चीन के छात्र शेनझेन में रोबोटिक्स प्रतियोगिता आयोजित करते हैं

मानवरूपी और रोबोट कुत्ते रोबोटिक चढ़ाई की पहली प्रतियोगिता में ताइशान पर्वत, चीन में भाग लेने वाले थे। निर्धारित मार्ग की लंबाई 3.9 किलोमीटर थी, जिसमें लगभग 600 मीटर की ऊंचाई और 3,100 से अधिक पत्थर की सीढ़ियाँ थीं। इस चुनौती का उद्देश्य मशीनों की अनियमित सतहों के अनुकूल होने की क्षमता के साथ-साथ उनके नेविगेशन और संतुलन प्रणालियों का मूल्यांकन करना था।

प्रतियोगिता में भार परिवहन, एक्सोस्केलेटन का उपयोग और इलाके की पहचान जैसे अन्य परीक्षण भी शामिल थे। अपने संबंधित प्रौद्योगिकियों का परीक्षण करने के लिए लगभग 90 टीमों ने ताइशान पर्वत की सीढ़ियों पर भाग लिया।

रोबोटों, विशेष रूप से कुत्ते मॉडल, को विभिन्न परिचालन परीक्षणों के अधीन किया गया, जैसे कि मार्गों की पुनर्गणना करना, सीढ़ियों पर चढ़ते समय वस्तुओं का परिवहन करना और दिशा में अचानक बदलाव करना। इन अभ्यासों का उद्देश्य मशीनों की चपलता, निर्णय लेने की क्षमता और परिचालन प्रवाह को मापना था।

बीजिंग लिंगयी टेक्नोलॉजी कंपनी के चतुष्पद रोबोट को मुख्य दौड़ का विजेता घोषित किया गया, जिसने 43 मिनट और 41 सेकंड में 3 हजार से अधिक सीढ़ियों का मार्ग पूरा किया। पिछली परीक्षणों में, प्रतियोगी UNIUBI AI के एक मॉडल ने 35 मिनट और 47 सेकंड में यह रास्ता पूरा किया था, हालांकि वह आधिकारिक दौड़ में उस समय को दोहराने में सफल नहीं हुआ।

बीजिंग लिंगयी टेक्नोलॉजी के विजेता का यूनिट्री के साथ संबंध है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि मनुष्यों द्वारा किया गया यही मार्ग औसतन डेढ़ घंटे लेता है।

UNIUBI AI टीम के रोबोट के प्रभारी इंजीनियर चेन लिन ने ग्लोबल टाइम्स को बताया कि सबसे बड़ी बाधा ताइशान पर्वत की विशिष्ट परिस्थितियों के अनुकूल होना था। उन्होंने विस्तार से बताया कि सीढ़ियाँ सदियों पहले बनी थीं और उनमें महत्वपूर्ण भिन्नताएं हैं, जिनमें ऊँची और नीची, चौड़ी और संकरी सीढ़ियाँ, साथ ही पेवरस्टोन से पक्के किए गए खंड शामिल हैं।

बीजिंग इंटेलिजेंट एरा इंडस्ट्री इंस्टीट्यूट के अध्यक्ष शियांग लीगांग ने इस आयोजन को तकनीकी प्रगति और उसके सुधार दोनों के लिए एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर माना। लीगांग के अनुसार, जब कई रोबोट एक ही परिदृश्य में प्रतिस्पर्धा करते हैं, तो उनकी कमजोरियां जल्दी से सामने आ जाती हैं, जिससे प्रभावी दृष्टिकोणों का अवलोकन, मूल्यांकन और प्रतियोगियों से उन्हें शामिल करना संभव हो जाता है। इस प्रकार, प्रतियोगिता उत्पादों के सुधार में तेजी लाने वाला एक व्यावहारिक परीक्षण क्षेत्र के रूप में कार्य करती है।

