20 अक्टूबर को अपनी आधिकारिक लॉन्चिंग के ठीक बाद, Unitree H2 ह्यूमनाइड रोबोट ने चीन के हांग्जो (Hangzhou) में चल रहे IROS 2025 कॉन्फ्रेंस में तहलका मचा दिया है। 180 सेंटीमीटर लंबा और 70 किलो वजनी यह दो पैरों वाला रोबोट न केवल अपनी हैरान कर देने वाली (और थोड़ी डरावनी सी दिखने वाली) “बायोनिक फेस” के लिए चर्चा बटोर रहा है, बल्कि उस चीज़ के लिए भी जो इसमें मौजूद नहीं है। शुरुआती रिपोर्ट्स और कंपनी की स्पेक शीट्स इशारा कर रही हैं कि Unitree ने Tesla के नक्शेकदम पर चलते हुए महंगे LiDAR सेंसर्स को अलविदा कह दिया है और इसकी जगह “Humanoid Binocular Camera with Wide Field of View” पर दांव लगाया है।
H2 असल में कंपनी के पिछले H1 मॉडल का ही एक एडवांस अवतार है, जिसमें 31 डिग्री ऑफ फ्रीडम (DoF) और अब इसकी गर्दन में 2-डिग्री-ऑफ-फ्रीडम दिए गए हैं, जिससे इसके सिर की हरकतें काफी हद तक इंसानों जैसी लगती हैं। लॉन्च वीडियो में इसकी यह लचीलापन साफ नजर आया, जहां यह रोबोट मार्शल आर्ट्स और डांस स्टेप्स को इतनी सफाई और सहजता से कर रहा था कि देखकर एक पल के लिए यकीन करना मुश्किल हो जाए। हालांकि Unitree अपने चार पैरों वाले (quadruped) रोबोट्स के लिए खुद का 4D LiDAR बनाने के लिए जाना जाता है, लेकिन अपने इस फ्लैगशिप ह्यूमनाइड से इसे हटाना एक बड़ा और शायद खर्च बचाने वाला दांव है। इनका पूरा फोकस विजन-बेस्ड AI पर है। H2 के ‘दिमाग’ को ताकत देने के लिए Intel Core i5/i7 प्रोसेसर्स का इस्तेमाल किया गया है, और डेवलपर्स के लिए इसमें तीन Nvidia Jetson Orin NX मॉड्यूल्स तक का सपोर्ट दिया गया है।
यह खबर क्यों मायने रखती है?
इंडस्ट्री के लिए LiDAR अब तक एक ‘सेफ्टी ब्लैंकेट’ की तरह रहा है, लेकिन Unitree ने एडवांस्ड कंप्यूटर विजन को तरजीह देकर एक साहसी कदम उठाया है। यह “Tesla वाला नजरिया” H2 की कीमत को काफी कम कर सकता है, जिससे आम काम-काज के लिए ह्यूमनाइड रोबोट्स के इस्तेमाल में तेजी आ सकती है—लेकिन इसके लिए एक बहुत बड़ी शर्त (If) जुड़ी है: क्या इनका सॉफ्टवेयर सिर्फ कैमरों के भरोसे जटिल रास्तों और माहौल को सटीकता से समझ पाएगा? मोटर्स से लेकर सेंसर्स तक, ज्यादातर पुर्जे इन-हाउस बनाने की वजह से Unitree के पास पहले से ही कीमत के मामले में बढ़त हासिल है। अगर इनका ‘विजन-ओनली’ सिस्टम कामयाब रहा, तो दूसरी कंपनियों को भी महंगे सेंसर सुइट्स पर अपनी निर्भरता छोड़नी पड़ सकती है। इससे पूरी रोबोटिक्स इंडस्ट्री का ध्यान महंगे हार्डवेयर से हटकर AI-आधारित समझ (perception) की चुनौतियों की तरफ मुड़ जाएगा।
