Hesai ने वास्तविक दुनिया के स्कैन को रोबोट प्रशिक्षण डेटा में बदलने के लिए Kosmo लॉन्च किया

Hesai Group ने 14 अक्टूबर 2026 को Kosmo लॉन्च किया। यह एक 3D विश्व डेटा इंजन है, जो उसके Kosmo One स्थानिक कैमरे को Kosmo World क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के साथ जोड़ता है। यह भौतिक परिवेशों को उच्च-निष्ठा वाले 3D डिजिटल स्थानों में बदलता है, जिनका उपयोग रोबोट प्रशिक्षण, विश्व मॉडल विकास और इमर्सिव सामग्री निर्माण के लिए किया जाता है।

लॉन्च कार्यक्रम में कंपनी ने सन्निहित AI कंपनियों Galbot और Dexmal के साथ रणनीतिक साझेदारियों की भी घोषणा की। साथ ही, उसने Pixar के RenderMan रेंडरर और चीनी मानचित्रण प्लेटफ़ॉर्म Amap के साथ विकसित अनुप्रयोगों का प्रदर्शन किया, जिनका उपयोग रोबोटिक्स, फ़िल्म निर्माण और स्थान-आधारित सेवाओं में होता है।

Hesai के सह-संस्थापक और CTO Shaoqing Xiang ने कहा कि Physical AI के लिए वास्तविक दुनिया का ऐसा डेटा चाहिए जो सटीक, किफ़ायती और बड़े पैमाने पर उपलब्ध हो; और इन तीनों ज़रूरतों को एक साथ पूरा करना लगातार एक चुनौती रहा है। उन्होंने कहा, “Kosmo को इस चुनौती से पार पाने के लिए बनाया गया है। इससे AI डेवलपर और रचनाकार वास्तविक परिवेशों को ऐसे डेटा में बदलना आसानी से कर सकेंगे, जिस पर वे प्रशिक्षण दे सकते हैं और जिसके आधार पर सामग्री तैयार कर सकते हैं।”

Kosmo One का कैप्चर हार्डवेयर

Kosmo One एक 8K अल्ट्रा-हाई-डेफ़िनिशन AI स्थानिक कैमरा है। इसमें उच्च-रिज़ॉल्यूशन लिडार, एक-इंच का इमेजिंग सेंसर और उच्च-सटीकता वाली जड़त्वीय मापन इकाई लगी है। यह ज्यामिति, रंग, बनावट और कैमरे की स्थिति को माइक्रोसेकंड-स्तरीय समकालिकता के साथ रिकॉर्ड करता है। Hesai के अनुसार, यह एकीकृत 8K इमेजिंग प्रणाली वाला दुनिया का पहला AI स्थानिक कैमरा है। कंपनी ने इस दावे के साथ यह टिप्पणी भी दी है कि यह अक्टूबर 2026 तक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध उत्पाद जानकारी पर आधारित है। 8K का अर्थ अधिकतम कैप्चर रिज़ॉल्यूशन है; उपयोगकर्ता अधिकतम 6K रिज़ॉल्यूशन में निर्यात कर सकते हैं।

Hesai के अनुसार, कैमरे का 3D Gaussian Splatting पुनर्निर्माण मिलीमीटर-स्तर की ज्यामितीय सटीकता हासिल करता है और सामग्री, प्रकाश तथा छायाओं को पुनः प्रस्तुत करता है। कैमरा चालू होते ही तुरंत स्कैनिंग, बुद्धिमान मार्गदर्शन और एक क्लिक से स्कैन फिर शुरू करने की सुविधा देता है। कंपनी का कहना है कि एक व्यक्ति लगभग 15 मिनट में सामान्य 100 वर्ग मीटर के इनडोर स्थान को स्कैन कर सकता है। Hesai के मुताबिक, इसके बाद Kosmo World कैप्चर किए गए डेटा को 3D मॉडल में बदलता है और यह काम तुलनीय उत्पादों की तुलना में लगभग पाँच गुना तक तेज़ी से करता है। कंपनी ने यह भी कहा कि वास्तविक नतीजे दृश्य, डेटा की मात्रा और पैरामीटर सेटिंग के अनुसार अलग-अलग हो सकते हैं।

