العوالم الافتراضية التي خلفها الميتافيرس تستقبل الآن "سكانًا" من الروبوتات

بقلم: زين، PANews

في 8 سبتمبر 2026، أكملت شركة ناشئة أمريكية تُدعى Antioch جولة تمويل من الفئة A بقيمة 32 مليون دولار، بقيادة شركة رأس المال الاستثماري الشهيرة في وادي السيليكون Greylock. وبإضافة جولة التمويل الأولي البالغة 8.5 مليون دولار التي اكتملت في وقت سابق من هذا العام، وصل إجمالي تمويل هذه الشركة التي تأسست منذ ما يزيد قليلًا عن عام إلى 40.5 مليون دولار.

يتمثل النهج الرئيسي لشركة Antioch في نقل الروبوتات وأجهزة الاستشعار وأنظمة البرمجيات وبيئات التشغيل من العالم الحقيقي إلى أجهزة الكمبيوتر، وإجراء تدريب واختبار وتحقق واسع النطاق للآلات في عالم رقمي أقرب ما يكون إلى الواقع. ويمكن هنا تكرار الأعطال والسيناريوهات المتطرفة المكلفة أو التي يصعب تكرارها أو حتى الخطيرة في العالم الحقيقي مرارًا وتكرارًا.

وليست Antioch حالة معزولة، فمع تحول الذكاء الاصطناعي الفيزيائي إلى اتجاه استثماري جديد في صناعة الذكاء الاصطناعي، بدأت مجموعة من الشركات التي تركز على الفضاء ثلاثي الأبعاد والتوأمة الرقمية والمحاكاة الفيزيائية والبيانات الاصطناعية في استعادة اهتمام رأس المال. وما تحاول حله في الواقع هو كيفية إنشاء عالم قريب بما يكفي من الواقع داخل أجهزة الكمبيوتر.

بالنظر فقط إلى أوصاف مثل "بناء عوالم افتراضية وتكرار سيناريوهات واقعية"، فمن السهل أن نتذكر الموجة التكنولوجية السابقة لـ"الميتافيرس". لكن الفرق هو أن ما تقوم به Antioch ليس السماح للمستخدمين بارتداء سماعات الواقع الافتراضي والتجول في عوالم افتراضية؛ فهذه المرة، من يحتاج حقًا إلى "العيش" طويل الأمد في العوالم الافتراضية هم الروبوتات.

العالم الافتراضي لم يختفِ، لكن هذه المرة تغير "السكان" الذين يسكنونه.

البشر لم يسكنوا الميتافيرس

في أغسطس 2021، في مؤتمر SIGGRAPH، أهم مؤتمر لرسومات الكمبيوتر في العالم، أعلنت NVIDIA عن توسيع منصة Omniverse. في ذلك الوقت، كان موقف NVIDIA واضحًا للغاية: Omniverse هي منصة للمحاكاة والتعاون ثلاثي الأبعاد، وهي "توفر الأساس للميتافيرس".

كانت فكرتها الأساسية هي جلب المحتوى ثلاثي الأبعاد المتناثر في برامج مختلفة إلى عالم افتراضي واحد.

إحدى التقنيات الأساسية المهمة جدًا تسمى USD، أي Universal Scene Description (وصف المشهد العالمي). هذا معيار لوصف المشاهد ثلاثية الأبعاد طورته بيكسار في الأصل لإنتاج أفلام الرسوم المتحركة المعقدة ثم أصبح مفتوح المصدر لاحقًا. ببساطة، إنه يشبه "لغة عالمية" للعالم ثلاثي الأبعاد: ما هي الكائنات الموجودة في مشهد افتراضي، وأين توجد، وما هي المواد المستخدمة، وكيف تتحرك، وما هي علاقاتها ببعضها البعض، يمكن تنظيمها جميعًا من خلال USD.

