AI सेल्फ-ड्राइविंग: पुलिस चेकपॉइंट पर भी सटीक फैसला

गाड़ी धीमी होती है। आगे बैरिकेड लगे हैं, फ्लैशिंग लाइटें हैं, और एक ट्रैफिक पुलिसकर्मी हाथ के इशारों से हर कार को अलग-अलग दिशा में भेज रहा है। यही वो पल है जहाँ ऑटोनॉमस ड्राइविंग के दावे अक्सर असली दुनिया से टकराते हैं—क्योंकि यहाँ नियम केवल लेन-मार्किंग या ट्रैफिक सिग्नल नहीं तय करते, बल्कि इंसान तय करता है।

चीनी EV निर्माता XPeng ने हाल ही में पुष्टि की कि उसे ग्वांगझोउ (Guangzhou) में L3 (लेवल 3) ऑटोनॉमस ड्राइविंग टेस्टिंग परमिट मिला है—जो चीन के शुरुआती L3 परमिट्स में से एक माना जा रहा है। साथ ही कंपनी ने एक वीडियो भी साझा किया जिसमें उसका ऑटोनॉमस सॉफ़्टवेयर पुलिस के नशा-जांच (sobriety) चेकपॉइंट को बिना मानव हस्तक्षेप के नेविगेट करता दिखता है और पुलिस के हाथ के संकेतों पर प्रतिक्रिया देता है।

इस पोस्ट में मैं यही स्पष्ट करना चाहता/चाहती हूँ: AI सिर्फ हाईवे पर लेन पकड़ने का नाम नहीं है। असली परीक्षा ‘अनियमित’ परिस्थितियों में होती है—जैसे पुलिस चेकपॉइंट, अस्थायी डायवर्जन, रोडवर्क, और भीड़भाड़ वाले शहर। और यही वजह है कि XPeng का L3 परमिट और यह डेमो “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ के लिए इतना प्रासंगिक है।

XPeng का L3 परमिट इतना मायने क्यों रखता है?

सीधा जवाब: L3 परमिट का मतलब है कि नियामक एजेंसियाँ अब कुछ परिस्थितियों में AI को ड्राइविंग टास्क संभालने देने के लिए तैयार हो रही हैं—कम से कम टेस्टिंग के स्तर पर।

लेवल 3 ऑटोमेशन का सार यह है कि कुछ तय परिस्थितियों (ODD: Operational Design Domain) में कार खुद ड्राइव कर सकती है, और ड्राइवर को लगातार हर सेकंड निगरानी रखने की जरूरत नहीं होती—हालाँकि जरूरत पड़ने पर सिस्टम ड्राइवर को टेकओवर रिक्वेस्ट दे सकता है। व्यवहार में यही हिस्सा सबसे कठिन है, क्योंकि:

• सिस्टम को यह पता होना चाहिए कि वह किस स्थिति में सक्षम है और किसमें नहीं
• टेकओवर का समय, स्पष्टता और सुरक्षा—तीनों निर्णायक होते हैं
• नियामक सुरक्षा मानक और लॉगिंग/ट्रेसबिलिटी की मांग करते हैं

XPeng को ग्वांगझोउ में L3 टेस्टिंग परमिट मिलना संकेत देता है कि AI-आधारित ड्राइविंग फीचर्स अब केवल “टेक डेमो” नहीं, बल्कि शहर-स्तरीय नियामकीय ढांचे में प्रवेश कर रहे हैं।

भारत के संदर्भ में इसका संकेत क्या है?

