يصعب تصنيف ليو نيان تشيو ضمن قالب روّاد الأعمال النمطي في الذكاء المتجسد.
هو ليس باحثًا خرج من مختبر روبوتات، ولا رائد أعمال متسلسل دخل مجال Physical AI خلال العامين الماضيين فقط. عمل سابقًا في إنتل على تطوير العمليات والمعدات الجديدة، وأسس مشاريع في إنترنت الأشياء والتصنيع الذكي. وعندما انضم في 2018 إلى شركة القيادة الذاتية Yuanrong Qixing، تدرّج من العتاد وصولًا إلى تشغيل Robotaxi والمنتجات والبيانات والإنتاج الضخم وخدمات ما بعد البيع.
وفي 2026، أصبح لليو نيان تشيو هوية إضافية — مؤسس شركة في مو يي للتكنولوجيا.
في الواقع، منذ بداية 2024 وهو يتابع عن كثب تطورات الذكاء المتجسد، ويطّلع على أوراق بحثية كثيرة، ويواصل دراسة سلسلة التوريد العلوية والمسارات التقنية. وحتى نهاية 2025، حكم على أن توقيت ريادة الأعمال بدأ ينضج: من جهة، أصبحت سلسلة توريد الروبوتات مكتملة بما يكفي بحيث لا تضطر الشركات الناشئة إلى صرف الكثير من الجهد في سدّ فجوات الجسم والعتاد؛ ومن جهة أخرى، أصبح نموذج التقنيات والبيانات المدفوع بالذكاء الاصطناعي واضحًا تدريجيًا، وبدأ يمكن تكوين تراكم تقني ذي قيمة طويلة الأمد حقًا.
بعد قرار تأسيس المشروع، تواصل ليو نيان تشيو مع عدة مؤسسين مشاركين في Yuanrong، ودعمه الجميع للخروج ليقوم مجددًا برحلة من 0 إلى 1.
بمجرد تأسيسه، حصلت 费莫一科技 على تمويل أولي (Seed) يقارب مئة مليون دولار بقيادة IDG Capital وبمشاركة رؤوس أموال كبرى مثل 云启资本 (Yunqi Capital) و滴滴出行 (Didi Chuxing) و复星锐正 (Fosun RZ Capital) و耀途资本 (Garuda Ventures) و禾赛科技 (Hesai)، وحتى في لقاءاته المبكرة مع المستثمرين، لم يتسنَّ لليو نيان تشيو إعداد خطة عمل.
يفضّل ليو نيان تشيو تسمية روبوتات في مو يي بـ "Physical Agent"، إذ يرى أن الروبوتات ستدخل في النهاية بيئات معيشية مفتوحة، وتنجّم المهام لأشخاص مختلفين في أوقات وأماكن مختلفة.
خلال العامين الماضيين، كان المسار الأكثر شيوعًا لتطبيقات الذكاء المتجسد هو العثور أولًا على سيناريو حدود واضحة بما يكفي: شدّ البراغي في المصانع، وتوصيل الأغراض في الفنادق، والنقل في المستودعات — تُحدَّد المهمة أولًا بوضوح، ثم يُرفَع معدل النجاح عبر الهندسة والنماذج.
لا يرى ليو نيان تشيو أن هذه السيناريوهات خالية من القيمة التجارية، لكن سؤاله: إذا عمل الروبوت طويلًا في بيئة محدَّدة التعريف بدرجة عالية، فكم من القدرات المتراكمة لديه يمكن نقلها إلى سيناريو آخر؟
لذلك اختارت في مو يي مسارًا أكثر غموضًا في الحدود — السيناريوهات المفتوحة الديناميكية.
المناطق التجارية والمباني المكتبية والمساكن ومناطق الفعاليات، كلها "دوائر معيشية" يأمل ليو نيان تشيو أن يدخلها الروبوت تدريجيًا. فقد يساعد الناس في جلب الأغراض أو شراء القهوة أو إلقاء النفايات، وقد ينوب عن عامل التوصيل في إنجاز بعض مهامه عند انشغاله. لا يُثبَّت الروبوت مسبقًا في مهنة معينة، بل يغيّر مهامه باستمرار وفق البيئة والاحتياجات.
تسمّي في مو يي هذا الدور "الرفيق". كلما دخل الروبوت بيئات أغنى، وواجه مزيدًا من الأشخاص والأجسام والمهام، ازدادت احتمالية تكوينه قدرة على النقل عبر السيناريوهات.
من أعمال في مو يي المهمة هذا العام هو جمع البيانات الأولية، مع خطة لبدء النشر متعدد النقاط في العام المقبل، ليتشكّل الـ Physical Agent تدريجيًا حلقة مغلقة: تطبيق — بيانات — تدريب — تطبيق مجدد.
وما بعد ذلك يقف عند مشكلة لم يحلها القطاع بعد: تعقيد العالم المفتوح بلا حدود تقريبًا؛ فإنجاز الروبوت المهمة رقم 1 من أصل 10 مهام داخل عرض تجريبي (Demo)، وقدرته على إنجاز المهمة متى طلبها منه المستخدم في أي وقت، معياران مختلفان تمامًا.
فيما يلي حوار قناة زو لين يو لي التابعة لـ Lei Feng Wang (雷峰网، الحساب الرسمي: 雷峰网) مع مؤسس في مو يي للتكنولوجيا ليو نيان تشيو، مع تحرير جزئي دون المساس بالمعنى الأصلي:التحول الحاسم في Yuanrong Qixing: إيقاف تشغيل Robotaxi والرهان على المسار بدون خرائط
قناة زو لين يو لي: شغّلتم Robotaxi في شنتشن لفترة وأصبح لديكم قاعدة عملاء أساسية، فلماذا أوقفتموه؟
ليو نيان تشيو: شغّلناه لأكثر من سنة. في الواقع بدأنا مبكرًا في مناطق CBD الحيوية بوسط المدينة بتشغيل سيارات أجرة بدون سائق. ولاحقًا رأينا أن الحل المعتمد على الخرائط عالية الدقة لا مستقبل له، وقررنا السير في مسار بدون خرائط. وبصفتنا شركة ناشئة، لم يكن ممكنًا إتقان المسارين معًا، ولم تكن مواردنا كافية لذلك، فقررنا إيقاف Robotaxi والتركيز الكامل على المسار بدون خرائط. ولهذا كنا أول من أطلق حلاً بدون خرائط عالية الدقة؛ وعند إطلاقه لم يصدّقه كثيرون حتى حصلنا على عقود تحديد المورّدين.
