2026 عالمی صنعتی ذہانت کانفرنس چین کے جسمانی ذہانت صنعتی تبدیلی کو اجاگر کرتی ہے

2026ء کی عالمی مصنوعی ذہانت کا کانفرنس جولائی میں شنگھائی میں شروع ہوگا، جس کا اظہاری رقبہ پہلی بار 10 لاکھ مربع میٹر سے زیادہ ہوگا اور شرکت کرنے والی کمپنیاں 1100 سے زیادہ ہوں گی۔ اس بار کے کانفرنس نے چین کے جسمانی ذہانت صنعت کے بڑے تقسیم کو دیکھا: B اینڈ مارکیٹ میں واضح تقسیم ہوئی، فیکٹری والے صرف صنعتی لائن پر گہرے گئے اور تھکاوٹ والے کاموں پر توجہ دی، جبکہ تجارتی خدمات والے سپر مارکیٹ، ریستوران جیسے مناظر کی طرف بڑھے؛ C اینڈ پر دو گروہوں میں تقسیم ہوا: ساتھ دینے والے اور گھریلو کام کرنے والے۔ نمائش کرنے والے اب "دکھائی دینے والی چیزوں" سے "کام کرنے والی چیزوں" کی طرف منتقل ہو گئے ہیں، جن میں حقیقی مناظر میں تنصیب اور ROI پر توجہ دی جا رہی ہے۔ ڈیٹا کلکشن صنعت کا بنیادی ستون بن گیا ہے، جسمانی ڈیٹا کا حجم اور زبان ماڈل کے پر-ٹریننگ کارپس میں 10,000 گنا سے زائد فرق ہے، جس سے فزیکل AI "دکھائی دینے والا" سے "کام کرنے والا" بننے میں تین رکاوٹوں — ڈیٹا دیوار، رپرزنٹیشن دیوار، اور سرکلر دیوار — کا سامنا ہے۔

مضمون کے مصنف، ذریعہ: 36氪

عملی کارروائی سے دکھاوے کو بھگا دیں، ڈیٹا مستقبل کو تعریف کرتا ہے۔

کاروباری کمائی کے ساتھ ساتھ مصرفی بہترین مصنوعات کا خواب دیکھیں۔

17 جولائی، 2026 کو، شنگھائی ایکسپو ایکسچینج سنٹر میں عالمی صنعتی ذہانت کانفرنس (WAIC) کا آغاز ہوا۔ اس سال کے کانفرنس کے لیے نمائش کا رقبہ پہلی بار 100,000 مربع میٹر سے زیادہ ہو گیا، 1100 سے زیادہ کمپنیوں نے شرکت کی، اور 349 نئے مصنوعات پیش کیے گئے، جو تاریخ کا سب سے بڑا ریکارڈ ہے۔

لیکن اعداد سے زیادہ واضح چیز میدان کی "گرمی" ہے — H3 ایمبڈڈ انٹیلی جنس گیلری کے دروازے پر ہیوک کی شکل میں لمبی قطاریں ہیں، اندر لوگوں کا ایک دوسرے کو چھونا، اور راستے کے وسط میں کھڑے ہو کر تین سیکنڈ سے زیادہ نہیں رک سکتے۔

H3 گیلری کا دورہ کرنے کے بعد، ایک واضح احساس ہے کہ روبوٹس کی نمائش بدل گئی ہے۔

گزشتہ سال گھومتے اور ناچتے ہوئے روبوٹس کی پرفارمنس کو کنارے پر دھکیل دیا گیا — مزہ دار، لیکن اب مرکزی توجہ نہیں۔ سب سے آگے، صنعتی لائن، فارمی کے شیلف، ریستوراں کا بار اور گھر کا لِوِنگ روم کے سیمیولیشنز ہیں۔ اس سال، نمائش کرنے والے صرف یہ نہیں پوچھ رہے کہ "کیا میں دلچسپ لگ رہا ہوں؟" بلکہ یہ کہ رہے ہیں کہ "دیکھیں میں یہ کام کس طرح کر سکتا ہوں، اور آپ کو کتنی رقم بچا سکتا ہوں۔"

