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文 | 王秦

編集者｜邱暁芬、蘇建勲

アイビーリーグの学生による起業の話は新しいものではありませんが、今度は 2000 年以降の世代が起業する番です。彼は一流の出版物に出版し、イェール大学から直接博士号を取得した中国学者でもあります。大きなモデルと体現されたインテリジェンス 競争は熾烈を極めており、すでに「起業しないと老後が来る」という危機感があります。

ヤン・フェンユー・フレッド・ヤンは江蘇省生まれで、全額奨学金を受けてイェール大学を卒業しました。彼は、身体化されたインテリジェンス企業である UniX AI (UniX Technology Company) の創設者です。ハンバーガーを作ったり、皿を洗ったりするサービスロボット。楊峰宇氏は若くして事業を始めましたが、衝動で事業を始めたわけではありません。

まず、彼は高校生の頃から起業したいと思っていて、学部時代にはいくつかの「小規模」起業プロジェクトを経験していました。第二に、彼は学部時代から中国の身体化インテリジェンスの分野で学術的な人脈を築いてきました。起業後は、チームを結成するために全国のロボット業界の上級者を探しました。 。

現在、彼が設立したUniX AI企業は、上海交通大学の著名教授であり、トップロボットカンファレンスIROS2025の総議長でもある王和生氏を主任科学者として招聘した。

一流の国際ジャーナルに論文を発表し、北米コンピュータ協会から優秀学部科学者の称号を獲得したフレッド・ヤン氏は、起業するために初めて中国に戻った若手だったため、人材を採用する際にしばしば障害に遭遇しました。私たちが最初にチームを立ち上げ、自分たちより20歳も上の上級専門家を何人か招いたとき、茅葺き小屋を3回訪問し、一度に8時間以上会話することもありました。

現在、UniX AIが開発した車輪+双腕の人型ロボットは、ホームサービスロボットとして、家の隅々に放り投げられた衣類を自動的に識別し、自動的に拾い上げて洗濯機に持って行き、洗濯することができます。食べ終わった後に食器を片付けたり、食器を洗ったり、床を掃除したりすることもできます。

UniX AI ロボットは豆腐を選ぶことができます

家庭向けのシナリオでは、ロボット ハンドの操作能力が重要です。 UniX AI が独自に開発した 3 本指グリッパーは、ボールペンや豆腐を保持できます。 UniX AIは、最初の100台の人型ロボットが9月に量産される予定だと発表した。

以下は、「Intelligence Emergence」と、身体化されたインテリジェンス企業である UniX AI の創設者である Fred Yang との会話です。

インテリジェンスの出現: 現在、業界では人型ロボットの統一された定義はなく、最初から二足歩行の人型ロボットを作る企業もあれば、御社のような車輪付きロボットを作る企業もいます。二腕フォルム。さまざまな技術的パスについてどう思いますか?

フレッド・ヤン : この市場は十分に大きく、さまざまな企業がさまざまなシナリオに根ざしています。誰もがアプリケーション シナリオに基づいて、独自の機械構造と全体的なソフトウェアおよびハードウェア ソリューションを設計します。この段階では、各技術ソリューションの適用シナリオを見つけるのは難しくありません。誰もがニーズの観点からそれを考えるのは正しいか間違っていないと思います。

Smart Emergence: ホイール + アーム構成を選択した理由は何ですか?

フレッド・ヤン : まず腕について話しましょう。家族のシーンでは、最も重要なのは手の操作能力です。家の空間にある多くの物の高さは、人に合わせて設計されています。私たちのバイオニック ヒューマノイド アームには 7 つの自由度があり (これは、アームに 7 つの関節があることから理解できます)、人間と同様の多くの操作を実行できます。

ホイールの種類については、動作の精度と安全性を考慮して、ホームシーンに入るためにまずホイールの種類を選択します。今でも誰もが、さまざまな使用シナリオに基づいて独自のハードウェア ソリューションをリバース デザインしています。

UniX AIロボットの動作能力

インテリジェンスの出現: 現在、ハードウェアとソフトウェアを同時に開発していますか?

フレッド・ヤン : 私たちのコアロジックはシナリオに基づいています。ハードウェアとソフトウェアは私たちにとって同様に重要です。

インテリジェンスの出現: 一般に、身体化されたインテリジェンスに携わる企業は、脳、小脳、ハードウェア本体に独自の焦点を当てていますか。

フレッド・ヤン：私たちはソフトウェアとハ​​ードウェアの両方を行っていますが、脳、小脳、ハードウェアに焦点を当てると、ハードウェアと小脳のレベルに重点が置かれます。

ハードウェアはアルゴリズムの基礎であり、ソフトウェアとハ​​ードウェアは高度に結合しており、ハードウェアはシーンに追随する必要があります。たとえば、ホームシーンでは、自社設計の 3 本指グリッパーには 2 つのモード (3 本指モードと 2 本指モード) があり、3 本の指を回転させて 2 本の指に変えることができ、小さなボールペンを保持するために使用できます。あるいは豆腐も待ってください。