قناة زو لين يو لي: متى شعرت أول مرة أن مسار الخرائط عالية الدقة لا يمكن الاستمرار فيه؟ وماذا فعلت تحديدًا في قرار إيقاف Robotaxi والتحول إلى المسار بدون خرائط؟
ليو نيان تشيو:في 2021، بدأت أتأمل جدوى استمرار هذا النشاط وتطوره. ولأنني كنت مسؤولًا مباشرة عن التشغيل، كنت على دراية جيدة بالتكاليف التشغيلية الفعلية، وواصلت متابعة مستقبل هذا النشاط وما إذا كان سيصمد بعد توسيع نطاقه. وبناءً على هذه الوقائع العملية، بدأت أطرح في الفريق أفكارًا لتعديل الاتجاه. كان دوري الأساسي هو جمع المشكلات التي رصدتها من جهة التشغيل وتقديرات جهة البحث والتطوير وعرضها معًا. أما اختيار الاتجاه النهائي فقد كان نتيجة نقاش وقرار مشتركين من الفريق الأساسي.
قناة زو لين يو لي: كنت مسؤولًا عن تشغيل Robotaxi وبذلت فيه الكثير من الجهد، فعندما أُوقف Robotaxi في شنتشن فعليًا، ما أعمال الختام التي كنت مسؤولًا عنها؟
ليو نيان تشيو:اتخذنا آنذاك عملية ختام تدريجية. بعد قرار الانسحاب، قلّصنا حجم الأسطول خطوة بخطوة، ولم نوقف كل الخدمات في يوم اتخاذ القرار. كان لدينا حينها مجموعة صغيرة من المستخدمين المخلصين، وتواصل قسم خدمة العملاء معهم للتبليغ والتوضيح والشرح. وأعمال المنتج الموجهة سابقًا لتشغيل Robotaxi بدأت تتحول نحو المنتجات الإنتاجية والتواصل مع شركات السيارات. وأعدت الفريق التفكير في الوظائف التي ينبغي أن يتمتع بها المنتج لمساعدة القيادة من المستوى L2، وكيفية عمله في ظروف طرق مختلفة وكيفية الخروج منه. وهذا يختلف بالفعل عن القضايا التي كانت تشغلنا عند تطوير المنتج حول تشغيل Robotaxi. في تلك الفترة، كانت أولويات العمل من جهة إغلاق نشاط التشغيل القديم تدريجيًا، ومن جهة أخرى توجيه أعمال المنتج نحو اتجاه الإنتاج الضخم الجديد.
قناة زو لين يو لي: ماذا يعني الانتقال في القيادة الذاتية من الوضع بالخرائط إلى الوضع بدون خرائط بالنسبة للمنظومة التقنية بأكملها؟
ليو نيان تشيو: أمرٌ يكافئ الهدم وإعادة البناء من الصفر. كانت النسخة القديمة بالخرائط تقليدية نسبيًا: وحدات للإدراك والتنبؤ والتتبع، إضافة إلى تحديد المواقع بالخرائط عالية الدقة، ثم التخطيط والتحكم. وبعد الانتقال إلى المسار بدون خرائط، وسّع الإدراك حدوده كثيرًا بحيث ضمّ تقريبًا وظيفة تحديد المواقع بالخرائط أيضًا، وأصبح اقترانه بالتخطيط شديد الترابط. كما تغيّرت متطلبات البيانات كلها، لذا كان تغييرًا معماريًا ضخمًا.
قناة زو لين يو لي: عند تطوير الحل بدون خرائط، ما المهام التي كنت مسؤولاً عنها تحديداً؟ وما الذي كان يتولاه قوانغ قوغ والمديرون التنفيذيون الأساسيون الآخرون؟
ليو نيان تشيو: من أهم الأعمال في جهتي، أولاً تعديل مخطط المستشعرات. بعد التحول إلى العمل بدون خرائط، أصبح النظام يعتمد بصورة أكبر على الرؤية. وفي مشاريع الإنتاج الضخم، أصبح من الضروري إعادة التفكير في كيفية اختيار المستشعرات وتكوينها، بما يلبي احتياجات الخوارزميات اللاحقة ويناسب الاستخدام في الإنتاج الضخم في آن واحد. أما الجزء الآخر فهو إنشاء نظام إنتاج البيانات. بعد أن أصبح الحل أكثر اعتماداً على البيانات، كان لا بد من إنشاء أنظمة لكيفية إنتاج البيانات، وكيفية التعاون مع الشركاء الخارجيين، وكيفية ضبط التكاليف. هذه أيضاً من الأعمال التي شاركت فيها. كان هناك إجماع أساسي على الاتجاه، وبعد طرح الأفكار المحددة تتم مناقشتها معاً، ولم يكن يحدث كثيراً أن يرى شخص واحد شيئاً لا يراه الآخرون. وفي التقدم الفعلي، كان الأمر غالباً يتمثل في طرح مشكلات الجوانب المختلفة ومناقشة كيفية حلها معاً.
قناة زو لين يو لي: كيف حددتم الموعد النهائي (deadline) آنذاك لشيء لم يقم به أحد في هذا القطاع؟
ليو نيان تشيو: من الصعب جداً وضع موعد نهائي دقيق للمشروع البحثي، لأنه لا يمكن لأحد أن يضمن أن النتائج ستظهر بالضرورة في ذلك الوقت. كان الأمر يتعلق أكثر ببذل أقصى الجهد من الجميع، والحكم المستمر على أي الطرق هي الصحيحة، ثم التحقق السريع منها. مثلاً في مسائل كيفية إدراك الطريق، وكيفية فهم بنية الطريق، وكيفية تنفيذ وسم البيانات، كانت الطريقة المحددة اليوم قد تثبت فشلها غداً عند جمع البيانات وتجربتها، وربما تُستبدل بت أخرى بعد غد. كان التركيز آنذاك على السرعة والتعديل السريع والتجربة السريعة للخطأ.