WAIC 2026 کے روبوٹ اسٹال پر، چینی ایمبڈڈ انٹیلیجنس کا بڑا تقسیم دیکھا گیا، جس نے صنعت کے لیے سب سے واضح تشریح فراہم کی: کام کرنا، تقسیم ہونا، بنیاد رکھنا — تین کلیدی الفاظ، جو صنعت میں ہونے والے تین گہرے تبدیلیوں کے مطابق ہیں۔ درج ذیل، ہم نے اس ایکسپو سے اپنی پہلی ہاتھ کی مشاہدات لائے ہیں۔

"کام کرنا" مرکزی موضوع ہے، اور تقسیم بنیادی خصوصیت ہے؛ جب آپ تفصیل سے دیکھیں، تو B-سائیڈ کے ایک ہی گروپ کے درمیان راستے بالکل مختلف ہیں۔ ایک گروپ فیکٹریوں میں گھس جاتا ہے اور سب سے تھکا دینے والے، گندے اور تھکا دینے والے کام کرتا ہے؛ دوسرا گروپ کمرشل سپر مارکیٹس، فارماسیوٹیکل اسٹورز اور ریستورانوں کی طرف بڑھتا ہے، جہاں لوگوں کے قریب ترین مقامات پر جگہ تلاش کی جاتی ہے۔

فیکٹری پارٹی کا طریقہ کار بہت سیدھا سادہ ہے، وہ اصل پروڈکشن لائن کو 1:1 اسٹال پر نقل کرتے ہیں اور روبوٹس کو عام جلوس میں "نوکری" پر رکھتے ہیں تاکہ وہ دہرائے جانے والے، تھکا دینے والے کاموں کو مکمل کر سکیں۔

اسٹوریج اور لاجسٹکس روبوٹ کے لیڈر، جی زھی جیا، نے جنرل پرسنل روبوٹ Gino1 کا افتتاح کیا، جس میں ہاتھ اور پاؤں کے مسلسل ہم آہنگ کنٹرول کی صلاحیت شامل ہے، جو موبائل روبوٹس اور چنے گئے اسٹیشنز کے ساتھ مل کر چننے کے مکمل پروسیس کو مکمل کر سکتی ہے، جس سے منفرد ٹاسک کا وقت تقریباً 30 فیصد تک کم ہو جاتا ہے۔

زھی یوآن نے پانچ نئے مصنوعات — ایکسپیڈیشن A3 Ultra، جنی G2 Max، لینگشی X2 EDU، کریٹیکل پوائنٹ OmniHand 3 Ultra-M اور کوتو کرائسنگ روبوٹ — کا ایک ساتھ اعلان کیا، اور جنی G2 Max کو جنگ دو لوسٹکس کے ساتھ مل کر اسکا ویئرہاؤس ہینڈلنگ اور پیلیٹنگ کا سین اسٹال پر پیش کیا، جس میں رولر ٹرے کے لودنگ اور انا لودنگ کا ڈیپلومنٹ حالت کو اصلی طور پر دکھایا گیا؛ ساتھ ہی، جون پو انٹیلی جینس کے ساتھ مل کر ایک مکمل چپ پروسیسنگ لائن قائم کی گئی، جس نے لودنگ، باکسنگ، اور ٹرانسپورٹ جیسے لمبے عمل کو مسلسل مکمل کیا، جس سے بناہوئے بغیر مستقل کارکردگی کی تصدیق ہوئی۔

اس نے کار وائر ہارن سائیکل لائن کو اسٹال پر منتقل کر دیا، اور اس کا A1 وائر ہارن اسمارٹ روبوٹ حل پورے وائر ہارن پروسیس کو خودکار بنانے کے لیے تیار کیا گیا ہے، جس میں اپنے آپ کے طور پر تیار کیا گیا بڑا ماڈل ہے جو انسانی لچکدار آپریشنز کو نقل کر سکتا ہے اور موجودہ پروڈکشن لائن میں آسانی سے ڈالا جا سکتا ہے۔ معلوم ہوا ہے کہ یہ حل جون 2024 میں تینہائی الیکٹرانکس میں بڑے پیمانے پر لاگو کیا گیا۔

