---

 كيف غيّر الذكاء الاصطناعي عالم النقل؟

تخيّل أن تطلب سيارة أجرة فتصل في أقل من ثلاث دقائق، ويعرف السائق مسبقًا إلى أين ستذهب، وكم عدد المرات التي زرت فيها هذا الموقع، بل ويعرض عليك خصمًا خاصًا بناءً على تفضيلاتك السابقة. هذا ليس سحرًا ولا خيالًا علميًا، بل هو واقع تصنعه خوارزميات الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) وتعلم الآلة (Machine Learning) التي غزت قطاع النقل والخدمات الذكية وغيرت قواعد اللعبة.

في هذا المقال، سنأخذك في جولة تقنية عميقة عبر أبرز أدوار الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تحسين أداء منصات النقل وتخصيص تجربة المستخدم وتحقيق الكفاءة التشغيلية القصوى.

تحسين توجيه السائقين عبر خوارزميات تعلم الآلة

في عالم تسيطر عليه السرعة والدقة، لم يعد بإمكان شركات النقل الاعتماد فقط على الحدس البشري أو الجداول التقليدية. تقوم خوارزميات تعلم الآلة الآن بتحليل البيانات التاريخية لملايين الرحلات السابقة، مثل أوقات الذروة، وأماكن الانطلاق، وتوزيع الطلب الجغرافي، لتوليد توقعات دقيقة حول الأماكن التي يُتوقع أن تشهد طلبًا مرتفعًا في الساعات المقبلة.

تُعرض هذه التوقعات في خرائط تفاعلية داخل تطبيقات السائقين، فتقودهم تلقائيًا إلى ما يُعرف بـ “المناطق الساخنة” (Hot Zones) حيث يرتفع الطلب، مما يقلل من وقت الانتظار ويزيد من معدل قبول الرحلات.

مثال: أحد السائقين العاملين على منصة DiDi في شنغهاي أفاد بأن دخله اليومي ارتفع بنسبة 25% بعد اعتماده الكامل على نظام التوجيه الذكي القائم على AI.

تحليل أنماط المستخدمين وتخصيص التجربة

هل لاحظت أن التطبيق الذي تستخدمه لحجز السيارات يعرف أنك تفضل التنقل مساءً بسيارة فاخرة ويعرض عليك عروضًا تخص هذا النوع؟ هذه القدرة تأتي من تحليل سلوك المستخدمين عبر أدوات تعلم الآلة.

تقوم هذه الأنظمة بجمع وتحليل بيانات مثل:

• وقت وتكرار الرحلات

• نوع المركبة المفضلة

• المواقع التي يتم التنقل منها وإليها

• أساليب الدفع المستخدمة

بعدها، تقوم بتوليد نماذج سلوكية (User Behavior Models) تسمح بتخصيص التجربة للمستخدم بشكل دقيق، بدءًا من تصميم واجهة التطبيق، مرورًا بإرسال العروض الشخصية، ووصولًا إلى تحسين خدمة العملاء بناءً على التوقعات الفردية.

هذا النوع من التخصيص يرفع معدلات الاستخدام ويزيد الولاء للمنصة.

نظام التسعير الذكي باستخدام الذكاء الاصطناعي

في كل مرة ترتفع فيها أسعار الرحلات فجأة أثناء المطر أو عند انتهاء مباراة كبرى، فإن وراء ذلك نظام تسعير ديناميكي (Dynamic Pricing Engine) يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

هذا النظام يأخذ في الاعتبار مجموعة من العوامل المتغيرة لحظة بلحظة:

• عدد الطلبات النشطة

• عدد السائقين المتاحين

• حالة المرور والطقس

• الأحداث العامة أو الاحتفالات

يقوم بتحليل هذه البيانات في الوقت الفعلي لاحتساب السعر المثالي الذي يوازن بين العرض والطلب، مما يضمن استمرار الخدمة ويحقق أرباحًا عادلة للسائقين.

حسب تقرير صادر عن Uber، فإن نظام التسعير الديناميكي ساهم في تقليل معدلات إلغاء الرحلات بنسبة 20% خلال فترات الذروة.