ताइशान पर्वत की अंतर्राष्ट्रीय पर्वतारोहण चैंपियनशिप, जिसे माउंट ताई के नाम से भी जाना जाता है, एक पुरानी परंपरा है। 1987 से, हजारों पर्वतारोही रोबोटों के मार्ग से भी अधिक विस्तृत मार्ग तय करते हैं, जो लगभग 8 किलोमीटर में कुल 7 हजार सीढ़ियों तक पहुँचता है। इस चैंपियनशिप का 40वां संस्करण सितंबर में आयोजित किया गया था और दुनिया भर से 13 हजार से अधिक प्रतिभागियों को आकर्षित किया।

9वीं चाइना इंटरनेशनल इंपोर्ट एक्सपो (CIIE) में एक प्रदर्शन हुआ जहां दो पूर्ण आकार के मानव सदृश रोबोटों ने टेबल टेनिस मैच खेला। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि नियंत्रण पूरी तरह से स्वायत्त रूप से किया गया था, जिसमें किसी मानवीय हस्तक्षेप या रिमोट कंट्रोल का उपयोग नहीं किया गया था।

ये रोबोट कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित निर्णय लेने की प्रणालियों के कारण खेल को स्वतंत्र रूप से समझते थे, प्रत्येक शॉट के पथ की भविष्यवाणी करते थे और उस पर प्रतिक्रिया करते थे। यह प्रदर्शन Hitch Open प्लेटफॉर्म का हिस्सा है, जो भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित एक वैश्विक खुला मंच है।

इससे पहले, इन रोबोटों ने लगातार 17 शॉट्स मारकर विश्व रिकॉर्ड बनाया था। CIIE में, वे अपनी क्षमताओं का विस्तार करने और नया रिकॉर्ड बनाने का प्रयास कर रहे हैं।

एपेक आर्थिक नेताओं की बैठक से पहले, जो 18 से 19 नवंबर 2026 को शेंज़ेन में होने वाली है, रोबोकप एशिया-प्रशांत क्षेत्र संघ (RCAP) के अध्यक्ष और रोबोकप महासंघ के उपाध्यक्ष, झोउ चानझु को अपने दृष्टिकोण को साझा करने के लिए आमंत्रित किया गया था। ह्यूमनॉइड रोबोट फुटबॉल लीग रोबोकप के सह-संस्थापकों में से एक के रूप में, वह एशिया-प्रशांत क्षेत्र में एआई में व्यापक सीमा-पार सहयोग प्राप्त करने की संभावनाओं, व्यावहारिक बाधाओं और व्यवहार्य रास्तों का विश्लेषण करने के लिए प्रतियोगिताओं पर आधारित कई वर्षों के शोध अनुभव का उपयोग करते हैं, जो आगामी चांगशा में RCAP टूर्नामेंट से ठीक पहले है।

जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) दुनिया भर में प्रौद्योगिकियों और उद्योगों को बदल रहा है, मुख्य प्रश्न यह है कि अर्थव्यवस्थाएं अपनी तकनीकी क्षमताओं और उत्पादन लाभों को कैसे एकीकृत कर सकती हैं ताकि अधिक लोग इन नवाचारों में भाग ले सकें और उनसे लाभ उठा सकें। एआई डिजिटल दुनिया से परे निकलकर भौतिक दुनिया में प्रवेश कर रहा है। ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स, जो मूर्त एआई का हिस्सा है, प्रयोगशालाओं और प्रतिस्पर्धात्मक अखाड़ों से कारखानों और रोजमर्रा की जिंदगी में आगे बढ़ रहा है।

हालांकि, तकनीकी सफलताओं को व्यावहारिक अनुप्रयोगों में और व्यक्तिगत नवाचारों को अंतर्राष्ट्रीय औद्योगिक सहयोग में बदलना एक जटिल कार्य बना हुआ है। रोबोकप, 1997 में पहले टूर्नामेंट से लेकर, अंतरराष्ट्रीय प्रतियोगिताओं के माध्यम से लगभग तीन दशकों से एआई और रोबोटिक्स में अनुसंधान विकसित कर रहा है।

