تهدف العدسات المواجهة للطريق ومعالج Qualcomm AI إلى جعل AI Dashcam Plus “يرى” كما يفعل الإنسان. فهو يتتبع جميع الأشياء على الطريق، من السيارات والدراجات إلى الأشخاص والحيوانات، ويتنبأ بالمكان الذي يتجهون إليه. ومن خلال حساب ما إذا كان شخص ما على وشك عبور مسار السائق، يقال إنه قادر على تقديم تنبيهات مبكرة وأكثر دقة تمنح السائقين الثواني التي يحتاجونها للتصرف بسرعة ومنع الاصطدامات.

تلتقط عدسة تكبير بدقة 1440 بكسل ذات مجال رؤية ضيق لوحات الترخيص أثناء تحرك السيارة. وهذا يمكن أن يقدم أدلة أساسية على حوادث الكر والفر، والغضب على الطرق، والسرقة وغيرها من الحوادث، لتسريع التحقيقات وتبرئة السائقين.

علاوة على ذلك، فإن الرؤية الحاسوبية المتقدمة تقرأ علامات حدود السرعة مباشرة على الطريق بدلاً من الاعتماد على قواعد بيانات الخرائط القديمة في كثير من الأحيان. تتبع الإشارات في الوقت الفعلي، مما يضمن تنبيه السائقين فقط عندما يكونون مسرعين بالفعل. وقد تم تصميم هذا للتخلص من التنبيهات الكاذبة وبناء ثقة السائق وتمكين تدريب أكثر فعالية.

ومن بين عمليات الإطلاق الرئيسية الأخرى مساعد Atlas AI، المصمم للسماح لعملاء المملكة المتحدة بالحصول على مكان واحد لطرح الأسئلة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات. مدعومًا بـ Motive AI، فإنه يعرض رؤى المركبات من جميع أنحاء النظام الأساسي، بهدف تقليل الحاجة إلى البحث عبر الأنظمة أو الاعتماد على التقارير الثابتة. وتشمل التطبيقات التحقق من صحة السيارة ومراجعة أحداث السلامة وحل مشكلات الامتثال.

والنتيجة النهائية، وفقا لشركة Motive، هي أن ما كان يستغرق ساعات في السابق “يحدث في ثوان”، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات “أسرع وأكثر ثقة” مع تقليل العمل اليدوي.

باستخدام تكامل بروتوكول السياق النموذجي الخاص بـ Motive، تم تصميم Atlas ليمتد إلى ما هو أبعد من Motive Dashboard ليشمل أدوات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية، مثل Claude وChatGPT. ومن خلال ربط بياناتها بمصادر بيانات داخلية وأطراف ثالثة أخرى، قالت Motive إن Atlas يمكنه أتمتة المهام الإستراتيجية المعقدة، مثل قياس أسعار التأمين وإنشاء مقترحات إعادة التفاوض المدعومة بالبيانات، في ثوانٍ.

يعمل Atlas أيضًا مع Motive Voice Assistant، الذي ينقل المعلومات مباشرة إلى السائقين على الطريق ويتيح عمليات أكثر أمانًا واستجابة أسرع في اللحظات الحرجة. ومن خلال الأوامر الصوتية مثل “Hey Motive، call send” أو “Hey Motive، سجل الفيديو”، يمكن للسائقين الحصول على المساعدة والتقاط المعلومات المهمة والبقاء على اتصال دون إبعاد أعينهم عن الطريق.

وإدراكًا لأن العمل الحاسم يعتمد حاليًا على المراقبة اليدوية، مما يؤدي إلى إبطاء الاستجابة ويسمح بتصاعد المشكلات، أطلقت Motive أيضًا عمليات الأتمتة للسماح للمؤسسات في المملكة المتحدة بالانتقال من الرؤية إلى العمل على الفور. تؤدي عمليات التشغيل الآلي إلى إطلاق إجراءات فورية بناءً على إشارات في الوقت الفعلي، لذلك لم يعد المديرون بحاجة إلى اكتشاف كل مشكلة والاستجابة لها بأنفسهم.

أحد الأمثلة المذكورة هو أنه إذا أبلغت مركبة عن رمز خطأ فادح، فيمكن لـ Motive الاتصال بالسائق على الفور وإرشادهم إلى التوقف، حتى قبل أن يلاحظ السائق أو المدير المشكلة. يمكن للمديرين تطبيق عمليات التشغيل الآلي عبر السلامة والصيانة والعمليات لمعالجة المهام الحساسة للوقت والتي يصعب مراقبتها.

