टेराहर्ट्ज़ रडार: AI कार सुरक्षा का अगला बड़ा कदम

घना कोहरा। सामने से आती सूरज की तेज़ चमक। हाईवे पर पड़ा छोटा-सा मलबा—इतना छोटा कि कैमरा ग्लेयर में अंधा हो जाए, लिडार धुंध में घुट जाए, और पारंपरिक ऑटोमोटिव रडार उसे “ठीक से” न देख पाए। इसी तरह की एक अजीब-सी दुर्घटना में किसी के दोस्त की जान चली गई—और उसी से एक नई सोच ने जन्म लिया: कारों के लिए टेराहर्ट्ज़ इमेजिंग/रडार।

हमारी “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ में अक्सर बात AI मॉडल, परसेप्शन और निर्णय लेने की होती है। लेकिन सच्चाई यह है कि AI उतना ही अच्छा है जितना अच्छा उसका डेटा। अगर सेंसर ही धुंध, ग्लेयर या छोटे ऑब्जेक्ट्स में चूक जाएँ, तो सबसे स्मार्ट ADAS/ऑटोनॉमी स्टैक भी गलत निर्णय ले सकता है। टेराहर्ट्ज़ रडार इसी बेसिक समस्या पर वार करता है: कार को हर मौसम में, लंबी दूरी पर, बारीक डिटेल के साथ “देखने” में मदद करना।

टेराहर्ट्ज़ रडार क्यों ज़रूरी है (और अभी क्यों)

टेराहर्ट्ज़ फ्रीक्वेंसी बैंड इलेक्ट्रोमैग्नेटिक स्पेक्ट्रम का वो हिस्सा है जिसे ऐतिहासिक रूप से “कम उपयोग” किया गया—क्योंकि हवा में इसे दूरी तक भेजना और वापस रिसीव करना इंजीनियरिंग के लिहाज़ से कठिन रहा है। लेकिन अब सिलिकॉन ट्रांजिस्टर की अधिकतम ऑपरेटिंग फ्रीक्वेंसी, रिसीवर सेंसिटिविटी और पैकेजिंग में प्रगति ने तस्वीर बदल दी है।

एक व्यावहारिक मापदंड ऑटो इंडस्ट्री का “लंबी दूरी” लक्ष्य है: लगभग 300 मीटर तक विश्वसनीय डिटेक्शन। नए दावों के अनुसार, कुछ टेराहर्ट्ज़-आधारित सिस्टम इस आवश्यकता के करीब पहुँच रहे हैं—और यही इसे 2028 जैसे उत्पादन-टाइमलाइन के लिए प्रासंगिक बनाता है।

यह विषय दिसंबर 2025 में इसलिए भी समय पर है क्योंकि वैश्विक स्तर पर ADAS फीचर्स का तेजी से प्रसार हो रहा है—और साथ में, सेंसर-सीमाओं के कारण होने वाली घटनाओं पर सार्वजनिक/रेगुलेटरी जांच भी बढ़ रही है। मतलब: कार निर्माता अब सिर्फ “ऑटोपायलट जैसा” अनुभव नहीं, प्रमाणित सुरक्षा चाहते हैं।

यह काम कैसे करता है: रडार की सादगी, लिडार जैसी बारीकी

टेराहर्ट्ज़ रडार को यूँ समझिए: इसमें रडार जैसी टाइम-ऑफ-फ्लाइट मापने की क्षमता रहती है, लेकिन आउटपुट अधिक “इमेजिंग-जैसा” हो सकता है—जिससे पॉइंट क्लाउड बनता है, लिडार के पॉइंट क्लाउड जैसा।

आर्किटेक्चर का आसान चित्र

• ट्रांसमीटर ऐरे: कई एलिमेंट्स मिलकर इलेक्ट्रॉनिकली-स्टेरेबल बीम बनाते हैं।
• रिसीवर/डिटेक्टर: कैमरा इमेज-सेंसर की तरह व्यवहार करने वाले चिप्स, जो लौटे सिग्नल को पढ़ते हैं।
• स्कैनिंग बिना मूविंग पार्ट्स: बीम को इलेक्ट्रॉनिक तरीके से “स्टियर” किया जा सकता है, इसलिए मैकेनिकल घूमने वाले हिस्से नहीं चाहिए।

यहीं पर एक बड़ा व्यावसायिक फायदा छुपा है: कई लिडार सिस्टम में मूविंग पार्ट्स लागत बढ़ाते हैं और सड़क की धूल/वाइब्रेशन/वियर-एंड-टियर के साथ विश्वसनीयता चुनौती बनती है। अगर टेराहर्ट्ज़ इमेजिंग बिना मूविंग पार्ट्स समान-स्तरीय या बेहतर रिज़ॉल्यूशन दे सके, तो कार निर्माता लागत और मेंटेनेंस दोनों पर राहत महसूस करेंगे।

“20x रिज़ॉल्यूशन” का मतलब क्या निकलता है?

