टेस्ला या वेमो नहीं: दुनिया की पहली स्वायत्त कार 1987 में बवेरिया में चली थी।

मोटरवे से संग्रहालय तक: जर्मन ऑटोमोटिव उद्योग ने अपनी सबसे शानदार सफलता को क्यों गंवा दिया?

एक भूली हुई सनसनी: एक बवेरियन ट्रांसपोर्टर 80 के दशक में ही वह काम कर सकता था जो टेस्ला आज करने का वादा करती है।

आज जब हम स्वायत्त ड्राइविंग के बारे में सोचते हैं, तो टेस्ला, वेमो और सिलिकॉन वैली जैसे नाम स्वाभाविक रूप से दिमाग में आते हैं। लेकिन स्व-चालित कार का असली जन्म कैलिफोर्निया में नहीं, बल्कि बवेरिया के एक बंद ऑटोबान खंड पर हुआ था। 1987 में ही - तकनीक दिग्गजों द्वारा इस तकनीक में अरबों डॉलर का निवेश करने से दशकों पहले - जर्मन प्रोफेसर अर्न्स्ट डाइटर डिकमैन्स ने एक छोटी वैन को पूरी तरह से स्वचालित रूप से चलाने में सफलता हासिल की थी। कैमरों और क्रांतिकारी सॉफ्टवेयर से लैस, उनकी टीम ने एक तकनीकी क्रांति ला दी थी। लेकिन इस विशाल तकनीकी लाभ को वैश्विक बाजार शक्ति में बदलने के बजाय, जर्मन उद्योग ने इस सदी में एक बार मिलने वाले अवसर को हाथ से जाने दिया। इतनी अभूतपूर्व खोज को कैसे नजरअंदाज किया जा सकता था? यह कहानी न केवल एक भूली हुई जर्मन अग्रणी उपलब्धि पर एक दिलचस्प नजर डालती है, बल्कि यह सफलता के प्रबंधन, विस्तार करने के साहस की कमी और इस सवाल का एक सबक भी है कि क्या जर्मनी ने भविष्य की गतिशीलता के साथ तालमेल बिठाने का अपना मौका निश्चित रूप से खो दिया है।.

ऑटोबान की भूली हुई सिलिकॉन वैली: जर्मनी ने स्वायत्त ड्राइविंग का आविष्कार कैसे किया - और फिर नियंत्रण कैसे त्याग दिया

1987 में, बवेरिया के एक ऐसे ऑटोबान पर, जो अभी तक आम जनता के लिए खुला नहीं था, कैमरों और कंप्यूटिंग तकनीक से लैस एक साधारण सी दिखने वाली वैन चल रही थी। यह वाहन खुद ही स्टीयरिंग संभालता था, अपनी लेन में रहता था और सड़क पर मौजूद अन्य वाहनों पर प्रतिक्रिया करता था - वह भी बिना जीपीएस, मैप या लिडार के। इसमें लगी कंप्यूटिंग क्षमता आज की मध्यम श्रेणी की कारों की तुलना में बहुत कम थी। हालांकि टेस्ला और वेमो जैसे नाम अब स्वायत्त ड्राइविंग के पर्याय बन गए हैं, लेकिन इसकी वास्तविक नींव दशकों पहले जर्मनी में रखी गई थी - जिसे आम जनता, राजनेताओं और पूंजी बाजारों ने बड़े पैमाने पर अनदेखा कर दिया था।.

यह अभूतपूर्व उपलब्धि एक ऐसे व्यक्ति के नाम से जानी जाती है जो विशेषज्ञों के बीच लगभग अज्ञात है: म्यूनिख में बुंडेसवेहर विश्वविद्यालय के प्रोफेसर अर्न्स्ट डाइटर डिकमैन्स। उनके शोध ने 1980 के दशक की शुरुआत में ही यह साबित कर दिया था कि कैमरों और बुद्धिमान छवि प्रसंस्करण पर आधारित स्वायत्त गतिशीलता संभव है। फिर भी, जर्मनी इस बढ़त को स्थायी आर्थिक लाभ में बदलने में विफल रहा। इस प्रकार, स्वायत्त ड्राइविंग का इतिहास नवाचार के छूटे अवसरों, दोषपूर्ण प्रोत्साहन प्रणालियों और एक ऐसे उद्योग का भी सबक है जो अभूतपूर्व शोध का सही उपयोग नहीं कर पाया।.

