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文 | 劉俊宏

編集者｜王逸秀

息苦しい会場では熱心な議論が交わされ、誰もがこの AI によるロボットの進化の饗宴を見逃すのではないかと心配していました。

混雑した展示現場でのスマートライトコーン撮影

8月21日、2024年世界ロボット会議（WRC）が北京で開幕した。 169社が600点以上の製品を出展したこの展示会では、エンボディド・インテリジェンスがほぼひとつの会場を“契約”し、27社の人型ロボットとロボット犬が最多の来場者を集めた。

Light Cone Intelligence は、多くのロボットのデモンストレーションの中で、さまざまな企業が複雑なタスクを実行する能力が大幅に強化され、実用性も大幅に向上していることを発見しました。

昨年と比較して、ロボットはダンス、会話、2歩歩くなどのより単純なタスクを実演しました。果物を摘むWeijingインテリジェントロボット、車を検査するUbiselectロボット、書道を書くXingchenインテリジェントロボット、および加速する人型ロボットサッカーゲームがあります。進化。玉樹科技は横向きやジャンプを続けるロボット犬の演技に加え、価格9万9000元の人型ロボットG1も持ち込んだ。多くのメーカーのロボットの機能デモンストレーションや価格発表により、人型ロボットはますます現実に近づいています。

Yushu Technology G1ロボットアクションデモ

「大型モデルの開発は人型ロボットの進歩を大きく促進しました。」

iFlytekの副社長であり研究所所長のLiu Cong氏はLightcone Intelligenceに対し、「脳」の知覚・理解能力と「小脳」の運動制御能力の両方が大幅に向上したと語った。

さらに、Zhuji Dynamics の共同創設者兼最高執行責任者 (COO) である Zhang Li 氏は、AI の進化によりロボットは飛躍的な改善を達成できると信じています。 。」

大型 AI モデルの進歩により、今日の人型ロボットは自動運転の方向に向かって開発され始めています。自動車が迅速に反復しながら世界を理解できるようにするためにエンドツーエンドの大規模モデルを利用する進化の中で、ロボットは複雑な命令を理解し、より流暢な動作を学習する能力も実証しました。同時に、大規模なモデルのトレーニングの需要に伴い、ヒューマノイド ロボットもデータ駆動型のインテリジェントな反復の段階に達しています。さまざまなロボットメーカーも、家庭用、産業用、倉庫・物流、小売などの一連のシナリオでの地位を占めようとしている。単一のシナリオに焦点を当ててデータと反復の閉ループを取得することで、さまざまな分野が開かれ、最終的には普遍的なものになることが期待されています。

過去 10 年間の AI 開発の中で、ロボットは何度も希望と幻滅を経験してきました。しかし、このロボットの明確な進化の方向性を通じて、スターダスト・インテリジェンスの創設者ライ・ジエ氏は「今後10年間で最も価値のあることは人型ロボットだ」と興奮気味に語った。

ロボットは資本、テクノロジー、産業のカーニバルを引き起こしています。

資本は人型ロボットを信じている

「過去 2 年間で、大型モデルを除いてロボットへの投資が最も多かった」と Liu Cong 氏は Lightcone Intelligence に語った。

人型ロボット産業はまだ能力を実証する段階にありますが、投資家や起業家はこの機会を逃すわけにはいかないことを知っています。

過去1年間の投資動向を振り返った結果、人型ロボットは最も人気のある究極のロボットとして、最高の技術と難易度を持ち、資本市場でも高い地位を占めていることがわかりました。

起業家レベルでは、IT Orange のデータによると、2023 年 1 月以降、中国では人型ロボット企業合計 29 社が設立され、そのうち 22 社が少なくとも 1 回の資金調達を受けている。その中で、元ファーウェイの天才「智恵俊」氏が設立したZhiyuan Robotは設立後17か月で7回の資金調達を完了し、投資前評価額は70億元に達した。

資本の観点から見ると、中国電子報の不完全な統計によると、2024年上半期に世界の人型ロボット分野で22件以上の資金調達イベントがあり、資金調達額は70億元を超えた。人型ロボットへの投資熱に関しては、多くの投資機関が「総決算」ともいえるレイアウトを採用している。