لذلك، تمكن المصممون الذين يستخدمون برامج النمذجة ثلاثية الأبعاد مثل Blender، والفنانون الذين يستخدمون Adobe Substance 3D لإنشاء القوام والمواد، والمهندسون الذين يستخدمون برامج هندسية مختلفة، من ربط المحتوى الذي أنشأوه بـ Omniverse من خلال USD والتعاون في نفس العالم ثلاثي الأبعاد.

حتى أن NVIDIA وصفت هذا المستقبل بأنه نوع من "الإنترنت ثلاثي الأبعاد": الإنترنت اليوم يربط صفحات الويب، وفي المستقبل قد يربط عددًا لا يحصى من المساحات ثلاثية الأبعاد التي يمكن الدخول إليها والتفاعل معها في الوقت الفعلي.

في أكتوبر من نفس العام، غيرت فيسبوك اسم الشركة إلى Meta، وبذلك دخل الميتافيرس أكثر مراحله جنونًا.

بالمقارنة مع NVIDIA، كان المستقبل الذي تصوره زوكربيرج أكثر طموحًا. في رؤيته، لن يستخدم الناس الإنترنت من خلال شاشات ثنائية الأبعاد فحسب، بل سيدخلون عوالم رقمية تتمتع بالإحساس المكاني و"الحضور"، حيث يعقدون الاجتماعات ويعملون ويستمتعون ويتسوقون ويتواصلون اجتماعيًا. توقعت Meta في ذلك الوقت أنه خلال العقد التالي تقريبًا، قد يغطي الميتافيرس مليار شخص ويشكل اقتصادًا رقميًا ضخمًا.

كان الميتافيرس وعاءً يضم كل شيء. في العامين التاليين، تم وضع الواقع الافتراضي والواقع المعزز والبشر الرقميين والمكاتب الافتراضية والألعاب ثلاثية الأبعاد والتوأمة الرقمية وسرديات الأصول الرقمية مثل NFTs في تصور موحد حول "عالم رقمي واسع النطاق".

ومع ذلك، لم يتحقق قطاع الميتافيرس الاستهلاكي حتى الآن، وخرج عدد كبير من المشاركين الأوائل بهدوء من المشهد. لم تتخلَّ Meta عن الواقع الافتراضي والواقع المعزز والنظارات الذكية، لكن Reality Labs، التي تدعم الأعمال ذات الصلة، لا تزال استثمارًا طويل الأجل باهظ التكلفة للغاية. في عام 2025، بلغت إيرادات Reality Labs السنوية حوالي 2.207 مليار دولار، بينما بلغت الخسارة التشغيلية 19.193 مليار دولار. وتتوقع Meta أيضًا أن تظل الخسارة التشغيلية لهذا القسم في عام 2026 عند مستوى عام 2025 تقريبًا.

بالمقارنة، فإن التغيير في Omniverse أكثر إثارة للاهتمام. قبل خمس سنوات، وصفت NVIDIA منصة Omniverse بأنها "أساس الميتافيرس". أما اليوم، فقد أصبح التعريف على موقع NVIDIA الرسمي: "مجموعة من المكتبات والخدمات المصغرة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي".

لقد تحول السرد العلوي وتركيز المنتج في Omniverse نحو التوأمة الرقمية الصناعية ومحاكاة الروبوتات وتطوير القيادة الذاتية. وترتبط به سلسلة من أدوات الروبوتات والذكاء الاصطناعي الفيزيائي مثل Isaac Sim وIsaac Lab وCosmos وPhysX وWarp. نفس المنصة، لكن أكبر سرد تحمله قد تغير.

في الواقع، يعود تاريخ محاكاة الروبوتات والتوأمة الرقمية الصناعية ومحركات الفيزياء إلى ما قبل "عام الميتافيرس الأول" بكثير. لقد وضعت موجة الميتافيرس السابقة فقط تقنيات كانت متفرقة نسبيًا مثل النمذجة ثلاثية الأبعاد والعرض في الوقت الفعلي والتوأمة الرقمية والتعاون الافتراضي ومعايير ثلاثية الأبعاد المفتوحة وNFTs في تصور موحد حول "عالم رقمي واسع النطاق".