قناة زو لين يو لي: كيف كنتم تجربون الخطأ؟
ليو نيان تشيو: نبدأ بتعريف بنية النموذج، ثم نقرر كيفية جمع البيانات ووسمها وتدريبها، ثم نشغّل النظام لنرى ما إذا كانت هناك مشكلات. وعند ظهور مشكلة نحكم فوراً: هل هو خطأ في فهم الطريق، أم أن الفهم صحيح لكن التخطيط خاطئ؟ وإذا كان الفهم غير صحيح، فهل المشكلة في قدرة النموذج أم في بيانات الواجهة الأمامية؟ كانت العملية بأكملها تتمثل في تفكيك المشكلات باستمرار، لذلك كان لدينا دائماً، ما دام هناك قدرة حوسبية متاحة، أمل في ألا تتوقف القدرة الحوسبية وقت راحة البشر.
قناة زو لين يو لي (Zuolin Youli): شركة يوانرونغ تشيهانغ (Yuanrong Qixing)، بصفتها شركة ناشئة، ركّزت كل مواردها على تحدي شيء لم يفعله أحد في القطاع. هل كانت حالة الفريق متوترة جداً في ذلك الوقت؟
ليو نان تشيو (Liu Nianqiu): حيثما تُحال المشكلة، يشدد الوضع هناك بشكل خاص. لم يكن كل موظفي الشركة بدون راحة على الدوام، لكن الأقسام الأساسية لم يكن لديها تقريباً أيام راحة ثابتة. وبعد أن كبر حجم الفريق، ظهرت آلية تناوب المهندسين والعمل بالتناوب المتتابع. لكن الحُكم الجوهري الحقيقي كان ينحصر في النهاية في عدد قليل من الأشخاص، لأن الأشخاص الذين لديهم إدراك واضح للمشكلة ليسوا كثيرين فعلاً.
قناة زو لين يو لي: كم استغرق الأمر تقريباً من قرار العمل بخيار الخريطة (Mapless) إلى الحصول فعلياً على التعيين (النقطة الثابتة)؟
ليو نان تشيو: حوالي سنة. لكن بعد الحصول على التعيين أصبح الضغط أكبر، لأن الخطوة التالية لم تكن إثبات أن التقنية ممكنة، بل التفكير في كيفية نقلها إلى الإنتاج الضخم. في مرحلة عمل Robotaxi السابقة كانت الأمور أكثر مرونة نسبياً، وبعد الانتقال إلى الخريطة ثم الدخول في الإنتاج الضخم، أصبح ضغط الفريق بأكمله أكبر بشكل واضح.
قناة زو لين يو لي: في ذلك الوقت كان هناك الكثير من الشكوك الخارجية حول خيار الخريطة، فما نظرتك إلى ذلك؟
ليو نان تشيو: أرى أن ذلك منطقي جداً. في تلك اللحظة الزمنية، ضمن النطاق الذي كانت الخرائط عالية الدقة تغطيه بالفعل، كان أداء الحلول التقليدية المعتمدة على الخرائط سيكون أكثر نضجاً بالتأكيد. كان خيار الخريطة أكثر إثباتاً لإمكانيات المستقبل. كما أن كثيراً من نظرائنا في ذلك الوقت كانوا أنفسهم داخل صناعة الخرائط عالية الدقة، فكانوا يرفضونها بشكل طبيعي. إضافة إلى ذلك، عندما لم ينجح الآخرون في تحقيقه، لا يمكنهم أن يعترفوا فوراً بأن حلك جيد بالضرورة لمجرد أنك أنجزته. لكن بالنظر إلى الوراء، أرى أن خيار الخريطة كان نقطة تحوّل للقطاع بأكمله. في الماضي كانت القيادة الذكية الحضرية لا تُستخدم إلا في عدد قليل من المدن، ولم يبدأ المستهلكون في الشعور بأن هذه التقنية قابلة للاستخدام في الأماكن التي يقودون فيها أنفسهم إلا بعد أن بدأ خيار الخريطة في الانتشار على نطاق واسع فعلياً.
قناة زو لين يو لي: عند ظهور أول «تجربة الشاحنة المسطحة»، ما دورك فيها؟
ليو نان تشيو:مقارنة بما يُسمى «تجربة الشاحنة المسطحة»، فإن ما ترك في ذاكرتي أثراً أعمق هو تعديل سيارة مشهورة من الطرازات السائدة قبل الحصول على تعيين من شركة تقنية رائدة. كان الطرف الآخر قد جرب سيارتنا بالفعل، وكان مهتماً بقدرات يوانرونغ وحلولها، لكنه أراد أن يرى كيف ستكون هذه القدرات على طراز سيارة سائد مشهور، فأعطانا سيارة بدون أنظمة القيادة الذكية، على أمل تجربة أداء حل يوانرونغ على سيارتهم في أسرع وقت ممكن.
أتذكر أن عملية التعديل بأكملها استغرقت أقل من يومين تقريباً؛ السيارة وصلتنا دون نظام القيادة الذكية المناسب، واحتجنا إلى فتح فتحات، وتغيير الزجاج، وتركيب وحدات تحكم وأجهزة استشعار، ثم إعادة السيارة إلى حالتها، وربط الخوارزمية، والخروج لاختبارات الطريق والتقييم.
في تلك الأيام عمل الجميع بنظام الورديات المتعاقبة، مواصلين هذه الأعمال بشكل متتابع. أما الجزء الذي كنت مسؤولاً عنه، وهو الأجهزة والتسليم، فتطلّب ترجمة متطلبات التجربة التي طرحها العميل إلى سيارة فعلية: تركيب أجهزة الاستشعار ووحدات التحكم، وربط النظام، ثم التعاون مع الاختبارات اللاحقة وحل المشكلات. وفي وقت قصير جداً، رأى العميل كيف حوّلنا سيارة تقليدية قدموها إلينا إلى نموذج أولي قادر على إجراء اختبارات القيادة الذاتية. لقد أظهرت هذه المسألة لهم قدرة الفريق على التنفيذ والتسليم، وعززت ثقتهم في مواصلتنا العمل على الإنتاج الضخم.
