Xiaomi ने WRC 2026 में 66-DoF ह्यूमनॉइड रोबोट पेश किया

Xiaomi ने अपने नए 66-DoF ह्यूमनॉइड रोबोट के साथ क्या खुलासा किया? WRC 2026 में, कंपनी ने सार्वजनिक रूप से अगली पीढ़ी के द्विपद (bipedal) प्रोटोटाइप का प्रदर्शन किया, जो बेहतर हाथ की निपुणता और औद्योगिक-कार्य निष्पादन के आसपास बनाया गया है, जबकि Xiaomi का व्यापक रोबोटिक्स अनुसंधान तेजी से VLA और एम्बॉडीड फाउंडेशन मॉडल पर केंद्रित है। चूंकि फिजिकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इस बात को बदल रहा है कि डिजिटल इंटेलिजेंस भौतिक दुनिया के साथ कैसे इंटरफेस करती है, डेवलपर्स को यह मूल्यांकन करना चाहिए कि मानक सॉफ़्टवेयर स्टैक एम्बॉडीड वातावरण के अनुकूल कैसे होते हैं। पारंपरिक औद्योगिक रोबोटिक्स अक्सर अत्यधिक संरचित वातावरण, कार्य-विशिष्ट प्रोग्रामिंग और मॉडल-आधारित नियंत्रण पर निर्भर करती रही है। आज, क्योंकि उन्नत प्रणालियाँ मल्टीमोडल धारणा को सीधे रियल-टाइम कंट्रोल लूप में एकीकृत करती हैं, इंजीनियरिंग प्राथमिकताएं सामान्यीकृत, विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) फाउंडेशन मॉडल की ओर स्थानांतरित हो रही हैं।

औद्योगिक मैनिपुलेशन के लिए 33 हैंड DoF क्यों महत्वपूर्ण हैं

एक नजर में

• अगली पीढ़ी का द्विपद प्रोटोटाइप लगभग 1.70 मीटर लंबा है, जिसका वजन 66 किलोग्राम है, और यह अपनी जॉइंट मोबिलिटी को 66 डिग्री ऑफ़ फ़्रीडम तक बढ़ाता है।
• लचीले और गैर-मानक औद्योगिक घटकों को कुशलता से संभालने में सक्षम बनाने के लिए हाथों में 33 डिग्री ऑफ़ फ़्रीडम केंद्रित करते हुए, सूक्ष्म हेरफेर (fine manipulation) को भारी प्राथमिकता दी जाती है।
• पहले के फैक्ट्री परीक्षणों में लगभग 76 सेकंड के प्रोडक्शन-साइकिल की आवश्यकता को पूरा किया गया; चार महीने के पुनरावृत्ति (iteration) के बाद, Xiaomi ने बताया कि सेल्फ-टैपिंग-नट स्टेशन पर सफलता दर 90.2% से सुधरकर 98% हो गई है।

फिजिकल AI का उदय सॉफ़्टवेयर समस्या को स्क्रीन-आधारित इंटरैक्शन से हटाकर धारणा, योजना और भौतिक निष्पादन की ओर ले जाता है। विजुअल एसेट्स को प्रस्तुत करने और फ्लैट इंटरफेस प्रबंधित करने के बजाय, डेवलपर्स अब ऐसी प्रणालियों का इंजीनियर कर रहे हैं जो त्रि-आयामी (3D) स्थानिक वातावरण के बारे में तर्क कर सकती हैं और उच्च-सटीकता वाले द्विपक्षीय प्रक्षेपवक्र (bimanual trajectories) का समन्वय कर सकती हैं।

Xiaomi के फैक्ट्री परीक्षणों से पता चलता है कि कंपनी व्यापक तैनाती से पहले दोहराए जाने वाले विनिर्माण कार्यों को प्राथमिकता दे रही है। अपने सार्वजनिक प्रदर्शन से पहले, द्विपद प्रणाली ने Xiaomi इलेक्ट्रिक वाहन असेंबली लाइन पर चार महीने की कठोर इंटर्नशिप पूरी की, जिसमें सेल्फ-टैपिंग नट इंस्टॉलेशन और सामग्री बॉक्स हैंडलिंग जैसे कार्य किए गए। पहले के परीक्षणों में रोबोट को लगभग 76-सेकंड के वर्कस्टेशन चक्र के भीतर काम करने की आवश्यकता थी। चार महीने के पुनरावृत्ति के बाद, Xiaomi ने बताया कि सेल्फ-टैपिंग-नट इंस्टॉलेशन स्टेशन पर सफलता 90.2% से बढ़कर 98% हो गई थी। यह परिवर्तन प्रदर्शित करता है कि ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स जटिल भौतिक वातावरण में दोहराए जाने वाले, उच्च-निपुणता वाले संचालन की दिशा में आगे बढ़ रही है, न कि केवल बुनियादी चलने के प्रदर्शन तक सीमित है।