ह्यूमनॉइड रोबोट फुटबॉल इस तरह के सहयोग के लिए एक उपयोगी खिड़की प्रस्तुत करता है। खेल के दौरान पूरी तरह से स्वायत्त रोबोट को अपने परिवेश को महसूस करना, अपनी गतिविधियों का प्रबंधन करना, निर्णय लेना और रिमोट कंट्रोल या मानवीय मार्गदर्शन के बिना एक साथ काम करना होता है। पांच बनाम पांच और ग्यारह बनाम ग्यारह प्रारूप के मैच व्यक्तिगत बुद्धिमत्ता से सामूहिक बुद्धिमत्ता और कई रोबोटों के समन्वय तक चुनौती का विस्तार करते हैं।

अगस्त 2026 में बीजिंग में, दूसरे वर्ल्ड ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स चैंपियनशिप के हिस्से के रूप में, RCAP बीजिंग मास्टर्स टूर्नामेंट में 16 देशों और क्षेत्रों से 24 अंतरराष्ट्रीय रोबोकप टीमों ने भाग लिया। टीमों ने चीनी कंपनियों द्वारा प्रदान किए गए ह्यूमनॉइड रोबोट प्लेटफॉर्म का उपयोग सामान्य प्रतियोगिता नियमों के तहत अपने एआई एल्गोरिदम और सिस्टम एकीकरण क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए किया।

इस घटना का महत्व केवल मैचों से कहीं अधिक था। चीनी कंपनियों ने रोबोटिक उपकरण और इंजीनियरिंग सहायता प्रदान की, जबकि अंतरराष्ट्रीय अनुसंधान समूहों ने एआई एल्गोरिदम, सॉफ्टवेयर और सिस्टम एकीकरण विशेषज्ञता में योगदान दिया। प्रशिक्षण, परीक्षण और प्रतियोगिताओं ने दोनों पक्षों को तकनीकी समस्याओं की पहचान करने, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर एकीकरण में सुधार करने और विकास में तेजी लाने में मदद की।

RCAP अब इस मॉडल को प्रतिस्पर्धात्मक मैदान से औद्योगिक अनुप्रयोगों तक विस्तारित कर रहा है। 18-20 दिसंबर को हुनान प्रांत के चांगशा में नियोजित RCAP एशिया-प्रशांत चांगशा इनविटेशनल 2026 में चीन, पुर्तगाल, ब्राजील, थाईलैंड, मलेशिया और सिंगापुर की टीमों को एक साथ लाया जाएगा। टूर्नामेंट में बड़े चीनी भारी उपकरण निर्माता द्वारा विकसित ह्यूमनॉइड रोबोट भाग लेंगे, जिसका मुख्यालय आयोजन शहर में है, और जिनके मुख्य क्षेत्र निर्माण और कृषि उपकरण हैं।

इस कंपनी का ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के क्षेत्र में विस्तार दर्शाता है कि कैसे स्थापित निर्माता इंजीनियरिंग विशेषज्ञता, उत्पादन क्षमता और वास्तविक औद्योगिक स्थितियों का उपयोग मूर्त एआई को विकसित करने के लिए कर सकते हैं। प्रतिभागी इन रोबोटों का उपयोग प्रशिक्षण, संयुक्त अनुसंधान और अंतरराष्ट्रीय प्रतियोगिताओं के लिए करेंगे, साथ ही औद्योगिक उत्पादन और घरेलू सेवाओं में संभावित अनुप्रयोग क्षेत्रों का भी पता लगाएंगे। कार्यक्रम का उद्देश्य चीन के रोबोट प्लेटफॉर्म और अनुप्रयोग वातावरण को रोबोकप डेवलपर्स के वैश्विक समुदाय और प्रमुख औद्योगिक उद्यमों से जोड़ना है।

प्रतियोगिताओं, संयुक्त अनुसंधान और वास्तविक परीक्षण को मिलाकर, कार्यक्रम का लक्ष्य तकनीकी प्रयोग से व्यावहारिक अनुप्रयोग तक एक स्पष्ट मार्ग बनाना है। औद्योगिक परीक्षण मूल्यवान परिचालन डेटा भी उत्पन्न कर सकता है। बार-बार परीक्षण यह दिखा सकते हैं कि प्रकाश व्यवस्था, वस्तुओं की स्थिति या कार्यप्रवाह में परिवर्तन रोबोट के प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करते हैं, जिससे शोधकर्ताओं को कमजोरियों की पहचान करने और अपनी प्रणालियों को बेहतर बनाने में मदद मिलती है।