هذا التعديل بالطبع لا يعني اكتمال الإنتاج الضخم، لكنه مكّن العميل من الحكم على قدرة هذا الفريق على مواجهة سيارات حقيقية ومشكلات فعلية ودفع الأمور إلى الأمام. في فهمي، ثقة العميل بالفريق تُبنى تدريجياً خلال مثل هذه العمليات.
قناة زو لين يو لي: لكن حصولك على اعتراف العميل لا يعني الإنتاج الضخم بعد؛ من «الخريطة قادرة على العمل» إلى «الخريطة قابلة للإنتاج الضخم»، ما أصعب مشكلة واجهتك شخصياً؟
ليو نان تشيو:بالنسبة لي، التحدي الأكبر كان التكامل والتنسيق النظامي مع الشركة المصنعة للسيارات.
في مرحلة البحث والتطوير، كنا نستخدم نظاماً بنيناه بأنفسنا، وبمجرد أن يعمل البرنامج في بيئة التطوير يمكننا بدء الاختبارات. أما في الإنتاج الضخم، فلا بد من تعريف تفاصيل هندسية كثيرة بالتعاون مع الشركة المصنعة، بما في ذلك إشارات التشخيص، ومصفوفة الإشارات، وموثوقية اتصالات الوسيطة (Middleware)، بالإضافة إلى آليات التعامل مع الحالات الشاذة المرتبطة بسلامة الوظائف ومعالجتها.
إضافة إلى ذلك، هناك ضمان الجودة، وإدارة الإصدارات، والتنسيق مع خدمة ما بعد البيع. في الماضي، كانت خدمة ما بعد البيع لدى الشركات المصنعة أكثر اعتاداً على التعامل مع مشكلات تلف قطعة معينة، أما تشخيص مشكلات أنظمة القيادة الذكية فيتطلب توافقاً مشتركاً بين الطرفين لبناء نظام تشخيص مناسب لما بعد البيع. هذه الأعمال مكّنتنا من المرور الكامل بتجربة هندسة الإنتاج الضخم. وبعيداً عن الخوارزميات، هناك أيضاً الكثير من مشكلات الأنظمة والجودة والتعاون التي يلزم حلها.
بالنسبة لي، الأكثر إثارة للضغط في ذلك الوقت كان فتح هذه الحلقات وربطها معاً بالتعاون مع الشركة المصنعة، حتى تدخل القدرات المطوَّرة فعلياً في نظام التسليم والإنتاج الضخم.
«صناعة» رائد أعمال في الذكاء المُجسَّد
قناة زو لين يو لي: صلتك بالقيادة الذاتية بدأت في الواقع أبكر مما يتصوره كثيرون. بدأت حياتك المهنية بمساعدة تشو قوانغ (مؤسس يوانرونغ تشيهانغ ورئيسها التنفيذي) في أجهزة القيادة الذاتية، فهل يمكنك سرد هذه القصة من البداية؟
ليو نان تشيو: البدء الفعلي في القيادة الذكية كان على الأرجح في 2017. في ذلك الوقت كنت أساعد تشو قوانغ وآخرين في أجهزة القيادة الذاتية؛ كانوا يركزون حينها أكثر على جانب الخوارزميات، وكان جزء هندسة الأجهزة بحاجة إلى شخص يتعاون معهم. أنا كنت أعمل سابقاً في ريادة الأعمال في مجال التصنيع الصناعي الذكي، لذا فإن كثيراً من الأجهزة مثل الليدار (LiDAR) ووحدات التحكم على سطح السيارة صنعناها لهم نحن. عام 2017 يمكن اعتباره مشاركة فعلية في القيادة الذكية، وبدأت أفهم ما هي القيادة الذكية حقاً. في 2019، حصلت يوانرونغ تشيهانغ على تمويل كان من الأكبر في صفقة واحدة حينها محلياً، ودعتني للانضمام. فكرت أن أذهب لأتعلم بعمق، وهكذا دخلت رسمياً في صناعة القيادة الذكية.
قناة زو لين يو لي: قبل ذلك، كانت خبرتك تبدو بعيدة تماماً عن القيادة الذاتية؟
ليو نان تشيو: كنت سابقاً أعمل في ريادة الأعمال في إنترنت الأشياء والتصنيع الصناعي الذكي والأتمتة. وفي إنتل (Intel)، كنت مسؤولاً عن تطوير العمليات والمعدات الجديدة على المستوى العالمي. قد يبدو الأمر مختلفاً، لكن التقنية متشابهة جوهرياً. فحص المواد على خطوط الإنتاج وفحص البيئة يتطلبان أنظمة استشعار، ثم إضافة نظام تحكم، وهذا يشترك في نواحٍ كثيرة مع القيادة الذكية لاحقاً.
قناة زو لين يو لي: عندما انضممت للتو إلى يوانرونغ، ما كانت حالة الشركة تقريباً؟
ليو نان تشيو: بضعة عشرات من الأشخاص. كانوا أساساً الكوادر الفنية الأساسية الذين تعاونت معهم سابقاً؛ شعر الجميع بأن المشروع جيد والأشخاص موثوقون، فأكملنا العمل.
قناة زو لين يو لي: ماذا كنت مسؤولاً عنه تحديداً داخل يوانرونغ في ذلك الوقت؟
ليو نيانتشيو: ما كان ينقص، كنت أتولاه. في ذلك الوقت كان الفريق الأساسي يركز على الإدراك والتخطيط ورسم الخرائط وتحديد المواقع، وكنت مسؤولاً عن العتاد والهندسة، وفي المراحل الأولى كنت من بنى فريق العتاد بأكمله.
قناة تسولين يو لي: فما كانت أول مهمة تسلمتها؟
ليو نيانتشيو: أول مهمة تسلمتها كانت بناء وحدة تحكم عتادية للمزامنة بين مختلف المستشعرات على السيارة.
