Physical AI म्हणजे काय? लॉजिस्टिक्स आणि मॅन्युफॅक्चरिंगसाठी 'ChatGPT Moment'

Physical AI हे रिअल-वर्ल्ड सेन्सर्स आणि मशीन लर्निंगला एकत्र आणते, ज्यामुळे मशिनला त्रिमितीय (3D) अवकाशात गोष्टी समजून घेता येतात, विचार करता येतो आणि कृती करता येते. फक्त मजकूर वाचणाऱ्या डिजिटल मॉडेल्सपेक्षा वेगळे, Physical AI कॅमेरा, सेन्सर्स आणि हालचालींमधून कार्य-कारण भाव शिकते. NVIDIA चे CEO जेन्सन हुआंग याला औद्योगिक ऑटोमेशनचा "ChatGPT मोमेंट" म्हणतात. येथे AI ला एक 'शरीर' मिळते आणि ते केवळ कोडिंगवर न चालता लवचिक बुद्धिमत्तेने काम करते. हे तंत्रज्ञान डिजिटल डेटा आणि प्रत्यक्ष कृतीमधील अंतर भरून काढते.

लॉजिस्टिक्स आणि मॅन्युफॅक्चरिंगमध्ये या प्रगतीची मुख्य चाचणी होत आहे. तुम्ही अशी स्वायत्त यंत्रणा राबवू शकता जी आजूबाजूची परिस्थिती आणि मानवी हालचाली रिअल-टाइममध्ये ओळखते. ॲमेझॉन आणि फॉक्सकॉन सारख्या कंपन्या गोदामातील गुंतागुंत आणि कामगारांची कमतरता व्यवस्थापित करण्यासाठी या टेक स्टॅकचा वापर करत आहेत. Physical AI हार्डवेअरला एका स्मार्ट मालमत्तेत बदलून औद्योगिक कार्यक्षमतेचा नवा टप्पा गाठत आहे. Nextwaves Industries उच्च दर्जाचा डेटा AI मॉडेल्सना देण्यासाठी आवश्यक RFID इन्फ्रास्ट्रक्चर आणि सॉफ्टवेअर पुरवते, ज्यामुळे एंड-टू-एंड व्हिजन सुनिश्चित होते.

स्क्रीनच्या पलीकडे: Physical AI म्हणजे काय?

Physical AI (PAI) म्हणजे डिजिटल बुद्धिमत्तेकडून प्रत्यक्ष शरीराच्या बुद्धिमत्तेकडे होणारा बदल. पारंपारिक AI व्हर्च्युअल जगात शब्द किंवा चित्रांवर प्रक्रिया करते, तर Physical AI भौतिक जगाशी जोडलेले असते. हे सॉफ्टवेअरला एक शरीर देते. या बदलामुळे मशिन केवळ माहिती न देता तुमच्या गोदामात किंवा कारखान्यात प्रत्यक्ष शारीरिक श्रम करू शकतात.

या तंत्रज्ञानाचा गाभा म्हणजे 'क्लोज्ड-लूप सिस्टम'. ठराविक कमांड्सवर चालणाऱ्या सॉफ्टवेअरपेक्षा वेगळे, Physical AI एका सतत चालणाऱ्या चक्रावर काम करते:

• आकलन (Perception): सेन्सर्स आणि कॅमेरे वातावरणातून डेटा गोळा करतात.
• तर्क (Reasoning): सिस्टम निर्णय घेण्यासाठी डेटाचे विश्लेषण करते.
• कृती (Action): मेकॅनिकल उपकरणे किंवा रोबोट हालचाल करतात.

प्रत्येक कृतीतून नवीन डेटा तयार होतो, ज्याचा वापर सिस्टम पुढची पायरी सुधारण्यासाठी लगेच करते. हा फीडबॅक लूप मशिनला तुमच्या कारखान्यातील बदलत्या परिस्थितीनुसार जुळवून घेण्यास मदत करतो.

चांगल्या प्रकारे काम करण्यासाठी PAI ला 'स्पेशिअल इंटेलिजन्स' (अवकाशीय बुद्धिमत्ता) आवश्यक असते. सामान्य Large Language Models (LLMs) शब्दांची रचना समजतात पण त्यांना भौतिकशास्त्राचे नियम माहित नसतात. स्पेशिअल इंटेलिजन्समुळे सिस्टमला 3D संबंध, खोली आणि ताकद समजते. हे भाषेच्या पलीकडे जाऊन 3D अवकाशात विचार करते. गर्दीच्या ठिकाणी रोबोट चालवण्यासाठी किंवा नाजूक वस्तू न फोडता उचलण्यासाठी ही क्षमता गरजेची आहे.

Nextwaves Industries या विकासाला Physical AI साठी लागणाऱ्या हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर इन्फ्रास्ट्रक्चरद्वारे पाठबळ देते. हाय-परफॉर्मन्स UHF RFID अँटेना आणि सेन्सर्स सिस्टमसाठी 'ज्ञानेंद्रियांचे' काम करतात. Nextwaves च्या RFID हार्डवेअरला PAI सोबत जोडून तुम्ही एंड-टू-एंड व्हिजन मिळवू शकता, जिथे बुद्धिमत्ता आणि अंमलबजावणी एकत्र येते. यामुळे तुमची वास्तू एका साध्या जागेतून सक्रियपणे शिकणाऱ्या सिस्टममध्ये बदलते. तज्ज्ञांच्या मते, या तंत्रज्ञानाची बाजारपेठ २०२५ मधील ५.४१ अब्ज डॉलर्सवरून २०३४ पर्यंत ६१ अब्ज डॉलर्सच्या पुढे जाईल [liahnson.com](https://liahnson.com/insights/what-is-physical-ai-understanding-the-concept-principles-applications-and-future-outlook/).

६१ अब्ज डॉलर्सची झेप: मार्केटची आकडेवारी आणि वाढ

Physical AI (PAI) क्षेत्र हे डिजिटल मॉडेल्सकडून भौतिक जगाशी संवाद साधणाऱ्या मशिनकडे होणारा मोठा बदल दर्शवते. मार्केटचा डेटा या बदलाचा वेग वाढत असल्याचे सांगतो. तज्ज्ञांच्या मते, PAI मार्केट २०२५ मधील ५.४१ अब्ज USD वरून २०३४ पर्यंत ६१ अब्ज USD पेक्षा जास्त होईल. ही वाढ ३१.२६% च्या चक्रवाढ वार्षिक दराने (CAGR) होत आहे.

PAI मुळे व्यवसाय आणि कामकाजात कशी वाढ होत आहे, हे या उदाहरणांवरून समजते:

• स्वायत्त लॉजिस्टिक्स: Waymo सध्या दर आठवड्याला ४,५०,००० सशुल्क रोबोटॅक्सी ट्रिप्स पूर्ण करत आहे. २०२६ पर्यंत दर आठवड्याला १० लाख ट्रिप्सचे त्यांचे लक्ष्य आहे. यावरून सिद्ध होते की स्वायत्त नेव्हिगेशन आता केवळ प्रयोग राहिलेले नाही.
• जागतिक पेटंट स्पर्धा: तांत्रिक वर्चस्वासाठी मोठी स्पर्धा सुरू आहे. ह्युमनॉइड रोबोट पेटंटमध्ये चीन अमेरिकेच्या ५:१ ने पुढे आहे. theaienterprise.io नुसार, गेल्या ५ वर्षांत चीनने ७,७०५ पेटंट दाखल केले आहेत, तर अमेरिकेने १,५६१.
• इंडस्ट्रियल रोबोटिक्स: openpr.com नुसार, इंडस्ट्रियल रोबोटिक्स मार्केट २०३५ पर्यंत ५७.६७ अब्ज USD पर्यंत पोहोचण्याची शक्यता आहे.
• हार्डवेअरचे वर्चस्व: Physical AI मार्केटमध्ये हार्डवेअरचा वाटा ५६.४०% आहे. यामध्ये सेन्सर्स, AI चिप्स आणि मशिनच्या आकलनासाठी आवश्यक असलेल्या उपकरणांचा समावेश होतो, असे globenewswire.com सांगते.

Nextwaves Industries या क्षेत्रासाठी आवश्यक हार्डवेअर प्लॅटफॉर्म पुरवते. आमचे RFID टॅग्स आणि UHF रीडर्स तो उच्च दर्जाचा डेटा देतात जो स्वायत्त सिस्टमला मालमत्ता ओळखण्यासाठी आणि नेव्हिगेशनसाठी लागतो. Physical AI ला अचूक पर्यावरणीय डेटाची गरज असते. मालाची आणि जागेची अचूक ओळख असल्याशिवाय प्रगत AI मॉडेल देखील लॉजिस्टिक्सची कामे करू शकत नाहीत.

तुम्ही या वाढीसाठी तुमचे इन्फ्रास्ट्रक्चर तयार करा. स्मार्ट हार्डवेअरला आमच्या VTTM (Vital Trace & Track Module) सारख्या सॉफ्टवेअर सोल्यूशन्सशी जोडून तुमचा कारखाना भविष्यातील ऑटोमेशनसाठी सज्ज करा. Nextwaves Industries कडील हाय-परफॉर्मन्स RFID हार्डवेअर स्मार्ट आणि स्वायत्त सप्लाय चेनसाठी आवश्यक एंड-टू-एंड व्हिजन प्रदान करते.

टेक स्टॅक: Physical AI कसे 'विचार' करते आणि 'हालचाल' करते

डिजिटल लॉजिकचे प्रत्यक्ष कृतीत रूपांतर करण्यासाठी Physical AI ला तीन विशेष कॉम्प्युटर आर्किटेक्चरची गरज असते. हे आर्किटेक्चर रोबोटला गोदामे आणि कारखान्यांसारख्या गुंतागुंतीच्या वातावरणात समजून घेण्यास, विचार करण्यास आणि हालचाल करण्यास मदत करते. Nextwaves Industries या हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअरचा वापर करून संपूर्ण व्हिजन आणि ऑपरेशनल कंट्रोल मिळवून देते.

तीन कॉम्प्युटरच्या गरजा खालीलप्रमाणे आहेत:

• कॉम्प्युटर १: ट्रेनिंग (NVIDIA DGX). हा सुपरकॉम्प्युटिंग स्तर मुख्य AI मॉडेल तयार करण्यासाठी प्रचंड डेटावर प्रक्रिया करतो. हे व्हिजन-लँग्वेज-ॲक्शन (VLA) मॉडेल्स प्रशिक्षित करण्यासाठी 'ब्लॅकवेल' आर्किटेक्चर वापरते. हे मॉडेल्स सिस्टमला 3D अवकाश समजून घेण्यास आणि पुढची शारीरिक हालचाल ओळखण्यास मदत करतात.
• संगणक २: सिम्युलेशन (NVIDIA Omniverse). हा संगणक एक डिजिटल कॉपी चालवतो. भौतिकदृष्ट्या अचूक आभासी वातावरण तयार करण्यासाठी हा 'Cosmos' वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडेलचा वापर करतो. या टप्प्यामुळे प्रोग्रामर्सना प्रत्यक्ष हार्डवेअरचे नुकसान होण्याची भीती न बाळगता एकाच वेळी हजारो परिस्थिती तपासून पाहता येतात.
• संगणक ३: एक्झिक्यूशन (NVIDIA Jetson AGX Thor). हा रोबोटमधील मुख्य प्रोसेसर आहे. हा सेन्सरचा डेटा रिअल-टाइममध्ये प्रोसेस करण्यासाठी आणि कमांड्स देण्यासाठी मशीनमध्ये बसवलेला असतो. यामुळे रोबोट आजूबाजूच्या वातावरणाला काही मिलीसेकंदात प्रतिसाद देऊ शकतो.

रोबोटिक्समधील सर्वात मोठे आव्हान म्हणजे 'Sim-to-Real' मधील अंतर. सिम्युलेशनमधील रोबोट आणि प्रत्यक्ष जगातील रोबोट यांच्या कामगिरीतील फरकाला हा शब्द वापरला जातो. प्रत्यक्ष जगात प्रकाश बदलणे, धूळ किंवा जमिनीचा पृष्ठभाग यांसारख्या अनेक अनपेक्षित गोष्टी असतात. सर्व परिस्थितींचा समावेश करण्यासाठी प्रत्यक्ष जगातील डेटा गोळा करणे खूप संथ आणि महागडे असते.

हे अंतर भरून काढण्यासाठी, Nextwaves सिंथेटिक डेटा तयार करण्याचा मार्ग वापरते. प्रोग्रामर्स सिम्युलेशनमध्येच वास्तववादी आणि भौतिकदृष्ट्या अचूक ट्रेनिंग डेटा तयार करण्यासाठी 'Cosmos Transfer' चा वापर करतात. ही प्रक्रिया अशा लाखो कठीण परिस्थिती तयार करते ज्या मॅन्युअली शूट करणे अशक्य असते. रोबोट सुरक्षित आभासी वातावरणात उपकरणांचे बिघाड किंवा मानवी हस्तक्षेप कसा हाताळायचा हे शिकतो. जेव्हा मॉडेल सिम्युलेशनमध्ये अचूक ठरते, तेव्हा तुम्ही ते आत्मविश्वासाने प्रत्यक्ष हार्डवेअरवर वापरू शकता. यामुळे कामाचा वेग वाढतो आणि सप्लाय चेन सुधारण्याचा खर्च कमी होतो.

या तीन संगणकीय स्तरांमुळे, तुम्ही एका साध्या मशीनला बुद्धिमान एजंटमध्ये बदलू शकता. Nextwaves चे तंत्रज्ञान हाय-परफॉर्मन्स हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअरला जोडून डिजिटल प्लॅनिंग आणि प्रत्यक्ष अंमलबजावणीमध्ये ताळमेळ बसवते. [blogs.nvidia.com](https://blogs.nvidia.com/blog/three-computers-robotics) [faf.ae](https://www.faf.ae/home/2026/1/15/understanding-nvidias-three-computer-architecture-for-physical-ai-systems)

Physical AI कामात: ह्युमनॉइड रोबोट्सपासून स्मार्ट लॉजिस्टिक्सपर्यंत

Physical AI साध्या ऑटोमेशनला बदलून त्याला परिस्थितीनुसार जुळवून घेणारी बुद्धिमत्ता देते. हे तंत्रज्ञान मशीनला ३डी जगात पाहण्यास, विचार करण्यास आणि कृती करण्यास मदत करते. ठराविक स्क्रिप्टवर चालणाऱ्या जुन्या रोबोट्सपेक्षा वेगळे, Physical AI सिस्टम सिम्युलेशन आणि मानवी कृतींमधून कठीण कामे शिकण्यासाठी फाउंडेशन मॉडेल्सचा वापर करतात.

याचा सर्वात मोठा परिणाम ऑटोमोबाईल क्षेत्रात दिसून येत आहे. ह्युंदाई मोटर ग्रुप २०२८ पर्यंत जॉर्जियामधील मेटाप्लांटमध्ये दरवर्षी ३०,००० 'Atlas' ह्युमनॉइड रोबोट्स तयार करण्याची योजना आखत आहे [axios.com](https://www.axios.com/2026/01/05/hyundai-humanoid-robots-boston-dynamics). बोस्टन डायनॅमिक्सच्या या रोबोट्समध्ये ५६ फिरणारे सांधे (degrees of freedom) आणि ४ तास चालणारी बदलता येणारी बॅटरी आहे [newatlas.com](https://newatlas.com/ai-humanoids/boston-dynamics-production-atlas-hyundai/). ह्युंदाई त्यांचा वापर खालील कामांसाठी करत आहे:

• पार्ट्सची मांडणी आणि लॉजिस्टिक्स सांभाळणे.
• २०३० पर्यंत पार्ट्सचे असेंब्ली करणे.
• मानवी दुखापती कमी करण्यासाठी जड ओझे उचलणे आणि वारंवार करावी लागणारी कामे करणे.
• धोकादायक वातावरणात मशीनची देखभाल करणे.

हा बदल ५० ट्रिलियन डॉलर्सच्या जागतिक मॅन्युफॅक्चरिंग आणि लॉजिस्टिक्स उद्योगावर परिणाम करत आहे. याचे यश मोजता येणाऱ्या कामगिरीवर अवलंबून असते. 'PAI-Bench' फ्रेमवर्क Physical AI ला तीन मुख्य निकषांवर तपासते:

• कार्यक्षमता: मानवी मानकांच्या तुलनेत काम पूर्ण करण्याचा वेग आणि अचूकता.
• सुरक्षा: गर्दीच्या ठिकाणी वावरण्याची आणि माणसांना धक्का न लावता काम करण्याची क्षमता.
• ऊर्जा संतुलन: हाय-टॉर्क मेकॅनिकल आउटपुट आणि बॅटरीचे आयुष्य यांचा योग्य ताळमेळ.

Nextwaves Industries आवश्यक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर देऊन या बदलात मदत करते. जेव्हा रोबोट काम करतात, तेव्हा आमचे RFID हार्डवेअर आणि VTTM सॉफ्टवेअर AI सिस्टमला संपूर्ण माहिती पुरवतात. हाय-परफॉर्मन्स UHF RFID अँटेना रोबोट हलवत असलेल्या पार्ट्सवर लक्ष ठेवतात. यामुळे Physical AI सिस्टमला वेअरहाऊस आणि इन्व्हेंटरीची अचूक माहिती रिअल-टाइममध्ये मिळते.

या तंत्रज्ञानाची बाजारपेठ २०२५ मधील ५.४१ अब्ज डॉलर्सवरून २०३४ पर्यंत ६१ अब्ज डॉलर्सपेक्षा जास्त होण्याची शक्यता आहे. स्पर्धेत टिकून राहण्यासाठी व्यवसायांनी स्मार्ट लॉजिस्टिक्सचा वापर करणे आवश्यक आहे. तुम्ही Nextwaves च्या RFID सोल्यूशन्सला तुमच्या ऑटोमेशन सिस्टमशी जोडून कामाची कार्यक्षमता लगेच सुधारू शकता.

Nextwaves Industries: RFID आणि PAI मधील दुवा

Nextwaves Industries पारंपारिक ऑटोमेशनकडून Physical AI कडे जाण्यासाठी आवश्यक पायाभूत सुविधा पुरवते. Physical AI ला वातावरण समजून घेण्यासाठी ३डी ज्ञानाची गरज असते, पण विशिष्ट वस्तू ओळखण्यासाठी त्याला दर्जेदार डेटा लागतो. Nextwaves चे RFID हार्डवेअर या सिस्टमसाठी मुख्य सेन्सर म्हणून काम करते. आमचे UHF RFID अँटेना आणि रीडर्स वेअरहाऊसचे डोळे आणि कान म्हणून काम करतात. यामुळे Physical AI ला केवळ समोर दिसणाऱ्या गोष्टींच्या पलीकडे जाऊन इन्व्हेंटरीची माहिती मिळते.

आमचे हार्डवेअर अचूक डेटा पॉईंट्सद्वारे Physical AI ला सक्षम करते:

• RFID Tags आणि Inlays: हे प्रत्येक वस्तूला एक वेगळी डिजिटल ओळख देतात. यामुळे AI मॉडेलला दिसायला सारख्या असलेल्या पण वेगवेगळ्या ठिकाणी जाणाऱ्या वस्तूंमधील फरक ओळखता येतो.
• High-Performance Readers: ही उपकरणे वस्तूंच्या हालचालीची नोंद लगेच करतात. ती AI ला वस्तूंच्या जागेबद्दल आणि वेगाबद्दल सतत अपडेट्स देतात.
• UHF Antennas: हे अँटेना वस्तू शोधण्याचे क्षेत्र ठरवतात. एखादी वस्तू प्रक्रियेत कधी आली किंवा बाहेर गेली, याची अचूक माहिती यामुळे AI ला मिळते.

Vital Trace & Track (VTTM) मॉड्यूल स्वयंचलित निर्णयांसाठी डेटाचा पाया तयार करते. Physical AI परिणामांचा अंदाज लावण्यासाठी वर्ल्ड मॉडेल्सचा वापर करते. VTTM रिअल-टाइममध्ये स्टॉकची पातळी आणि डिलिव्हरीची स्थिती सांगते. हे एकत्रीकरण AI एजंटला मानवी मदतीशिवाय वेअरहाऊस आणि इन्व्हेंटरी व्यवस्थापित करण्यास मदत करते. onetrack.ai नुसार, Physical AI सेन्सर डेटा आणि अवकाशीय तर्काच्या जोरावर डिजिटल जग आणि प्रत्यक्ष जगातील अंतर कमी करते. Nextwaves प्रत्यक्ष निरीक्षणातून मशीनला शिकण्यासाठी कच्चा सेन्सर डेटा पुरवून यात मदत करते.