さらに、この段階で小脳にしっかりとした基礎を築くことも重要です。誰もが懸念する「一般化可能性」の問題ですが、一般化のプロセスは、単一タスクの限定シナリオ、単一タスクのオープンシナリオ、オープンタスクのオープンシナリオの3段階に分けられます。

（注：たとえば、特定の家庭環境で洗濯などの単一の作業ができることから、空間環境が異なる家庭環境でも洗濯ができること、洗濯、料理、子供の指導ができることなど）異なる空間環境やその他のタスク）

今も業界の皆さんは第一段階から第二段階まで頑張っていますが、この段階では主に小脳の能力が試されます。この後（第 3 段階）オープンシナリオを行う場合、基本的には脳レベルで計画（タスクプランニング）を行うことになりますが、今は小脳レベルでしっかりとした基礎を築き、操作レベルを先に解決することが最初の課題となります。

UniX AI 人型ロボットが服を掴む

インテリジェンス創発: あなたの研究成果の 1 つは、大型マルチモーダル触覚モデルである UniTouch です。視覚触覚とは何ですか? 大型触覚モデルとは何ですか?視覚触覚は人型ロボット技術の進歩においてどのような重要性を持っていますか?

フレッド・ヤン : タッチはロボットのオペレーティング システムだけでなく、人間のオペレーティング システムにおいても非常に重要です。人間の観点から見ると、接触は最も本能的な知覚モードであり、物理世界との実際の相互作用を通じてフィードバックが得られます。小さな例を挙げると、カバンの中で鍵を探す場合、一般的に人は視覚に頼らず、主に触覚に頼ります。

ロボットの観点から見ると、機械構造やセンサーの選択に制限があるため、視覚だけに頼るのは十分ではないことがよくあります。たとえば、ロボットにボトルのキャップを握らせます。ボトルのキャップは非常に小さいため、ロボット アームがそれを掴むと、すでにロボット アーム自体によってブロックされます。

現時点では、最終的な掴みと検証を完了するには、触覚フィードバックのみに頼ることができます。この状況は、変形可能なオブジェクトの操作において特に顕著です。変形可能な物体に接触すると、物体の形状が変化するため、視覚的な事前情報が提供できる情報は非常に限られており、タスクを認識して完了するには、非常に局所的ではあるが非常に敏感な触覚情報に依存する必要があります。

同時に、触覚は、強さなど、視覚では提供できない他の情報も提供します。視覚はロボットに把持位置を提供できますが、把持強度を伝えることはできません。単純な力センサにも限界があります。たとえば、カップを潰す前は、カップの壁にわずかな亀裂が生じても、力の観点​​からは変化がわかりません。しかしこのとき、触覚センサーは小さな亀裂を捉え、次の操作で亀裂が潰れるかどうかを判断できる。

私は以前論文を発表し、触覚情報と視覚情報や他の言語モーダル情報を統合した世界初の大規模触覚マルチモーダルモデルを作成しました。各モダリティには独自の制限があり、視覚にも独自の制限がありますが、触覚情報が追加されることで、各モダリティは相互に補完し合うことができます。

現在、多くの競合他社もハプティクスに取り組んでいますが、依然として触覚センサーなどのハードウェアレベルに重点を置いています。しかし、UniX AI が家庭ユーザー向けである場合、ハードウェアの寿命は 3 ～ 5 年でなければなりません。現段階では、多くの高精度触覚センサーは寿命の点で商業的なニーズを満たすことができません。

UniX AI ロボットが洗濯機を開ける

インテリジェンスの出現: 100 台のヒューマノイド ロボットの最初のバッチが 9 月から量産されます。この数はヒューマノイド ロボット メーカーとしては比較的大きいです。Unix AI はどのようにしてそれを行うのでしょうか。サプライチェーンはどのように管理されていますか?

フレッド・ヤン ：大量生産は主にサプライチェーンに焦点を当てています。当社には、サプライチェーンの製造とコスト管理の経験を持つ、メルセデス・ベンツとハイアールのサプライチェーン専門家が数名います。また、従来のロボット工学、家庭用電化製品、自動車産業、航空宇宙産業の大量生産経験を持つサプライチェーンメンバーのグループもいます。

インテリジェンスの出現: チームはどのように構築しますか?

フレッド・ヤン ：ロボティクスの分野は、単一の技術スタックだけで解決できるものではなく、ハードウェアとソフトウェアの総合的な協力と、多様なチームのバックグラウンドが必要です。身体化インテリジェンスの業界全体は非常に新しく、私たちのアルゴリズム チームは基本的には国内外でロボット工学や人工知能の分野で働いている博士号や博士研究員です。

ハードウェアに関しては、現在家庭向けのシナリオに重点を置いており、セキュリティが最も重要な要素であることは間違いありません。私たちのチームにはホームサービスロボットのメンバーがおり、さまざまな家庭の複雑な環境で、ワイヤーの巻き上げや吊り下げられた障害物などの障害物回避タスクを実行します。人型ロボットの手足などの身体化された知能に関わるハードウェアについても、優秀な科学者をハードウェア開発責任者として擁しています。

スマート・エマージェンス: あなたは非常に若く、2000 年以降に生まれました。これほど大規模なチームには強力な運営スキルが必要です。どうやって人材を採用しますか?

