हायर कंपनी ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से लैस अपना तीसरी पीढ़ी का एक्सोस्केलेटन W3 जारी किया है। यह पहनने योग्य रोबोट केवल 1.75 किलोग्राम का वज़न करता है और इसकी कीमत 2200 अमेरिकी डॉलर है। इसमें एक एआई-आधारित चाल सीखने की सुविधा है जो वास्तविक समय में उपयोगकर्ता के प्राकृतिक चलने के पैटर्न के अनुकूल हो जाती है। यह उपकरण अब गुआंगझोऊ में आधिकारिक स्टोर पर खरीदा जा सकता है।
गुआंगझोऊ में हायर एक्सोस्केलेटन का एक प्रदर्शन केंद्र खोला गया है, जहाँ हिप जॉइंट के साथ रोबोटिक एक्सोस्केलेटन W3 प्रदर्शित किया गया है। 1.75 किलोग्राम वजन और 2200 डॉलर (जो 15,999 युआन के बराबर है) की कीमत के साथ, W3 मॉडल पहनने योग्य रोबोटिक्स को व्यापक उपभोक्ता वर्ग, विशेष रूप से बुजुर्गों और गतिशीलता सहायता की आवश्यकता वाले लोगों के लिए सुलभ बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।
W3 कूल्हे के एक्सोस्केलेटन की विशेषता वाला बेल्ट और पैर उठाने की संरचना का उपयोग करता है। हालांकि, कार्बन फाइबर और मोटर्स के कॉम्पैक्ट डिज़ाइन के उपयोग के कारण इसका वजन बाजार में समान उत्पादों की तुलना में केवल 60% है। हालांकि सहायक टॉर्क अपेक्षाकृत मामूली है - 16 Nm, परीक्षणों से पता चला है कि यह मध्यम वजन वाले एशियाई शरीर के प्रकार के उपयोगकर्ताओं के लिए पर्याप्त है। यह उपकरण सीढ़ियाँ चढ़ते समय स्पष्ट लिफ्ट प्रदान करता है, बिना उपयोगकर्ता पर दबाव डाले या उसे खींचने के।
W3 की मुख्य विशेषता एआई-आधारित चाल सीखने का एल्गोरिथम है। पिछली मॉडलों के विपरीत, जिन्हें उपयोगकर्ता को कठोर यांत्रिक गति पैटर्न के अनुरूप ढलने की आवश्यकता होती थी, W3 कुछ ही मिनटों में उपयोगकर्ता की प्राकृतिक चलने की शैली सीखता है। परीक्षणों के दौरान, डिवाइस को पहले सहायता सक्रिय करने के लिए जानबूझकर कदमों की आवश्यकता थी, लेकिन थोड़ी देर टहलने के बाद, इसने हल्के वजन बदलावों के आधार पर कदमों का अनुमान लगाना शुरू कर दिया। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस खड़े होने और जानबूझकर चलने के दौरान वजन बदलावों के बीच अंतर करने में सक्षम है, जिससे पिछले पीढ़ियों के उपकरणों की समस्या वाले झूठे ट्रिगर समाप्त हो जाते हैं।
हायर ने W3 मॉम एडिशन संस्करण भी पेश किया है, जिसे विशेष रूप से एशियाई महिलाओं के शरीर के प्रकार के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे एक्सोस्केलेटन की सार्वभौमिकता की सामान्य उद्योग समस्या हल होती है। छोटे और अधिक बार चलने वाले कदमों वाले बुजुर्ग उपयोगकर्ताओं के लिए बनाया गया विशेष मिनी-स्टेप मोड, एआई की विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों के अनुकूल होने की क्षमता का प्रदर्शन करता है। चाल पहचान एल्गोरिथम छोटी कदमों की तेज यांत्रिक चलने की चक्र को संभालने के लिए उच्च आवृत्ति पर काम करता है - जो लंबे लीवर वाली प्रणालियों के लिए तकनीकी रूप से जटिल मोड है।
हालांकि W3 वजन, एआई एकीकरण और उपयोगकर्ता अनुकूलन के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति प्रस्तुत करता है, इसकी 2200 अमेरिकी डॉलर की कीमत इसे बड़े पैमाने पर घरेलू कार्यान्वयन के लिए अभी भी बहुत महंगा बनाती है। फिर भी, प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास के संदर्भ में, पिछली पीढ़ी भारी और कम बुद्धिमान थी। विकास का मार्ग इंगित करता है कि एक या दो पीढ़ियों के भीतर, एआई-आधारित एक्सोस्केलेटन बुजुर्गों की गतिशीलता सहायता, पुनर्वास और लंबी पैदल यात्रा जैसी सक्रिय गतिविधियों के लिए व्यावहारिक उपभोक्ता उपकरण बन सकते हैं।