Kosmo World और Dairy Queen में इसकी तैनाती

Kosmo World एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर 3D सामग्री बनाने और उसका प्रबंधन करने की सुविधा देता है। इसे Hesai के अनुसार, उसका Kosmo Spatial Core संचालित करता है। एक ही पुनर्निर्माण से 3D Gaussian Splatting, मेश और गहराई का डेटा एक सुसंगत दृश्य में तैयार होता है। जनरेटिव AI उन क्षेत्रों को भरता है जिन्हें स्कैनर कैप्चर नहीं कर पाया, और सामग्री तथा बनावट का पुनर्निर्माण करता है; वहीं, सिमेंटिक सेगमेंटेशन अलग-अलग वस्तुओं की पहचान करता है। दृश्यों को रोबोट के कैमरे की विशेषताओं के अनुसार भी ढाला जा सकता है। Hesai का कहना है कि इससे सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया में संचालन के बीच का अंतर कम करने में मदद मिलती है।

इसके व्यावहारिक उपयोग के उदाहरण के तौर पर Hesai ने Dairy Queen की एक आइसक्रीम दुकान में की गई तैनाती का ज़िक्र किया। कंपनी के अनुसार, वहाँ पहले एक पेशेवर टीम को 3D प्रशिक्षण परिवेश बनाने के लिए लगभग 300 घंटे हाथ से मॉडलिंग करनी पड़ती थी। Kosmo के साथ स्कैनिंग और पुनर्निर्माण में 15 मिनट लगे। Hesai के मुताबिक, इस तैनाती में Sharpa रोबोट की कार्य-सफलता दर 99% तक पहुँची और उसकी विफलता दर पहले के स्तर की दसवाँ हिस्सा रह गई। इससे रोबोट वास्तविक दुकान में काम शुरू कर सका।

विश्व मॉडल, फ़िल्म और मानचित्रण

विश्व मॉडल के विकास के लिए Hesai ने कहा कि Kosmo के ज्यामितीय रूप से सटीक दृश्य आभासी परिवेश बनाने के लिए वास्तविक दुनिया का संदर्भ देते हैं। इनमें सटीक कैमरा पोज़, गहराई की जानकारी और कई कोणों से लिए गए सुसंगत दृश्य शामिल हैं। एक ही कैप्चर किए गए स्थान से अपने-आप 10,000 से अधिक प्रशिक्षण ट्रैजेक्टरी तैयार की जा सकती हैं। इससे डेवलपर उतनी ही लागत में 100 गुना से अधिक उच्च-गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा प्राप्त कर सकते हैं। Hesai के अनुसार, यह तुलना वास्तविक दुनिया में रोबोट की एक उच्च-गुणवत्ता वाली ट्रैजेक्टरी जुटाने की लागत से की गई है।

फ़िल्म निर्माण के लिए कंपनी का अनुमान है कि Kosmo की मदद से 10,000 वर्ग मीटर के यूरोपीय सड़क-दृश्य को स्कैन करने, उसका पुनर्निर्माण करने और उसमें बदलाव करने में एक सप्ताह लगता है। इसकी तुलना में, उस स्थान को भौतिक सेट के रूप में बनाने में लगभग दो महीने लगते हैं। कंपनी का कहना है कि कुल लागत 80% तक घट सकती है। 200 वर्ग मीटर के इनडोर दृश्य के लिए Hesai का अनुमान है कि Kosmo से काम में लगभग दो व्यक्ति-दिवस लगते हैं, जबकि पारंपरिक CG मॉडलिंग में करीब 14 व्यक्ति-दिवस लगते हैं। Hesai ने कहा कि फ़िल्म और टेलीविज़न कंपनियाँ पहले से ही Pixar के पेशेवर निर्माण-स्तर के RenderMan रेंडरर पर आधारित कार्यप्रवाहों में Kosmo का उपयोग कर रही हैं। RenderMan ने डाउनलोड की जा सकने वाली सामग्री के साथ एक आधिकारिक ट्यूटोरियल जारी किया है। कंपनी Yuemo Studio के साथ AI-सहायता प्राप्त फ़िल्म निर्माण पर भी काम कर रही है, जिसमें कैप्चर किए गए वास्तविक परिवेशों को AI से तैयार सामग्री के साथ जोड़ा जाता है।