لی جو روبوٹ نے ڈھیر توڑنا، ٹرانسپورٹ کرنا، اور سامان ڈالنا جیسے مناظر کو مکمل طور پر خودکار، متعدد مقامات پر لچکدار آپریشن کے ساتھ دوبارہ بنایا، جس میں مکمل طور پر انسانی مداخلت کی ضرورت نہیں تھی، اور معرض میں بے رکاوٹ طور پر کام کرتا رہا، جو حقیقی صنعتی لائن کے عمل کے مطابق تھا۔

صنعتی مناظر میں ساخت کا درجہ بلند ہوتا ہے، کام کے حدود واضح ہوتے ہیں، اور ROI قابلِ قیاس ہوتا ہے—یہ فیکٹری والوں کا مشترکہ جائزہ ہے۔ روبوٹ کو "سب کچھ کرنے والا" ہونے کی ضرورت نہیں، صرف ایک خاص سٹیشن پر ایک ہی کام کو بہترین طریقے سے کرنا کافی ہے۔

بزنس سروس پیشہ ور لوگوں کے سامنے بالکل الگ سوالات ہیں، ماحول زیادہ کھلا، خلل زیادہ بے ترتیب، اور غلطی کا خانہ کم ہے۔

گیلکسی یونیورسل نے دو واضح ہدف والے روبوٹس پیش کیے: انٹرایکٹو سروسز کے لیے جنرل پرپوز روبوٹ Galbot G1 اور صنعتی ماحول کے لیے ہیوی ڈیوٹی روبوٹ Galbot S1، جن کے تمام ایکشنز اپنے خود طراحی کردہ "ایسٹرا برین" جسمانی بڑا ماڈل سے حقیقی وقت میں چلائے جاتے ہیں۔

G1 نے C-ٹریڈر اور B-ٹریڈر دونوں کے سروس سیناریوز میں عام استعمال کا مظاہرہ کیا، جس میں ناشتہ تیار کرنا، ذکاوت فروخت، استقبال اور دیگر متعدد سیناریوز شamil ہیں؛ جبکہ S1 زیادہ "ثقیل" صنعتی سیناریوز پر مرکوز ہے اور ڈی پیکنگ، ٹرانسپورٹ اور اسٹیکنگ تک کی لاجسٹکس کی مکمل سلسلہ وار نمائش کرتا ہے۔

چی فانگ کا مکمل طور پر ترقی یافتہ الفا بوٹ 2 (ای بو) ایک الگ انداز اپناتا ہے۔ یہ ایک دکاندار کے طور پر کافی، ککٹیل اور آئس کریم تیار کرتا ہے، اور "کام کرنے" کے علاوہ B2B کاروباری خدمات میں نظر انداز نہیں کیا جا سکنے والا جذباتی قیمت اور صارفین کا تجربہ فراہم کرتا ہے۔

ان دو کمپنیوں کے راستے الگ الگ ہیں، لیکن وہ ایک ہی تجارتی منطق کو اپناتے ہیں — جتنا زیادہ منظر کھلا ہوگا، اتنا ہی زیادہ ٹیکنالوجی کا چیلنج ہوگا، لیکن مارکیٹ کی ضرورت اور ادائیگی کی تیاری بھی زیادہ ہوگی۔ اگر کسی خاص منظر میں قابلیت ثابت کر دی جائے، تو تجارتی سائکل کام کرنا شروع ہو جائے گا۔ یہی وجہ ہے کہ زیادہ تر کمپنیاں B2B میں صنعتی اور تجارتی سروسز دونوں کے شعبوں میں ساتھ ساتھ داخل ہوتی ہیں۔

یہ قابل ذکر ہے کہ فو لی ہائی لود ویلڈ روبوٹ GRW کا پہلا ایمیشن کرتا ہے، جس کی زیادہ سے زیادہ 16 کلوگرام کی مستقل لوڈ کنٹرول، 2 میٹر کا بڑا کام کا رنگ، اور لچکدار حرکت کی صلاحیت ہے، جو اسٹوریج، لاجسٹکس، صنعتی تیاری، اور صحت کی دیکھ بھال جیسے زیادہ لوڈ والے انسان اور روبوٹ کے تعاون کے مناظر پر مرکوز ہے۔ معلوم ہوا ہے کہ اس روبوٹ میں فو لی کا زیرو کوڈ ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم نصب ہے، جس سے آپریشن کی پیچیدگی مزید کم ہو گئی ہے۔

