع الحل المُطلق هذه المرة تلبية "التعاون بين الإنسان والآلة" في بيئات عمل مفتوحة ومهام معقدة، بفضل الاعتماد على "الدماغ المجسّد" من Zhengxing Innovation. فهو نظام متكامل للذكاء الفيزيائي مبني مشتركاً من النماذج المجسّدة والخوارزميات والبيانات والبنية التحتية (Infra)، لا يمتلك القدرات الأساسية فقط مثل فهم العالم وتعلم الأداء وتنفيذ المهام، بل يتميز جوهرياً بقدرته على التطور التكراري المستمر أثناء تشغيل المهام الفعلية في سيناريوهات حقيقية.
فالنماذج الأصغر والاستجابة الأسرع هي الشرط الأساسي لخروج الروبوت من المختبر والعمل الفوري في المتاجر. ونموذج حركة العالم الخفيف SLM-0.5 المطور ذاتياً من Zhengxing Innovation مسؤول عن فهم العلاقة بين البيئة والأداء. وقد حقق هذا النموذج متوسط نسبة نجاح مهام 98.6% في اختبار LIBERO المعياري، مع سرعة استنتاج تفوق الحلول السائدة بـ24 مرة.
أما التدريب بحلقة مغلقة في السيناريوهات الحقيقية فهو مفتاح تطور قدرات الروبوت باستمرار. وقد بنت Zhengxing Innovation بنظام STEAM للتدريب اللاحق بالتعلم المعزز استناداً إلى RLinf، لتسريع تكييف مهام التجزئة باستخدام بيانات مهام خفيفة وتغذية راجعة بشرية. وفي التحقق من مهمة وضع بضائع محددة، بلغت نسبة نجاح التنفيذ 95%. وتُستخدم نتائج التنفيذ والتغذية الراجعة التصحيحية لتحسين استراتيجيات التشغيل، مع تكامل جمع البيانات وتدريب النموذج والتقييم، لتشكيل حلقة مغلقة من "التنفيذ—التغذية الراجعة—التعلم—إعادة النشر"، مما يجعل أداء الروبوت في المهام الحقيقية أكثر ثباتاً وسرعة.
ولتحقيق "التعاون بين الإنسان والآلة"، يلزم أيضاً فهم دقيق لأهداف المهام، وقدرات مرنة في تنسيق المهام واتخاذ القرار والتخطيط. وقد أسست Zhengxing Innovation بالتعاون مع جامعة تسينغهوا وWuwen Xinqiong قاعدة الوكلاء Rpent، التي تدمج قدرات فهم المهام والتخطيط في النماذج الكبيرة العامة، وقدرات التشغيل الدقيق لنماذج الخبراء مثل VLA، إضافة إلى الذاكرة والأدوات وواجهات الروبوتات، لتشكيل حلقة مغلقة كاملة من الإدراك واتخاذ القرار والتنفيذ إلى التغذية الراجعة وتصحيح الأخطاء. فعلى سبيل المثال، عند الأمر "أكمل تعبئة هذا الرف"، يقوم Rpent أولاً بتفكيك الهدف وتخطيط تسلسل التنفيذ، ثم ينسق وحدات الملاحة والتعرف والتشغيل للعمل المشترك؛ وأثناء التنفيذ يراقب التقدم لحظياً، وعند حدوث حالات شاذة مثل إزاحة موقع البضاعة أو فشل الإمساك، يعدّل الاستراتيجية أو يعيد التخطيط فوراً، ليتمكن الروبوت من فهم أهداف المهام بدقة وتنفيذ كل خطوة بجودة عالية.
إن جوهر التحول الذكي في صناعة التجزئة ليس استبدال البشر بالآلات هدفاً، بل هو عبر تقسيم العمل والتعاون بين الإنسان والآلة، كسر حدود القوى العاملة في سيناريوهات التجزئة والقيود الزمنية والمكانية للتشغيل، لتحقيق فعلي للتشغيل الدقيق والخدمة على مدار الساعة وترقية التجربة. وبالاستناد إلى دعم منظومة أعمال التجزئة لشركاء عالميين مثل مجموعة تشيا تاي (CP Group)، تُسرّع Zhengxing Innovation وتيرة النسخ المقياسي للحل وتطبيقه، وتقدم لصناعة التجزئة نموذجاً قابلاً لإعادة الاستخدام لتطبيق الذكاء الفيزيائي، لدفاع تجارة التجزئة التقليدية نحو مرحلة تطوير جديدة لـ"التعاون بين الإنسان والآلة" في السيناريوهات المفتوحة.
قدمت هذه المقالة من Zhengxing Innovation، وأعيد نشرها بمجلة QbitAI (量子位) بتصريح، وتعود الآراء لمؤلفها الأصلي.