أطلقت Mistral AI Robostral Navigate في 8 يوليو 2026، وهو نموذج ملاحة بمعاملات 8 مليارات يوجّه الروبوت باستخدام كاميرا عادية واحدة فقط — في أول دخول للمختبر الفرنسي إلى الذكاء الاصطناعي المادي.
كاميرا واحدة، بلا خريطة
يأخذ النموذج صورة RGB مع تعليمات بلغة طبيعية — على سبيل المثال، "اخرج من الردهة، سر عبر الممر، ادخل غرفة المستلزمات، وتوقف وأنت مواجه للرف الثاني" — ثم يخرج إما إحداثية تشير إلى نقطة في مجال رؤية الكاميرا الحالي أو أمرًا محليًا بالإزاحة والاتجاه. وهو يتطلب لا lidar ولا مستشعرات عمق ولا كاميرات متعددة ولا خريطة مُعدة مسبقًا، في تباين مقصود مع الأنظمة المعتمدة على كثافة المستشعرات التي تهيمن على ملاحة الروبوتات.
التفوق على المنظومات الأثقل
على معيار R2R-CE (Room-to-Room, Continuous Environments)، حقق Robostral Navigate معدل نجاح 76.6% على شريحة validation-unseen و79.4% على validation-seen. وتقول Mistral إن ذلك يتفوق على أفضل نهج أحادي الكاميرا سابقًا بفارق 9.7 نقاط، ويتجاوز الأنظمة التي تعتمد على مستشعرات العمق أو كاميرات متعددة بفارق 4.5 نقاط — مع استخدام عتاد أقل بكثير.
تدريب كامل في المحاكاة
بدلًا من ضبط نموذج مفتوح قائم بالفعل، بنت Mistral النظام داخليًا، بدءًا من نموذج الرؤية واللغة الخاص بها، ودربته بالكامل في المحاكاة على نحو 400,000 مسار عبر 6,000 مشهد — من دون أي جمع للبيانات من العالم الحقيقي. وقد خفّضت طريقة prefix-caching عدد رموز التدريب بمقدار 22x، وأضافت مرحلة تعلم معزز عبر الإنترنت باستخدام خوارزمية CISPO 3.2 نقطة إضافية إلى معدل النجاح. والنتيجة تعمم عبر المنصات ذات العجلات والأرجل والطائرات، وعبر أحجام مختلفة للروبوتات وخصائص الكاميرا الداخلية، من دون إعادة تدريب.
إلى أين يتجه لاحقًا
تستهدف Mistral قطاعات التصنيع والتوصيل والخدمات اللوجستية والضيافة، وتقول إن النموذج متاح حاليًا لشركاء مختارين في تلك القطاعات. ولاحظ أن الشركة لم تعلن عن ترخيص أو تؤكد أوزانًا مفتوحة — وهو تحول يستحق المتابعة من مختبر بُنيت سمعته على الإصدارات المفتوحة الميسّرة. وكانت Bloomberg أول من أفاد بالإطلاق في 8 يوليو ضمن دفع Mistral الأوسع نحو الذكاء الاصطناعي المادي.