Xiaomi ह्यूमनॉइड रोबोट इकोसिस्टम के तकनीकी आर्किटेक्चर को समझना

हुड के तहत, अगली पीढ़ी का प्लेटफ़ॉर्म 2022 के CyberOne प्रोटोटाइप की तुलना में मैकेनिकल डिज़ाइन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एकीकरण में काफी वृद्धि का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि पहली पीढ़ी के CyberOne में केवल 21 जॉइंट डिग्री ऑफ़ फ़्रीडम थे, नया मॉडल इसे 66 जॉइंट डिग्री ऑफ़ फ़्रीडम तक बढ़ाता है। यह मैकेनिकल विस्तार मुख्य रूप से हाथों में केंद्रित है, जो ठीक मोटर नियंत्रण, सटीक ऑब्जेक्ट ग्रैस्पिंग और नाजुक टूल हेरफेर को सक्षम करने के लिए कुल 33 हैंड DoF आवंटित करता है।

अलग से, Xiaomi रोबोटिक्स ने अपने एकीकृत ढांचे के तहत कई एम्बॉडीड-AI मॉडल और अनुसंधान परियोजनाएं प्रकाशित की हैं। इन ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स में रियल-टाइम निष्पादन मॉडल Xiaomi-Robotics-0, स्केल किया गया मॉडल Xiaomi-Robotics-1 जो 100,000 घंटे से अधिक के वास्तविक दुनिया के प्रक्षेपवक्र का लाभ उठाता है, और 38B एकीकृत ऑटोरेग्रेसिव मॉडल Xiaomi-Robotics-U0 शामिल हैं। साथ ही, ये परियोजनाएं रोबोट एक्शन जनरेशन, फाउंडेशन पॉलिसी और एम्बॉडीड वर्ल्ड मॉडलिंग तक फैली हुई हैं। हालाँकि, सार्वजनिक सामग्रियां यह स्थापित नहीं करती हैं कि WRC प्रोटोटाइप अपने प्रोडक्शन कंट्रोल स्टैक के रूप में इनमें से किसी भी एक मॉडल को चलाता है।

एक सरल वैचारिक VLA नियंत्रण पाइपलाइन को इस प्रकार दर्शाया जा सकता है:

[विजुअल / भाषा इनपुट]
           │
           ▼
[एम्बॉडीड पॉलिसी या VLA मॉडल]
           │
           ▼
[रोबोट एक्शन / मोशन कमांड]
           │
           ▼
[एम्बॉडीमेंट-विशिष्ट नियंत्रक]

ये अनुसंधान दिशाएं कार्य-विशिष्ट नीतियों से लेकर एम्बॉडीड मॉडल तक एक व्यापक बदलाव को दर्शाती हैं जिन्हें कार्यों और रोबोट कॉन्फ़िगरेशन में ज्ञान स्थानांतरित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ऐसे मॉडल विकसित करके जो विजुअल और भाषा इनपुट को रोबोट एक्शन या कार्य-स्तर के नियंत्रण संकेतों में अनुवाद करते हैं, डेवलपर्स ऐसे सॉफ़्टवेयर का पता लगा सकते हैं जो कार्यों और एम्बॉडीमेंट की एक विस्तृत श्रृंखला में सामान्यीकरण करता है। सॉफ़्टवेयर स्टैक को एम्बॉडीमेंट-विशिष्ट स्थिति अनुमान, गति योजना (motion planning) और निम्न-स्तरीय नियंत्रण के साथ मल्टीमोडल सेंसर इनपुट का समन्वय करना चाहिए।