لذلك، بعد انحسار موجة الميتافيرس، لم تختفِ هذه البنى التحتية. لقد أدرك الناس تدريجيًا أن الروبوتات قد تحتاج إلى عالم افتراضي أكثر من البشر.

لماذا تحتاج الروبوتات إلى عالم افتراضي

عندما شرحت NVIDIA نظام تدريب الروبوتات البشرية في مؤتمر GTC هذا العام، عرضت مرة أخرى "هرم بيانات الروبوتات" البصري للغاية.

الطبقة السفلية هي أكبر كمية من بيانات الإنترنت والبشر، مثل صفحات الويب والصور ومقاطع الفيديو وسجلات السلوك البشري. إنها لا تنضب تقريبًا ويمكن أن تخبر الروبوتات بما هو العالم وماذا يفعل البشر، لكنها عادة لا تحتوي على زوايا المفاصل والقوى واللمس وإشارات التحكم التي تحتاجها الروبوتات عند تنفيذ الإجراءات فعليًا.

قمة الهرم هي بيانات الروبوتات الحقيقية. إن جعل الروبوتات تمسك وتنقل وتمشي فعليًا من خلال التشغيل عن بُعد أو التشغيل الذاتي يمكن أن يوفر بيانات أقرب إلى المهمة النهائية، لكنها أيضًا الأغلى: يمكن للروبوت الواحد أن يختبر 24 ساعة فقط في اليوم كحد أقصى، ويشمل ذلك الآلات والمواقع والمشغلين وصيانة المعدات.

بين الاثنين توجد المحاكاة والبيانات الاصطناعية. إنها ليست دقيقة مثل بيانات الروبوتات الحقيقية، لكن يمكن تكرارها وتوليدها بالتوازي بسرعة عالية داخل وحدات معالجة الرسومات؛ كما أنها ليست مثل مقاطع فيديو الإنترنت التي تُظهر فقط "ما يفعله البشر"، بل يمكنها توليد بيانات الحركة والحالة وأجهزة الاستشعار التي تحتاجها الروبوتات لتنفيذ المهام مباشرة.

لذلك اقترحت NVIDIA أنها تأمل في توسيع طبقة البيانات الاصطناعية في منتصف الهرم باستمرار في المستقبل، وجعلها مصدر بيانات مهمًا لتدريب الروبوتات.

إيجابيات وسلبيات أنواع البيانات الثلاثة بسيطة للغاية في الواقع: بيانات الإنترنت والبشر رخيصة وضخمة الحجم، لكنها بعيدة عن التنفيذ الحقيقي للروبوتات؛ بيانات الروبوتات الحقيقية هي الأقرب إلى النشر الفعلي للروبوتات والأعلى دقة فيزيائية، لكنها باهظة الثمن وبطيئة؛ بيانات المحاكاة تقع في المنتصف — مع بعض الخسارة في الدقة، لكنها تتفوق كثيرًا على الآلات الحقيقية من حيث الحجم والتكلفة وقابلية التحكم.

ولهذا السبب بالتحديد، أصبحت المحاكاة واحدة من أكثر الاتجاهات التي يراهن عليها رأس المال والشركات الكبرى في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الفيزيائي في الولايات المتحدة.

وما تحله لا يقتصر على مشكلة كمية البيانات فقط. أكبر ما يميز العالم الحقيقي هو أنه لا يمكن نسخه بشكل عشوائي. إذا كان لدى الشركة 100 روبوت، فيمكنها تشغيل 100 روبوت فقط في نفس الوقت؛ ولا يمكن لمستودع أن يعيد ترتيب الرفوف والإضاءة والأرضيات والبضائع بالكامل كل عشر دقائق فقط لتدريب الروبوتات. لكن في البيئة الافتراضية، يمكن نسخ الروبوت نفسه إلى آلاف أو حتى عشرات الآلاف من النسخ الرقمية.