4डी विज़न: पहली सेल्फ-ड्राइविंग कारों के पीछे का अभिनव दृष्टिकोण

डिकमैन के काम का मूल आधार वह दृष्टिकोण है जिसे वे "4D विज़न" कहते हैं। जहाँ पारंपरिक छवि प्रसंस्करण व्यक्तिगत छवियों का विश्लेषण करता है, वहीं उनका ध्यान स्थान और समय को एक साथ मॉडल करने पर है। वाहन लगातार अपने परिवेश का अवलोकन करते हैं, वस्तुओं को पहचानते हैं, अपनी गति का अनुमान लगाते हैं और स्थिति के विकास की भविष्यवाणी करते हैं। यह गतिशील दृष्टिकोण अपेक्षाकृत कम शक्तिशाली कंप्यूटरों के साथ वास्तविक समय में निर्णय लेना संभव बनाता है—जो उस युग में एक आवश्यकता थी जब उच्च-प्रदर्शन प्रोसेसर अत्यंत महंगे और दुर्लभ थे।.

VaMoRs प्रायोगिक वाहन, जो पाँच टन का हल्का वाणिज्यिक वाहन था, 1980 के दशक की शुरुआत में कैमरों और सेंसरों से लैस किया गया था और निरंतर विश्लेषित छवि अनुक्रमों पर आधारित एक ऑनबोर्ड कंप्यूटर द्वारा नियंत्रित किया जाता था। 1987 से, VaMoRs राजमार्ग के एक विशेष रूप से निर्धारित खंड पर 96 किमी/घंटा तक की गति से पूरी तरह से स्वायत्त रूप से चल सकता था। बाद में, VaMP परियोजना के S-क्लास वाहन आए, जो कई कैमरों की बदौलत आगे और पीछे "देख" सकते थे और अपने अंतिम विकास चरण में, 130 किमी/घंटा तक की गति से स्वायत्त रूप से चल सकते थे। 1994 और 1995 में ही, यूरोपीय PROMETHEUS कार्यक्रम के हिस्से के रूप में, इन कारों ने वास्तविक राजमार्ग यातायात में सैकड़ों से लेकर एक हजार किलोमीटर से अधिक की दूरी तय की, लेन परिवर्तन और ओवरटेकिंग युद्धाभ्यास किए, और अधिकांश समय स्वायत्त रूप से चलती रहीं।.

आर्थिक दृष्टिकोण से एक उल्लेखनीय निष्कर्ष निकलता है: निवेशित पूंजी और प्राप्त तकनीकी परिपक्वता का अनुपात असाधारण रूप से उच्च है। अपेक्षाकृत कम बजट और छोटी टीम के साथ, यह परियोजना उस स्तर की परिपक्वता तक पहुँच जाती है जिसके लिए आज कंपनियां अरबों डॉलर का निवेश करती हैं। अनुसंधान की पूंजी उत्पादकता बहुत अधिक है - लेकिन इसका उपयोग स्थायी औद्योगिक नीति या व्यावसायिक लाभ सुनिश्चित करने के लिए शायद ही किया जाता है।.

दूरदर्शी परियोजना से बाधा तक: इस अग्रणी कार्य के विफल होने का कारण क्या था?

सवाल उठता है कि इन शानदार प्रदर्शनों के बावजूद जर्मनी स्वायत्त ड्राइविंग में वैश्विक नेता क्यों नहीं बन पाया। इसका कुछ जवाब उस समय के ऑटोमोटिव उद्योग की संरचनाओं और सार्वजनिक अनुसंधान की भूमिका में निहित है। प्रोमेथियस जैसी परियोजनाएं प्रदर्शन और ज्ञान प्राप्ति के लिए बनाई गई थीं, न कि बड़े पैमाने पर उपयोग योग्य उत्पादों और प्लेटफार्मों के विकास के लिए। हालांकि कार्यक्रमों के पूरा होने के बाद व्यक्तिगत तकनीकों को ड्राइवर सहायता प्रणालियों में शामिल किया गया, लेकिन कोई ऐसा सुसंगत उद्योग मॉडल सामने नहीं आया जो इस अभूतपूर्व उपलब्धि को एक स्थायी व्यावसायिक मॉडल में बदल सके।.

