AI डैशकैम: ड्राइवर जोखिम घटाए, एक्सीडेंट रोके

ट्रक या डिलीवरी वैन चलाना “सिर्फ ड्राइविंग” नहीं होता—यह लगातार निर्णय लेने का काम है। एक सेकंड का फोन-स्क्रॉल, आधी नींद में लंबा ब्लिंक, या बारिश में वही पुरानी फॉलो-डिस्टेंस… और जोखिम अचानक बढ़ जाता है। यही वो जगह है जहाँ AI डैशकैम असली काम करते हैं: वे सिर्फ रिकॉर्ड नहीं करते, वे रियल-टाइम में जोखिम पहचानकर ड्राइवर को समय रहते “सही” कदम उठाने लायक बनाते हैं।

सितंबर 2025 में प्रकाशित एक रिपोर्ट के मुताबिक, वर्जीनिया टेक ट्रांसपोर्टेशन इंस्टीट्यूट (VTTI) ने नियंत्रित टेस्ट-सिनारियो में Nauto के AI-इनेबल्ड डैशकैम सिस्टम को परखा—और सिस्टम ने डिस्ट्रैक्टेड ड्राइविंग, रोलिंग स्टॉप, टेलगेटिंग और नाइट ड्राइविंग जैसे मामलों में डिटेक्शन एक्यूरेसी और सुपरवाइज़र-यूजेबल फीडबैक के लिहाज़ से मजबूत प्रदर्शन दिखाया। मेरे हिसाब से इससे बड़ा संकेत यह है कि वाहन सुरक्षा में AI का भविष्य “ऑटोमेशन” से भी ज्यादा “व्यवहार सुधार” में छिपा है।

यह लेख हमारी श्रृंखला “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” का हिस्सा है—जहाँ हम देखते हैं कि AI कैसे ड्राइविंग से लेकर डिज़ाइन और ऑपरेशन तक, सुरक्षा और दक्षता बढ़ा रहा है।

AI डैशकैम असल में करता क्या है—और ये इतना उपयोगी क्यों है?

सीधा जवाब: AI डैशकैम कैमरा + वाहन डेटा + AI मॉडल को जोड़कर यह बताता है कि अभी टक्कर/घटना का जोखिम कितना है, और ड्राइवर को तुरंत सुधारात्मक संकेत देता है।

पारंपरिक डैशकैम घटना के बाद सबूत देते थे। AI डैशकैम घटना से पहले जोखिम फ्लैग करते हैं। Nauto जैसा सिस्टम आम तौर पर तीन तरह के इनपुट जोड़ता है:

• रोड-फेसिंग कैमरा (आगे की सड़क, लेन, वाहन दूरी, पैदल यात्री आदि)
• ड्राइवर-फेसिंग कैमरा (ध्यान भटकना, झपकी, सीट बेल्ट, फोन उपयोग)
• OBD/ऑनबोर्ड डायग्नोस्टिक्स डेटा (स्पीड, ब्रेकिंग, लेन-ड्रिफ्ट संकेत, अन्य वाहन-स्टेट)

इन डेटा को AI (कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क + रिस्क स्कोरिंग) से “फ्यूज़” करके सिस्टम हर कुछ क्षणों में रिस्क को दोबारा कैलकुलेट करता है। नतीजा: सिर्फ घटना पहचान नहीं, बल्कि रोकने योग्य चेतावनी।

VTTI रोड-टेस्ट से क्या सीख मिलती है (और भारत में इसका मतलब क्या है)?

मुख्य सीख: नियंत्रित, रिपीटेबल टेस्ट-ट्रैक्स पर यदि सिस्टम डिस्ट्रैक्शन/रिस्की पैटर्न पहचानने में लगातार अच्छा है, तो फ्लीट ऑपरेशन में उसे ट्रेनिंग और कोचिंग सिस्टम के साथ जोड़कर वास्तविक लाभ निकाला जा सकता है।

VTTI के टेस्ट सेटअप में वही सिनारियो शामिल थे जो 2023 की बेंचमार्क स्टडी में भी थे—यानी तुलना का आधार मौजूद था। रिपोर्ट में Class 8 ट्रैक्टर (भारी ट्रक) परीक्षण के कुछ ठोस परिणाम सामने आए:

• हैंडहेल्ड कॉल, आउटगोइंग टेक्स्ट, “लैप में छुपा फोन यूज़”, सीट-बेल्ट उल्लंघन: 100% मामलों में इन-कैब ऑडिबल अलर्ट
• रोलिंग स्टॉप: 95% मामलों में अलर्ट
• टेलगेटिंग: पहले 50% ट्रायल में अलर्ट, फिर सेटिंग एडजस्टमेंट के बाद 100%

भारत में इसका सीधा अर्थ यह नहीं कि “ठीक यही नंबर” यहां भी मिलेगा—क्योंकि रोड बिहेवियर, लेन-डिसिप्लिन, ट्रैफिक घनत्व अलग है। लेकिन कॉन्सेप्ट ट्रांसफर साफ है:

1. ऐसे सिस्टम ट्रेनिंग डेटा से बेहतर होते हैं, और
2. “ड्राइवर + रोड + वाहन स्टेट” को साथ देखकर फॉल्स अलर्ट कम किए जा सकते हैं।

सबसे बड़ा खतरा: ‘अलर्ट फटीग’—और AI इसे कैसे कम करता है?

