وتشغل وايمو بالفعل خدمات روبوتاكسي في عدد من المدن الأمريكية، وتنفذ أكثر من نصف مليون رحلة أسبوعيا عبر أسطولها الذاتي، ما يمنحها أفضلية كبيرة من حيث الخبرة التشغيلية والبيانات المتراكمة مقارنة بالمنافسين. كما تؤكد الشركة أن أنظمتها حققت معدلات أمان مرتفعة مقارنة بالقيادة البشرية، وهو عامل حاسم لكسب ثقة الحكومات والمستخدمين.

وتسعى وايمو إلى تكرار نجاحها الأمريكي في أوروبا، مستفيدة من سنوات طويلة من الاختبارات والتطوير بدأت منذ مشروع السيارات ذاتية القيادة التابع لغوغل قبل أكثر من عقد.

ويف.. الرهان البريطاني على الذكاء الاصطناعي

في المقابل، تمثل ويف الأمل الأوروبي في منافسة الشركات الأمريكية العملاقة، حيث تختلف فلسفة الشركة عن العديد من منافسيها من خلال اعتمادها على نموذج ذكاء اصطناعي شامل قائم على التعلم المباشر من البيانات بدلا من الاعتماد المكثف على الخرائط عالية الدقة.

ويقول أليكس كيندال، المؤسس والرئيس التنفيذي للشركة، إن نهج ويف يعتمد على شبكات عصبية متقدمة تسمح للمركبة بفهم البيئة المحيطة واتخاذ القرارات بطريقة مشابهة لأسلوب تعلم نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل شات جي بي تي. وتؤكد الشركة أن هذا النهج قد يساهم في تسريع نشر المركبات الذاتية في مدن متعددة دون الحاجة إلى إعادة بناء خرائط تفصيلية لكل مدينة على حدة.

وقد نجحت ويف في جذب استثمارات ضخمة بلغت نحو 1.5 مليار دولار بدعم من شركات كبرى مثل أوبر ومايكروسوفت وإنفيديا، في واحدة من أكبر جولات التمويل التي حصلت عليها شركة تكنولوجيا بريطانية ناشئة.

اختلاف جوهري في الإستراتيجية

ورغم أن الهدف النهائي للشركات الثلاث واحد، فإن طرق الوصول إليه تختلف بشكل واضح. فوايمو تعتمد على نموذج تشغيل متكامل، فهي تطور البرمجيات وتدير الخدمة مباشرة عبر تطبيقها الخاص، ما يمنحها سيطرة كاملة على التجربة التشغيلية.

أما أوبر فتتبنى إستراتيجية الشراكات، حيث توفر المنصة وقاعدة المستخدمين والبنية التشغيلية، بينما تتولى شركات متخصصة مثل ويف تطوير تقنيات القيادة الذاتية.

في حين تسعى ويف إلى ترخيص تقنياتها لمصنعي السيارات وشركات النقل حول العالم، بدلا من بناء أسطولها التجاري الخاص على غرار وايمو.

وهذا الاختلاف يجعل المنافسة في لندن اختبارا مهما لمعرفة أي نموذج أعمال سيكون أكثر نجاحا في أوروبا خلال السنوات المقبلة.

التحدي الأكبر.. القوانين والثقة

ورغم التقدم التقني السريع، فإن العقبة الرئيسية أمام انتشار الروبوتاكسي في أوروبا لا تزال تنظيمية ومجتمعية. فالقوانين الأوروبية المتعلقة بالسلامة والمسؤولية القانونية أكثر تعقيدا من بعض الأسواق الأخرى، كما أن المدن الأوروبية تتميز بشوارع ضيقة وحركة مرورية كثيفة وأنماط قيادة متنوعة، ما يجعل اختبار الأنظمة الذاتية أكثر صعوبة.

وتشير تقارير ميدانية من لندن إلى أن المركبات الذاتية تواجه بيئة مليئة بالمشاة وراكبي الدراجات والأعمال الإنشائية والمفترقات المعقدة، وهي عناصر تشكل اختبارا حقيقيا لقدرات الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرار في الزمن الحقيقي.