كانت السيارة تستخدم في ذلك الوقت ليدار ميكانيكي دوّار ونظام ملاحة مدمجًا وكاميرات صناعية، وليست كاميرات السيارات الحالية. كانت هذه الأجهزة قادمة أصلًا من قطاعات مختلفة ولكل منها طريقة عمل مختلفة: الليدار له دورة مسح، والنظام الملاحي المدمج له تردد ومتطلبات توقيت خاصة به، والكاميرا لها شروط تعريض وتحفيز. وكي تُستخدم كلها في نظام قيادة ذاتية واحد، كان لا بد من تحفيزها في لحظات زمنية محددة، وجعل الطوابع الزمنية للبيانات المجمعة على خط زمني واحد. كانت دقة المزامنة المطلوبة آنذاك أفضل من 1 ميلي ثانية.
العمل الذي قمت به بيدي كان أولًا توضيح خصائص هذه الأجهزة، ثم تصميم نظام دارات يتصل بأنواع المستشعرات المختلفة لإنجاز التفاعل والتحكم في المزامنة، ولوحقة خط زمني واحد للأجهزة المتعددة بدقة على مستوى الميلي ثانية. كان تطوير القيادة الذاتية آنذاك مقسّمًا وحدويًا، بفرق للإدراك والتخطيط والخرائط وتحديد المواقع وغيرها، يتولى كل فريق مسؤوليته في تطوير وحدته. وكنت أنا مسؤولاً بشكل رئيسي عن جانب العتاد.
قناة تسولين يو لي: كان لكثير من الأعضاء الأساسيين في يوانرونغ في البداية تقسيم واضح للأدوار، لكن يبدو أن نطاقك ظل يتوسع باستمرار، فكيف حققت ذلك؟
ليو نيانتشيو:أرى أن التحول الأهم كان الانتقال من تطوير العتاد إلى التسليم الخارجي. كانت يوانرونغ في البداية تملك فريق تطوير فقط. وعندما أُنتج المنتج وبدأ التعامل مع شركاء مثل دونغفينغ، احتاج الأمر إلى من يتولى تعديل المركبات والتسليم والتشغيل اللاحق. كنت حينها مسؤولاً عن تطوير العتاد، فكان تعديل المركبات والتسليم يتعاملان معنا طبعًا في البداية. ومع استمرار العمل، توليت أيضًا التنسيق التشغيلي اللاحق وإدارة العمليات. ومع تقدم العمل، احتجنا إلى البحث بنشاط عن فرص تعاون جديدة، فامتد عملي تدريجيًا إلى الأعمال التجارية وتطوير الأعمال. ثم مع التحول نحو الإنتاج الضخم، امتد نطاق العمل أكثر ليشمل المنتج والجودة والبيانات وخدمات ما بعد البيع.
قناة تسولين يو لي: محتوى عملك يزداد باستمرار، فمن الذي عهد إليك بهذه المهام؟
ليو نيان تشيو:لم يكن الأمر أن شخصًا ما سلّمني في يومٍ ما كامل المسؤوليات دفعة واحدة، بل وصلت الشركة إلى تلك المرحلة وكانت بحاجة إلى من يتولى هذه الأمور. كان لدي سابقًا تجربة في ريادة الأعمال، وأكن ميّالًا نسبيًا إلى التعامل مع العملاء والشركاء، فسلكت مسار ما تتطلبه الأعمال. بالنسبة لي، فإن عملية توسّع المسؤوليات هي عملية التقاط باستمرار ما يأتي بعد إنجاز التقنية.
أتتبّعت الذكاء المتجسّد لعدة سنوات، فلماذا اخترت ريادة الأعمال الآن؟
قناة زو لين يو لي: لقد كنت تعمل دائمًا في مجال القيادة الذاتية، متى بدأت في متابعة Physical Agent بجدية؟
ليو نيان تشيو: في عام 2024. في ذلك الوقت بدأ Figure وروبوت Unitree H1 يظهران بشكل متكرر في أفق الجمهور، لكن ما كان يُعرض في الغالب هو المشي وصعود ونزول الدرج. لم يكن مشي الروبوتات في ذلك الوقت طبيعيًا كما هو الآن. أنا مهتم بالروبوتات منذ البداية، فبدأت أتابع بحرية نسبية إلى أي حالة وصلتها هذه الصناعة وإلى أين ستتجه لاحقًا.
قناة زو لين يو لي: متى شعرت أن Physical Agent بدأ يمتلك الشروط الحقيقية لريادة الأعمال؟
ليو نيان تشيو: في عام 2025، بدأت أشعر أنه أصبح ناضجًا نسبيًا، ويمكن البدء بالتركيز على إنجاز العمل. في ذلك الوقت قضيت وقتًا طويلًا في قراءة المواد التقنية وفهم الصناعة العليا، ووجدت أن المسار الذي كان يعتمد سابقًا على التراكم الخبراتي وتحسين التحكم، أصبح يتحول إلى ذكاء متجسّد مدفوع فعليًا بالذكاء الاصطناعي. قبل نهاية 2025، كان الجميع ما زالوا يستكشفون مهامًا محددة في الغالب. وبعد 2026، بدأ الحديث يتزايد عن البيانات غير المتجانسة والبيانات المتعددة والتعميم. الدخول مبكرًا جدًا يعني استهلاك الموارد بكميات كبيرة في التخصيص والاستكشاف دون أن ينتج بالضرورة تراكمًا جوهريًا؛ والدخول متأخرًا جدًا يعني أن الآخرين قد تكوّن لديهم تراكم بالفعل. أما الآن، في هذا التوقيت، أشعر أن ما تكوّن لدى الجميع أكثر هو الإدراك، ولم يتشكّل بعد فرق زمني كبير.
قناة زو لين يو لي: دخول الصناعة إلى نافذتها الزمنية شيء، لكن لماذا قررت أنت بنفسك أن تخرج في هذا التوقيت تحديدًا؟
ليو نيان تشيو: من جهة، نضجت سلسلة التوريد؛ فعند العمل على الذكاء المتجسّد لم نعد بحاجة، كما في الماضي، إلى الانشغال بجسد ضعيف وسلسلة توريد محدودة، وصرف جهدًا كبيرًا لسدّ هذه النواقص. ومن جهة أخرى، أصبح نموذج التقنية والبيانات على whole واضحًا تدريجيًا، ويمكن البدء فعليًا بالتراكم.