دعم العملاء الذكي عبر الشات بوتس

لم يعد العملاء ينتظرون طويلاً لحل مشكلاتهم. تقوم شركات النقل الذكي الآن بدمج بوتات الدردشة الذكية (AI Chatbots) القائمة على معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) لتقديم دعم فوري وشامل للمستخدمين.

هذه البوتات يمكنها:

• تتبع الرحلات مباشرة

• المساعدة في الإلغاء أو التعديل

• إعادة المبالغ تلقائياً في حالات الاستحقاق

• تقديم الدعم بلغات متعددة

بعض المنصات مثل Careem وBolt اعتمدت بوتات يمكنها التعامل مع أكثر من 500 استفسار مختلف بدون تدخل بشري.

التنبؤ بالأعطال والمشكلات التشغيلية عبر الذكاء الاصطناعي

في قلب النظام التشغيلي، تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بمراقبة الأداء، ليس فقط من جانب المستخدم والسائق، بل على مستوى البنية التحتية الرقمية كذلك.

من خلال تحليلات التنبؤ (Predictive Analytics)، يمكن لهذه الأنظمة:

• التنبؤ بانخفاض أداء السائق أو توقفه

• رصد مؤشرات على ازدحام متوقع أو تأخير في بعض المناطق

• إعادة توزيع الحمل على الخوادم تلقائيًا لمنع توقف النظام

شركة Ola الهندية استطاعت تقليل الانقطاعات التشغيلية بنسبة 40% بعد اعتماد حلول مراقبة تعتمد على AI في مراكز البيانات.

فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمات النقل

دمج الذكاء الاصطناعي في تطوير التطبيقات والخدمات التشغيلية يجلب فوائد ضخمة تشمل:

• تسريع وقت الاستجابة وتقليل الانتظار

• زيادة رضا العملاء عبر تخصيص التجربة

• تحسين استغلال الموارد مثل عدد السائقين المتاحين

• توفير الطاقة وتحسين المسارات لتقليل استهلاك الوقود

تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في النقل

رغم الفوائد الكبيرة، هناك تحديات تواجه دمج AI في النقل، من أبرزها:

• قضايا الخصوصية وحماية البيانات الشخصية

• الحاجة إلى بنية تحتية تقنية قوية تدعم المعالجة السحابية والتحليلات الفورية

• مقاومة بعض الأطراف البشرية لتدخل الآلات في القرارات التشغيلية

أحدث الابتكارات التقنية في النقل الذكي

الذكاء الاصطناعي لم يتوقف عند التوجيه والتسعير، بل توسّع ليشمل:

• الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) لمراقبة التزام السائقين بقوانين المرور

• إنترنت الأشياء (IoT) لربط السيارات بالأجهزة الذكية والأنظمة السحابية

• القيادة الذاتية (Autonomous Driving) والتي بدأت بعض شركات النقل باختبارها فعليًا

قصص نجاح ملهمة

شركة Uber طورت محرك تنبؤي يعتمد على تعلم الآلة زاد من كفاءة مطابقة السائقين بالمستخدمين بنسبة 15%. بينما طورت Bolt في أوروبا نظام ذكاء اصطناعي يتعلم من تقييمات العملاء لاقتراح سائقيّن بأداء عالي للمستخدمين المتكررين.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في قطاع النقل

خلال السنوات الخمس القادمة، من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي هو “عقل” نظام النقل الحديث، يدير كل شيء من الحجز وحتى الصيانة التنبؤية. وسنشهد:

• أنظمة تنقل تعتمد على التوقع المسبق لحركة البشر

• منصات تشغيل ذاتية بالكامل للمركبات

• زيادة في الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) لتطوير سيناريوهات تشغيل متقدمة

الذكاء الاصطناعي ليس رفاهية مستقبلية بل ركيزة حالية لأي نظام نقل حديث. إن دمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في أنظمة النقل لا يوفر فقط تجربة أفضل للمستخدم، بل يعيد تعريف الكفاءة والمرونة والتطور التقني في هذا القطاع الحيوي.

🚀 هل شركتك جاهزة لتكون جزءًا من هذا التحول الذكي؟ استثمر الآن في تقنيات الذكاء الاصطناعي، وابدأ رحلة التطور نحو مستقبل لا حدود له.

المصادر : 

• How machine learning informs ride-hailing services: A survey