सीधा जवाब: अगर सिस्टम हर छोटी बात पर बीप करेगा, तो ड्राइवर कुछ दिनों में उसे “इग्नोर” करने लगेगा। इसे alert fatigue कहते हैं, और यही कई ADAS फीचर्स की सबसे बड़ी कमजोरी रही है।

Nauto की रणनीति (रिपोर्ट के अनुसार) दो हिस्सों में समझ आती है:

1) अलर्ट तभी, जब सुधार संभव हो

कंपनी का फोकस यह है कि ऐसे समय अलर्ट जाए जब ड्राइवर के पास सुधार के लिए 3–4 सेकंड हों—ब्रेक, स्टीयर, या ध्यान वापस सड़क पर। यह “देर से चेतावनी” नहीं, “उपयोगी चेतावनी” है।

2) एक ही संकेत पर नहीं, कई संकेतों पर निर्णय

Nauto 10+ संकेत जोड़कर डिस्ट्रैक्शन/ड्राउज़ीनेस पहचानने का दावा करता है। इनमें शामिल हैं:

• सिर का झुकना/हिलना (head nod/tilt)
• जम्हाई
• ब्लिंक रेट में बदलाव
• लंबे समय तक पलक बंद (microsleeps)
• नजर का लंबे समय तक सड़क से हटना (फोन/इंफोटेनमेंट)

मेरी राय: भारत जैसे हाई-डेंसिटी ट्रैफिक में मल्टी-सिग्नल मॉडल जरूरी है, क्योंकि एक अकेला संकेत (जैसे “चेहरा नीचे”) कभी-कभी वैध व्यवहार भी हो सकता है (मिरर/गियर/डैश पर नजर)।

“मॉनिटरिंग” नहीं, “व्यवहार बदलना”—यही असली वैल्यू है

इस विषय पर एक लाइन बेहद काम की है: मॉनिटरिंग सिर्फ सेंसर है; कला सपोर्ट सिस्टम में है जो व्यवहार बदलता है।

फ्लीट सेफ्टी में अक्सर गलती यह होती है कि कंपनियाँ AI डैशकैम को “जासूसी कैमरा” जैसा ट्रीट करती हैं। फिर होता क्या है?

• ड्राइवर का भरोसा घटता है
• वे सिस्टम को “धोखा” देने की कोशिश करते हैं
• फीडबैक लूप टूट जाता है

Nauto जैसी संरचना का एक दिलचस्प पहलू यह है कि अधिकांश चेतावनियाँ पहले ड्राइवर को जाती हैं (सेल्फ-करेक्शन के लिए), और सुपरवाइज़र को तब सूचित किया जाता है जब:

• बहुत हाई-रिस्क स्थिति हो, या
• लो-रिस्क व्यवहार का पैटर्न बन रहा हो

यह “कोचिंग पहले, डांट बाद में” वाला मॉडल है—और व्यवहार बदलने में यही ज्यादा टिकाऊ रहता है।

EV और स्मार्ट वाहनों के लिए AI डैशकैम क्यों एक अहम ‘ब्रिज टेक’ है?

सीधा जवाब: AI डैशकैम आज aftermarket में उपलब्ध है, पर कल ये सॉफ्टवेयर फीचर बनकर वाहन में ही ‘बिल्ट-इन’ होगा।

इलेक्ट्रिक वाहन (EV) और कनेक्टेड कारें वैसे भी सेंसर-समृद्ध होती हैं—कैमरे, टेलीमैटिक्स, ड्राइवर मॉनिटरिंग, OTA अपडेट। ऐसे में AI डैशकैम से मिलने वाली सीख EV इकोसिस्टम में सीधे फिट होती है:

• सॉफ्टवेयर-डिफाइंड वाहन सुरक्षा: समय के साथ मॉडल अपडेट करके जोखिम पहचान बेहतर करना
• टेलीमैटिक्स-आधारित इंश्योरेंस: वीडियो + वाहन डेटा + ड्राइवर व्यवहार से प्रीमियम अधिक सटीक बनना
• फ्लीट ऑपरेशन ऑप्टिमाइज़ेशन: कम एक्सीडेंट = कम डाउनटाइम, कम रिपेयर, कम ड्राइवर टर्नओवर