यदि ऑटोमोटिव रडार की तुलना में रिज़ॉल्यूशन 20 गुना बढ़ता है, तो व्यावहारिक रूप से इसका असर इन जगहों पर दिख सकता है:

• सड़क पर छोटे ऑब्जेक्ट (मलबा, टायर का टुकड़ा, टूटी हुई प्लास्टिक/धातु) जल्दी और स्पष्ट दिखना
• पैदल यात्री/साइकिलिस्ट जैसी कमजोर सड़क-उपयोगकर्ता श्रेणियों का बेहतर सेपरेशन
• एक ही क्षेत्र में कई ऑब्जेक्ट होने पर “ब्लॉब” बनने के बजाय अलग-अलग ऑब्जेक्ट की पहचान

यहाँ मैं एक स्टांस लेता हूँ: ऑटोनॉमी की अगली छलांग सिर्फ AI मॉडल से नहीं, सेंसर-फ्यूज़न क्वालिटी से आएगी।

AI को इससे क्या मिलता है: परसेप्शन, फ्यूज़न और निर्णय में सीधा लाभ

AI-आधारित ड्राइविंग सिस्टम आम तौर पर तीन चरणों में काम करते हैं:

1. परसेप्शन (देखना/पहचानना),
2. प्रेडिक्शन (दूसरे क्या करेंगे),
3. प्लानिंग/कंट्रोल (मैं क्या करूँ)।

टेराहर्ट्ज़ रडार का प्रभाव सबसे पहले परसेप्शन पर पड़ता है—और फिर उसका असर पूरे पाइपलाइन में डोमिनो की तरह जाता है।

1) “ऑल-वेदर परसेप्शन” का मतलब ADAS में क्या है?

जब मौसम/लाइटिंग खराब होती है, कैमरा-आधारित सिस्टम में false negatives बढ़ते हैं। टेराहर्ट्ज़ जैसा सेंसर, जो धुंध/ग्लेयर जैसी स्थितियों में बेहतर प्रदर्शन दे, ADAS में ये ठोस सुधार ला सकता है:

• AEB (Automatic Emergency Braking): छोटे ऑब्जेक्ट/मलबे पर समय रहते प्रतिक्रिया
• ACC (Adaptive Cruise Control) और हाईवे पायलट: स्थिर/धीमे ऑब्जेक्ट का भरोसेमंद ट्रैक
• VRU सुरक्षा: क्रॉसवॉक/साइड-ऑब्जेक्ट्स का बेहतर डिटेक्शन

2) सेंसर फ्यूज़न में “नई सूचना”, सिर्फ नया सेंसर नहीं

सेंसर फ्यूज़न का लक्ष्य सिर्फ डेटा जोड़ना नहीं, अनिश्चितता कम करना है। अगर टेराहर्ट्ज़ रडार:

• रडार जैसी दूरी/वेग जानकारी
• लिडार जैसी स्पेशियल डिटेल

देता है, तो फ्यूज़न मॉडल में यह “एक अतिरिक्त राय” नहीं, दो अलग ताकतों का मिश्रण बन सकता है। इससे ऑब्जेक्ट-ट्रैकिंग (Kalman/Particle Filters या डीप-ट्रैकर) ज्यादा स्थिर हो सकती है—खासकर कठिन परिस्थितियों में।

3) EV के संदर्भ में क्यों मायने रखता है?

EV प्लेटफ़ॉर्म में अक्सर:

• तुरंत उपलब्ध टॉर्क के कारण ब्रेकिंग/एक्सेलरेशन प्रोफाइल अलग होता है
• रेंज और सेफ्टी के बीच संतुलन पर ज्यादा ध्यान होता है

बेहतर परसेप्शन का मतलब है स्मूद ब्रेकिंग (कम हार्ड ब्रेक), बेहतर ऊर्जा दक्षता और कम झटके। यानी यह सिर्फ सुरक्षा नहीं—ड्राइविंग क्वालिटी और रेंज ऑप्टिमाइज़ेशन को भी छूता है।

असली बाधाएँ: लागत, सत्यापन, और “2028 रेडीनेस”

नई सेंसर टेक्नोलॉजी की सबसे बड़ी परीक्षा लैब में नहीं, सड़क पर होती है—और वो भी कई सालों तक।

लागत और पैकेजिंग

टेराहर्ट्ज़ सर्किट्स में:

• आउटपुट पावर, रिसीवर सेंसिटिविटी
• और खासकर पैकेजिंग (रेडिएशन को कुशलता से ट्रांसमिट/रिसीव करना)

यह सब मिलकर लागत तय करते हैं। अच्छी खबर यह है कि सिलिकॉन-आधारित प्रगति ने स्केलिंग की उम्मीद बढ़ाई है—और लक्ष्य यही है कि यह लिडार से सस्ता पड़े।

रेगुलेटरी और सेफ्टी केस

कार निर्माता किसी भी नए सेंसर को अपनाने से पहले पूछेंगे:

• फॉल्स पॉज़िटिव/नेगेटिव प्रोफाइल क्या है?
• अलग-अलग मौसम, धूल, बारिश, कोहरा, धूप, रात—इनमें प्रदर्शन कैसा है?
• सेंसर फेल होने पर सिस्टम डिग्रेड कैसे होगा?

