Ю Циан (вдясно), съосновател и главен изпълнителен директор на QCraft, разговаря с Фердинанд Дуденхофер, директор на Центъра за автомобилни изследвания, на индустриален форум в Мюнхен, Германия, на 19 март 2026 г. [Photo provided to chinadaily.com.cn]
Във време, когато изкуственият интелект може да победи световните шампиони в настолните игри, но все още се бори да се справи с човешките шофьори по открити пътища, Ю Киан, съосновател и главен изпълнителен директор на фирмата за автономно шофиране QCraft, твърди, че разликата отразява по-дълбока технологична промяна, която е в ход.
Говорейки в четвъртък на индустриален форум в Мюнхен, организиран съвместно от Техническия университет в Мюнхен и Центъра за автомобилни изследвания, Ю оформи следващата фаза на конкуренцията като „физически AI“ – системи, способни да разсъждават в реалния свят, вместо да оптимизират в затворени среди.
Преди десетилетие AI системи като тези, използвани в Go, се възползваха от почти безкрайни, евтини проби и грешки във виртуални настройки. Автономното шофиране, напротив, работи в непредсказуема физическа среда, където ограниченията за безопасност рязко ограничават експериментирането.
„Това е основното тясно място“, каза Ю в дискусия с Фердинанд Дуденхьофер, основател на Центъра за автомобилни изследвания. „Не можете да позволите на системите да се „учат от повреда“ на реални пътища.“
Ю очерта тристепенна еволюция на AI, преминавайки от имитация към човешки интелект и сега към това, което той описа като „свръхчовешки“ способности.
Преходът зависи от това дали машините могат да интернализират физическите закони, социалните норми и причинно-следствените разсъждения – не просто да възпроизвеждат наблюдаваното поведение.
Подходът на QCraft се съсредоточава върху комбинирането на световни модели с обучение за укрепване.
Компанията оприличава системата на виртуално училище за шофиране, където симулираните среди генерират милиони дългосрочни сценарии – от сложни градски кръстовища до екстремни метеорологични условия – докато алгоритмите итеративно прецизират вземането на решения без риск в реалния свят.
Тази архитектура е в основата на това, което Ю нарича преминаване от „пасивна памет“ към „активно разсъждение“, което позволява на системите да обобщават отвъд данните за обучение.
Стратегията е тествана в мащаб: от януари системите за асистирано шофиране на компанията са били внедрени в повече от 1 милион превозни средства, осигурявайки непрекъснати вериги за обратна връзка в реалния свят.
За разлика от някои конкуренти, преследващи по-висока изчислителна мощност, QCraft набляга на ефективността. Неговите функции за градска навигация на автопилот работят на платформа 128 TOPS, като се справят със задачи като незащитени завои и гъст нощен трафик.
Ю каза, че подходът поддържа модел на „автономия на масовия пазар“, а не внедряване само за премиум.
В комерсиален план компанията следва стратегия за двойна релса, съчетавайки усъвършенствана помощ на водача с напълно автономни приложения.
Логистичните превозни средства без водач вече са в експлоатация, докато пилотните роботи за таксита са планирани да започнат през 2026 г. преди по-широкото внедряване.
Мюнхен се превърна във фокусна точка за глобалното си разрастване с офис, създаден през 2025 г.
Ю каза, че компанията има за цел да интегрира опита от сложната среда на трафик в Китай с инженерния опит на Германия.
Съвместимостта с основните платформи за чипове и спазването на международните стандарти за безопасност имат за цел да улеснят приемането от глобалните автомобилни производители.
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта