--- title: शब्दों से रोबोट प्रोग्रामिंग url: https://ftrlg.com/hi/wiki/natural-language-robot-programming/ lang: hi published: 2026-10-27 version: 1 summary: पहले रोबोट को इंजीनियर प्रोग्राम करता था, अब काम को शब्दों में बताना काफ़ी है: मॉडल कोड लिखता है या ख़ुद हरकतें तय करता है। रोबोट सैकड़ों डॉलर तक सस्ते हो गए, लेकिन दुरुपयोग से सुरक्षा अभी नहीं है। cite_as: "future.log, «शब्दों से रोबोट प्रोग्रामिंग», https://ftrlg.com/hi/wiki/natural-language-robot-programming/" license: CC BY 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ --- # शब्दों से रोबोट प्रोग्रामिंग **शब्दों से रोबोट प्रोग्रामिंग** (अंग्रेज़ी में *natural language robot programming*) — हाथ से लिखे कोड की जगह AI मॉडलों की मदद से रोबोट को चलाना: इंसान काम को आम भाषा में बताता है, और भाषा मॉडल रोबोट के इंटरफ़ेस के लिए प्रोग्राम लिखता है, या फिर विज़न-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल (VLA) ख़ुद निर्देश को हरकतों में बदल देता है। पहले इसके लिए ऐसा इंजीनियर चाहिए था, जो C++, ROS और उस ख़ास रोबोट की बनावट जानता हो।[^1][^2] पहले प्रयोग Google और Microsoft ने 2022–2023 में दिखाए। 2026 तक यह आम हो गया: सीखने के लिए एक ओपन सोर्स रोबोटिक आर्म लगभग $100–230 का है, डेस्कटॉप रोबोट Reachy Mini — $399 से, और Hugging Face लिखती है कि उसके लिए बने 200 से ज़्यादा ऐप के 150 से ज़्यादा लेखकों में से ज़्यादातर ने पहले कभी रोबोट के लिए कोड नहीं लिखा था — उनमें से एक, 78 साल के जोएल कोहेन (Joel Cohen), ने तो कभी प्रोग्रामिंग ही नहीं की थी। फिर भी रोबोटों के मॉडल भरोसेमंद नहीं हैं, और जैसा कि शोधकर्ताओं ने दिखाया, उन्हें शब्दों से जेलब्रेक करना आसान है।[^3][^4][^5] ## इतिहास - **04.04.2022** Google और Everyday Robots, SayCan पेश करती हैं: भाषा मॉडल क़दम सुझाता है, और रोबोट के हुनर का आकलन उन क़दमों को छाँट देता है, जिन्हें पूरा नहीं किया जा सकता — रोबोट मॉडल के लिए “हाथ और आँखों” का काम करता है।[^6] - **16.09.2022** Google, Code as Policies का वर्णन करती है: आम भाषा में दिए गए आदेश और कुछ उदाहरणों के आधार पर भाषा मॉडल Python में नियंत्रण का प्रोग्राम लिखता है, जो रोबोट के देखने और हिलने-डुलने के फ़ंक्शन बुलाता है।[^7] - **20.02.2023** Microsoft “रोबोटिक्स के लिए ChatGPT” दिखाती है: रोबोटिक आर्म और ड्रोन ChatGPT से बातचीत के ज़रिए चलाए जाते हैं; लक्ष्य — ताकि लोग “जटिल प्रोग्रामिंग भाषाएँ सीखे बिना” रोबोटों के साथ काम कर सकें।[^1] - **28.07.2023** [Google DeepMind](https://ftrlg.com/hi/models/google-deepmind/) RT-2 पेश करती है — इंटरनेट और रोबोटों के डेटा पर प्रशिक्षित विज़न-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल: अनजान दृश्यों में वह 62% मामलों में काम पूरा करता है, जबकि उससे पहले के मॉडल RT-1 का नतीजा 32% था।[^8] - **03.10.2023** Google DeepMind और साझेदार Open X-Embodiment प्रकाशित करते हैं — 22 तरह के रोबोटों का डेटासेट, दस लाख से ज़्यादा एपिसोड; इस पर प्रशिक्षित मॉडल पाँच आम रोबोटों पर औसतन 50% ज़्यादा सफल है।[^9] - **10.2024** Hugging Face और The Robot Studio ओपन सोर्स रोबोटिक आर्म SO-100 जारी करती हैं — “लगभग $100 में”।[^3] - **04.02.2025** Physical Intelligence अपने मॉडल π0 का कोड और वेट्स खोलती है, ताकि “कोई भी” उसे अपने रोबोटों के लिए फ़ाइन-ट्यून कर सके; कंपनी के अनुसार, अलग-अलग कामों के लिए 1 से 20 घंटे का डेटा काफ़ी रहा।[^10] - **12.03.2025** Google DeepMind, [Gemini](https://ftrlg.com/hi/models/gemini/) पर आधारित विज़न-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल Gemini Robotics और एम्बॉडीड रीज़निंग मॉडल Gemini Robotics-ER पेश करती है; सितंबर में ER 1.5 डेवलपरों के लिए Gemini API के ज़रिए उपलब्ध हो जाता है।[^2][^11] - **03.06.2025** Hugging Face, SmolVLA जारी करती है — 45 करोड़ पैरामीटर वाला मॉडल, जो “CPU पर चल सकता है, एक आम उपभोक्ता GPU पर, या MacBook पर भी प्रशिक्षित हो सकता है”; उसे समुदाय के जुटाए 487 डेटासेट पर सिखाया गया।[^12] - **09.07.2025** Hugging Face, Python में प्रोग्राम किए जा सकने वाले डेस्कटॉप रोबोट Reachy Mini के ऑर्डर $299 में खोलती है; कंपनी के अनुसार, पाँच दिनों में $10 लाख की बिक्री हुई।[^13][^14] - **12.11.2025** [Anthropic](https://ftrlg.com/hi/models/anthropic/) Project Fetch प्रकाशित करती है: आठ कर्मचारी, जो रोबोटिक्स के विशेषज्ञ नहीं थे, एक रोबोट डॉग को प्रोग्राम कर रहे थे; जिन कामों को दोनों टीमों ने पूरा किया, उन पर [Claude](https://ftrlg.com/hi/models/claude/) वाली टीम ने बिना Claude वाली टीम की तुलना में लगभग दोगुनी तेज़ी दिखाई और लगभग 9 गुना ज़्यादा कोड लिखा।[^15] - **05.01.2026** जेनसन हुआंग CES में: “रोबोटिक्स का ChatGPT मोमेंट आ गया है”; NVIDIA रोबोटों के लिए अपने मॉडल ओपन सोर्स लाइब्रेरी LeRobot में जोड़ती है।[^16] - **06.05.2026** Hugging Face, Reachy Mini के लिए ऐप स्टोर खोलती है, जिसमें एक एजेंट आम भाषा में दिए गए विवरण से ख़ुद कोड लिखता, जाँचता और रोबोट में डालता है; उपयोगकर्ताओं के पास लगभग 10 हज़ार रोबोट हैं।[^4] - **18.06.2026** Anthropic, Claude Opus 4.7 के साथ बिना इंसानी मदद के Project Fetch दोहराती है: इंसानों के हल किए हर जाँचे गए काम पर मॉडल कम से कम 10 गुना तेज़ रहा, और कुल मिलाकर — सबसे तेज़ इंसानी टीम से लगभग 20 गुना तेज़; भौतिक कंट्रोलर वाले काम तुलना में शामिल नहीं किए गए।[^17] - **30.07.2026** Google DeepMind, Gemini Robotics 2 जारी करती है; एम्बॉडीड रीज़निंग मॉडल ER 2 Google AI Studio में उपलब्ध है, और जो मॉडल ख़ुद हरकतें नियंत्रित करते हैं, वे सिर्फ़ साझेदारों के लिए।[^18] ## यह कैसे काम करता है **मॉडल कोड लिखता है।** भाषा मॉडल को रोबोट के इंटरफ़ेस का विवरण और काम मिलता है, और वह प्रोग्राम लिखता है: इसी तरह Code as Policies और रोबोटिक्स के लिए ChatGPT काम करते थे, इसी तरह Project Fetch में Claude ने रोबोट डॉग को प्रोग्राम किया और इसी तरह Reachy Mini का एजेंट ऐप बनाता है। रोबोट इस दौरान आम कोड चलाता है, जिसे पढ़ा और जाँचा जा सकता है।[^7][^1][^15][^4] **मॉडल ख़ुद हरकतें तय करता है।** विज़न-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल (RT-2, π0, SmolVLA, Gemini Robotics) कैमरों से तस्वीर और लिखित निर्देश लेते हैं और सीधे मोटरों के लिए आदेश देते हैं। उन्हें डेमॉन्स्ट्रेशन पर फ़ाइन-ट्यून किया जाता है: Google अपने On-Device मॉडल के लिए नए काम के वास्ते सिर्फ़ 50–100 डेमॉन्स्ट्रेशन बताती है, Physical Intelligence — 1 से 20 घंटे का डेटा।[^8][^10][^19] **साझा डेटा।** ऐसे मॉडल अलग-अलग रोबोटों के डेटा पर टिके हैं: अक्टूबर 2026 तक Hugging Face पर LeRobot टैग वाले 82 हज़ार से ज़्यादा डेटासेट डाले जा चुके हैं। समुदाय के डेटा पर पहले से प्रशिक्षित SmolVLA ने SO-100 आर्म पर 78.3% मामलों में काम पूरे किए, जबकि इस डेटा के बिना — 51.7% में।[^20][^12] ## डेटा **रोबोटों और इंसानों को क्या हासिल होता है** | कौन और कब | क्या मापा गया | क्या मिला | |---|---|---| | Google, 08.2022[^38] | PaLM मॉडल के साथ SayCan, 101 काम | कार्रवाइयों का सही क्रम — 84%, सफल निष्पादन — 74%। | | Google DeepMind, 28.07.2023[^8] | अनजान दृश्यों में RT-2, 6000 से ज़्यादा परीक्षण | 62%, जबकि RT-1 का 32%। | | Physical Intelligence, 22.04.2025[^21] | दो अलग-अलग जाँचों में π0.5: प्रशिक्षण से परिचित कामों पर सफ़ाई और अनजान चीज़ों को दराज़ में रखना | 83% और 94% सफल उप-कार्य। कंपनी लिखती है कि मॉडल “हमेशा पहली कोशिश में सफल नहीं होता”। | | Anthropic, 12.11.2025[^15] | रोबोटिक्स के अनुभव के बिना आठ कर्मचारी, चार-चार की दो टीमें, Claude के साथ और उसके बिना | Claude के साथ — 8 में से 7 काम और साझा कामों पर लगभग दोगुनी तेज़ी; उसके बिना — 8 में से 6। अंतिम लक्ष्य — पूरी तरह स्वायत्त ढंग से गेंद लाना — की ओर उल्लेखनीय प्रगति सिर्फ़ Claude वाली टीम ने की। | | Anthropic, 18.06.2026[^17] | अकेला Claude Opus 4.7, तीन प्रयास; इंसान ने सिर्फ़ लैपटॉप जोड़ा, शुरुआती प्रॉम्प्ट डाला और आदेशों की पुष्टि की | भौतिक कंट्रोलर के बिना वाले कामों पर — हर काम पर कम से कम 10 गुना तेज़, कुल मिलाकर पिछले साल की सबसे तेज़ इंसानी टीम से लगभग 20 गुना तेज़। | **रोबोट कितने का है** (अक्टूबर 2026 तक): SO-101 आर्म — पुर्ज़ों की सूची के हिसाब से, 3D प्रिंट वाले हिस्सों के बिना, एक आर्म लगभग $122 का, जोड़ी लगभग $230 की; Reachy Mini — $399 से (शुरुआत में $299 से); Unitree Go2 डॉग — $1600 से; ह्यूमनॉइड रोबोट Unitree R1 — $4900 से, G1 — $13,500 से (2024 में $16,000)।[^22][^5][^23][^24] > **[संपादकीय निष्कर्ष]** शुरुआत की दहलीज़ दोनों तरफ़ से नीचे आई है: रोबोट स्मार्टफ़ोन की क़ीमत तक सस्ता हो गया, और उसका प्रोग्राम शब्दों से लिखा जाता है। यह वहाँ काम करता है, जहाँ काम को तैयार फ़ंक्शनों की कॉल में बाँटा जा सकता है। जो मॉडल ख़ुद हरकतें नियंत्रित करते हैं, वे अनजान हालात में अब भी ग़लतियाँ करते हैं और डेमॉन्स्ट्रेशन माँगते हैं, और उनमें से सबसे ताक़तवर मॉडल Google आम लोगों के लिए नहीं खोलती। स्कूल का बच्चा अब रोबोट को प्रोग्राम कर सकता है; भरोसेमंद रोबोट बनाना अभी इंजीनियरों का काम है। **पैमाना।** 2024 में दुनिया भर में 5.42 लाख औद्योगिक रोबोट लगाए गए, जिनमें से 54% चीन में।[^25] Unitree ने अपने प्रॉस्पेक्टस के अनुसार 2025 में 5500 से ज़्यादा ह्यूमनॉइड रोबोट भेजे, और आय बढ़कर 1.7 अरब युआन हो गई; 19 अगस्त 2026 को कंपनी शंघाई के शेयर बाज़ार में उतरी।[^26][^39] बीजिंग में 2025 की शरद ऋतु से स्कूलों में AI अनिवार्य है: एक प्राथमिक स्कूल में छात्र iFlytek के रोबोटों के साथ काम करते हैं, और भाषा मॉडल उन्हें चीनी भाषा के निर्देशों से चलने लायक़ कोड पाने में मदद करते हैं।[^27] ## आलोचना **शब्दों से जेलब्रेक।** पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने 2024 में दिखाया कि भाषा मॉडलों से चलने वाले रोबोटों से ख़तरनाक काम करवाना आसान है: उनके हमले अक्सर 100% मामलों में सफल रहे, और Unitree Go2 रोबोट डॉग के जेलब्रेक को उन्होंने किसी तैनात व्यावसायिक रोबोट का पहला सफल जेलब्रेक बताया। काम के प्रमुख जॉर्ज पैपस (George Pappas) ने कहा, “भाषा मॉडल अभी भौतिक दुनिया से जोड़े जाने पर बस पर्याप्त सुरक्षित नहीं हैं”। इसी समूह ने RoboGuard नाम का बचाव सुझाया, जो ख़तरनाक योजनाओं के अमल का हिस्सा 92% से ज़्यादा से घटाकर 3% से कम कर देता है।[^28][^29][^30] **बिना शब्दों के सेंध।** सितंबर 2025 में शोधकर्ताओं ने Unitree के रोबोटों (Go2, B2, G1, H1) में Bluetooth की एक कमज़ोरी ढूँढी, जिसके ज़रिए संक्रमित रोबोट आसपास के दूसरे रोबोटों पर क़ब्ज़ा कर सकता है; Unitree ने जवाब दिया कि उसने ज़्यादातर सुधार पूरे कर लिए हैं और जल्द ही अपडेट भेजेगी।[^31] **डेमो प्रोडक्ट नहीं है।** रोबोटिक्स विशेषज्ञ रॉडनी ब्रूक्स (Rodney Brooks) इस उम्मीद को “कोरी कल्पना” मानते हैं कि आने वाले दशकों में ह्यूमनॉइड रोबोट हाथ के काम में इंसानों की जगह ले लेंगे, और सलाह देते हैं कि पूरे आकार के चलने वाले रोबोट से 3 मीटर से ज़्यादा पास न जाएँ। [आंद्रेज कार्पाथी](https://ftrlg.com/hi/wiki/andrej-karpathy/) कहते हैं कि जहाँ ग़लती की क़ीमत ऊँची है, वहाँ डेमो और प्रोडक्ट के बीच बड़ा फ़ासला है: 90% सफलता — यह सिर्फ़ “पहला नाइन” है। घरेलू रोबोट 1X NEO को, ख़ुद कंपनी के अनुसार, अनजान कामों में तय समय पर 1X का विशेषज्ञ दूर से चलाता है।[^32][^33][^34] अक्टूबर 2026 तक ऐसा कोई पुष्ट मामला नहीं मिला, जब भाषा मॉडल से चलने वाले रोबोट ने किसी इंसान को नुक़सान पहुँचाया हो। ## आगे का विकास **सुरक्षा।** Google DeepMind ने 2025 में ASIMOV जारी किया — रोबोट की कार्रवाइयों की “अर्थ के स्तर पर” सुरक्षा के परीक्षणों का सेट, जो अस्पतालों में चोटों की असली रिपोर्टों के आधार पर बना है; अपने-आप बनाए गए “संविधानों” वाली सबसे अच्छी प्रणाली ने 84.3% मामलों में नियमों का पालन किया।[^35] **नियमन।** जुलाई 2026 में FCC ने विदेश में बने मोबाइल रोबोटों — ह्यूमनॉइड और चार पैरों वाले — के नए मॉडलों को, निर्माता की राष्ट्रीयता चाहे जो हो, राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए ख़तरनाक उपकरणों की सूची में डाल दिया: व्हाइट हाउस के बुलाए अंतर-एजेंसी समूह के आकलन के अनुसार, उनके डेटा का इस्तेमाल जासूसी के लिए या रोबोटों पर दूर से क़ब्ज़ा करने के लिए हो सकता है।[^36] यूरोपीय संघ में मशीनों और रोबोटों में लगे उच्च जोखिम वाले सिस्टमों के लिए AI अधिनियम की शर्तें 2 अगस्त 2028 तक टाल दी गई हैं।