Lanchi Venture Capital のパートナーである Cao Wei 氏は、ロボット工学分野の 10 以上の初期段階プロジェクトに投資していると述べた。 Jingwei Venture Capital は、Yushu Technology、Zhiyuan Robot、Galaxy General、Stardust Intelligence を含む人型ロボット企業 4 社からなる「スターチーム」です。

「業界も資本もロボットの将来について非常に楽観的です。結局のところ、これは数兆ドルの市場なのです。」カンファレンス会場では、UBTECHのグローバルマーケティングディレクターであるLi Zhuo氏がライトコーンスマートデバイスについて語った。

その結果、人型ロボットは、ソフトウェア、ハードウェア、資本促進、最先端のアプリケーション効果の総合的な影響を受けて、AI 時代で最も人気のある分野になりました。

例として、2023 年初頭になって初めて人型ロボットを研究した Yushu Technology の経験を考えてみましょう。王興興氏は、これまで人型ロボットを作らなかった理由について、「世界中の人型ロボットの制御技術は、あまり理想的ではありません。性能を向上させることができず、実用化や実用化の段階に到達できないため、もう何年も人型ロボットは作られていなかった。」

現在、ロボットのソフトウェアとハ​​ードウェア技術のアップグレードにより、人型ロボットは実験室から実際の応用シナリオへと徐々に移行しています。今年7月、マスク氏はテスラ工場ですでに2台のオプティマスロボットがバッテリーセルを扱っていると述べた。このロボットカンファレンスでは、UBTECHの人型機械が簡単な自動車品質検査タスクを実行できることも確認されました。

UBTECH ロボットが品質検査シナリオをデモンストレーション

確かに、熟練した人間の労働者の観点から見ると、ロボットの「従業員」の効率は依然として低すぎます。しかし、その規模と相まって、24時間稼働する人型ロボットの特性は、自動車、物流、科学研究機関、AI技術などの異業種の意欲を惹きつけ、共同で人型ロボットの配送プロセスを推進している。

「2022年末の時点で、当社はまだ人型ロボットを製造していませんが、一部の顧客から人型ロボットの購入を打診されています。」 王興興氏は、玉樹科技の人型ロボットの進歩はトレンドに乗った結果だと考えている。

しかし、チーター・モバイルの会長兼最高経営責任者（CEO）でオリオン・スターの会長でもあるフー・シェン氏は、ロボット産業は多くの面でまだ改善する必要があり、特に「二足歩行」の人型ロボットは物理的な限界に直面する必要があると考えている。二足歩行ロボットも複雑で、機械構造に依存する必要があり、機械構造の反復は自動運転ほど速くはなく、毎年大きな進歩はありません。」

しかし要するに、業界関係者は、人型ロボットの予想される成熟時期について基本的な合意に達しました。李卓は光円錐知能について次のように述べています。「この業界が完全に成熟するにはさらに 3 ～ 5 年かかると予想されます。」

一流の起業家の目には、現時点の人型ロボットは 2019 年のようなものです。テスラは FSD チップを発売したばかりで、バイドゥ アポロは自動運転の複数のテストライセンスを取得したばかりです。すべてが希望に満ちています。

これはすべて、今回の大規模な AI モデルの影響を受けて、人型ロボットが根本的な変化を達成したためです。

AIが進化し、ロボットはより人間に近づく

「1 つは大規模な言語モデルで、もう 1 つはエンドツーエンドのアルゴリズムです。」

Nimbus Intelligence の創設者兼 CEO である Xie Chen 氏は、今回のロボット進化の最大の理由を次のように述べています。

カンファレンス会場では、人型ロボットであれ、ロボット犬であれ、あるいは異なる設計のケータリングロボットであれ、それらはすべて「より合理的な」動作パフォーマンスを示した。 1年周期と比べて、今回のカンファレンスにおけるロボットの動作は明らかにスムーズだった。

わかりやすい例は、ロボットがアイスクリームを作るという単純な作業に見ることができます。昨年の世界ロボット会議では、ロボットアームの動きは基本的に単調な「回転」だった。今年、Aobo Intelligent のアイスクリーム ロボットは、アイスクリームを持ち上げるために 1 回転するだけで、よりスムーズに動作しました。

