في 31 مارس، شهدت صناعة السيارات الذكية المتصلة في الصين لحظة فارقة. علمت شركة Gasgoo أن Changan Automobile حصلت رسميًا على رخصة اختبار Robotaxi من المستوى L4. تمت الموافقة على هذه الرخصة بشكل مشترك من قبل ست إدارات في المنطقة التجريبية للسياسات في يونغتشوان بتشونغتشينغ، مما يمثل أن تشانغان يمكنها إجراء اختبارات القيادة الذاتية في المنطقة بدون سائق وبجميع السيناريوهات.
الكلمتان الرئيسيتان الأكثر لفتًا للانتباه في هذه الرخصة هما "الامتثال الكامل" و"جميع السيناريوهات". الأولى تعني اجتياز المراجعة المشتركة الأكثر صرامة في المنطقة التجريبية، والثانية تعني إمكانية التشغيل دون مشغل أمان في المنطقة المحددة.
في ربيع عام 2026، عندما كان القيادة الذاتية من المستوى L3 قد دخلت للتو في مرحلة القبول التجريبي، وكانت الصناعة لا تزال تناقش "هل يجب تخطي L3؟"، قدمت تشانغان إجابتها بهذه الرخصة L4: لا تقفز، بل تسير بشكل متوازٍ.
طريق الإنتاج الضخم للقيادة الذاتية
سيارة Robotaxi من المستوى L4 هذه ليست سيارة نموذجية معزولة. إنها مبنية على نموذج Tianshu الشامل من طرف إلى طرف الذي طورته تشانغان ذاتيًا، وتشارك نفس القاعدة التقنية مع سيارات الإنتاج L2 وL3، مع إعادة استخدام عالية للخوارزميات الأساسية.
وهذا يعني أن القيادة الذاتية المتقدمة لدى تشانغان لا تقتصر على سيارات المختبر. لقد أصبحت لديها القدرة على الانتقال على نطاق واسع من مساعدة القيادة إلى القيادة الذاتية المتقدمة.
في عام 2025، أطلقت تشانغان للسيارات رسميًا نظام "تيانشو للقيادة الذكية" الذي طورته ذاتيًا، وهو مساعد ملاحة تفاعلي من طرف إلى طرف. يدمج هذا النظام التقنيات الأساسية مثل القيادة والمقصورة والهيكل، بما في ذلك الملاحة من طرف إلى طرف، ونماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، ونظام الدفع الكهربائي الموزع، والهيكل المتحكم فيه بالأسلاك. ويحقق تحكمًا مستقلاً في العجلات الأربع، مع تقليل زمن استجابة الدفع والكبح إلى 10 مللي ثانية، وانخفاض خطر الانزلاق المائي بنسبة 76%، وتصحيح المسار خلال 0.1 ثانية في حالة انفجار الإطار.
تخطط تشانغان لزيادة قدرات الإدراك بشكل أكبر. بحلول الربع الثالث من عام 2026، تتوقع الشركة رفع دقة ليدار البنية الساتلية ذاتي التطوير إلى أكثر من 200 خط، وزيادة قوة الحوسبة ثلاثة أضعاف، مع خفض التكلفة بنسبة 30% مقارنة بالمنافسين. بعد التوافق التام مع نموذج تيانشو من طرف إلى طرف، ستعزز هذه الترقيات بشكل كبير قدرات التعرف على السيناريوهات القصوى مثل القيادة الليلية واتباع المركبات والازدحام.
تشونغتشينغ: حجر اختبار رخصة L4
ما يجعل هذه الرخصة L4 ذات ثقل حقيقي هو موقع الاختبار - تشونغتشينغ.
تشتهر تشونغتشينغ بـ"ظروف الطرق السحرية 8D"، حيث تمتلك جسورًا علوية متعددة الطبقات، وأنفاقًا معقدة، ومنعطفات حادة، بالإضافة إلى ضباب كثيف على مدار العام، مما يجعلها "الاختبار النهائي" لصناعة القيادة الذاتية.
بيئة الاختبار القاسية هذه تشكل "حاجزًا طبوغرافيًا" فريدًا لموثوقية حل L4 من تشانغان. إذا تمكنت من العمل بنجاح في تشونغتشينغ، فستكون قادرة على التكيف مع أي مكان.
من L3 إلى L4: التوازن بين الإيقاع التقني والمشهد الصناعي
الحصول على رخصة L4 ليس حدثًا معزولًا، بل هو أحدث خطوة في استراتيجية تشانغان للقيادة الذاتية المتقدمة.
في 20 ديسمبر من العام الماضي، حصلت تشانغان على أول رخصة قيادة ذاتية من المستوى L3 في البلاد "يو AD0001Z". من L3 "القيادة القانونية على الطرق" إلى اختبار L4 "القيادة بدون سائق"، استغرقت تشانغان ثلاثة أشهر فقط.
يعكس هذا الإيقاع المزدوج الانقسام العميق في الاتجاه الحالي للصناعة.بين نهاية عام 2025 وبداية عام 2026، حصلت نماذج L3 التجريبية لكل من تشانغآن وبايك آركفوكس تباعًا على موافقة وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات، وبدأت اختبارات الطريق على خطوط محددة. وفي الوقت نفسه، هناك «تيار القفز» الذي يدعو إلى تجاوز L3 مباشرة والانتقال إلى القيادة الذاتية الكاملة L4 في جميع السيناريوهات.
تحت التصادم السطحي بين المسارين، يكمن حساب عقلاني لنقطة التحول التجاري. إن L3 يحل مشكلة المسؤولية والتأمين في القيادة المشتركة بين الإنسان والآلة، مما يمهد الطريق التنظيمي؛ بينما يستهدف L4 الإزالة النهائية لسائق الأمان، والتنافس على قمة خدمات التنقل المستقبلية.
استراتيجية تشانغآن أقرب إلى «نظام المسارين»: عبر إنتاج نماذج L3 بكميات كبيرة لتجميع بيانات حقيقية وملاحظات المستخدمين، مع استخدام تراخيص الروبوتاكسي في الوقت نفسه للتحقق من L4 الموجه نحو المستقبل. وبهذا تتجنب خطر احتمال وقوع مسار L3 الخالص في «الفترة الانتقالية»، وتتفادى أيضًا مشكلة كون التطبيق التجاري لمسار L4 الخالص بعيد المنال.
يكمن المفتاح في «التقنية ذات المصدر الواحد». تتشارك L2 وL3 وL4 في البنية الخوارزمية الأساسية نفسها. التقدم في القدرات عالية المستوى يغذي بدوره تجربة القيادة المساعدة في السيارات المنتجة بكميات كبيرة، كما أن بيانات السيارات المنتجة بكميات كبيرة تدرّب النماذج عالية المستوى باستمرار، مما يشكل حلقة إيجابية.