भारत में पूर्ण L3 तैनाती अभी व्यापक स्तर पर नहीं है, लेकिन दिशा स्पष्ट है: सेफ्टी केस, टेस्टिंग डेटा, और रेगुलेटरी गवर्नेंस के बिना कोई भी OEM लंबे समय तक भरोसा नहीं जीत सकता। आज जो कंपनियाँ:

• ADAS से आगे बढ़कर “समझदार ऑटोमेशन” पर निवेश कर रही हैं
• ड्राइवर मॉनिटरिंग, घटना-रिकॉर्डिंग, और फेल-सेफ डिज़ाइन को प्राथमिकता दे रही हैं

वे कल की EV और ऑटोनॉमस मार्केट में लीड लेंगी।

पुलिस चेकपॉइंट: AI के लिए सबसे कठिन “रियल-वर्ल्ड” टेस्ट

सीधा जवाब: पुलिस चेकपॉइंट में सड़क का व्यवहार नियम-पुस्तक से नहीं, इंसान के संकेतों और अस्थायी व्यवस्थाओं से तय होता है—AI को वहीं सबसे ज़्यादा “समझ” दिखानी पड़ती है।

हाईवे पर लेन-कीपिंग या अडैप्टिव क्रूज़ कंट्रोल तुलनात्मक रूप से संरचित काम हैं। इसके उलट, नशा-जांच चेकपॉइंट जैसी स्थिति में ये जटिलताएँ होती हैं:

• अस्थायी लेन/कोन/बैरिकेड जो HD मैप से मेल न खाएँ
• हाथ के इशारे (स्टॉप/आगे बढ़ो/साइड में लो/धीरे आओ)
• अलग-अलग गाड़ियों का अनियमित व्यवहार
• रोशनी, ग्लेयर, रात का समय, रिफ्लेक्टिव जैकेट्स जैसी विज़ुअल चुनौतियाँ

XPeng के डेमो का सबसे दिलचस्प हिस्सा यही है कि सिस्टम मानव हाथ संकेत पहचानकर प्रतिक्रिया देता है। यह क्षमता आम तौर पर तीन AI क्षमताओं का मिश्रण होती है:

1. Perception (देखना और पहचानना): कैमरा/लिडार/रडार डेटा से पुलिसकर्मी, बैरिकेड और इशारों की पहचान
2. Prediction (अगला कदम अनुमानित करना): पुलिसकर्मी किस दिशा में भेज रहा है, सामने वाली कार कहाँ रुकेगी
3. Planning & Control (फैसला + गाड़ी चलाना): गति कम करना, रुकना, संकेत के अनुसार सुरक्षित ट्रैजेक्टरी लेना

याद रखने वाली लाइन: ऑटोनॉमी की असली परीक्षा लेन-मार्किंग नहीं, “मानव इरादे” (human intent) को समझना है।

AI-आधारित स्वचालित ड्राइविंग कैसे “सोचती” है?

सीधा जवाब: यह सिस्टम एक साथ कई मॉडल चलाकर वातावरण समझता है, जोखिम का आकलन करता है, और हर 50–200 मिलीसेकंड में नया निर्णय लेता है।

हालाँकि कंपनियाँ अपने आंतरिक स्टैक का पूरा विवरण नहीं बतातीं, लेकिन आधुनिक EV ऑटोनॉमी प्लेटफ़ॉर्म आम तौर पर इस तरह काम करते हैं:

Perception Stack: कैमरा बनाम LiDAR—धार्मिक बहस नहीं, इंजीनियरिंग निर्णय

• कैमरा रंग, संकेत, जेस्चर और टेक्स्ट जैसी सूक्ष्म चीज़ें पकड़ने में मजबूत
• LiDAR गहराई (depth) और 3D संरचना में मददगार, खासकर कम रोशनी में
• रडार दूरी और गति मापने में स्थिर, बारिश/धुंध में उपयोगी

चेकपॉइंट जैसे केस में जेस्चर/हाथ संकेत पहचानने के लिए कैमरा + विज़न मॉडल की भूमिका निर्णायक होती है, और सुरक्षा के लिए सेंसर-फ्यूज़न अक्सर अतिरिक्त भरोसा देता है।

Decision Making: “रुको या चलो” सिर्फ बाइनरी नहीं

पुलिस संकेत को समझना एक बात है, लेकिन सिस्टम को यह भी तय करना होता है कि:

• कितनी दूरी पर धीरे होना है
• किस पॉइंट पर पूरी तरह रुकना है
• सामने वाली कार के ब्रेक/ड्राइवर व्यवहार का अनुमान क्या है
• यदि पुलिसकर्मी अचानक दिशा बदल दे तो “फेल-सेफ” क्या होगा