قناة زو لين يو لي: توجد الآن شركات قيادة ذكية تعمل على الذكاء المتجسّد، فلماذا لم تبقَ في Yuanrong وتعمل من داخلها؟
ليو نيان تشيو: الذكاء المتجسّد يتطلب استثمار موارد ضخمًا للغاية، ويقتضي تركيزًا شديدًا، ويحتاج أيضًا إلى عدد كبير من المواهب المتميزة. وبالنسبة لي شخصيًا، فقد مررت في Yuanrong بكل المراحل تقريبًا: من 0 إلى 1، ومن 1 إلى 10، ومن 10 إلى 100، وقد تأسست كثير من الإدارات ودخلت مرحلة التشغيل المؤسسي المنظم. وما أجيده لم يعد ينتج في مرحلة Yuanrong تلك ميزة تنافسية كبيرة. بالنسبة لي، بدل أن أستقر هناك في منطقة الراحة، أفضّل في هذه العقدة التي تنضج فيها ظروف الصناعة أن أنجز مرة أخرى مسيرة من 0 إلى 1 ومن 1 إلى 100.
قناة زو لين يو لي: هل انضم إليك زملاء سابقون من Yuanrong؟
ليو نيان تشيو: تقريبًا لا أحد؛ فأنا في الأساس أبني الفريق من جديد. لكن ما أحضرته معي من Yuanروج هو معرفة خبرية (know-how) في حلقة البيانات واسعة النطاق، والحكم على التقنية، والهندسة التطبيقية، والتخطيط. بوجود هذه الخبرات الميدانية، يصبح بناء فريق ذكاء متجسّد جديد مختلف المنطق.
قناة زو لين يو لي: ما هي أكبر ميزة تراها عند شخص عاش دورة القيادة الذكية كاملة ثم انتقل إلى الذكاء المتجسّد؟
ليو نيان تشيو: إحدى الخبرات المهمة جدًا هي الانتقال من النموذج التجريبي (demo) إلى الهندسة التطبيقية ثم إلى التنفيذ الفعلي. مرحلة الـ demo في الروبوتات داخلت الآن تقريبًا منتصفها الأخير، والخطوة التالية ستكون حتمًا حول كيفية التنفيذ الفعلي.
ما أسميه التنفيذ الفعلي لا يعني بالضرورة الإنتاج الضخم فورًا، بل الانتقال من "يمكن رؤيته" إلى "يمكن استخدامه". أن تنجز 10 محاولات وتنجح في 1، أو أن تختار من بين 10 مشاهد مشهدًا واحدًا يظهر جيدًا وتصوّر فيه فيديو، شيء مختلف تمامًا عن أن يصل المستخدم في أي وقت ويجد المنتج قابلًا للاستخدام.
في هذه المرحلة، لم يعد الاهتمام منصبًّا فقط على سقف القدرات في نقطة واحدة، بل على الحد الأدنى عبر سلسلة من المشاهد. خبرة أخرى هي: عندما يتغير النموذج التقني، هل تستطيع المنظمة أن تتحول معه جنبًا إلى جنب.
كان تحول Yuanrong من الخرائط إلى عدم وجود خرائط مؤلمًا للغاية، لأن المنظمة كلها كانت مبنية أصلًا حول وجود الخرائط. الروبوتات ستواجه حتمًا مشكلة مماثلة مستقبلًا؛ فالتقنية الحالية لا يمكن أن تكون نقطة النهاية. وأخيرًا هناك التوسع في النطاق. فالميزة التقنية يجب في النهاية أن تتحول إلى ميزة تجارية، وهذا يحتاج إلى منظومة بيئية وتشغيل وإدارة أعمال.
Physical Agent ليس أداة بل رفيق: ماذا تريد فيmo-1 أن تفعل
قناة زو لين يو لي: تُعرّف فيmo-1 نفسها بأنها تصنع Physical Agent، فلماذا لا تستخدم مصطلح Physical AI الأكثر شيوعًا الآن؟
ليو نيان تشيو: أرى أن Physical AI يمثل قدرة، وليس قوة إنتاجية. ما نريد صناعته هو وكيل (Agent) في العالم الفيزيائي، يشبه الـ agent في العالم الرقمي: يساعد الناس على إنجاز المهام، ويستطيع الناس عند الضرورة مساعدته على النمو، لإنجاز مهام حياة الناس وحل مشكلات محددة. يجب أن يمتلك قدرة اتخاذ القرار في الفضاء الإدراكي، وقدرة التخطيط في فضاء الحركات، وقدرة المواءمة الدقيقة في فضاء التلامس، وأن يمتلك الذاكرة أيضًا. لذلك نرى أنه أقرب إلى Agent. كما أن كلمة Agent أوضح للمستخدم: فهو يستطيع أن يعمل لأجلي، وليس مجرد مفهوم مجرد.
قناة زو لين يو لي: ما أكثر ما تهتم به فيmo-1 في المرحلة الحالية؟
ليو نيان تشيو: التنفيذ الفعلي في المشاهد المفتوحة والديناميكية. لا أحد اليوم يستطيع القول إن نموذجًا معينًا هو نقطة النهاية، لكن أيًا كان النموذج، يجب في النهاية أن يتعلم في المشهد الذي تريد استخدامه فعلًا حتى يعمل في تلك البيئة.
قناة زو لين يو لي: لماذا لا تبدأ أولًا من المشاهد المفردة شبه المغلقة مثل المصانع والفنادق؟
ليو نيان تشيو: يجب الموازنة بين إنزال منتج لنقطة واحدة وبين مسار تقني طويل الأمد. إذا كنت في المصنع تُحكم البراغي يومًا بعد يوم، فمهما كنت بارعًا في ذلك، فهذا لا يعني أنك ستستطيع غدًا أن تعمل في توصيل الطعام في الشارع، فلا توجد قدرة انتقالية طبيعية بينهما. نحن نأمل أن يكون Physical Agent موجّهًا منذ البداية نحو بيئات حقيقية أكثر انفتاحًا، ويتعامل مع أناس ومواقف متنوعة. اليوم يمكنه توصيل الطعام، وغدًا توصيل الطرود، وبعده قد ينظف المنازل. يستطيع في المقهى نقل الأغراض، وفي الطريق يؤدي مهامًا مشابهة. وبهذا تكون القدرات المتراكمة أكثر قابلية للانتقال.