يمكن لذراع روبوتية واحدة أن تواجه 1000 تخطيط لسطح مكتب في نفس الوقت؛ ويمكن للروبوتات تغيير مواضع الأشياء وكتلها وموادها باستمرار؛ ويمكن تعديل الإضاءة ومواضع الكاميرا واحتكاك الأرضية وحتى أخطاء أجهزة الاستشعار بشكل عشوائي ومتعمد. تُعرف طريقة التدريب هذه في مجال الروبوتات باسم Domain Randomization (العشوائية النطاقية)، وهي لا تتطلب من الروبوت حفظ بيئة افتراضية مثالية عن ظهر قلب، بل تغيير البيئة باستمرار بشكل متعمد حتى يتعلم النموذج إكمال المهمة نفسها في ظل تغييرات مختلفة.

بالإضافة إلى ذلك، تجدر الإشارة إلى أنه إلى جانب البيانات المطلوبة لـ"العمل الطبيعي"، يحتاج المطورون أيضًا إلى الاهتمام بالبيانات في الظروف القصوى. فتعطل كاميرا فجأة، أو انزلاق مفاجئ تحت أقدام الروبوت، أو سقوط الروبوت، كلها سيناريوهات يجب أخذها في الاعتبار والتغلب عليها. لا يمكن للعالم الحقيقي أن يتسبب في حوادث يوميًا لجمع البيانات، لكن العالم الافتراضي يستطيع ذلك.

وهذا أيضًا جزء من سبب اعتقاد البعض أن تطوير الروبوتات لا يمكن أن يعتمد دائمًا على مواقع الاختبار الحقيقية. فالاختبار الواقعي يتطلب في النهاية معدات ومواقع ووقتًا هندسيًا، كما يصعب تكرار الأعطال المتطرفة. أما في المحاكاة، فيمكن لتحديث نظام واحد أن يواجه آلاف الظروف للاختبار المتوازي فورًا.

كانت أكبر مشكلة واجهها الميتافيرس هي: لماذا يجب على البشر دخول العالم الافتراضي؟ أما اليوم، فقد قدمت الروبوتات إجابة مختلفة تمامًا. بالنسبة للبشر، العالم الافتراضي مجرد بديل اختياري للحياة الواقعية. أما بالنسبة للروبوتات، فيمكن أن يصبح العالم الافتراضي ساحة تدريب قبل دخول الواقع.

"العالم الافتراضي" يتحول إلى عمل تجاري من جديد

حول الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، يظهر قطاع جديد من "البنية التحتية للعالم الافتراضي"، وأصبح تقسيم العمل بين هذه الشركات أكثر تفصيلًا.

في أغسطس 2026، أكملت شركة NavVis التي يقع مقرها في ميونيخ بألمانيا تمويلًا بقيمة 85 مليون دولار.

NavVis هي شركة بيانات مكانية. عملها الأساسي ليس تدريب الروبوتات، بل استخدام معدات المسح المتنقلة لمسح المصانع والمباني والبنية التحتية في العالم الحقيقي بسرعة وتحويلها إلى بيانات ثلاثية الأبعاد عالية الدقة. وكشفت الشركة أنه في عام 2025 وحده، تجاوزت المساحات الواقعية التي عالجها نظامها ووزعها مليار متر مربع.

الآن، أصبحت NavVis تضع هذا العمل مباشرة باعتباره "أساس البيانات" للذكاء الاصطناعي الفيزيائي — إذا كانت الروبوتات ستعمل في مصانع حقيقية في المستقبل، فيجب أولًا أن يعرف الكمبيوتر بدقة كيف يبدو هذا المصنع.

أما الشركة الناشئة الكورية NdotLight فتحل مشكلة من مستوى آخر. NdotLight هي شركة بيانات ذكاء اصطناعي فيزيائي متخصصة في إنشاء أصول ثلاثية الأبعاد لمحاكاة الروبوتات. في أغسطس من هذا العام، حصلت على تمويل جديد بقيمة 15 مليار وون كوري، أي حوالي 10.6 مليون دولار، بقيادة بنك التنمية الكوري KDB.