यही जगह है जहाँ रीयल-टाइम प्लानिंग और सुरक्षा-सीमाएँ (safety constraints) काम आती हैं। अच्छी ऑटोनॉमी वही है जो स्मूद भी हो और सुरक्षित भी।

L3 का “असली मुद्दा”: जिम्मेदारी, हैंडऑफ और भरोसा

सीधा जवाब: L3 तकनीक जितनी इंजीनियरिंग है, उतनी ही जिम्मेदारी (liability) और मानव व्यवहार (human factors) की चुनौती भी है।

L2 सिस्टम (जैसे कई ADAS) में आमतौर पर ड्राइवर से कहा जाता है कि वह हर समय जिम्मेदार है। L3 में कहानी बदलती है—कम से कम सीमित परिस्थितियों में। इसलिए तीन चीज़ें निर्णायक बन जाती हैं:

1) टेकओवर रिक्वेस्ट (TOR) की गुणवत्ता

अगर सिस्टम कहता है “अब आप संभालिए”, तो:

• नोटिफिकेशन स्पष्ट होना चाहिए (आवाज़/हैप्टिक/डिस्प्ले)
• टेकओवर का समय पर्याप्त होना चाहिए
• ड्राइवर की स्थिति (नींद/ध्यान/हाथ) मॉनिटर होनी चाहिए

2) ड्राइवर मॉनिटरिंग सिस्टम (DMS)

मैं एक स्टैंड लेता/लेती हूँ: L3 बिना मजबूत DMS के भरोसेमंद नहीं। क्योंकि अगर ड्राइवर सच में “ऑफ-ड्यूटी” हो जाता है, तो अचानक टेकओवर में दुर्घटना का जोखिम बढ़ता है।

3) डेटा लॉगिंग और सेफ्टी केस

रेगुलेटर्स और कंपनियाँ अब सिर्फ “फीचर” नहीं देखतीं; वे यह भी देखती हैं कि:

• किन परिस्थितियों में सिस्टम फेल हुआ
• फेल होने पर क्या सुरक्षित व्यवहार किया
• सिस्टम अपडेट के बाद सेफ्टी मीट्रिक्स कैसे बदले

यहीं से EV इंडस्ट्री में AI का दूसरा बड़ा लाभ निकलता है: फ्लीट डेटा + सॉफ्टवेयर अपडेट के जरिए लगातार सुधार।

ऑटोमोबाइल और EV में AI: चेकपॉइंट से आगे कहाँ-कहाँ?

सीधा जवाब: स्वचालित ड्राइविंग AI का सबसे दिखने वाला उपयोग है, लेकिन EV वैल्यू-चेन में AI बैटरी से लेकर क्वालिटी कंट्रोल तक खर्च घटाता और विश्वसनीयता बढ़ाता है।

इस सीरीज़ के संदर्भ में, XPeng का उदाहरण “ऑन-रोड AI” दिखाता है। पर AI समान रूप से इन जगहों पर भी असर डाल रहा है:

• बैटरी ऑप्टिमाइज़ेशन: चार्जिंग प्रोफाइल, तापमान नियंत्रण, SOH/SOC अनुमान
• प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस: मोटर/इन्वर्टर/ब्रेक सिस्टम की शुरुआती चेतावनी
• मैन्युफैक्चरिंग क्वालिटी कंट्रोल: विज़न सिस्टम से वेल्ड/पेंट/असेंबली दोष पकड़ना
• रूट और एनर्जी मैनेजमेंट: ट्रैफिक, ढलान, ड्राइविंग स्टाइल के हिसाब से रेंज अनुमान

एक व्यवहारिक बात: 2025 के अंत तक EV खरीदार अब केवल “रेंज” नहीं पूछते—वे सॉफ्टवेयर अपडेट, ADAS/सेफ्टी फीचर्स, और सर्विस डेटा भी पूछते हैं। यही ट्रेंड 2026 में और मजबूत होगा।

“People also ask” शैली में कुछ सीधे जवाब

क्या पुलिस के हाथ के इशारे पहचानना वाकई कठिन है?