यहाँ एक व्यावहारिक बात: EV फ्लीट (कैब, डिलीवरी, लॉजिस्टिक्स) में डाउनटाइम बहुत महंगा होता है। एक दुर्घटना सिर्फ बॉडी रिपेयर नहीं—चार्जिंग शेड्यूल, रूट प्लान, SLA, सब टूटते हैं। AI-आधारित जोखिम कम करना सीधे बिज़नेस KPI है।

फ्लीट मैनेजरों के लिए “खरीदने से पहले” चेकलिस्ट

यदि आप फ्लीट में AI डैशकैम/ड्राइवर मॉनिटरिंग जोड़ने की सोच रहे हैं, तो मैं यह 8-बिंदु चेकलिस्ट अपनाने की सलाह दूँगा:

1. फॉल्स अलर्ट पॉलिसी: अलर्ट थ्रेशहोल्ड एडजस्ट हो सकता है या नहीं?
2. इन-कैब बनाम सुपरवाइज़र अलर्ट: किस स्थिति में किसे नोटिफाई करेगा?
3. कोचिंग वर्कफ़्लो: ड्राइवर को फीडबैक कैसे मिलेगा—सिर्फ डांट या ट्रेनिंग मॉड्यूल भी?
4. डेटा प्राइवेसी: वीडियो स्टोरेज, रिटेंशन, एक्सेस कंट्रोल स्पष्ट है?
5. लोकलाइज़ेशन: भारतीय रोड पर मॉडल की परफॉर्मेंस, भाषा/टोन/यूज़र इंटरफेस
6. इंटीग्रेशन: क्या यह आपके फ्लीट मैनेजमेंट सिस्टम/टेलीमैटिक्स से जुड़ेगा?
7. ड्राइवर ट्रस्ट प्लान: ऑनबोर्डिंग में क्या आप स्पष्ट बता रहे हैं कि यह सुरक्षा के लिए है?
8. मेट्रिक्स: रोलआउट के 30/60/90 दिन में कौन से KPI ट्रैक करेंगे (हार्श ब्रेकिंग, टेलगेटिंग, सीट बेल्ट, इंसिडेंट रेट)?

‘AI डैशकैम’ पर आम सवाल (People Also Ask स्टाइल)

क्या AI डैशकैम सिर्फ ट्रकों के लिए है?

नहीं। शुरुआत फ्लीट (ट्रक/डिलीवरी) में तेज़ होती है क्योंकि ROI साफ दिखता है, लेकिन यही लॉजिक कैब, बस और कॉर्पोरेट फ्लीट में भी लागू होता है।

क्या यह ADAS का विकल्प है?

यह ADAS का विकल्प नहीं—पूरक है। ADAS अक्सर बाहरी जोखिम (फॉरवर्ड कोलिजन) देखता है, जबकि AI डैशकैम अंदर (ड्राइवर ध्यान/नींद) और बाहर दोनों को जोड़कर जोखिम को संदर्भ सहित समझता है।

सबसे बड़ा जोखिम क्या है?

सबसे बड़ा जोखिम तकनीक नहीं, ड्राइवर स्वीकृति है। अगर इसे निगरानी टूल की तरह रोलआउट किया गया, तो लाभ घट जाएगा।

आगे की दिशा: ‘इलेक्ट्रॉनिक को-पायलट’ का भरोसा बनाना

AI डैशकैम का असली वादा यह है कि यह ड्राइवर को “कम जोखिम वाला निर्णय” लेने में मदद करता है—बिना उसे परेशान किए। VTTI जैसे टेस्ट यह दिखाते हैं कि टेक्नोलॉजी अब उस स्तर पर पहुँच रही है जहाँ डिटेक्शन एक्यूरेसी और एक्शनएबल फीडबैक दोनों साथ मिल रहे हैं।

हमारी “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” श्रृंखला में यही पैटर्न बार-बार दिख रहा है: AI तब सबसे उपयोगी होता है जब वह सिर्फ ऑटोमेट नहीं करता, बल्कि इंसान को बेहतर बनाता है—ड्राइविंग में, मेंटेनेंस में, और एनर्जी मैनेजमेंट में भी।

अगर आप फ्लीट ऑपरेटर हैं, EV लॉजिस्टिक्स चलाते हैं, या कॉर्पोरेट ट्रांसपोर्ट देखते हैं, तो अगला कदम सीधा है: एक सीमित पायलट (30–60 दिन), स्पष्ट प्राइवेसी नियम, और कोचिंग-फर्स्ट संस्कृति। तकनीक तभी पैसे बचाएगी जब लोग उसे अपना समझेंगे।

और एक सवाल जो अगले 12 महीनों में और बड़ा होगा: जब वाहन में AI हर जगह होगा—तो क्या आपका सेफ्टी सिस्टम ड्राइवर का भरोसा जीत पाएगा, या सिर्फ डेटा जमा करेगा?