عادةً ما تحتاج النماذج ثلاثية الأبعاد العادية فقط إلى أن تكون واقعية بما يكفي لاستخدامها في الألعاب أو الرسوم المتحركة. لكن هذا لا يكفي على الإطلاق لتدريب الروبوتات، لأنها تحتاج أيضًا إلى معرفة وزن هذا الكرسي، وأين يمكن أن يحدث تصادم، وما هو مقدار احتكاك السطح، وأي الأجزاء يمكن أن تتحرك.

تقوم TRINIX التي طورتها NdotLight بتحويل المحتوى ثلاثي الأبعاد العادي إلى ما يسمى بأصول SimReady، أي أصول ثلاثية الأبعاد يمكنها الدخول مباشرة إلى محاكيات الروبوتات. فبالإضافة إلى المظهر، تضيف بيانات الكتلة والاحتكاك وبنية المفاصل والتصادم، وتتصل بمنصتي NVIDIA Omniverse وIsaac Sim. ما تحله هو كيفية جعل الأشياء الافتراضية لا تستنسخ الواقع فحسب، بل يمكن للروبوتات استخدامها مثل الأشياء الحقيقية.

في 17 سبتمبر، حصلت شركة أخرى من أيسلندا تُدعى Treble على تمويل بقيمة 18 مليون دولار. Treble هي شركة محاكاة صوتية. بعد إنشاء مساحة افتراضية، يمكنها محاكاة كيفية انتشار الصوت في الغرف والمباني والبيئات الأخرى، وتوليد بيانات صوتية اصطناعية.

مع تزايد اعتماد الروبوتات والنظارات الذكية وأجهزة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الأخرى على الميكروفونات لفهم البيئة الواقعية، بدأت الشركة أيضًا في استخدام تقنية التوأمة الرقمية الصوتية الخاصة بها لتدريب الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وما تحله بشكل أساسي هو كيف يمكن للروبوتات "سماع" أصوات قريبة من الواقع في العالم الافتراضي.

عند جمع هذه الأنواع من الشركات، فإنها في الواقع بدأت بالفعل في إعادة تجميع عالم رقمي، وهو قريب جدًا مما كان يسمى "العالم الافتراضي" قبل خمس سنوات. الفرق هو أن الميتافيرس كان يسعى إلى الانغماسية، بينما يسعى الذكاء الاصطناعي الفيزيائي إلى الواقعية.

وهذا يقودنا إلى أحد أهم المفاهيم في مجال محاكاة الروبوتات: "Sim-to-Real"، أي "من المحاكاة إلى الواقع". والسؤال المطروح هو: هل يمكن استخدام ما تتعلمه الروبوتات في العالم الافتراضي في العالم الحقيقي بعد عودتها إليه؟

ولهذا السبب لا تؤكد منصة Isaac Sim من NVIDIA على عرض الرسومات فحسب، بل تشمل أيضًا ديناميكيات الأجسام الصلبة والمفاصل والتصادم وأجهزة استشعار افتراضية متنوعة لتقليص هذه الفجوة قدر الإمكان؛ كما تتيح Isaac Lab للمطورين تشغيل أعداد كبيرة من بيئات الروبوتات في وقت واحد وتدريب سياسات الروبوتات بالتوازي عبر وحدات معالجة الرسومات.

لذلك، فإن الفرق الجوهري بين العالم الافتراضي للروبوتات اليوم والعديد من عوالم الميتافيرس الاستهلاكية هو أن قيمة الأول يجب أن تعود في النهاية إلى العالم الحقيقي لتخضع للاختبار.

في النهاية، لم يسكن البشر الميتافيرس كما كان متخيلًا في البداية، لكن الطرق التي مُهدت للعالم الافتراضي لم تُهجر، بل تسير عليها الروبوتات عائدة إلى الواقع.