علاوہ ازیں، تفریحی گائیڈنس سروسز اب ایک نسبتاً بالغ نکاتی بازار ہیں۔ زہ یوئن نے WAIC کے دوران چین تیان زو کے ساتھ مل کر، مرکزی اور دو دوسرے مقامات پر ستاں اقسام کے جسمانی ذہین روبوٹس تھوڑے، جو مرکزی عوامی علاقوں میں رہنمائی اور راستہ دکھانے کے کام آئے۔ A3 اور لینگ شی X2 جیسے ماڈلز نے صرف رہنمائی کے علاوہ مشکل حرکات اور گروپ ڈانس کا بھی جلوہ پیش کیا، جس سے دوربینوں کا گروہ جمع ہوا اور تالیاں بجیں۔

چی یوئن کے سہ‌بنیادی رکن پین زہہوئی نے انٹرویو میں کہا کہ صنعت میں سب سے واضح تبدیلی ڈیمو کے شو کی بجائے ڈپلویمنٹ اور پروڈکٹیوٹی کی طرف ہے، “لوگ اس بات پر زیادہ توجہ دے رہے ہیں کہ کیا یہ حقیقی طور پر فیکٹریز اور کمرشل سروسز کے ماحول میں داخل ہو سکتی ہے”。

فیکٹری ہو یا دکان، راستے مختلف ہیں، لیکن سوال ایک ہی ہے — تجارتی عمل میں زندہ رہنے کی ٹکٹ کس طرح حاصل کی جائے۔ ہر کمپنی اپنے انداز میں جواب دے رہی ہے، اور بازار کی تصدیق کا انتظار کر رہی ہے۔

کسٹمر کے طبقے کی تقسیم B کے طبقے کی طرح واضح نہیں ہے۔ فیکٹریاں روبوٹس خریدتی ہیں، جس میں ROI، سرمایہ واپسی کا دور، اور کتنے انسانی مزدور کو بدلنا ہے، یہ سب کا حساب لگایا جاتا ہے۔ ذاتی صارفین کا فیصلہ بہت زیادہ پیچیدہ ہوتا ہے؛ کچھ لوگ "مزیدار" ہونے کی وجہ سے آرڈر کرتے ہیں، کچھ "کام کرنے والے" ہونے کی بنیاد پر قیمت کا موازنہ کرتے ہیں، اور کچھ دوسرے ساتھی کا جذبہ اور عملی استعمال دونوں کی توقع رکھتے ہیں، اکثر اوقات یہ تینوں چیزیں ایک ساتھ ہوتی ہیں۔

现场来看，同样是面向家庭和个人消费者，一些公司让机器人充当“玩伴”或“学伴”，陪人下棋、聊天，出售的是情感价值；一些则定位为“保姆”，专注于家务，出售的是“干活”的价值；还有一些则试图在陪伴与家务之间找到平衡。

فُ لِیو کا "کیٹ ہیڈ" روبوٹ فیملی "جذباتی قیمت" کو آگے بڑھا رہا ہے: ڈیسک ٹاپ GR Nano ذاتی جذباتی ساتھ کے لیے مخصوص ہے، جب اسے چھویا جاتا ہے تو اس میں ظریف جذباتی تبدیلیاں پیدا ہوتی ہیں، اور صارفین اس کے لیے اپنا خاص شخصیت تخلیق کر سکتے ہیں۔ GR Mini اپنے مینی اسٹائل کے ظاہری شکل اور انسانی نقل و حرکت کے ساتھ ایکسہبیشن گائیڈنس، بزرگوں کی ساتھی کردار جیسے مناظر کو طاقت فراہم کرتا ہے۔ GR Nano ابھی تک بازار میں نہیں آیا، لیکن فُ لِیو کا C-سائن پر "جذباتی ربط" پر زور دینے کا رخ واضح ہو چکا ہے۔

کیویوئن T1 اور Q1 خاندانی ساتھ اور سائنس و تعلیم کے تجربے پر مرکوز ہیں۔ T1 دنیا کا پہلا قابل تبدیل شخصی روبوٹ ہے، جو چرخوں والے انسان نما اور چار پاؤں والے فارم کے درمیان آزادانہ طور پر تبدیل ہو سکتا ہے؛ Q1 ہلکا پھلکا ڈیزائن پیش کرتا ہے جو خاندانی ساتھ اور سائنس و تعلیم کے تجربے پر مرکوز ہے۔ اسٹال روبوٹس کی قیادت میں تعامل کا رفتار طے کرتا ہے، جو معلوم ہوتا ہے کہ اسے بازاروں میں آف لائن فل اسٹور کھول دیا گیا ہے۔