2023年（上）と2024年（下）のアイスクリームロボットの動作性能の比較

動作の流暢性が異なるということは、ロボット タスク実行の基礎となるロジックが変更されたことを意味します。

「元のロボット操作設計はモジュール式で、最下層は学習とルールが混合したものでした。Xinghaitu の共同創設者であり、清華大学学際情報学部の助教授であり、MARS Lab の所長でもある Zhao Xing 氏は説明します。」 、「このモデルは、以前の自動運転の物体検出、意思決定、計画、制御プロセスに少し似ています。たとえば、把握戦略を立てるには、物体を検出し、状態と姿勢を推定する必要があります。しかし実際には、ほとんどの「物体には態度がありません。テーブルの上に広げられた紙のようなもので、ジェスチャーや重要なポイントを定義するのは困難です。」

これは自動運転の開発プロセスと全く同じです。これまでのロボットの行動計画や自動運転が「エンドツーエンド」に発展する前に、同じ問題に直面していました——特定のシナリオの開発モードでは、ルールに依存して限定されたアクションを記述することしかできず、現実世界の無限のシナリオに適応することはできません。

ロボットは限られた形状と種類の物体しか操作できませんが、これは自動運転が閉鎖された道路でしか使用できないのと同じくらい「役に立たない」ものです。 「エンドツーエンド」の機械学習を使用すると、車が自力で向きを変える方法を学習できるのと同じように、ロボットもさまざまな形、色、柔らかさの物体をつかむ方法を学習できます。

UBTECH ロボットは指示を聞いて物をつかみます

自動運転と大型モデルを組み合わせるトレンドを参考に、マルチモーダルな大型モデルを組み合わせた後、ロボットも現実世界を理解し始めることができます。現場では、ギャラクシーユニバーサルロボットが薬局での勤務シーンをデモンストレーションした。ロボットが棚から薬を取り出している間、地面に落ちたものを拾うこともできます。

ギャラクシー万能ロボットが薬局勤務シーンをデモ

Liu Cong 氏は、ロボットの能力向上における大規模 AI モデルの重要性は、主に次の 3 つの側面に反映されていると考えています。

まず第一に、大規模なモデルは、理解に基づいて、複雑なタスクを一連の実行可能なタスクに分割するロボットの能力を大幅に向上させます。

次に、マルチモーダル大規模モデルの機能により、ロボットは視覚や触覚などを利用して、より複雑なシーンで作業を行うことができます。

最後に、ロボットは、その動作能力に反映され、AI によって合成されたデータに基づいてシミュレーション トレーニングを実行できます。大規模なモデルがなければ、ロボットによって実装される機能は比較的制限されます。

このことからも分かることは、データは、大型モデルのテクノロジーに加えて、ロボットの次の進化を制限する最も重要な要素です。

ロボットのトレーニングに十分なデータを取得するために、多くのメーカーは実際のデータとシミュレーション データを組み合わせて問題を解決しています。実際のデータを取得する場合、メーカーは通常、人間のアクションやロボットの遠隔操作を通じて、タスク中にデータを大規模モデルに「フィード」します。シミュレーション データは、仮想ロボットをトレーニングできるように、できるだけ現実的なシーンを構築し、できるだけ多くのモデリングおよび現実的なパラメータを設定するためのものです。

しかし、上記の 2 つの方法には依然として欠点があります。現在のロボット業界はデータ フライホイールの出発点には程遠いです。一方で、実際のデータのコストは非常に高く、ロボットは現在自動運転ほど普及していません。十分な実際のデータが存在する前に、メーカーは長い時間をかけてデータ標準チームを編成し、データを少しずつ蓄積する必要があります。シミュレーション データに関して言えば、最大の問題は、現実のシミュレーションが十分に現実的ではないことです。ロボットはシミュレーション世界では成功する可能性がありますが、現実世界に導入されると一定の失敗率が発生します。

「現段階でのロボット業界の最大の限界は、AIだけでは不十分だということだ。AIモデル、AIトレーニングデータセット、AIシナリオの導入だけではまったく十分とは言えない」とWang Xingxing氏は語った。

AIの発達により、Zhao Xing 氏は、「より効率的なアルゴリズムとアルゴリズムの汎化機能の向上により、将来ロボットがスキルを学習するために必要なデータ量は、現在の数千から数万から数千、さらには数百、数十のオーダーに減少するでしょう」と予測しています。 。」

自動運転業界の量産化によってもたらされたデータフライホイールを参考に、データ問題をさらに解決するために、多くのロボットメーカーが量産機からデータを「取る」ことを検討しています。