मेरे अनुभव में, “हम देख लेते हैं” कहना काफी नहीं होता; डेटा-ड्रिवन सेफ्टी केस बनाना पड़ता है। 2028 का लक्ष्य तभी वास्तविक होगा जब बड़े पैमाने पर फील्ड-टेस्टिंग और वैलिडेशन समय पर शुरू हो।

क्या यह लिडार/रडार को रिप्लेस करेगा?

संभावना यही है कि शुरुआती वर्षों में यह:

• या तो ऐड-ऑन सेंसर की तरह आएगा (कठिन परिस्थितियों का स्पेशलिस्ट)
• या कुछ प्लेटफ़ॉर्म पर लिडार की जगह ले सकता है (यदि लागत/परफॉर्मेंस मैच हुआ)

यानी, “एक सेंसर सब कुछ करेगा” वाली सोच पर मैं भरोसा नहीं करता। निकट भविष्य में मल्टी-सेंसर रणनीति ही व्यावहारिक लगती है।

खरीददारों और फ्लीट्स के लिए व्यावहारिक संकेत (2026-2028 की तैयारी)

अगर आप OEM, टियर-1 सप्लायर, या EV/AV फ्लीट ऑपरेटर हैं, तो टेराहर्ट्ज़ रडार को “न्यूज़” नहीं—रोडमैप आइटम मानिए।

किन सवालों के जवाब आप अभी से माँग सकते हैं

1. रेंज और रिज़ॉल्यूशन: 300 मीटर पर कौन-सा ऑब्जेक्ट कितनी विश्वसनीयता से दिखता है?
2. ऑल-वेदर मैट्रिक्स: कोहरा/ग्लेयर/बारिश में परफॉर्मेंस डेटा क्या कहता है?
3. फ्यूज़न इंटरफेस: सेंसर आउटपुट का फॉर्मेट क्या है? (पॉइंट क्लाउड, रेंज-डॉप्लर, या दोनों)
4. कैलिब्रेशन और मेंटेनेंस: सर्विसिंग, री-कैलिब्रेशन और लॉन्ग-टर्म ड्रिफ्ट कैसा है?
5. TCO (Total Cost of Ownership): सेंसर लागत के साथ कंप्यूट, पावर और थर्मल बजट कितना बढ़ेगा?

एक लाइन में: नया सेंसर जोड़ना सिर्फ हार्डवेयर खर्च नहीं, पूरे सिस्टम की लागत और सेफ्टी केस का सवाल है।

“AI + टेराहर्ट्ज़” का सबसे मजबूत वादा: दुर्घटनाओं की वो श्रेणी जहाँ आज के सेंसर फँसते हैं

आज की ADAS/ऑटोनॉमी घटनाओं में बार-बार एक पैटर्न दिखता है: कॉर्नर केस—जहाँ दृश्य अस्पष्ट हो, ऑब्जेक्ट छोटा हो, और लाइटिंग खराब हो। टेराहर्ट्ज़ रडार का सबसे मूल्यवान योगदान इसी जगह हो सकता है।

मेरी राय में, यह तकनीक सुरक्षा को दो तरह से आगे बढ़ाएगी:

• सीधे: बेहतर डिटेक्शन से टक्कर/करीबी घटनाएँ घटेंगी
• अप्रत्यक्ष: AI मॉडल ट्रेनिंग के लिए नया डेटा मोडैलिटी आएगा, जिससे फ्यूज़न और निर्णय-विश्वसनीयता बढ़ेगी

और यही हमारी “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ का मूल विचार है: AI सिर्फ सॉफ्टवेयर नहीं—यह सेंसर, चिप्स, पैकेजिंग और टेस्टिंग की संयुक्त कहानी है।

अगर आप अपने वाहन प्लेटफ़ॉर्म (या फ्लीट) में अगली सुरक्षा छलांग चाहते हैं, तो 2026-2027 का समय “देखते हैं” का नहीं है। अभी से सेंसर-रोडमैप और डेटा-रणनीति तय करने का है।

आपके हिसाब से ऑटोनॉमी में अगली बड़ी बाधा क्या है—AI मॉडल, सेंसर, या सेफ्टी वैलिडेशन?