フレッド・ヤン ：最初は人を集めるのが本当に大変でした。私はミシガン大学で学位を取得し、エール大学で博士号を取得しました。そのため、海外でアルゴリズムを研究している友人を何人か見つけました。しかし、ロボットはソフトウェアを組み合わせる必要があります。中国に戻ると、人々は私たちのことをよく知らないので、たくさんの壁にぶつかります。主要なメンバー全員が参加する前に、私は彼らと非常に長い会話をしました。タレントには「三度茅葺き小屋に行く」精神が必要です。

知能の出現：人型ロボットの実装は現時点ではまだほとんどが科学研究機関に販売される段階にあり、規模を拡大するのはかなり難しいとのこと。一歩、今年は消費者向けに100台が量産される予定です。

フレッド・ヤン : 車輪付きの人型ロボットの量産は、二足歩行の人型ロボットほど難しくありません。さて、人型ロボットの定義については、実は人それぞれに異なる意見があります。二足歩行の人型ロボットについては、安全性の問題がまだ解決されていないため、完全に市場に投入するにはまだ道が遠いと思います。しかし、家庭で最も重要なのは手を操作する能力であるため、私たちが発売した第一世代のロボットは車輪付き + 双腕ロボットでした。車輪付きロボットは比較的成熟した技術です。

製品の反復速度は重要です。第一世代で高品質の製品を作ることは困難です。私たちはまず、比較的安定しており、信頼性が高く、コスト効率の高いバージョンのロボットを迅速に製造し、それを大規模に市場に展開し、その後、迅速に反復します。私たちは常に社内で「三世代にわたって高品質の製品を生産している」と主張してきました。

初期100台は「カニを初めて食べたい」というシードユーザーが中心です。

UniX AI ロボットがテーブルを掃除

スマート エマージェンス: TO C の顧客はすでにいますか?早めの連絡はありましたか？

フレッド・ヤン : 当初の個々のユーザーは、主に私たちの周りの友人、テクノロジー業界の友人、そして最先端の製品に非常に興味のあるテクノロジー愛好家で、発売当初に Tesla を購入する意欲を持っていたターゲット グループと同様でした。 . テクノロジーを実験するのが好きなクラス。また、ターゲット グループの具体的なニーズを理解するために、いくつかのフォーカス グループ インタビューも実施します。

インテリジェンスの出現: 垂直シナリオ (商業サービス、倉庫物流、セキュリティ検査など) のロボットと比較して、家庭シナリオでの汎用ヒューマノイド ロボットは実装がはるかに難しく、ロボットのはるかに高い汎用化能力が必要です。情報によると、UniX AI 人型ロボットには、洗濯、食事補助、掃除、子供の宿題指導などの機能があるとのことですが、導入状況はどうなっているのでしょうか？

フレッド・ヤン : 人型ロボットの最終的な目標は、もちろんロボットが何でもできるようになることを望むことですが、ロボットは食べ物を一口ずつ食べて、物事を一つずつ実行しなければなりません。ファミリーシーンにおいても、単一タスクの限定されたシーンから、単一タスクのオープンシーン、そして最終的にはオープンタスクのオープンシーンへと段階的に実装される。

当社の製品には現在、衣類の洗濯、食器の回収や食後の皿洗いのお手伝い、3D クリーニング機能など、いくつかの成熟したシナリオが用意されています。洗濯機能を例に挙げると、ロボット Wanda の最初のステップは、物体を見つけて 3 次元マップを構築することです。2 番目のステップは、UniX AI を備えています。自社開発のグリッパーは柔軟な物体を掴むのに多用途です。 3 番目のステップは、洗濯機を使用することです。

一般的な方法で洗濯機を使用することは難しくありません (ロボットはさまざまな種類の洗濯機を操作できます)。このタスクを完了するためにさまざまな小型モデルを呼び出すことができます。

インテリジェンスの出現: なぜ中国に戻ってビジネスを始めることを選ぶのでしょうか?アメリカでビジネスを始めることを考えたことはありますか?

フレッド・ヤン: 私は自分自身を中国に戻ってビジネスを始めるとか、米国でビジネスを始めるとか定義していません。私たちは米国と中国にチームを持っていますが、単に異なる立地の利点を活用しているだけです。米国にはトップクラスのアルゴリズムチームがあり、中国には構造とハードウェアのパートナーがいます。また、深センにもチームがあり、上海に研究開発センターを設立し、多くの同僚がそこで働いています。