1990 और 2000 के दशकों में, प्रमुख जर्मन निर्माता कंपनियों ने मुख्य रूप से छोटे-छोटे सुधारों पर ध्यान केंद्रित किया: एबीएस, ईएसपी, एडैप्टिव क्रूज़ कंट्रोल और बाद में, आपातकालीन ब्रेकिंग सहायता। प्रोमेथियस परियोजना और डिकमैन्स के शोध से प्राप्त कई जानकारियों को इन प्रणालियों में शामिल किया गया, जिससे आधुनिक वाहनों के प्रभावशाली सुरक्षा रिकॉर्ड में योगदान मिला। हालांकि, पूरी तरह से स्वायत्त ड्राइविंग की ओर बड़ा कदम एक सपना ही बना रहा, जिसे विपणन उद्देश्यों के लिए प्रभावी ढंग से रेखांकित किया गया, लेकिन पूरी प्रतिबद्धता के साथ आगे नहीं बढ़ाया गया।.

संस्थागत और सांस्कृतिक कारक भी इसमें भूमिका निभाते हैं। जर्मन निर्माता मॉडल चक्रों और वाहन प्लेटफार्मों के संदर्भ में सोचते हैं, डेटा-आधारित सॉफ़्टवेयर प्लेटफार्मों के संदर्भ में कम। इस तकनीक के इर्द-गिर्द एक स्वतंत्र सॉफ़्टवेयर या स्वायत्तता कंपनी बनाने के इच्छुक उद्यम पूंजी की कमी है। इसलिए अनुसंधान को एक स्वतंत्र, विकास-उन्मुख प्रौद्योगिकी कंपनी में विकसित करने के बजाय, इसे मौजूदा आपूर्ति श्रृंखला प्रणाली में एकीकृत कर दिया जाता है। तकनीकी लाभ चालक सहायता प्रणालियों का एक अदृश्य घटक बन जाता है - मूल्यवान, लेकिन इतना दृश्यमान नहीं कि इसका अपना वैश्विक ब्रांड हो सके।.

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सिलिकॉन वैली ने तकनीक को एक कथा में कैसे बदल दिया

जर्मनी की बढ़त बरकरार है, वहीं सिलिकॉन वैली में एक अलग ही परिदृश्य देखने को मिल रहा है। गूगल के इकोसिस्टम से उभरती वेमो जैसी कंपनियां स्वायत्त ड्राइविंग को शुरुआत में ही एक ऐसी तकनीकी छलांग के रूप में पेश कर रही हैं जिसमें अपार विस्तार की क्षमता है। उनका नारा सिर्फ "बेहतर ड्राइवर सहायता" नहीं है, बल्कि "रोबोटैक्सी जो पूरे बाज़ार में क्रांति ला देंगी" है। इसी वजह से यह तकनीक पूंजी, प्रतिभा और मीडिया का ध्यान आकर्षित कर रही है।.

वेमो ने हाल ही में एक फंडिंग राउंड में 16 बिलियन डॉलर जुटाए और इसका मूल्य लगभग 126 बिलियन डॉलर है। इसकी रोबोटैक्सी अमेरिका के कई शहरों में प्रति सप्ताह लाखों सशुल्क यात्राएं पूरी करती हैं, और कंपनी के पास यात्रा डेटा का विशाल भंडार है जो इसकी बढ़त को और मजबूत करता है। टेस्ला एक अलग दृष्टिकोण अपना रही है, जो लगभग पूरी तरह से कैमरों पर निर्भर है और लिडार का उपयोग नहीं कर रही है, लेकिन स्वायत्त क्षमताओं को अपने व्यापार मॉडल और मूल्यांकन का मुख्य आधार बनाने की उम्मीद करती है।.

यह गतिशीलता केवल तकनीकी ही नहीं, बल्कि सबसे बढ़कर आर्थिक और संचार संबंधी भी है। स्वायत्त वाहन निर्माण एक ऐसा विकासवादी दृष्टिकोण बन रहा है जो निवेशकों, मीडिया और राजनेताओं को समान रूप से आकर्षित कर रहा है। डेटा को एक रणनीतिक संसाधन के रूप में प्रस्तुत किया जा रहा है, और रोबोटैक्सी को आवर्ती राजस्व वाले नए व्यावसायिक मॉडलों के लिए एक साधन के रूप में देखा जा रहा है। इस दृष्टिकोण से, यह कम मायने रखता है कि राजमार्ग पर पहली ड्राइव का प्रबंधन किसने किया, बल्कि यह अधिक महत्वपूर्ण है कि कौन वैश्विक स्तर पर विस्तार कर सकता है और आज मानक स्थापित कर सकता है।.