Hesai ने यह भी कहा कि वह संयुक्त राष्ट्र की साझेदार TRIC के साथ मिलकर Chengdu में Du Fu Thatched Cottage की एक इमर्सिव डिजिटल कलाकृति बना रही है। यह तांग राजवंश के कवि का पूर्व निवास था। Amap के साथ साझेदारी के तहत, Gravity Art Museum और PIFO Gallery के पुनर्निर्माण Amap की Flying Street View सुविधा में पहले से उपलब्ध हैं। Hesai ने कहा कि इस प्लेटफ़ॉर्म के लगभग एक अरब मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं। साझेदारी का दीर्घकालिक लक्ष्य नेविगेशन को किसी दुकान तक पहुँचने से आगे बढ़ाकर उसके भीतर किसी उत्पाद तक पहुँचने में मदद करना है।

खुला इकोसिस्टम और एक्चुएशन मॉड्यूल

Hesai Kosmo को एक खुले स्थानिक-बुद्धिमत्ता पारितंत्र के रूप में विकसित कर रही है। इसके तहत कच्चे कैप्चर डेटा और 3D परिसंपत्तियों तक खुली पहुँच उपलब्ध होगी, साथ ही NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab, Unreal Engine, RenderMan और Houdini के साथ एकीकरण भी होगा। कंपनी ने दो कारोबारी मॉडल बताए: रोबोटिक्स, मीडिया और अन्य उद्योगों के ग्राहकों के लिए एकीकृत हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर समाधान; और ऐसी डेटा सेवाएँ, जो विश्व-मॉडल और भौतिक एआई विकसित करने वालों के लिए बड़े पैमाने पर वास्तविक दुनिया का स्थानिक डेटा तैयार करती हैं।

Hesai ने कहा कि उसकी लिडार डिलीवरी लगातार नौ वर्षों से दोगुनी हुई है और यात्री वाहनों के एडीएएस तथा रोबोटैक्सी के वैश्विक बाज़ार में उसकी अग्रणी स्थिति है। इसी आधार पर कंपनी 3D विश्व डेटा और रोबोटिक गति के इर्द-गिर्द विकास के अपने अगले चरण की नींव रख रही है। सह-संस्थापक और सीईओ Yifan “David” Li ने 3D विश्व डेटा इंजन और उससे जुड़े रोबोटिक गति इंजन को कंपनी का विकास का दूसरा प्रमुख चालक बताया। Li ने कहा, “पिछले दशक में हमने मशीनों को दुनिया देखने में सक्षम बनाया है। अगले दशक में हम रोबोटों को इसे समझने और बदलने में सक्षम बनाएँगे।”

Kosmo के साथ-साथ, Hesai रोबोटिक गति-संचालन का कारोबार भी बढ़ा रही है। इसके गति-संचालन मॉड्यूल Sharpa के Wave कुशल हाथ को शक्ति देते हैं। कंपनी के अनुसार, यह समान उत्पादों की तुलना में तीन गुना शक्ति घनत्व देता है और इसका आकार 37% छोटा है। Hesai के मुताबिक, इस हाथ को NVIDIA के Isaac GR00T ह्यूमनॉइड रोबोट के संदर्भ डिज़ाइन में शामिल किया गया है और UC Berkeley तथा Stanford सहित शोध संस्थानों ने इसे अपनाया है। कंपनी ने बताया कि 2026 की दूसरी तिमाही के अंत तक उसके गति-संचालन मॉड्यूल की संचयी डिलीवरी 10,000 इकाइयों को पार कर गई थी। उत्पाद श्रृंखला के हाथों के मॉड्यूल से बढ़कर रोबोट के पूरे शरीर के जोड़ों तक पहुँचने के साथ, कंपनी को उम्मीद है कि 2027 में शिपमेंट की संख्या छह अंकों तक पहुँच जाएगी।