جکا نے ایک چھوٹا انسان نما روبوٹ JAKA π ("π زی") متعارف کرایا، جس کی لمبائی صرف 1.22 میٹر ہے اور یہ اسی شریح میں سب سے چھوٹے انسان نما روبوٹس میں سے ایک ہے، جس میں "دماغ + چھوٹا دماغ" فیوشن آرکیٹیکچر ہے، جو اس کے اسٹال پر پرفارم کرنے اور دوران کے دوران ممکنہ صارفین کے ساتھ تفاعل رکھنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ حالانکہ جکا کا مرکزی میدان صنعتی ہے، لیکن "π زی" کا ظہور یہ بھی ظاہر کرتا ہے کہ صنعتی کھلاڑی بھی "پیارا بننے" والی راہ کی خوبصورتی کو نظرانداز نہیں کر سکتے۔

زوجی دنیا کی لونا ہیومانوئڈ روبوٹ نے لچکدار کپڑوں کے ڈیزائن اور بہترین ناچ کی صلاحیت کے ساتھ دھیان کھینچا، جس میں ہلکا پھلکا اور شاندار چلن کا انداز ہے، اس کے ساتھ iPad کنٹرول ٹرمینل کے ذریعے ویڈیو کے ایک کلک سے ناچ سیکھنا اور ایکشن کو ڈریگ اور ڈراپ کرکے ترتیب دینا ممکن ہے۔

ویتاؤ دوںج نے جیڈون ایکسپو میں ایک ایسی ماشین کتا لایا جو ریموٹ کنٹرول کے بغیر خودکار طور پر ساتھ دے اور بات چیت کر سکتی ہے۔

ان "ساتھی کھیلنے والوں" کو تفصیل سے دیکھیں، ان کے کام کے حدود واضح ہیں، تعامل کنٹرول کیا جا سکتا ہے، اور ٹیکنالوجی نسبتاً بالغ ہے، جسے پیچیدہ فزیکل دنیا کو سمجھنے کی ضرورت نہیں، صرف محدود قوانین کے اندر صحیح ردعمل دینا ہوتا ہے۔ اس قسم کے مناظر بنیادی طور پر "بند سوالات" ہیں، جن میں بھاری کام کرنے کی ضرورت نہیں، صرف دلچسپ اور ساتھ کا احساس ہو تو لوگ ادائیگی کرنے کو تیار ہوتے ہیں۔

کام کرنے والوں کا طریقہ بالکل مختلف ہے۔ انہیں گھر میں داخل ہو کر کپڑے طوڑنا، کھلونے سجانا، کمرہ سامان کرنا جیسے گھریلو کام کرنے ہوں گے۔ یہ روبوٹس کے لیے "سستی مشکل" ہے، کیونکہ کپڑے نرم ہوتے ہیں، جھریاں تصادفی ہوتی ہیں، اور ایک ہی ٹی شرٹ کی ہر بار رکھنے کی شکل مختلف ہوتی ہے۔

فو لی کا "جسمانی گھر" کام کرنے والوں میں سب سے آگے بڑھا ہوا ٹیکنالوجی کا راستہ ہے۔ اسٹال پر "روبوٹ مینیجر کا دن" کا مکمل گھریلو محاکمہ فراہم کیا گیا ہے۔ جب صارف "میں پیاسا ہوں" جیسی ادھوری ہدایت دیتا ہے، تو GR-3 کو واضح مقام کی ضرورت نہیں ہوتی، بلکہ وہ خودکار طور پر ضرورت کو سمجھتا ہے، مقام تلاش کرتا ہے اور شے لے کر پہنچاتا ہے۔ مقامی بڑے اسکرین پر روبوٹ کے فیصلوں کا مکمل عمل حقیقی وقت میں ویژولائز ہوتا ہے۔