قناة زو لين يو لي: إذن ما تقترحونه من «رفيق دائرة الحياة» هو في جوهره نفس هذا المنطق؟
ليو نيان تشيو: نعم. الناس المختلفون، في أوقات وأماكن مختلفة، لديهم احتياجات مختلفة. فمثلًا هناك من يستعد أن يدفع لشخص ليساعدحه في رمي القمامة؛ ومن يذهب للتخييم في الحديقة يحتاج من يرتّب له موقع التخييم؛ ومن خرج للتنزّه وفجأة أراد شرب القهوة، ولا أحد يبيعها في الجوار، فلا بد من إرسال شخص يمشي مسافة بعيدة ليبتاعها. كلها احتياجات حقيقية. Physical Agent ليس بالضرورة مرتبطًا بمنصب محدد، بل هو داخل دائرة حياة يساعد أشخاصًا مختلفين بحسب الحاجة.
قناة زو لين يو لي: لماذا تسمّونه «رفيقًا» وليس مجرد أداة؟
ليو نيان تشيو: لأنه في المراحل المبكرة لن يكون الروبوت وحده هو من يساعد البشر دائمًا، بل البشر سيساعدون الروبوتات أيضًا. عندما يذهب الروبوت على بعد كيلومتر واحد ولا يجد طريقه، يمكن للمستخدم أن يخبره عبر عينيه إلى أين يتجه؛ وعندما يصل إلى مطعم ويرى أكياسًا كثيرة ولا يعرف أيّها لك، يمكن للإنسان مساعدته في التمييز. ومع تحسّن قدراته، ستنخفض نسبة حاجته إلى مساعدة البشر باستمرار، وترتفع نسبة مساعدته للبشر. أرى أن هذه العلاقة أقرب إلى رفيق.
قناة زو لين يو لي: هل يحتاج الروبوت قبل دخوله دائرة الحياة إلى رسم خرائط أو نشر مسبق واسع كما فعلت القيادة الذاتية في بداياتها؟
ليو نيان تشيو: لا. حتى في القيادة الذاتية لم نعد نستخدم الخرائط عالية الدقة، فكيف بـ Physical Agent؟ الخرائط عالية الدقة ذاتها فيها مشكلات كثيرة، خصوصًا في المشاهد المفتوحة التي تزدحم فيها الناس وتتغير فيها البيئة باستمرار، فيصعب الحفاظ عليها على المدى الطويل. ما زلنا نفضّل المسار المبني على البيانات، بحيث يتطور الروبوت باستمرار مثل الإنسان.
قناة زو لين يو لي: لماذا ترفض إلى هذا الحد استخدام الوسائل الهندسية لحل المشكلات بسرعة؟
ليو نيان تشيو: أرى أن هذه نقطة جوهرية جدًا في مفهوم AI Native. في الماضي كُتبت قواعد بكثرة في القيادة الذاتية، وكانت فعّالة جدًا حين كانت الحدود ضيقة. لكن عندما تتسع الحدود، فإن كل قاعدة تُضاف قد تؤثر على مشاهد أخرى، ويصعب عليك ضمان بقاء النظام بأكمله مستقرًا دائمًا. إذا ماضيت اليوم في إضافة قواعد هندسية باستمرار من أجل إنزال أسرع، تبدو المشكلة محلولة على المدى القصير؛ لكن بعد أن يصبح لديك عشرات آلاف المستخدمين، ستبقى مضطرًا إلى صيانة هذا النظام باستمرار، وسيتحول في النهاية من ميزة إلى عبء. لذلك علينا أن نسلك مسار الذكاء الاصطناعي المبني على البيانات، بحيث يتعلم Physical Agent ويتطور باستمرار في مهام حقيقية.
قناة زو لين يو لي: ما هو إيقاع منتجات فيمويي هذا العام والعام القادم؟
ليو نيان تشيو: هذا العام سنطلق جسدنا الخاص (الـ本体)، مع نسخة من نموذج لغوي كبير، ونبدأ في تنفيذ بعض العروض التطبيقية. في الوقت نفسه، سيكون العمل المهم جدًا هذا العام هو جمع البيانات الأولي، ولدينا أيضًا أجهزة جمع خاصة بنا. والعام القادم سنبدأ النشر في مواقع متعددة، ونطلق فعليًا الحلقة المغلقة من التطبيق إلى البيانات ثم العودة إلى النموذج.
قناة زو لين يو لي: إذا كان الهدف هو جعل الروبوتات تدخل بيئات معيشة مصممة للبشر، فلماذا يجب أن يحتفظ المنتج بسمات إنسانية قوية؟
ليو نيان تشيو: لأننا نأمل أن يقوم بأعمال متنوعة، ونأمل أيضًا أن يمشي بنفسه إلى مكان العمل. لذا فإن الأساس يبقى ضرورة امتلاك يدين ورأس، وأن يكون ارتفاع الرؤية قريبًا من الإنسان. إذا كان الروبوت قصيرًا جدًا، فسينظر دائمًا إلى ما تحت الطاولة ولن يرى سطحها، وهذا يختلف تمامًا عن منظور الإنسان. كما يجب أن يمتلك ساقين. لا نطلب بالضرورة أن يمارس parkour الآن، لكن السلالم والعوائق الصغيرة التي يواجهها الشخص العادي يوميًا يجب أن يستطيع تجاوزها. أما بالنسبة لكونه رباعي الأرجل بعجلات أم ثنائي القوائم، فلكل منهما مزاياه: العجلات أكثر استقرارًا وأمانًا وقدرة على الحمل في المراحل المبكرة؛ بينما ثنائي القوائم يشغل مساحة أصغر ويمكنه دخول أماكن أكثر ازدحامًا. هدفنا الأساسي ليس أن يشبه الإنسان في المظهر، بل أن يتمكن مثل الإنسان من دخول هذه البيئات وإكمال المهام.