दायित्व, नियमन और "मशीनों के लिए ड्राइविंग टेस्ट" का विचार

इन विभिन्न विकासों का एक अन्य कारण नियामक वातावरण में निहित है। स्वायत्त वाहन निर्माण सड़क यातायात कानून, वियना कन्वेंशन ऑन रोड ट्रैफिक और राष्ट्रीय दायित्व व्यवस्थाओं से जुड़ा हुआ है। हालांकि जर्मनी और यूरोपीय संघ ने हाल के वर्षों में अत्यधिक स्वचालित प्रणालियों (एसएई स्तर 3 तक और कुछ क्षेत्रों में स्तर 4 तक) की अनुमति देने के लिए कदम उठाए हैं, फिर भी वे सतर्क हैं और अनुप्रयोग के सीमित क्षेत्रों को परिभाषित करते हैं।.

वर्तमान कानून के तहत, लेवल 3 सिस्टम का उपयोग सामान्य सड़क यातायात में तभी किया जा सकता है जब टाइप अप्रूवल और सटीक परिचालन सीमाएं निर्धारित हों। हालांकि, मानव चालक की जिम्मेदारी बनी रहती है, उसे हस्तक्षेप के लिए तैयार रहना चाहिए और उसे पूरी तरह से दायित्व से मुक्त नहीं किया जा सकता है। लेवल 4 सिस्टम केवल स्पष्ट रूप से परिभाषित परिचालन क्षेत्रों, जैसे शटल सेवाओं या विशेष अनुप्रयोगों में ही अनुमत हैं, और हमेशा सख्त शर्तों के अधीन।.

वाहन को ही उत्तरदायी पक्ष मानना ​​इस तर्क के विपरीत है। आर्थिक दृष्टि से, ऐसा मॉडल जोखिमों के पूर्णतः नए आवंटन का परिणाम होगा। बीमाकर्ताओं को तकनीकी प्रणाली का मूल्यांकन करना होगा, और निर्माताओं को यह प्रमाण देना होगा कि उनके वाहन ड्राइविंग परीक्षण की तरह ही सुरक्षित प्रदर्शन करते हैं। इसके लिए व्यापक प्रमाणन, परीक्षण और निगरानी प्रणालियों की आवश्यकता होगी, जिसमें मानकीकृत परिदृश्य सूची, सिमुलेशन और सॉफ़्टवेयर अपडेट के लिए स्पष्ट नियम शामिल हैं।.

उद्योग जगत के लिए, कठोर परीक्षण प्रणाली सुरक्षा मानकों के माध्यम से खुद को अलग पहचान दिलाने का अवसर भी हो सकती है। जो कंपनियां परीक्षणित और प्रमाणित सुरक्षा स्तर के साथ वैश्विक मानदंड स्थापित कर सकती हैं, उन्हें न केवल भरोसा मिलता है, बल्कि बाजार तक पहुंच और मूल्य निर्धारण की शक्ति भी प्राप्त होती है। सैद्धांतिक रूप से, यूरोप के पास मानकीकरण और विनियमन में अपनी ताकत का लाभ उठाकर स्वायत्त ड्राइविंग प्रणालियों के लिए विश्व स्तर पर स्वीकृत मानक परिभाषित करने का अवसर है।.

स्वायत्त गतिशीलता की दौड़ में जर्मनी के शेष अवसर

कई अवसरों के चूकने के बावजूद, जर्मनी में अपार संभावनाएं हैं। देश में अब भी एक असाधारण रूप से सघन औद्योगिक आधार, वाहन निर्माण, सेंसर प्रौद्योगिकी, सुरक्षा अभियांत्रिकी और एम्बेडेड सिस्टम के लिए सॉफ्टवेयर में व्यापक विशेषज्ञता मौजूद है। आज ड्राइवर सहायता प्रणालियों में उपयोग की जाने वाली कई प्रौद्योगिकियां प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से डिकमैन्स और प्रोमेथियस के अग्रणी चरण से उत्पन्न हुई हैं। इसके अलावा, इसमें मजबूत अनुसंधान क्षेत्र और उच्च विशिष्ट आपूर्तिकर्ता भी मौजूद हैं।.