उद्योग के पर्यवेक्षकों का कहना है कि एक्सोस्केलेटन पूर्ण घरेलू रोबोटिक्स के लिए एक संक्रमणकालीन उत्पाद के रूप में कार्य करते हैं। जहां एक्सोस्केलेटन मानव गति में मदद करते हैं, वहीं वास्तविक घरेलू रोबोट स्वायत्त रूप से कार्य करेंगे। एक्सोस्केलेटन के लिए विकसित एआई क्षमताएं, विशेष रूप से चाल का अनुकूली शिक्षण और उपयोगकर्ता के इरादों का पूर्वानुमान, मूलभूत प्रौद्योगिकियां हैं जो सीधे घर के लिए अगली पीढ़ी के रोबोट में स्थानांतरित होंगी।
चीन में अब एम्बोडीड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वाले रोबोट को घरेलू काम करने के लिए किराए पर लिया जा सकता है, और इस सेवा की लागत केवल तीन घंटे के लिए 74 युआन से शुरू होती है। यह कदम एम्बोडीड एआई प्रौद्योगिकियों में अरबों डॉलर के निवेश के वास्तविक मूल्य पर बहस छेड़ रहा है।
कई अरब युआन अनुसंधान और विकास पर खर्च होने के बाद, एम्बोडीड एआई वाले रोबोट ने चीन में अपना पहला बड़े पैमाने पर अनुप्रयोग पाया है - घरेलू कार्यों के लिए प्रति घंटा किराया। ये घरेलू कार्य करने वाले सेवा रोबोट न्यूनतम 74 युआन प्रति तीन घंटे की कीमत पर उपलब्ध हैं, जो औद्योगिक क्षेत्रों के बाहर एम्बोडीड एआई प्रौद्योगिकियों के कार्यान्वयन का एक प्रारंभिक वाणिज्यिक उदाहरण है।
यह सेवा ऑन-डिमांड विभिन्न प्लेटफार्मों के माध्यम से प्रदान की जाती है और इसमें ह्यूमनॉइड या पहिया वाले रोबोट शामिल होते हैं। वे फर्श साफ करने, सतहों को पोंछने, वस्तुओं को खोजने और सरल संगठन कार्यों जैसे बुनियादी घरेलू कर्तव्यों को पूरा करने में सक्षम हैं। रोबोट दृश्य, भाषा और क्रिया मॉडल का उपयोग करके आवासीय स्थानों में स्वतंत्र रूप से घूमते हैं, बाधाओं और वस्तुओं को पहचानते हैं, और निवासियों के सरल मौखिक आदेशों पर प्रतिक्रिया करते हैं।
प्रति घंटे लगभग 25 युआन की दर पर, रोबोट का श्रम चीन के बड़े शहरों में स्थानीय घरेलू कर्मचारियों की सेवाओं की तुलना में सस्ता है। फिर भी, उद्योग के पर्यवेक्षकों ने वर्तमान क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण अंतर बताया है। शुरुआती उपयोगकर्ता समीक्षाएं दिखाती हैं कि रोबोट सफाई के सरल कार्यों को काफी अच्छी तरह से संभालते हैं, लेकिन उन्हें अनियमित आकार की वस्तुओं के साथ काम करने, बहु-चरणीय निर्देशों का पालन करने या चीनी अपार्टमेंट की विशिष्ट तंग जगहों में नेविगेट करने में कठिनाई होती है। यह तकनीक एक व्यावहारिक समझौता प्रस्तुत करती है: सस्ती कीमत पर सीमित कार्यक्षमता।
इस क्षेत्र का विकास एम्बोडीड एआई में निवेश की दिशा पर सवाल उठाता है, जिसने चीन में अरबों युआन वेंचर कैपिटल और आर एंड डी कॉर्पोरेट खर्च आकर्षित किया है। unitree, AgiBot, Star Dynasty और X Square Robot जैसी कंपनियों ने सार्वभौमिक ह्यूमनॉइड रोबोट बनाने के लिए महत्वपूर्ण वित्त पोषण प्राप्त किया है, जबकि वर्तमान बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन बहुत सरल, विशेष घरेलू सेवा रोबोटों पर केंद्रित है।
समर्थकों का तर्क है कि वास्तविक कार्यान्वयन, भले ही सीमित हो, अगली पीढ़ी के मॉडलों को बेहतर बनाने के लिए महत्वपूर्ण डेटा उत्पन्न करता है। वास्तविक घरेलू परिस्थितियों से प्रतिक्रिया - अप्रत्याशित लेआउट के साथ टकराव, विभिन्न वस्तुओं को संभालना और विभिन्न उपयोगकर्ता व्यवहार के साथ बातचीत - प्रशिक्षण डेटा प्रदान करती है जो प्रयोगशाला सिमुलेशन में दुर्गम है। यह उन चीनी कंपनियों के दृष्टिकोण के समान है जो स्वायत्त ड्राइविंग में लगी हुई हैं, जिन्होंने पूर्ण स्वायत्तता प्राप्त करने से बहुत पहले आंशिक ऑटोपायलट सुविधाओं को लागू करना शुरू कर दिया था।