[^37] > **[संपादकीय निष्कर्ष]** जिस रोबोट को स्कूल का बच्चा प्रोग्राम कर सकता है, उसे कोई हमलावर भी दोबारा प्रोग्राम कर सकता है — वह भी शब्दों से। फ़िलहाल पहुँच सुरक्षा से आगे निकल गई है: बच्चों और शौक़ीनों के लिए टूल खुले हैं, जबकि सुरक्षा के परीक्षण और नियम अभी बस आ रहे हैं। ## संकेत - 2026-01-05 — जेनसन हुआंग: «रोबोटिक्स का ChatGPT मोमेंट आ गया है। फ़िज़िकल AI में सफलताएँ — ऐसे मॉडल, जो असली दुनिया को समझते हैं, तर्क करते हैं और कार्रवाइयों की योजना बनाते हैं, — बिल्कुल नए उपयोगों का रास्ता खोल रही हैं» — NVIDIA के संस्थापक और प्रमुख, CES 2026 के लिए प्रेस विज्ञप्ति में (https://ftrlg.com/hi/signals/cymtsy2mq/) - 2025-09-26 — रॉडनी ब्रूक्स: «आम योजना यह है कि ह्यूमनॉइड रोबोट इंसानों के साथ “प्लग कम्पैटिबल” होंगे और इंसानों के हाथ के काम कम क़ीमत पर और उतनी ही अच्छी तरह संभाल सकेंगे। मेरी राय में, यह मानना कि ऐसा आने वाले दशकों में कभी भी होगा, कोरी कल्पना है। लेकिन बहुत लोग भविष्यवाणी कर रहे हैं कि ऐसा दो साल में ही हो जाएगा, और ज़्यादा सतर्क “हाइपनॉटिस्ट” मानते हैं कि पाँच साल के भीतर इसका बड़ा आर्थिक असर होगा।» — रोबोटिक्स विशेषज्ञ, अपने ब्लॉग में (https://ftrlg.com/hi/signals/cch5ws7mr/) - 2025-04-14 — थॉमस वुल्फ: «हमारा मानना है कि रोबोटिक्स अगला मोर्चा हो सकता है, जिसे AI खोलेगा — और उसे खुला, किफ़ायती और निजी होना चाहिए। हमारा नज़रिया: ऐसा भविष्य, जिसमें समुदाय का हर कोई, शौक़ीनों से लेकर कंपनियों तक, बंद और दूर से नियंत्रित हार्डवेयर के बजाय खुले समाधानों से शुरुआत करके रोबोट सहायक या गेम बना या इस्तेमाल कर सके।» — Hugging Face के सह-संस्थापक और मुख्य वैज्ञानिक, Pollen Robotics की ख़रीद पर (https://ftrlg.com/hi/signals/cmypb5gma/) ## यह भी देखें [बड़ा भाषा मॉडल](https://ftrlg.com/hi/wiki/large-language-model/) · एजेंटिक कोडिंग · [वाइब कोडिंग](https://ftrlg.com/hi/wiki/vibe-coding/) · [AI और पेशे](https://ftrlg.com/hi/wiki/ai-and-jobs/) · [AI सुरक्षा](https://ftrlg.com/hi/wiki/ai-safety/) ## संदर्भ [^1]: ChatGPT for Robotics — Microsoft Research, 20.02.2023. [microsoft.com](https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/chatgpt-for-robotics/) [^2]: Introducing Gemini Robotics and Gemini Robotics-ER, AI models designed for robots to understand, act and react to the physical world — Google DeepMind, 12.03.2025. [deepmind.google](https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-brings-ai-into-the-physical-world/) [^3]: Hugging Face to sell open-source robots thanks to Pollen Robotics acquisition — Hugging Face, 14.04.2025. [huggingface.co](https://huggingface.co/blog/hugging-face-pollen-robotics-acquisition) [^4]: Introducing the agentic robotics appstore for 10,000 Reachy Minis — Hugging Face, 06.05.2026. [huggingface.co](https://huggingface.co/blog/clem/reachymini-appstore) [^5]: Reachy Mini — The Open-Source Robot for Today's and Tomorrow's AI Builders — Hugging Face, 09.07.2025. [huggingface.co](https://huggingface.co/blog/reachy-mini) [^6]: Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances — arXiv, 04.04.2022. [arxiv.org](https://arxiv.org/abs/2204.01691) [^7]: Code as Policies: Language Model Programs for Embodied Control — arXiv, 16.09.2022. [arxiv.org](https://arxiv.org/abs/2209.07753) [^8]: RT-2: New model translates vision and language into action — Google DeepMind, 28.07.2023. [deepmind.google](https://deepmind.google/discover/blog/rt-2-new-model-translates-vision-and-language-into-action/) [^9]: Scaling up learning across many different robot types — Google DeepMind, 03.10.2023. [deepmind.google](https://deepmind.google/discover/blog/scaling-up-learning-across-many-different-robot-types/) [^10]: Open Sourcing π0 — Physical Intelligence, 04.02.2025. [physicalintelligence.company](https://www.physicalintelligence.company/blog/openpi) [^11]: Building the Next Generation of Physical Agents with Gemini Robotics-ER 1.5 — Google Developers Blog, 25.09.2025. [developers.googleblog.com](https://developers.googleblog.com/en/building-the-next-generation-of-physical-agents-with-gemini-robotics-er-15/) [^12]: SmolVLA: Efficient Vision-Language-Action Model trained on Lerobot Community Data — Hugging Face, 03.06.2025. [huggingface.co](https://huggingface.co/blog/smolvla) [^13]: Reachy Mini (जारी होने के दिन पेज का स्नैपशॉट) — Hugging Face, 09.07.2025. [web.archive.org](https://web.archive.org/web/20250710000000/https://huggingface.co/blog/reachy-mini) [^14]: Hugging Face bets on cute robots to bring open source AI to life — TechCrunch, 16.07.2025. [techcrunch.com](https://techcrunch.com/podcast/hugging-face-bets-on-cute-robots-to-bring-open-source-ai-to-life/) [^15]: Project Fetch: Can Claude train a robot dog? — Anthropic, 12.11.2025. [anthropic.com](https://www.anthropic.com/research/project-fetch-robot-dog) [^16]: NVIDIA Releases New Physical AI Models as Global Partners Unveil Next-Generation Robots — NVIDIA, 05.01.2026. [nvidianews.nvidia.com](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-releases-new-physical-ai-models-as-global-partners-unveil-next-generation-robots) [^17]: Project Fetch: Phase two — Anthropic, 18.06.2026. [anthropic.com](https://www.anthropic.com/research/project-fetch-phase-two) [^18]: Gemini Robotics 2 brings whole body intelligence to robots — Google DeepMind, 30.07.2026. [deepmind.google](https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-brings-whole-body-intelligence-to-robots/) [^19]: Gemini Robotics On-Device brings AI to local robotic devices — Google DeepMind, 24.06.2025. [deepmind.google](https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-on-device-brings-ai-to-local-robotic-devices/) [^20]: Datasets tagged LeRobot — Hugging Face, 27.10.2026 तक का डेटा. [huggingface.co](https://huggingface.co/datasets?other=LeRobot) [^21]: A VLA with Open-World Generalization — Physical Intelligence, 22.04.2025. [physicalintelligence.company](https://www.physicalintelligence.company/blog/pi05) [^22]: SO-ARM100 — The Robot Studio (GitHub), 27.10.2026 तक का डेटा. [github.com](https://github.com/TheRobotStudio/SO-ARM100) [^23]: Unitree R1 — Unitree Robotics, 27.10.2026 तक का डेटा. [unitree.com](https://www.unitree.com/R1) [^24]: Unitree G1 — Unitree Robotics, 27.10.2026 तक