हाँ। क्योंकि इशारे अलग-अलग शहरों/अधिकारियों में बदल सकते हैं, रोशनी बदलती रहती है, और पोज़/एंगल से विज़ुअल इनपुट अस्पष्ट हो सकता है। AI को generalize करना पड़ता है।

L3 परमिट का मतलब क्या मैं बिना ध्यान दिए बैठ सकता/सकती हूँ?

टेस्टिंग परमिट का मतलब सार्वजनिक उपयोग की पूरी छूट नहीं होता। L3 में भी शर्तें होती हैं—और टेकओवर की आवश्यकता बनी रहती है। हर देश/शहर की अनुमति और नियम अलग होते हैं।

क्या EV होना जरूरी है ऑटोनॉमी के लिए?

जरूरी नहीं, लेकिन EV आर्किटेक्चर अक्सर सॉफ्टवेयर-डिफाइंड होता है, सेंसर/कंप्यूट जोड़ना आसान पड़ता है, और OTA अपडेट की संस्कृति मजबूत होती है। इसलिए दोनों का मेल स्वाभाविक है।

अगर आप OEM, फ्लीट या स्टार्टअप हैं—अभी क्या करें?

सीधा जवाब: L3 की दिशा में जीतने का रास्ता केवल मॉडल-एक्युरेसी नहीं, बल्कि सेफ्टी, टेस्टिंग, और ऑपरेशनल डिजाइन डोमेन की स्पष्टता है।

मेरे अनुभव के हिसाब से ये कदम सबसे व्यावहारिक हैं:

1. ODD स्पष्ट लिखिए: आपका सिस्टम कहाँ काम करेगा और कहाँ नहीं—हाईवे, सिटी, रात, बारिश—सब पर साफ सीमाएँ
2. DMS को “फीचर” नहीं, “सेफ्टी क्रिटिकल” मानिए: ड्राइवर की सजगता मापना वैकल्पिक नहीं
3. क्लोज्ड-कोर्स + पायलट कॉरिडोर टेस्टिंग: चेकपॉइंट/डायवर्जन/रोडवर्क जैसे सीनारियो टेस्ट-लाइब्रेरी बनाइए
4. डेटा गवर्नेंस: किन घटनाओं का लॉग रखना है, कितने समय तक, और प्राइवेसी कैसे संभालेंगे
5. रेगुलेटरी रेडीनेस: परमिट/इंश्योरेंस/लायबिलिटी के लिए पहले से ढांचा बनाइए

लीड्स के लिए व्यावहारिक CTA: अगर आप अपने EV/फ्लीट में ADAS से आगे “ऑपरेशनल ऑटोनॉमी” की रोडमैप बनाना चाहते हैं, तो एक सेफ्टी-फर्स्ट AI आर्किटेक्चर और ODD परिभाषा से शुरुआत करें।

आगे की दिशा: शहरों में AI ड्राइविंग का असली इम्तिहान शुरू

XPeng का पुलिस चेकपॉइंट डेमो एक साफ संदेश देता है: ऑटोनॉमस ड्राइविंग अब केवल साफ-सुथरी सड़कों का प्रोजेक्ट नहीं रहा। असली दुनिया में AI को इंसानों के साथ बातचीत करनी होती है—इशारे समझने होते हैं, अनिश्चितता सहनी होती है, और फिर भी सुरक्षित रहना होता है।

“ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ में हम अक्सर बैटरी, रेंज और लागत की बात करते हैं—लेकिन भरोसा (trust) भी उतना ही बड़ा फीचर है। और भरोसा वहीं बनता है जहाँ सिस्टम मुश्किल हालात में भी शांत, स्पष्ट और सुरक्षित फैसला करे।

आपके हिसाब से शहर की कौन-सी स्थिति AI ड्राइविंग के लिए सबसे कठिन होगी—पुलिस चेकपॉइंट, रोडवर्क डायवर्जन, या भारतीय ट्रैफिक में बिना लेन के चलती भीड़?