उद्योग विश्लेषक लागत कम होने और क्षमताओं में वृद्धि के साथ घरेलू रोबोट किराये के बाजार में तेजी से वृद्धि का अनुमान लगाते हैं। कई प्रमुख चीनी रोबोटिक्स कंपनियां घरेलू वातावरण के लिए विशेष रूप से अनुकूलित नए मॉडल विकसित कर रही हैं, जिनमें छोटे वस्तुओं के हेरफेर के लिए बेहतर चपलता और जटिल निर्देशों के लिए प्राकृतिक भाषा की बेहतर समझ है। यह सवाल अभी भी खुला है कि क्या वर्तमान कार्य-आधारित भुगतान मॉडल एम्बोडीड एआई बुनियादी ढांचे में भारी प्रारंभिक निवेश को सही ठहराने के लिए पर्याप्त राजस्व उत्पन्न कर पाएगा।
X स्क्वायर रोबोट ने सफलतापूर्वक चार क्रमिक निवेश दौर पूरे किए, जिसका समापन सीरीज़ सी राउंड के साथ हुआ। इस उपलब्धि के कारण कंपनी का मूल्यांकन 2.8 बिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक हो गया (जो 20 बिलियन युआन के बराबर है)।
वास्तविक परिस्थितियों में काम करने के लिए एम्बोडीड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक लीडर होने के नाते, X स्क्वायर रोबोट अब चीन में एम्बोडीड-एआई के सबसे अधिक मूल्यांकित स्टार्टअप्स में से एक है। यह सफलता कई रणनीतिक और वित्तीय निवेशकों द्वारा सुनिश्चित की गई है।
सीरीज़ सी राउंड में आईडीजी कैपिटल ने भाग लिया। इसके अलावा, कंपनी को पिछले चरणों के दौरान होंगशान और श्याओमी का समर्थन प्राप्त हुआ। मेइटुआन, अलीबाबा और बाइटडांस से शुरुआती प्रमुख निवेश जुड़ने से X स्क्वायर रोबोट चीन की एकमात्र कंपनी बन गई है जिसने विकास के विभिन्न चरणों में देश के चारों प्रमुख तकनीकी दिग्गजों से प्रमुख वित्त पोषण प्राप्त किया है।
X स्क्वायर रोबोट के संस्थापक और सीईओ वांग कियान ने इस बात पर जोर दिया कि कंपनी ने शुरुआत से ही एक जटिल लेकिन आवश्यक रणनीति का पालन किया है - अपनी मूल मॉडलों को पूरी तरह से स्वयं विकसित करना। उन्होंने उल्लेख किया कि एम्बोडीड-एआई मॉडल, मॉडल-संचालित स्केलेबल डेटा पाइपलाइन और वास्तविक दुनिया में परिनियोजन में महत्वपूर्ण निवेश ठोस परिणाम दे रहे हैं।
कंपनी एम्बोडीड-एआई का एक व्यापक स्टैक बनाती है जो मूल मॉडलों, रोबोटिक्स हार्डवेयर, पेटेंटेड मॉडल-संचालित डेटा पाइपलाइन और वास्तविक दुनिया में परिनियोजन क्षमताओं को एकीकृत करता है। अप्रैल 2026 में वर्ल्ड यूनिफाइड मॉडल आर्किटेक्चर पर निर्मित एम्बोडीड-एआई मॉडल WALL-B प्रस्तुत किया गया था। VLA के मॉड्यूलर दृष्टिकोणों के विपरीत, जो दृष्टि, भाषा और क्रिया के अलग-अलग मॉड्यूल को जोड़ते हैं, WALL-B एक एकल एकीकृत नेटवर्क के भीतर धारणा, भाषा, कार्रवाई और भौतिक पूर्वानुमान को प्रशिक्षित करता है।
इसके अलावा, कंपनी ने WALL-OSS-0.5 और WALL-WM का ओपन-सोर्स कोड जारी किया, जिससे दुनिया के मॉडलिंग और रोबोट हेरफेर के लिए अपने एकीकृत फ्रेमवर्क का विस्तार हुआ। WALL-OSS-0.5 ने बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण के 17 वास्तविक रोबोटिक कार्यों में से चार पर स्वायत्त रूप से 80% से अधिक कार्य करने की क्षमता प्रदर्शित की। वहीं, WALL-WM महत्वपूर्ण घटनाओं के आसपास भाषा, दृष्टि और क्रिया के डेटा को संरेखित करके इवेंट स्तर पर पूर्वानुमान पेश करता है, जो भौतिक दुनिया में मजबूत क्रॉस-मोडल शिक्षण और पूर्वानुमान को बढ़ावा देता है।
X स्क्वायर रोबोट पहले से ही घरेलू, औद्योगिक और लॉजिस्टिक वातावरण में अपने मॉडल और हार्डवेयर स्टैक को लागू कर रहा है। कंपनी शेंज़ेन और बीजिंग में एआई-आधारित सफाई सेवा शुरू करने के लिए 58.com के साथ सहयोग कर रही है, जहां रोबोट आवासीय परिसरों में मानव सफाई कर्मचारियों के साथ मिलकर काम करते हैं। मई से,
