चीनी कंपनियां डेटा एकत्र करने और मानव कार्यों को करने में सक्षम मशीनों को विकसित करने के लिए वास्तविक परिदृश्यों में ह्यूमनॉइड्स लागू कर रही हैं, जो देश की एक महत्वाकांक्षी रणनीति को चिह्नित करता है।
एम्बेडेड इंटेलिजेंस पर ध्यान केंद्रित करना
ब्लूमबर्ग द्वारा रिपोर्ट किए गए अनुसार, वर्तमान निवेश एम्बेडेड इंटेलिजेंस पर केंद्रित है, एक ऐसी तकनीक जो भौतिक वातावरण के लिए अधिक उपयुक्त उपकरण बनाने के लिए रोबोटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जोड़ती है। उदाहरणों में बीजिंग के पास एक शेल्फ पर चिप्स के पैकेट व्यवस्थित करने वाला एक ह्यूमनॉइड रोबोटिक हाथ शामिल है, या कर्मचारी सरल कार्य जैसे चादरें मोड़ना या सोफे से तकिए हटाना दर्ज कर रहे हैं, जिनकी छवियों का उपयोग रोबोटों के एआई सिस्टम को परिष्कृत करने के लिए किया जाएगा।
चीनी रणनीति में अंतर
यह विकास चीनी उद्योग के फोकस में बदलाव का संकेत देता है। यूनिट्री रोबोटिक्स के जी1 मॉडल की मार्शल आर्ट मूवमेंट्स से ध्यान आकर्षित करने के बाद, निर्माताओं ने मशीनों की सीखने की क्षमता को प्राथमिकता देना शुरू कर दिया है। अलीबाबा और शियाओमी जैसी बड़ी कंपनियां, स्टार्टअप के साथ मिलकर, एम्बेडेड इंटेलिजेंस मॉडल बना रही हैं जो रोबोटों को भौतिक अनुभवों के माध्यम से ज्ञान प्राप्त करने की अनुमति देते हैं।
चीनी दृष्टिकोण अमेरिकी दृष्टिकोण से अलग है, जहां कंपनियां खरीदी गई जानकारी, सिमुलेशन और भारत और वियतनाम जैसे कम लागत वाले देशों में श्रम का उपयोग करती हैं। दूसरी ओर, चीनी निर्माता अपने स्वयं के रोबोटों को प्रामाणिक स्थितियों में डालने की मांग करते हैं ताकि स्व-सीखने को उत्पन्न किया जा सके।
श्रम की कमी के लिए समाधान के रूप में ह्यूमनॉइड्स
चीन में औद्योगिक रोबोटिक्स की उपस्थिति पहले से ही उल्लेखनीय है। ब्लूमबर्ग द्वारा उद्धृत आंकड़ों से पता चलता है कि देश ने 2024 में लगभग 300 हजार रोबोट स्थापित किए, जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका में लगभग 38 हजार थे। आबादी की उम्र बढ़ने के कारण, बीजिंग ह्यूमनॉइड्स को संभावित श्रम की कमी के प्रभावों को कम करने के तरीके के रूप में देखता है। बार्कलेज के विश्लेषकों का अनुमान है कि ऐसी मशीनें भविष्य में कर्मियों की कमी का 60% तक पूरा कर सकती हैं।
कई पहल चल रही हैं: चीन के उद्योग और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय ने वर्ष के अंत तक कारखानों में 10 हजार ह्यूमनॉइड रोबोट पेश करने की योजना बनाई है; निवेशकों ने पहले ही 2025 में इस क्षेत्र में कम से कम 100 बिलियन युआन (लगभग 82 बिलियन रुपये के बराबर) आवंटित किए हैं, जो पिछले पांच वर्षों में लगाए गए राशि से अधिक है; इसके अलावा, घरेलू, स्टोर और असेंबली लाइन में मशीनों को प्रशिक्षित करने के लिए सूचना संग्रह केंद्र स्थापित किए जा रहे हैं। चीनी कंपनियां सीखने के अनुभव के लाखों घंटे संचित करने के लिए वास्तविक संदर्भों में रोबोट का उपयोग करने की योजना बना रही हैं।
चुनौतियां और तकनीकी तुलनाएं
अधिक परिष्कृत रोबोटों का विकास बड़ी मात्रा में डेटा की मांग करता है। भाषा मॉडल के विपरीत, इन मशीनों को नाजुक वस्तुओं को संभालने या गिलास गिरने से रोकने जैसी जटिल मोटर कौशल सीखने की आवश्यकता होती है। हांगकांग में गोल्डमैन सैक्स की विश्लेषक जैकलिन डू ने बताया कि अग्रणी कंपनियों ने पहले ही लगभग 500 हजार घंटों का डेटा एकत्र कर लिया है।
चीन ने 64 डेटा संग्रह केंद्र खोले हैं और निर्माण में अन्य 20 हैं, जो सुपरमार्केट, कार्यालयों, कारखानों और घरों जैसे परिदृश्यों की नकल करते हैं। एक्स स्क्वायर रोबोट के एल्गोरिथम प्रमुख गान रुई ने इस बात पर जोर दिया कि यह एक ऐसा बिंदु है जहां अमेरिका के पास कोई लाभ नहीं है, यह बताते हुए कि श्रमिकों को व्यवस्थित करने और बड़े पैमाने पर मशीनों को तैनात करने की चीनी क्षमता एक विशिष्ट कारक हो सकती है।
संयुक्त राज्य अमेरिका में, टेस्ला, फिगर एआई, एपट्रोनिक और एजिलिटी रोबोटिक्स जैसी कंपनियां भी परीक्षणों के साथ प्रगति कर रही हैं। फिगर एआई ने 50 घंटे के लाइव प्रसारण में लगभग 60 हजार पैकेजों को अलग करने का प्रदर्शन किया, जिससे एक मानव ऑपरेटर के करीब गति हासिल हुई। हालांकि, चीनी कंपनियों ने इस परीक्षण की आलोचना करते हुए इसे अत्यधिक नियंत्रित माना। एजिबोट के परियोजना निदेशक एआई वेन ने तर्क दिया कि फिगर का प्रदर्शन अभी भी एक प्रयोगशाला वातावरण में होता है, जबकि चीनी रोबोट सीधे उत्पादन लाइनों पर प्रशिक्षित होते हैं। ब्लूमबर्ग निष्कर्ष निकालता है कि ह्यूमनॉइड्स का भविष्य रोजमर्रा के अनुभवों को तेजी से स्वायत्त मशीनों के लिए सीखने में बदलने की क्षमता पर निर्भर करेगा।