売り上げをつかむ

人型ロボットが量産前夜に立つ

人型ロボットの大量生産には価格が大きな制約となります。

Zhiyuan Robotのパートナー兼マーケティングサービス担当副社長のJiang Qingsong氏は、Guangcone Intelligenceが世界ロボット会議でさまざまな企業から得た情報によると、業界における高さ170万人型ロボットの価格は約60万～70万だと述べた。

前年に数百万ドルでスタートしたボストン・ダイナミクスと比較すると、これらの価格はすでに一部の業界で受け入れられる「早期導入価格」となっているが、大規模な普及にはまだ遠い。

Wang Xingxing 氏は、「私たちはまだ本当の意味でクローズドループビジネスには到達していません。ロボットのコストが人間よりも低いわけはなく、商業的価値はまだプラスではありません。」と述べました。

これは、人型ロボットが未熟であるため、研究開発コストの観点から、同社の研究開発プロセスでは、技術的なレイアウト、ハードウェアの選択、シーンデザインなどの側面で十分な冗長スペースが設定されるためです。その結果、製品は、初期の研究開発コストの償却に基づいて、必要なハードウェアに加えて、多くの「隠れたコスト」を「負担」することになります。

販売プロセスが終了した後も、アプリケーションの結果についてはロボット会社が引き続き責任を負います。 「メーカーは、産業アプリケーションのパイロット顧客向けのフォローアップ研究開発とメンテナンスのために、専任のオンサイトチームを割り当てるべきだ」と出展者はカンファレンスでGuangcone Intelligenceに語った。

現在の顧客のニーズと製品は非常に標準化されていないにもかかわらず、ライトコーンインテリジェンスはカンファレンスで、多くのメーカーがロボットの販売をよりスムーズにしようとして、さまざまなニーズの下で対応する製品戦略を策定しようとしていることに気づきました。

基本的に、Light Cone Intelligence は、多くのメーカーの汎用人型ロボットの価格が 50 万元から 60 万元の範囲に集中しており、製品ラインを補うために安価な量産型ロボットと組み合わせられることを知りました。例えば、四足ロボットの販売量で最も多い玉樹科技は、汎用人型ロボットH1の価格を50万～60万元に設定しているが、最新のG1人型ロボットもわずか9万9,000円からの量産版をリリースしている。元。

一方、中慶ロボットの人型ロボットの販売はさらに極端で、コストを削減するために、中慶DG01はロボットの「頭と腕」を取り除いた後、単に「大型二足歩行ロボット」の価格を38,500に値上げした。

これは、人型ロボットの第一次価格競争が間もなく始まることを意味しているのかもしれない。

中慶ロボットの価格 38,500 ライトコーン インテリジェント写真撮影

しかし、大幅な値下げは依然として大量生産に依存する必要がある。

最近、Zhiyuan Robot は今年 200 台の出荷を見込んでおり、これはすでに業界のリーダーです。その前段階では、業務用掃除ロボットの出荷台数は1社当たり年間1,000台程度に過ぎなかった。

年間販売台数が1万台、あるいは数十万台を超える可能性があるとき、それはロボットにとって本当の「iPhoneの瞬間」となるだろう。

大量生産の目標を達成するために、人型ロボットの主要メーカーはすでに最初のシナリオの工場をターゲットにしています。

世界的には、テスラ独自のロボット「オプティマス」が使用されているほか、OpenAIが投資したフィギュアはBMWと協力し、米国サウスカロライナ州でフィギュア01ロボットを発売する予定だ。アメリカのロボットメーカーApptronikはメルセデス・ベンツと協力しており、アポロロボットはすでにメルセデス・ベンツの組立ラインで箱を動かしている。

中国では、人型ロボットの唯一の上場企業であるユービーアイソフトが現在最も急成長している企業である。今年以来、UBTECH の人型ロボットが NIO、東風柳州汽車、吉利汽車、第一汽車などの多くの自動車会社で採用されています。古典的な製造シナリオに UBTECH を導入することで、ヒューマノイド ロボットは品質検査、商品の移動、仕分け、ネジ締め、組み立てなどの側面での産業用途の実現可能性を最初に検証しました。

「ロボット産業はまだ初期段階にありますが、大型モデルのサポートにより、技術と製品は 3 年以内に 0 から 1 にブレークスルーを起こすことが期待されています。」と Xie Chen 氏は結論付けました。

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