مستقبل قریب ہے، F2 کو "خانگی ملازم" کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے، جس کا ڈیزائن نرم اور پیارا ہے، جو کھیل کے ساتھ ساتھ شطرنج کھیل سکتا ہے، تعلیم پر نظر رکھ سکتا ہے، کپڑے جمع کر سکتا ہے اور بلی کا کھانا بھر سکتا ہے۔ یہ مصنوعات اب دستیاب ہے اور سینکڑوں گھروں میں ادائیگی کے بعد استعمال ہو رہی ہے، جو "جو کچھ ممکن ہو، اسے پہلے کریں، پھر تدریجی طور پر وسعت دیں" کے عملی نقطہ نظر پر عمل کرتی ہے۔

یورلیچ نے پیزا بنانے، چینی کی تحریر بنانے، کمرہ صاف کرنے جیسے طویل مدتی کاموں کو دکھایا، لیکن تفصیل سے دیکھنے پر، یہ مناظر زیادہ تر "کابیلیت کی تصدیق" ہیں اور گھریلو روزمرہ کے مسائل کو حل کرنے تک کا فاصلہ ابھی باقی ہے۔

اسٹیج پر چھوٹی سی نمائش، ایک حقیقت کو تبدیل نہیں کر سکتی: گھریلو ماحول ایک کھلا دنیا ہے، جبکہ موجودہ تکنیکی صلاحیتیں ابھی بند یا نصف بند ماحول تک محدود ہیں۔ مخصوص ماحول میں پہلے سے طے شدہ کاموں کو مکمل کرنا بھی مشکل ہے، اور "ہر گھر کا الگ انداز" میں اصلی طور پر داخل ہونے کے لیے اب بھی بہت دور ہیں۔

کھیل کے ساتھی اور کام کرنے والوں کے درمیان فرق، سطحی طور پر تکنیکی راستوں کا فرق ہے، لیکن اصل میں "انسان اور مشین کے تعلق" کی مختلف تصورات ہیں۔ پہلا گروہ روبوٹس کو ساتھی کے طور پر دیکھتا ہے اور جذباتی ربط بیچتا ہے؛ جبکہ دوسرا گروہ انہیں مددگار کے طور پر دیکھتا ہے اور محنت کی آزادی بیچتا ہے۔

بند قواعد کے تحت "آسان سوالات" اور کھلے دنیا کے "سخت ترین مشکلات" دو مختلف تجارتی رفتاروں کے مطابق ہیں: ایک سائز کے اثرات کے ذریعے تیزی سے اضافہ کرتا ہے، دوسرا تکنیکی طور پر ترقی کے ذریعے آہستہ آہستہ آگے بڑھتا ہے۔

اب تک کئی ساتھی کھیل پیشہ ورانہ طور پر پیداواری حل تک پہنچ چکے ہیں، جبکہ کام کرنے والے اب تک تکنیکی موڑ کا انتظار کر رہے ہیں۔ C سطح پر، "مستقبل میں امید" کے خواب کے بجائے، بازار "اب استعمال کے قابل" مصنوعات کے لیے زیادہ تیار ہے۔

بی ڈی اور سی ڈی کے سیناریوز کے علاوہ، اس نمائش میں ایک اور قسم کے اسٹال تھے جن میں ناچ نہیں تھا، نہ ہی کسی چیز کو پکڑنا تھا، صرف سر پر لگنے والے کیمرے، ڈیٹا گلوفز اور ریموٹ آپریشن ٹیبل، اور انہیں پہنے ہوئے ایک ہی حرکت دہرانے والے لوگ تھے۔ ان کا کام بہت آسان تھا: روبوٹ کو کام کرنے سے پہلے یہ سکھانا کہ وہ کیسے سیکھے۔