Nextwaves चे हार्डवेअर आणि स्मार्ट सॉफ्टवेअर एकत्र आल्यावर तुम्हाला व्यवसायाचे पूर्ण चित्र स्पष्ट दिसते. या तांत्रिक मेळामुळे तुमची लॉजिस्टिक यंत्रणा स्वतःहून काम करणारी एक सक्रिय सिस्टीम बनते. एका संशोधनानुसार, रोबोटिक्स मार्केट २०२५ मधील ५.४१ अब्ज डॉलर्सवरून २०३४ पर्यंत ६१ अब्ज डॉलर्सच्या पुढे जाण्याचा अंदाज आहे. Nextwaves Industries तुमच्या व्यवसायाला या बदलासाठी तयार करते. आमच्या RFID सोल्यूशन्सचा वापर करून तुम्ही तुमच्या Physical AI धोरणाला बळकट करू शकता आणि कामाचा वेग वाढवू शकता.

निष्कर्ष: Physical AI क्रांतीसाठी सज्ज व्हा

स्पेशिअल इंटेलिजन्स आणि रोबोट हार्डवेअरचे एकत्र येणे ही उद्योगातील एक मोठी ऐतिहासिक घटना आहे. NVIDIA आणि इंटरनॅशनल फेडरेशन ऑफ रोबोटिक्सच्या तज्ज्ञांच्या मते, २०२६ हे वर्ष Physical AI साठी टर्निंग पॉइंट ठरेल. यावेळी दरवर्षी ६,१९,००० रोबोट्सची भर पडेल economist.com. आपण सध्या भौतिक जगाचा 'ChatGPT क्षण' अनुभवत आहोत. हे युग केवळ डिजिटल चॅटबॉट्सपुरते मर्यादित नसून, तुमच्या कामाच्या ठिकाणी स्वतःहून विचार करणाऱ्या आणि कृती करणाऱ्या यंत्रणांचे आहे.

या इंटेलिजन्ससाठी भक्कम डेटा बेस असणे गरजेचे आहे. Physical AI हवेत काम करू शकत नाही. परिसराचा नकाशा तयार करण्यासाठी आणि मालाचा मागोवा घेण्यासाठी याला अचूक रिअल-टाइम डेटा लागतो. या सिस्टीमचे मार्केट २०२५ मधील ३७१.७ अब्ज डॉलर्सवरून २०३२ पर्यंत २.४ ट्रिलियन डॉलर्सपर्यंत वाढण्याची शक्यता आहे worldtechnologycongress.org. ज्या संस्था आता आपला डेटा गोळा करण्याची पद्धत सुधारणार नाहीत, त्या स्पर्धेत मागे पडतील.

Nextwaves च्या RFID सोल्यूशन्ससह तुमची मॅन्युफॅक्चरिंग आणि कोल्ड चेन या क्रांतीसाठी तयार करा. आमचे हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर तुमच्या सप्लाय चेन मॅनेजमेंटसाठी आवश्यक सेन्सर डेटा पुरवतात. स्वयंचलित निर्णय घेण्यासाठी तुम्हाला तुमच्या मालाचे डिजिटल रेकॉर्ड ठेवणे आवश्यक आहे.

तुमचा व्यवसाय भविष्यासाठी सुरक्षित करण्यासाठी ही पावले उचला:

• AI मॉडेल्सना सतत डेटा पुरवण्यासाठी Nextwaves चे UHF RFID अँटेना आणि रीडर्स वापरा.
• ऑटोमेटेड डिलिव्हरी मॅनेजमेंटमध्ये स्पष्टता आणण्यासाठी Vital Trace and Track (VTTM) मॉड्यूल जोडा.
• तुमची सध्याची इन्व्हेंटरी सिस्टीम मशीन लर्निंग मॉडेल्सशी सुसंगत आहे का ते तपासा.
• Nextwaves चे हाय-परफॉर्मन्स टॅग्स वापरून प्रत्येक वस्तूला डेटा पॉइंटमध्ये बदला.

संधीचा हा काळ लवकरच संपणार आहे. Physical AI चा वेग पाहता, मानवी स्तरावर काम करणारे रोबोट्स पुढच्या वर्षापर्यंत येऊ शकतात thedeepview.com. स्मार्ट ऑटोमेशनमध्ये आघाडी घेण्यासाठी आजच Nextwaves Industries शी संपर्क साधा.