इन लाभों को सीमाओं तक फैलाने के लिए, भागीदारों को डेटा एक्सेस और पुन: उपयोग के बारे में स्पष्ट समझौतों की आवश्यकता होती है, जो सुरक्षा, गोपनीयता और बौद्धिक संपदा की सुरक्षा उपायों द्वारा समर्थित होते हैं। ऐसे समझौते औद्योगिक वातावरण तक पहुंच को अनुसंधान और नवाचार के लिए सामान्य अवसरों में बदलने में मदद कर सकते हैं। चीन की व्यापक रोबोटिक्स विनिर्माण पारिस्थितिकी तंत्र, कुशल आपूर्ति श्रृंखलाएं, तेज इंजीनियरिंग पुनरावृत्ति और स्मार्ट विनिर्माण और सेवाओं में विविध अनुप्रयोग अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ताओं को विकास और सत्यापन के लिए मूल्यवान अवसर प्रदान करते हैं।

दूसरी ओर, चीनी निर्माता अपनी продукции और सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी प्रणालियों को बेहतर बनाने के लिए वैश्विक डेवलपर्स के विविध एआई एल्गोरिदम, सॉफ्टवेयर समाधानों और तकनीकी प्रतिक्रिया का उपयोग कर सकते हैं। यह द्विदिशीय आदान-प्रदान प्रदर्शित करता है कि कैसे हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर, एआई एल्गोरिदम और अनुप्रयोग परिदृश्य रोबोटिक्स की वैश्विक मूल्य श्रृंखला में एक दूसरे के पूरक हो सकते हैं, जिससे संयुक्त नवाचार के लिए अधिक अवसर पैदा होते हैं।

एआई और रोबोटिक्स के क्षेत्र में तेजी से प्रगति के बावजूद, प्रौद्योगिकी को प्रयोगशाला से रोजमर्रा के उपयोग में स्थानांतरित करना कठिन बना हुआ है। बाधाएं अक्सर रोबोट की बुद्धि में नहीं, बल्कि बुनियादी ढांचे, डिवाइस इंटरफेस, तकनीकी मानकों और सिस्टम संगतता में निहित होती हैं।

एक सरल समस्या पर विचार करें: एक सेवा रोबोट लिफ्ट को कैसे बुलाता है? कई रोबोट पहले से ही स्वायत्त रूप से चल सकते हैं, अपने परिवेश को पहचान सकते हैं और बाधाओं से बच सकते हैं। फिर भी, सिंगापुर और अन्य स्थानों की कुछ वाणिज्यिक इमारतों में लिफ्ट नियंत्रण प्रणाली तृतीय-पक्ष रोबोटों के लिए सुविधाजनक संचार इंटरफ़ेस प्रदान नहीं करती है। रोबोट लिफ्ट को डिजिटल रूप से कॉल करने या मंजिल चुनने में असमर्थ हो सकता है, और इसके बजाय उसे बटनों को भौतिक रूप से दबाने के लिए अतिरिक्त यांत्रिक हाथ की आवश्यकता हो सकती है।

यह विरोधाभास आश्चर्यजनक है: एक रोबोट जो जटिल स्वायत्त निर्णय लेने में सक्षम है, वह लिफ्ट इंटरफ़ेस जैसी किसी इतनी बुनियादी चीज़ से सीमित हो सकता है। बेशक, लिफ्ट सुरक्षा के लिए महत्वपूर्ण प्रणालियाँ हैं। उनके नियंत्रण तक पहुंच को भौतिक सुरक्षा, साइबर सुरक्षा और भवन प्रबंधन की आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए। सुरक्षित एकीकरण के लिए मानकीकृत इंटरफेस, उचित प्रमाणन और स्पष्ट पहुंच नियमों की आवश्यकता होती है।