میفینگ ٹیکنالوجی کے اسٹال پر ہیڈ ماؤنٹڈ ڈیٹا کلیکشن ڈیوائس MEgo View اور گریپر جیسے ہینڈ ہیلڈ ڈیوائس MEgo Gripper رکھے گئے ہیں۔ صارفین ڈیوائس پہن کر گریپر کے ذریعے سامنے کی چیزوں کو اٹھاتے ہیں، جس پر 200° فش آئی لینس، تین ڈی محسوس کرنے والے سینسرز، اور نو محور IMU ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں، جبکہ ایک بڑی اسکرین پر آپریشن کا راستہ ملی میٹر درجہ کی درستگی سے ریل ٹائم میں دوبارہ تعمیر ہوتا ہے۔ میفینگ کا مقصد واضح ہے: وہ روبوٹ نہیں بناتے، بلکہ صرف "روبوٹ ٹیچر" ہیں۔ وہ انسانی آپریشن کے ویڈیوز کو کراﺅڈ سورسنگ کے ذریعے اکٹھا کرتے ہیں، جس سے ڈیٹا کا خرچ روایتی ریموٹ کنٹرولڈ مشینوں کے مقابلے میں تین گنا تک کم ہو جاتا ہے۔

سی لینگ روبوٹس اعلی درجے کی طاقتی واپسی دوری کنٹرول کی راہ پر چلتے ہیں، جس کی درستگی بہت زیادہ ہے لیکن لاگت بھی زیادہ ہے۔ دیانا3+دیانا7 جی2 ڈیٹا اکٹھا کرنے کے سسٹم میں، آپریٹر ماسٹر آرم کو ہاتھ میں لے کر، دور کے سلیو آرم میں تمام حرکات کا حقیقی وقت میں مرآتی نقل ہوتا ہے، جس سے ملی سیکنڈ کی دو طرفہ طاقتی واپسی حاصل ہوتی ہے، اور طاقت، حرکت، اور بصری جیسے متعدد ماڈل ڈیٹا محفوظ ہوتے ہیں۔

اس نے "انسان-مرکوز" پیراڈائیم کے ارد گرد ڈیٹا کلیکشن سسٹم کا جائزہ لیا، اپنی طرف سے اعلیٰ درجہ کے SenseHub ڈیٹا کلیکشن سسٹم کو تیار کیا، جس میں پانچ انگلیوں والے دستہ کا استعمال کرکے ہاتھ کی فضائی پوزیشن، انگلیوں کی پوزیشن اور آپریشن کی طاقت کو مکمل طور پر کیپچر کیا جاتا ہے۔ مرکزی منطق یہ ہے: ڈیٹا کلیکشن کا مرکز انسان ہے، روبوٹ نہیں، اور بڑے ماڈل انسانی آپریشن ڈیٹا کو جمع کرنے کے بعد اسے روبوٹس پر منتقل کرتے ہیں۔

اس گیلری میں اسی طرح کے ڈیٹا کلیکشن ڈیوائسز صرف ان تین کے نہیں۔ ڈومچی انسٹی ٹیوٹ کا RoboPocket، جین زھی روبوٹکس کا HumanData حل، چین جیو روبوٹکس کا ویژول ٹچ سینسر گرِپر، اور چین جینگ ٹیکنالوجیز کا Looper سسٹم — ویژول سے ٹچ تک، مکمل بادی موشن کیپچر سے فرسٹ پرسپیکٹ تک، ڈیٹا کلیکشن ڈیوائسز تدریجاً مزید تفصیلی ابعاد کو کور کر رہے ہیں۔

اسٹال پر فیکٹریوں اور کمرشل سپر مارکیٹس میں داخل ہونے والے روبوٹس، جو ظاہری طور پر کام کر رہے ہیں، واقعی میں اصل ماحول میں موثر ڈیٹا اکٹھا کر رہے ہیں۔ کام اور ڈیٹا اکٹھا کرنا ایک دوسرے سے جڑ گئے ہیں۔

zeroth power اس منطق کا ایک مثالی نمونہ ہے، جو "فوری ریٹیل، ڈیٹا پر مبنی، سینے کا وسیع کرنا، اور گھر میں داخلہ" کے چار مرکزی محوروں پر مبنی ہے، جس میں ایک تجرباتی جگہ تعمیر کی گئی ہے، ZERITH-H1 چرخ والے انسان نما روبوٹ 3D متعدد ماڈل حسی نظام کے ساتھ لگا ہوا ہے، جو ایک محاکمہ کنورینینس شیلف کے سامنے مستقل طور پر کام کر رہا ہے، مصنوعات کی شناخت، پکڑنا، الگ کرنا، اور ریفِل کرنا، سب کچھ خودکار طور پر مکمل کرتا ہے۔ ہر پکڑنے کے عمل کی کامیابی یا ناکامی، زور کا مناسب ہونا، یا پکڑنے کا نقطہ درست ہونا — تمام ڈیٹا بیک اینڈ پر واپس بھیج دیا جاتا ہے تاکہ ماڈل کو بہتر بنایا جا سکے۔

