بايدو (Baidu) وأبولو جو (Apollo Go) في قلب حادثة تقنية لافتة بعد أن تسبب خلل في النظام في تعطيل أكثر من 100 سيارة ذاتية القيادة داخل مدينة ووهان، ما أدى إلى شلل مروري شبه كامل في واحدة من أكبر المدن الصينية التي تعتمد بشكل متزايد على تقنيات النقل الذكي.

الواقعة لم تسفر عن إصابات، لكن تأثيرها كان واضحا على مستوى المدينة، حيث توقفت المركبات بشكل مفاجئ داخل التقاطعات الحيوية وعلى الطرق السريعة، مع تشغيل أضواء التحذير دون قدرة على استئناف الحركة أو حتى الانتقال إلى جانب الطريق، ما اضطر بعض الركاب إلى طلب تدخل الشرطة للخروج من المركبات بأمان.

هذا النوع من الأعطال لا يمكن اعتباره حادثا فرديا، بل يمثل فشلًا على مستوى النظام المركزي الذي يدير الأسطول بالكامل. عندما تعتمد مئات المركبات على نفس البنية البرمجية ونفس خوادم التحكم، فإن أي خلل واحد قد يتحول إلى أزمة على مستوى المدينة خلال دقائق، وهو ما حدث فعليا في ووهان.

كيف حدث الخلل تقنيا

تعتمد خدمات مثل Apollo Go على مزيج من الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية (Cloud Computing) وأنظمة القيادة الذاتية المرتبطة ببعضها عبر شبكة مركزية. هذه الأنظمة تتلقى تحديثات وأوامر بشكل مستمر من خوادم مركزية تقوم بإدارة المسارات واتخاذ القرارات وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي.

في حال حدوث خلل في هذه الطبقة المركزية، سواء كان بسبب خطأ برمجي أو انقطاع في الاتصال أو حتى تحديث غير مستقر، فإن جميع المركبات المرتبطة قد تتوقف في نفس اللحظة، لأن النظام يفقد القدرة على اتخاذ قرارات آمنة، ويفضل التوقف الكامل بدلا من المخاطرة.

سيناريو مشابه قد يكون أن النظام فقد القدرة على تحديد الموقع بدقة أو على التواصل مع إشارات المرور الرقمية، ما يجعل المركبة غير قادرة على التنبؤ بحركة المرور، وبالتالي تدخل في وضع الأمان الذي يؤدي إلى التوقف الفوري.

لماذا الحادثة خطيرة

خطورة هذه الحادثة لا تكمن فقط في عدد السيارات المتعطلة، بل في طبيعة الترابط بين المركبات. في السيارات التقليدية، تعطل سيارة واحدة لا يؤثر إلا على نطاق محدود، أما في الأنظمة الذاتية المرتبطة، فإن العطل يمكن أن ينتشر بشكل جماعي.

هذا يعني أن المدن التي تعتمد بشكل كبير على الأنظمة الذاتية قد تصبح عرضة لما يشبه الشلل الرقمي، حيث تتحول التكنولوجيا من حل مروري إلى مصدر أزمة.

كما أن الحادثة تكشف تحديا أساسيا في هذا القطاع، وهو أن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لا يلغي المخاطر بل يغير طبيعتها، من أخطاء بشرية فردية إلى أخطاء نظامية واسعة النطاق.

أرقام تعكس حجم المخاطرة

خدمة Apollo Go ليست تجربة صغيرة، بل واحدة من أكبر مشاريع النقل الذاتي في العالم، حيث سجلت أكثر من 3.4 مليون رحلة في الربع الأخير من عام 2025، وتجاوزت 20 مليون رحلة إجمالية حتى فبراير 2026، مع وصولها إلى 26 مدينة حول العالم.

هذا الحجم يعني أن أي خلل تقني، حتى لو كان نادرا، يمكن أن يؤثر على مئات الآلاف من المستخدمين ويعطل بنية النقل في مدن كاملة، وهو ما يرفع مستوى المخاطر التشغيلية بشكل كبير.

حوادث سابقة تعزز القلق

الحادثة ليست الأولى من نوعها، فقد شهدت سان فرانسيسكو في 2025 اضطرابا مماثلا عندما أدى انقطاع الكهرباء إلى تعطيل إشارات المرور، ما أربك سيارات وايمو (Waymo) التابعة لشركة جوجل (Google). كما شهدت الصين حادثة أخرى عندما سقطت سيارة ذاتية القيادة داخل حفرة إنشائية، ما أثار تساؤلات حول قدرة الأنظمة على التعامل مع البيئات غير المتوقعة.

هذه الحوادث تشير إلى أن القطاع لا يزال في مرحلة الاختبار الواقعي، وأن الأنظمة رغم تقدمها لا تزال تواجه تحديات في التعامل مع الحالات غير المثالية.

التأثير على السوق والاقتصاد

الحادثة قد تؤثر بشكل مباشر على ثقة المستثمرين والمستخدمين في قطاع المركبات ذاتية القيادة، خاصة في وقت تتوسع فيه الشركات عالميا. أي تراجع في الثقة قد يؤدي إلى تباطؤ في التبني، وتأخير في التوسع، وربما تشديد في التنظيمات الحكومية.

كما أن شركات مثل أوبر (Uber) وليفت (Lyft) التي تسعى إلى دمج هذه التقنيات قد تعيد تقييم استراتيجياتها، خصوصا في الأسواق الجديدة مثل المملكة المتحدة والشرق الأوسط.

ماذا يعني ذلك للمستقبل

هذه الحادثة تطرح سؤالا جوهريا، هل يمكن الاعتماد على نظام مركزي لإدارة آلاف المركبات في وقت واحد دون وجود أنظمة احتياطية مستقلة. المستقبل قد يتجه نحو تصميم أنظمة أكثر لامركزية بحيث لا يؤدي خلل واحد إلى تعطيل كامل.

كما قد نرى تطورا في أنظمة الطوارئ داخل المركبات، بحيث تتمكن من الانتقال إلى جانب الطريق بشكل مستقل حتى في حال فقدان الاتصال بالنظام المركزي.

في النهاية، ما حدث في ووهان ليس مجرد خلل تقني، بل اختبار حقيقي لمستقبل النقل الذكي، يكشف أن الطريق نحو الاعتماد الكامل على السيارات ذاتية القيادة لا يزال يتطلب الكثير من العمل، خاصة في بناء أنظمة أكثر مرونة وقدرة على التعامل مع الأعطال على نطاق واسع.

المصدر: The Next Web