का डेटा. [unitree.com](https://www.unitree.com/g1) [^25]: World Robotics 2025 report – Industrial Robots – released by IFR — International Federation of Robotics, 25.09.2025. [ifr.org](https://ifr.org/ifr-press-releases/news/global-robot-demand-in-factories-doubles-over-10-years) [^26]: Unitree IPO draws spotlight to China's fast-growing humanoid robot sector — China Daily / Shanghai Stock Exchange, 11.08.2026. [english.sse.com.cn](https://english.sse.com.cn/news/newsrelease/voice/c/c_20260811_10828578.shtml) [^27]: Beijing makes AI education compulsory in public schools — China Daily Hong Kong, 21.10.2025. [chinadailyhk.com](https://chinadailyhk.com/hk/article/622085) [^28]: Jailbreaking LLM-Controlled Robots — arXiv, 17.10.2024. [arxiv.org](https://arxiv.org/abs/2410.13691) [^29]: Penn Engineering Research Discovers Critical Vulnerabilities in AI-Enabled Robots to Increase Safety and Security — Penn Engineering, 17.10.2024. [ai.seas.upenn.edu](https://ai.seas.upenn.edu/news/penn-engineering-research-discovers-critical-vulnerabilities-in-ai-enabled-robots-to-increase-safety-and-security/) [^30]: Safety Guardrails for LLM-Enabled Robots — arXiv, 10.03.2025. [arxiv.org](https://arxiv.org/abs/2503.07885) [^31]: Security Flaw Turns Unitree Robots Into Botnets — IEEE Spectrum, 25.09.2025. [spectrum.ieee.org](https://spectrum.ieee.org/unitree-robot-exploit) [^32]: Why Today's Humanoids Won't Learn Dexterity — Rodney Brooks, 26.09.2025. [rodneybrooks.com](https://rodneybrooks.com/why-todays-humanoids-wont-learn-dexterity/) [^33]: Andrej Karpathy — AGI is still a decade away — Dwarkesh Podcast, 17.10.2025. [dwarkesh.com](https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy) [^34]: NEO Home Robot — 1X, 27.10.2026 तक का डेटा. [1x.tech](https://www.1x.tech/neo) [^35]: Generating Robot Constitutions & Benchmarks for Semantic Safety — arXiv, 11.03.2025. [arxiv.org](https://arxiv.org/abs/2503.08663) [^36]: FACT SHEET: FCC Updates Covered List to Include Foreign-Produced Advanced Robotic Devices — FCC, 28.07.2026. [docs.fcc.gov](https://docs.fcc.gov/public/attachments/DOC-423682A1.pdf) [^37]: Article 113: Entry into Force and Application — EU Artificial Intelligence Act, 27.10.2026 तक का डेटा. [artificialintelligenceact.eu](https://artificialintelligenceact.eu/article/113/) [^39]: Unitree soars fivefold in Shanghai debut as China's robot sector takes centre stage — BusinessDay (Reuters), 19.08.2026. [businessday.co.za](https://www.businessday.co.za/world/international-companies/2026-08-19-unitree-soars-fivefold-in-shanghai-debut-as-chinas-robot-sector-takes-centre-stage/) [^38]: SayCan — Google Research / Everyday Robots, अपडेट 08.2022. [say-can.github.io](https://say-can.github.io/) — future.log, «शब्दों से रोबोट प्रोग्रामिंग», https://ftrlg.com/hi/wiki/natural-language-robot-programming/ · CC BY 4.0