اس منطق کا کلیدی عنصر "فیزیکل ایکسٹریکشن کو API میں تبدیل کرنا" ہے۔ زیرو ایکسپو نے ایکسٹریکشن، شناخت، اور الگ کرنے جیسے فیزیکل آپریشنز کو دوبارہ استعمال کے قابل معیاری انٹرفیس بنایا ہے، جس کو بہتر بنانے کے بعد زیادہ سے زیادہ سیناریوز میں براہ راست استعمال کیا جا سکتا ہے۔

لیکن اس "ڈیٹا سے پالی گئی صلاحیت" کا عام بننا اب بھی صنعت کا سب سے بڑا اجنبی ہے۔

واي سي آئی ذہنی جسمانی فورم پر چی یوان کے شراکت دار یائو مائو چنگ نے کہا کہ فزیکل AI کو سکیل کرنے کے لیے تین دیواروں کو عبور کرنا ہوگا: پہلی دیوار ڈیٹا کی ہے، جس میں حقیقی تعامل کے ڈیٹا کم اور حاصل کرنے کا اخراج زیادہ ہے؛ دوسری دیوار نمائندگی کی ہے، جس میں مختلف کاموں اور مناظر کے لیے ایک یکسانہ فزیکل نمائندگی اب تک قائم نہیں ہوئی؛ تیسری دیوار بند حلقات کی ہے، جس میں حقیقی تجربہ و غلطی کا اخراج زیادہ ہے اور فیدبیک سست ہے۔

اس نے یہ بات کھولی کہ جسمانی ڈیٹا کا سائز زبانی ماڈل کی پری ٹریننگ کے کارپس سے گزین گنا زیادہ ہے، اور عام فزیکل قوانین کو سمجھنے کے لیے کم از کم ارب گھنٹوں کا ڈیٹا جمع کرنا ضروری ہے۔

ڈیٹا سپلائی چین کے زیادہ اوپری حصے میں، RoboSense ڈیٹا کہاں سے آتا ہے اور اس کی معیار کیسے محفوظ کیا جائے، اس کا حل پیش کرتا ہے۔ اس کی طرف سے جاری کیا گیا دوسری نسل کا مکمل ٹھوس سینسر پلیٹ فارم E2، پچھلی نسل کے مقابلے میں درستگی تین گنا بڑھ گئی ہے اور اس کی پوائنٹ فریکوئنسی لاکھوں کی سطح تک پہنچ گئی ہے، جو روبوٹس کو حرکت اور آپریشن کے دوران قابل کمپیوٹیشن اور قابل تعلیم ڈیٹا اثاثہ تخلیق کرنے میں مدد دیتا ہے، جس سے "سینس—ڈیٹا—ٹریننگ—ایٹریشن" کا بند حلقوں کا نظام تشکیل پاتا ہے۔

ڈیٹا کلیکشن ڈیوائسز کا ایک ساتھ ظہور، کچھ حد تک "محنت" کے ذریعے "بُھر" کی کمی کو پورا کر رہا ہے۔ جیسا کہ یائو ماؤکنگ نے کہا، فزیکل AI کا "دکھانے کے قابل" سے "کام کرنے کے قابل" بننا، ایک عام، قابل تعمیر، اور قابل ترقی نظام بنانے پر منحصر ہے۔

اس گیلری میں وہ ہیڈ ماؤنٹڈ کیمرے، ڈیٹا گلوز، اور ریموٹ آپریشن ٹیبل، سب ایک ہی کام کر رہے ہیں: فزیکل دنیا کو ایسی زبان میں "ترجمہ" کرنا جو ماڈل سمجھ سکے۔ جتنا جلد اور جتنا درست ترجمہ ہو، روبوٹس کے کام سیکھنے کا دن اتنا ہی جلد آئے گا۔ لیکن اس سے پہلے، پورا صنعت اب بھی ڈیٹا جمع کرنے میں مصروف رہے گا، سادہ ترین طریقے سے، اور سب سے ذکاوت والے نتیجے کا انتظار کرے گا۔