أعلنت Cerence AI في 25 أغسطس 2026 إدماج تقنية Cerence Emergency Vehicle Detection، المعروفة اختصاراً باسم Cerence EVD، في منصة حافلات ذاتية القيادة ستُستخدم في تجربة تشغيل على الطرق العامة في اليابان. ونشرت MONOist تفاصيل الإعلان في 9 سبتمبر 2026.
تعتمد Cerence EVD على تقنيات الصوت، وتحديداً فئة Audio AI، لاكتشاف أصوات صفارات مركبات الطوارئ مثل سيارات الإسعاف والإطفاء والشرطة. وتقول Cerence إن النظام يدعم 47 دولة وأكثر من 1500 نوع من أصوات الصفارات، وقد صُمم للعمل في بيئات حركة المرور العامة والظروف المحيطة المتغيرة.
كيف تعمل التقنية؟
لا تقتصر المنظومة على تحليل الصوت بمعزل عن بقية مستشعرات المركبة. إذ يمكنها دعم تقنيات الاستشعار المستخدمة في أنظمة القيادة الذاتية، مثل الكاميرات والرادار وLiDAR، أو ما يُعرف بمستشعرات قياس المسافة بالليزر. ويسمح الاعتماد على الصوت باكتشاف اقتراب مركبة طوارئ عندما تكون محجوبة بصرياً عن الكاميرات بسبب مركبات أخرى أو عوائق في الطريق.
وتكتسب هذه الوظيفة أهمية خاصة في بيئات حضرية أو عند التقاطعات ومناطق البناء، حيث قد لا تظهر مركبة الطوارئ بوضوح قبل اقترابها. وفي هذه الحالات، يمكن لمعلومة صوتية إضافية أن تدعم تقدير الموقف، إلى جانب البيانات التي توفرها المستشعرات الأخرى. ولا يعني ذلك أن النظام يستبدل منظومة الإدراك الكاملة أو يضمن وحده استجابة آمنة؛ فالتعامل مع المركبة الطارئة يظل مرتبطاً بقرارات نظام القيادة الذاتية وبقواعد التشغيل المعتمدة.
تجربة تمهّد للتشغيل العملي
يمثل المشروع أول مشاركة لـCerence AI في برنامج يخص تجارب الحافلات ذاتية القيادة في اليابان، وفق المادة المصدرية. وستُستخدم Cerence EVD عبر ميكروفون مركب خارجياً على المركبة، مع توجيه العمل نحو التحقق من التقنية تمهيداً لاستهداف بدء تشغيل تجاري في عام 2027. ولم تذكر المادة تفاصيل نهائية عن مسار التشغيل أو عدد الحافلات أو جدول التشغيل التجاري.
وتأتي التجربة في سياق تطوير تقنيات القيادة الذاتية للحافلات، مع التركيز على تشغيلها في الطرق العامة والتعامل مع مركبات الطوارئ. كما أشارت المادة إلى أن Cerence AI تطور تقنيات القيادة الذاتية بالاستناد إلى خبرة في حلول السيارات المتصلة، وأنها تعمل أيضاً على تطبيقات لمساعدة سائقي سيارات الأجرة وخدمات دعم السائقين.
لماذا يهم هذا الخبر؟
التغيير الفعلي هنا هو إضافة قناة سمعية متخصصة إلى إدراك الحافلات الذاتية القيادة، بدلاً من الاعتماد على الكاميرات والرادار وLiDAR وحدها. وهذا يعالج حالة تشغيلية محددة: مركبة طوارئ قد تكون قريبة، لكن رؤيتها محجوبة أو متأخرة. وبالنسبة إلى مشغلي النقل، ستكون القيمة العملية مرتبطة بمدى دقة اكتشاف الصفارات في الضوضاء الحضرية، وقدرة النظام على تحديد الاتجاه والمسافة، وكيفية تحويل الإنذار إلى مناورة آمنة. ولا تقدم المادة المتاحة نتائج أداء أو بيانات عن معدلات الإنذار الخاطئ، لذلك تبقى هذه الجوانب بحاجة إلى تحقق مستقل خلال التجربة.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.