पारंपरिक रोबोट नियंत्रण बनाम VLA फाउंडेशन मॉडल

जैसे-जैसे रोबोटिक विकास की भौतिक आवश्यकताएं साधारण नेविगेशन से आगे बढ़ती हैं, डेवलपर्स को यह चुनना होगा कि वे अपनी रोबोट नियंत्रण परतों को कैसे संरचित करें। पारंपरिक गणितीय मॉडल का उपयोग करके एक कस्टम कंट्रोल लूप बनाने से उच्च सटीकता मिलती है लेकिन गैर-मानक वातावरण के लिए अनुकूलनशीलता की कमी होती है। इसके विपरीत, बड़े पैमाने पर सीखी गई नीतियों के लिए अक्सर काफी अधिक प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है, लेकिन जब प्रशिक्षण कवरेज और एम्बॉडीमेंट संरेखण पर्याप्त होते हैं तो व्यापक अनुकूलनशीलता की पेशकश कर सकती हैं। जैसे-जैसे कार्य परिवर्तनशीलता और वस्तु विविधता बढ़ती है, विशुद्ध रूप से पूर्व-प्रोग्राम किया गया नियंत्रण स्केल करना कठिन हो जाता है।

आर्किटेक्चरल मूल्यांकन: पारंपरिक काइनेमैटिक्स बनाम जनरेटिव VLA

मॉडल-आधारित नियंत्रण सटीक और अनुमानित व्यवहार की पेशकश कर सकता है, लेकिन इसे अत्यधिक परिवर्तनशील वातावरण केच अनुकूल ढालने के लिए अक्सर अतिरिक्त धारणा, योजना और कार्य-विशिष्ट इंजीनियरिंग की आवश्यकता होती है। यह दृष्टिकोण अच्छी तरह से परिभाषित ऑपरेटिंग बाधाओं के भीतर अनुमानित व्यवहार प्रदान कर सकता है। एक कस्टम, इन-हाउस काइनेमैटिक नियंत्रक विकसित करने के लिए संयुक्त बाधाओं को मैप करने और वास्तविक समय में उलटा काइनेमैटिक्स समीकरणों को हल करने के लिए पर्याप्त इंजीनियरिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। इसके विपरीत, पूर्व-प्रशिक्षित, विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) फाउंडेशन मॉडल को तैनात करने से उच्च स्थानीय कंप्यूट आवश्यकताओं की कीमत पर, प्रशिक्षण कवरेज और एम्बॉडीमेंट संरेखण के आधार पर अधिक अनुकूलता मिल सकती है।

नीचे दी गई तालिका रोबोटिक नियंत्रण और कार्य निष्पादन के प्रबंधन के लिए मानक पद्धतियों की तुलना करती है:

ये आर्किटेक्चरल निर्णय उत्पादन लाइन पर रोबोट की भौतिक क्षमताओं को सीधे प्रभावित करते हैं। एकीकृत फाउंडेशन मॉडल को अपनाकर, रोबोटिक सिस्टम एकल, अलग-अलग कार्यों को निष्पादित करने से लेकर गतिशील कार्यस्थानों में बहु-चरण, सहयोगात्मक कार्य करने की ओर移行 कर सकते हैं। इंजीनियरिंग टीमों को अपनी विशिष्ट हार्डवेयर क्षमताओं, कार्य जटिलता और रीयल-टाइम निष्पादन बाधाओं के आधार पर इन सॉफ़्टवेयर प्रतिमानों का मूल्यांकन करना चाहिए।

एकॉ इंटीग्रेशन चेकलिस्ट: इंजीनियरिंग टीमें एम्बॉडीड सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट की तैयारी कैसे कर सकती हैं

यह सुनिश्चित करने के लिए कि जैसे-जैसे ह्यूमनॉइड प्लेटफॉर्म औद्योगिक वातावरण में संक्रमण करते हैं, परिचालन स्थिरता और सुरक्षित निष्पादन बना रहे, इंजीनियरिंग और उत्पाद टीमों को सुरक्षा, सत्यापन और तैनाती वर्कफ़्लो स्थापित करना चाहिए।

डेवलपर कार्यान्वयन चेकलिस्ट

• सुरक्षा-बाध्य नियंत्रण सीमाओं को परिभाषित करें: निष्पादन से पहले असुरक्षित क्रियाओं को अस्वीकार किया जा सके, इसके लिए जॉइंट, वेग, बल और कार्यक्षेत्र की सीमाओं को सीखी गई नीति से बाहर रखें।
• सिमुलेशन और नियंत्रित हार्डवेयर परीक्षणों में नीतियों को सत्यापित करें: उत्पादन तैनाती से पहले सिमुलेशन और मंचित वास्तविक-रोबोट वातावरण में सीखे गए व्यवहारों का मूल्यांकन करें।
• एंड-टू-एंड नियंत्रण विलंबता को मापें: बाधाओं की पहचान करने के लिए धारणा, मॉडल अनुमान, गति योजना और निम्न-स्तरीय नियंत्रण को अलग-अलग प्रोफाइल करें।
• आउट-ऑफ़-डिस्ट्रिब्यूशन व्यवहार का परीक्षण करें: केवल प्रशिक्षण-वितरण बेंचमार्क पर भरोसा करने के बजाय अपरिचित वस्तुओं, प्रकाश स्थितियों, लेआउट और कार्य विविधताओं का मूल्यांकन करें।
• फॉलबैक नियंत्रण मोड डिज़ाइन करें: जब सीखी गई नीतियां कम-विश्वास या अमान्य क्रियाएं उत्पन्न करती हैं तो नियतात्मक पुनर्प्राप्ति (deterministic recovery) या सुरक्षित-स्टॉप व्यवहार प्रदान करें।