रोबोट, लिफ्ट और स्वचालित दरवाजों के बीच डेटा विनिमय के लिए सिंगापुर का राष्ट्रीय मानक इस दिशा में एक कदम है, हालांकि मौजूदा इमारतों का आधुनिकीकरण में समय लगता है। इसी तरह की समस्याएं औद्योगिक स्वचालन में उत्पन्न होती हैं। विभिन्न निर्माताओं के रोबोट अक्सर विभिन्न संचार प्रोटोकॉल, सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर और नियंत्रण प्रणालियों का उपयोग करते हैं। एक एआई एल्गोरिथम जो एक प्लेटफॉर्म पर अच्छी तरह से काम करता है, उसे दूसरे पर काम करने से पहले महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर अनुकूलन, पैरामीटर ट्यूनिंग और परीक्षण की आवश्यकता हो सकती है।

विकास उपकरणों, परिचालन वातावरणों, डेटा उपयोग आवश्यकताओं और बौद्धिक संपदा समझौतों में अंतर अंतरराष्ट्रीय संयुक्त अनुसंधान और शोध परिणामों के पुन: उपयोग को और जटिल बना सकते हैं। तकनीकी संगतता केवल समस्या का एक हिस्सा है। एक रोबोट जो परीक्षण के दौरान अच्छा प्रदर्शन करता है, उसे अभी भी दूसरी अर्थव्यवस्था में तैनात करने से पहले आगे के मूल्यांकन या अनुमोदन की आवश्यकता हो सकती है। प्रमाणन आवश्यकताओं, खरीद प्रक्रियाओं और बाजार पहुंच में अंतर संयुक्त परियोजनाओं में समय और लागत जोड़ सकते हैं। इसलिए, सहयोग के लिए केवल संगत हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर से अधिक की आवश्यकता होती है। यह प्रौद्योगिकी आपूर्तिकर्ताओं, नियामकों और उपयोगकर्ताओं के बीच पारदर्शी आवश्यकताओं और समन्वय पर भी निर्भर करता है।

ये उदाहरण एक व्यापक सबक की ओर इशारा करते हैं: तकनीकी परिष्कार स्वचालित रूप से व्यावहारिक प्रयोज्यता में परिवर्तित नहीं होता है, व्यापक लाभों की तो बात ही छोड़ दें। एक घटक में सफलता पूरी प्रणाली की परिपक्वता स्थापित नहीं करती है, और प्रयोगशाला में सफलता वास्तविक दुनिया में विश्वसनीय संचालन की गारंटी नहीं देती है। इसलिए, व्यापक कार्यान्वयन न केवल मजबूत एआई एल्गोरिदम पर निर्भर करता है, बल्कि इंटरऑपरेबिलिटी, मानकीकृत इंटरफेस, सिस्टम सुरक्षा और वास्तविक परिचालन स्थितियों में विश्वसनीय संचालन पर भी निर्भर करता है।

अंतर्राष्ट्रीय सहयोग विकास के लिए बाधाओं को कैसे कम कर सकता है और अधिक देशों, कंपनियों और शोधकर्ताओं को एआई नवाचारों में भाग लेने में मदद कर सकता है? रोबोकप के लगभग तीन दशकों के अनुभव से व्यावहारिक सबक मिलते हैं। यहां तक कि जब विभिन्न देशों की टीमें एक ही कार्य पर काम करती हैं और समान उपकरणों का उपयोग करती हैं, तो वे अक्सर बहुत अलग तकनीकी दृष्टिकोण चुनती हैं। कुछ गति प्रबंधन में विशेषज्ञ होते हैं, अन्य कंप्यूटर विजन और स्वायत्त निर्णय लेने में, और तीसरे सॉफ्टवेयर वास्तुकला या कई रोबोटों के समन्वय में होते हैं।