قناة زو لين يو لي: ما هو الخندق التقني الحقيقي طويل الأمد لشركة فيمويي؟
ليو نيان تشيو: الأهم في الأساس هو التفوق التقني. بعبارة بسيطة، أن يكون أداء الروبوت جيدًا. في الماضي، حصلنا على مشاريع في القيادة الذكية في جوهرها لأن أداء المنتج كان جيدًا، ولأننا في تلك المرحلة كنا الوحيدين القادرين على تقديم حل خالٍ من الخرائط. والروبوتات لا تختلف. يجب في النهاية أن يشعر المستخدم بأن هذا الحل يساعده فعلًا في حل مشكلته. على المدى الطويل، ستفعل ذلك بالتأكيد شركات كثيرة، ونحن نأمل أن نكون أول من يحققه، وأن نحوّل التفوق التقني إلى تفوق تجاري.
في الختام
قال ليو نيان تشيو جملتين تركتا فينا انطباعًا عميقًا.
إحداهما كانت عند استحضار ذكريات انضمامه الأول إلى ديبنر (Yuanrong Qixing)، حيث قال إن حالته آنذاك كانت: «ما ينقص، أنا أقوم به».
والأخرى، كانت عند شرح سبب خروجه من جديد لينشئ مشروعًا بعد أن عاش بالفعل في Yuanrong رحلة من 0 إلى 1، ومن 1 إلى 10، ومن 10 إلى 100: «بدلاً من الاستلقاء هناك في الراحة، يُفضَّل عند عتقة نضج ظروف القطاع تدريجيًا أن أبدأ مرة أخرى بأمر من 0 إلى 1، ومن 1 إلى 100».
بين الجملتين سنوات عديدة، لكنهما تتحدثان في الحقيقة عن الأمر نفسه. يبدو أن ليو نيان تشيو يحب دائمًا الظهور في اللحظة التي لم يُحدَّد فيها أمرٌ ما بشكل كامل بعد.
في سنواته المبكرة في Intel، عمل على تطوير عمليات تصنيع وأجهزة جديدة؛ ثم في مشروعه الريادي الأول، عمل على إنترنت الأشياء والتصنيع الذكي اللذين كانا آنذاك في مراحلهما المبكرة جدًا.
في 2017، ساعد تشو قوانغ وآخرين في عتاد القيادة الذاتية. كانت القيادة الذاتية آنذاك بعيدة كل البعد عن نضجها اليوم، حيث كانت السيارة الاختبارية تحمل فوقها ليدار ضخمًا وكاميرات صناعية وملاحة مدمجة، بل كانت الأجهزة المختلفة تعمل وفق أنظمة توقيت مختلفة.
في 2018، انضم رسميًا إلى Yuanrong، ومن مسؤوليته عن العتاد في البداية، إلى التسليم والتشغيل والأعمال التجارية، ثم لاحقًا عندما اتجهت Yuanrong نحو الإنتاج الضخم لحلول القيادة الذكية، أصبح المنتج والجودة والبيانات وخدمة ما بعد البيع أيضًا جزءًا من عمله.
مسار مهنة الكثيرين يمضي أعمق في تخصص واحد، أما مسار ليو نيان تشيو فيبدو كتوسيع مستمر لحدود قدراته.
عند تأسيسه شركة فيمويي للتكنولوجيا، اختار ليو نيان تشيو مجددًا مشكلة يصعب تحديد حدودها مسبقًا.
يأمل أن تدخل الروبوتات المناطق التجارية والمباني المكتبية والمساكن، لتساعد اليوم في إحضار شيء ما، وغدًا لشراء القهوة، وبعد غد ربما لإخراج القمامة. البيئة لن تكون مهيأة مسبقًا، ولن تكون المهام متماثلة أبدًا.
إلى حد ما، هذا يشبه الكثير من الأشياء التي قام بها في الماضي.
سألناه: ما اللحظات في الماضي التي جعلتك تشعر أن أمرًا ما تحقق فعلًا؟ من أجوبة ليو نيان تشيو: 1 بدء Robotaxi في نقل ركاب حقيقيين، وأصبح بعضهم مستخدمين أوفياء؛ 2 لاحقًا تحقق الإنتاج الضمّني ونظام تسليم المشاريع المحددة، ووصل النظام مع كل سيارة جديدة فعليًا إلى أيدي المستخدمين.
«في الجوهر، ما زال الأمر يتمثل في اعتراف الآخرين بالمنتج».
هذا يفسر أيضًا الكثير من أحكام ليو نيان تشيو اليوم على الروبوتات. فبدلاً من عرض Demo مبهر لمرة واحدة، يهتم أكثر بما إذا كان الروبوت يستطيع الانتقال من إكمال المهام أحيانًا إلى قابلية الاستخدام بثبات في أي وقت.
فهم ليو نيان تشيو للروح الريادية بسيط: لا يشترط أن تصبح رئيسًا، بل أن ترى بوضوح ما ينقص منظومة ما، وما الأمر ذو القيمة الحقيقية، ثم تنظر هل تستطيع أنت أن تصنعه.
لذا عندما سُئل عن شكله الذي يأمل أن تصبح إليه فيمويي بعد ثلاث سنوات، لم يتحدث ليو نيان تشيو عن حصة سوقية، ولم يقدم رقمًا طموحًا. قال إنه يأمل أن يكون في أماكن كثيرة أناس يستخدمون فعلًا «رفيقهم».
بعض الناس يجيدون جعل أمرٍ قائم أصلًا يكبر باستمرار، ودائمًا ما يوجد من يفضل الوقوف في اللحظة التي لم يكتمل فيها الأمر بعد، رافعًا شجاعته راغبًا في تحقيقه.
ليو نيان تشيو على الأرجح ينتمي إلى الفئة الثانية. شبكة لي فنغ
مقال أصلي من شبكة لي فنغ، يُمنع إعادة نشره دون إذن. للتفاصيل انظرشروط إعادة النشر。