उत्पाद और रणनीति चेकलिस्ट

• उच्च-मूल्य वाले औद्योगिक वर्कस्टेशन को परिभाषित करें: दोहराए जाने वाले, उच्च-सटीकता वाले असेंबली स्टेशनों की पहचान करें जो रोबोट एकीकरण के लिए सबसे उपयुक्त हैं।
• कार्य-सत्यापन पाइपलाइन स्थापित करें: वास्तविक समय में रोबोट कार्य सफलता दरों का मूल्यांकन करने के लिए बहु-कैमरा निगरानी प्रणालियों का लाभ उठाएं।
• क्रॉस-एम्बॉडीमेंट सॉफ़्टवेयर इंटरफेस बनाएं: सुनिश्चित करें कि रोबोटिक ऑपरेटिंग सिस्टम आसपास के फैक्ट्री स्वचालन नेटवर्क के साथ संवाद कर सके।

इन संरचित दिशानिर्देशों को स्थापित करके, विकास टीमें परिचालन निरंतरता बनाए रखते हुए अपने अनुप्रयोगों को सुरक्षित, अधिक अनुपालन वाले आर्किटेक्चर में स्थानांतरित कर सकती हैं।

इंजीनियरिंग टीमों के लिए मुख्य बातें

Xiaomi का 66-DoF ह्यूमनॉइड प्रोटोटाइप दिखाता है कि कैसे औद्योगिक ह्यूमनॉइड विकास लोकोमोशन प्रदर्शनों से लेकर दोहराए जाने वाले मैनिपुलेशन कार्यों की ओर बढ़ रहा है। हाथों में केंद्रित 33 डिग्री ऑफ़ फ़्रीडम और नट इंस्टॉलेशन, लचीले घटक हैंडलिंग और सामग्री प्रबंधन को कवर करने वाले फैक्ट्री परीक्षणों के साथ, निपुणता और कार्य विश्वसनीयता केंद्रीय इंजीनियरिंग मेट्रिक्स बन रहे हैं।

ड डेवलपर्स के लिए, Xiaomi का व्यापक रोबोटिक्स अनुसंधान पारंपरिक नियंत्रण प्रणालियों के साथ-साथ VLA नीतियों और एम्बॉडीड विश्व मॉडल की बढ़ती भूमिका को भी दर्शाता है। व्यावहारिक चुनौती नियतात्मक नियंत्रण को पूरी तरह से बदलना नहीं है, बल्कि रोबोटों को उत्पादन वातावरण में तैनात करने से पहले सीखी गई नीतियों को सिमुलेशन, सुरक्षा बाधाओं, विलंबता प्रोफाइलिंग, फॉलबैक व्यवहार और एम्बॉडीमेंट-विशिष्ट नियंत्रकों के साथ संयोजित करना है।

संदर्भ (References)

1. Xiaomi Robot set to make public debut at 2026 World Robot Conference on August 19. https://www.gizmochina.com/2026/08/18/xiaomi-robot-set-to-make-public-debut-at-2026-world-robot-conference-on-august-19/

2. Xiaomi-Robotics-0: An Open-Sourced Vision-Language-Action Model with Real-Time Execution. https://arxiv.org/abs/2602.12684

3. Xiaomi-Robotics-1: Scaling Vision-Language-Action Models with over 100K Hours of Real-World Trajectories. https://arxiv.org/abs/2607.15330

4. Xiaomi-Robotics-U0: Unified Embodied Synthesis with World Foundation Model. https://arxiv.org/abs/2607.11643

5. Xiaomi updates progress on humanoid robots in auto factory, achieves 98% success rate in some tasks. https://technode.com/2026/07/15/xiaomi-updates-progress-on-humanoid-robots-in-auto-factory-achieves-98-success-rate-in-some-tasks/