विशेष रूप से आशाजनक वे अनुप्रयोग क्षेत्र हैं जिनका उद्देश्य रोजमर्रा के यातायात में ड्राइवरों को पूरी तरह से प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि स्पष्ट रूप से परिभाषित परिचालन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करना है। इनमें फैक्ट्री परिवहन, निश्चित मार्गों पर चलने वाली स्वायत्त शटल, लॉजिस्टिक्स हब, बंदरगाह और टर्मिनल यातायात, और सार्वजनिक परिवहन में विशेष अनुप्रयोग शामिल हैं। इन परिदृश्यों में, खुले मिश्रित यातायात की तुलना में बुनियादी ढांचे, परिचालन स्थितियों और जिम्मेदारियों का अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधन किया जा सकता है। जर्मनी यहां ऐसे सिस्टम समाधान विकसित कर सकता है जो वाहनों, बुनियादी ढांचे, नियंत्रण केंद्रों और सुरक्षा अवधारणाओं को एकीकृत करते हों।.

आर्थिक दृष्टि से, इससे न केवल वाहनों का, बल्कि संपूर्ण गतिशीलता प्रणालियों के निर्यात का अवसर खुलता है। रोबोटैक्सी के लिए अच्छी पूंजी वाली अमेरिकी और चीनी कंपनियों के साथ वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, जर्मनी बी2बी सेगमेंट में बढ़त हासिल कर सकता है, जहां सुरक्षा, विश्वसनीयता और एकीकरण क्षमताएं अधिकतम विस्तार क्षमता से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं।.

राजनीति और व्यापार में क्या बदलाव लाने की जरूरत है?

इन अवसरों को साकार करने के लिए, अतीत की उपलब्धियों का भावुक जश्न मनाना पर्याप्त नहीं है। एक अधिक सुनियोजित नवाचार नीति की आवश्यकता है, जो डिकमैन जैसी परियोजनाओं को अपवाद के रूप में नहीं, बल्कि मौलिक नवाचार को व्यवस्थित रूप से बढ़ावा देने के लिए एक खाका के रूप में देखे। इसमें अनुसंधान निधि शामिल है जो पायलट परियोजनाओं को परियोजना चरण में ही समाप्त होने देने के बजाय, उन्हें विस्तार और व्यावसायीकरण रणनीतियों से रणनीतिक रूप से जोड़ती है।.

नियामक स्तर पर, अत्यधिक स्वचालित प्रणालियों के परीक्षण के लिए स्पष्ट और पूर्वानुमानित ढाँचे की आवश्यकता है, साथ ही उनके अनुप्रयोग के लिए परिभाषित क्षेत्र भी आवश्यक हैं। कंपनियों को दायित्व, डेटा उपयोग और सॉफ़्टवेयर अपडेट के संबंध में कानूनी निश्चितता चाहिए। साथ ही, उन्हें अपने संगठनों का पुनर्गठन करना होगा: विशुद्ध रूप से हार्डवेयर-आधारित चक्रों से हटकर लचीले सॉफ़्टवेयर और डेटा प्लेटफ़ॉर्म की ओर बढ़ना होगा जो निरंतर सुधार को सक्षम बनाते हैं और नई सेवाओं को उपलब्ध कराते हैं।.

आर्थिक दृष्टिकोण से, आने वाले वर्षों में यह तय होगा कि जर्मनी स्वायत्त सहायता कार्यों और घटक आपूर्तिकर्ताओं तक ही अपनी भूमिका सीमित करेगा या कुछ चुनिंदा क्षेत्रों में प्रणालीगत नेतृत्व बनाए रखने में सफल होगा। अर्न्स्ट डाइटर डिकमैन्स की अग्रणी उपलब्धियाँ यह दर्शाती हैं कि तकनीकी उत्कृष्टता मौजूद है। प्रश्न यह है कि क्या नीति निर्माता, पूंजी बाजार और उद्योग इससे सही रणनीतिक निष्कर्ष निकालेंगे।.

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