सामान्य नियम, सामान्य परीक्षण वातावरण और तकनीकी आदान-प्रदान टीमों को इन दृष्टिकोणों की तुलना करने, उनका परीक्षण करने और उन्हें बेहतर बनाने की अनुमति देते हैं। मैंने अंतरराष्ट्रीय प्रतियोगिताओं में अक्सर देखा है कि टीमें मैदान पर ज़ोरदार प्रतिस्पर्धा करती हैं, और फिर अंतिम सीटी के बाद, एआई एल्गोरिदम का आदान-प्रदान करती हैं, अनुभव साझा करती हैं और कभी-कभी दीर्घकालिक अनुसंधान साझेदारी शुरू करती हैं। सामान्य तकनीकी लक्ष्य विभिन्न विकास पथों के लिए जगह छोड़ते हैं। यह दृष्टिकोण एपेक के स्वैच्छिक सहयोग और आम सहमति के सिद्धांतों के अनुरूप है। अर्थव्यवस्थाओं को एक एकल निर्धारित मॉडल का पालन करने के बजाय अपने स्वयं के जरूरतों, संसाधनों और विकास के चरणों के लिए उपयुक्त प्रौद्योगिकियों का आदान-प्रदान करने और चुनने में सक्षम होना चाहिए।

संयुक्त अनुसंधान और प्रतिभा विनिमय इस चयन का समर्थन कर सकते हैं, टिकाऊ परीक्षण और अनुकूलन के माध्यम से क्षमता निर्माण करके। तीन व्यावहारिक प्राथमिकताओं की पहचान की गई है। पहला, विकास के लिए खुले और संगत प्लेटफार्मों का निर्माण। सुलभ सॉफ्टवेयर विकास किट, मॉडलिंग उपकरण, मानकीकृत इंटरफेस और तकनीकी दस्तावेज एकीकरण लागत को कम कर सकते हैं और एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर मॉड्यूल के पुन: उपयोग को प्रोत्साहित कर सकते हैं। यह डेवलपर्स को नियमित एकीकरण कार्य पर कम और मुख्य तकनीकी समस्याओं पर अधिक समय खर्च करने की अनुमति देता है।

दूसरा, वास्तविक अनुप्रयोगों पर संयुक्त आरएंडडी पर ध्यान केंद्रित करना। विभिन्न देशों के विश्वविद्यालय, अनुसंधान संस्थान और कंपनियां स्मार्ट विनिर्माण, रसद, सरकारी सेवाओं और घरेलू सहायता के लिए समाधान विकसित और मान्य करने के लिए सामान्य प्लेटफार्मों पर काम कर सकती हैं। चीन की रोबोटिक्स आपूर्ति श्रृंखलाएं और अनुप्रयोग परिदृश्य दुनिया भर के डेवलपर्स के एआई एल्गोरिदम और विशेषज्ञ ज्ञान का पूरक हो सकते हैं, जिससे अनुसंधान से कार्यान्वयन तक संक्रमण तेज होता है।

तीसरा, एशिया-प्रशांत क्षेत्र में अनुसंधान साझेदारी और प्रतिभा विनिमय को मजबूत करना। संयुक्त प्रयोगशालाएं विश्वविद्यालय टीमों को औद्योगिक भागीदारों के साथ सामान्य कार्यों पर रोबोटों का परीक्षण करने के लिए एक साथ ला सकती हैं, जबकि शोधकर्ताओं का आदान-प्रदान कार्यान्वयन और रखरखाव पर व्यावहारिक प्रशिक्षण सुनिश्चित कर सकता है। प्रतिभागी सत्यापित विधियों और इंजीनियरिंग विशेषज्ञता को अपने संस्थानों में ले जा सकते हैं और उन्हें स्थानीय जरूरतों के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं। अंतरराष्ट्रीय प्रतियोगिताएं इन संबंधों को शुरू करने और सामान्य तकनीकी लक्ष्यों पर भागीदारों का समर्थन करने में मदद कर सकती हैं।

उन्नत उत्पादों तक व्यापक पहुंच उतनी ही महत्वपूर्ण है जितनी कि अंतर्निहित तकनीक को विकसित और अनुकूलित करने की क्षमता। नवाचार के लिए बाधाओं को कम करने से विभिन्न देशों के शोध समूहों को अपनी ताकत के अनुसार योगदान करने और दीर्घकालिक अनुसंधान और अनुप्रयोग के अवसर बनाने की अनुमति मिलती है। इस तरह का क्षमता निर्माण एक क्रमिक, दीर्घकालिक प्रक्रिया है, न कि एकमुश्त हस्तांतरण।