تشمل الميزات الرئيسية القدرة على اكتشاف التباطؤ المفرط ومطالبة السائقين بإيقاف تشغيل المحرك، والإبلاغ عن مخاطر ساعات الخدمة والامتثال قبل أن تصبح انتهاكات، وتحفيز Atlas على الاتصال بالسائقين عند اكتشاف التعب أو رموز الأخطاء الحرجة. من خلال أتمتة العمل اليدوي والعاجل، كانت Motive واثقة من أنها يمكن أن تساعد المؤسسات على تقليل المخاطر وتحسين الإنتاجية وضمان حدوث الإجراءات الحاسمة عند الحاجة إليها تمامًا.

من خلال تعزيز عرض الرؤية الحاسوبية، قدمت Motive أيضًا طرقًا جديدة يقوم من خلالها منتج الرؤية الحاسوبية للأغراض العامة AI Vision للعمليات المادية بأتمتة المهام اليدوية للصناعات عبر الاقتصاد المادي.

وفي شرح الأساس المنطقي للتحسينات، أشارت Motive إلى أنه يتعين على السائقين والعاملين الميدانيين تقليديًا توثيق ما يلاحظونه في الميدان يدويًا، مثل مشكلات الخدمة أو مخاطر الموقع. وكانت هذه العملية اليدوية بطيئة وعرضة للخطأ ومكلفة. تتطلع AI Vision إلى التخلص من هذا ما يسمى بـ “العبء اليدوي” من خلال مراقبة البيئة وتحديد البيانات المهمة وتسجيلها تلقائيًا في الوقت الفعلي. من خلال ترجمة الفيديو إلى بيانات منظمة وقابلة للتنفيذ، تسعى AI Vision إلى حل المشكلات التشغيلية المعقدة عبر الاقتصاد المادي، بدءًا من مراقبة البنية التحتية للقطاع العام وحتى سلامة مواقع البناء.

وفي معرض تسليط الضوء على المكان الذي يمكن تطبيق المنتج فيه، أشارت Motive إلى أنه بالنسبة لصناعات مثل خدمات النفايات، يمكن لـ AI Vision تحقيق تأثير مالي من خلال نماذج متخصصة للكشف عن الفائض، واكتشاف التلوث وإعادة التدوير، والتحقق من الخدمة. على سبيل المثال، يمكن للكشف عن الفائض أن يحدد تلقائيًا حاويات النفايات المملوءة بشكل زائد في نقطة الخدمة. يمكن لمثل هذه الرؤى تمكين المؤسسات من التحقق تلقائيًا من العمل وإصدار فواتير دقيقة للانتهاكات، مما يؤدي إلى توليد إيرادات جديدة وتحديد الحجم الصحيح لصناديق العملاء دون الحاجة إلى إدخال يدوي واحد من السائق.

وفي معرض تقييم تأثير مجموعة الحلول الجديدة، قال Adhish Luitel، مدير الأبحاث في ABI Research، إن Motive لم تكن تطبق الذكاء الاصطناعي فحسب، بل كانت تولد بيانات الملكية التي تدعمها. وأضاف: “من خلال الجمع بين الأجهزة والبيانات المتكاملة ونماذج الذكاء الاصطناعي المبنية بشكل خاص، تتحرك Motive إلى ما هو أبعد من الرؤية إلى العمل في الوقت الفعلي بطريقة لا تستطيع العديد من منصات البرمجيات القيام بها. إن الجمع بين الأجهزة والذكاء الاصطناعي المُنفذ بشكل جيد يعمل على تحسين السلامة ويوفر عائد استثمار قابل للقياس لعملائها”.

قال أحد المستخدمين – واين دوكينز، مدير الأسطول في VAD Commercials – إن Motive قد أحدثت تغييرًا جذريًا في كيفية حماية الشركة لسائقيها وإدارة أسطولها. “من خلال دمج الاكتشاف في الوقت الفعلي مع الإجراء الفوري، تسمح لنا المنصة بالعمل بشكل أكثر أمانًا وإنتاجية وربحية كل يوم. لقد انتقلنا من مجرد تحديد المخاطر إلى منعها بشكل استباقي، وستساعدنا القدرة الجديدة على فتح المزيد لأنها تساعدنا على منع المزيد من الاصطدامات وإزالة الحمل اليدوي.”