大型モデルは火に油を注ぐが、「作業員」ロボットはまだ誕生期にある
2024-08-27
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
2020年以前、ある投資家がYushu Technologyの創設者であるWang Xingxing氏に人型ロボットを作るかどうか尋ねたが、Wang Xingxing氏は断固として開発しないと答えた。しかし、2023年の初めにYushu Technologyは人型ロボットの道に参入した、とWang Xingxing氏によると、変化の主な理由は、2022年頃、テスラの創設者イーロン・マスクのリーダーシップの下で、世界的なテクノロジーが大きな注目を集めていることだという。人型ロボットまで。 2022 年末の大規模な言語モデルの出現により、AI テクノロジーは質的な変化を遂げ、業界は AI を活用したロボットによってもたらされる可能性に注目しました。
大型モデルのトレンドに後押しされ、2024 年世界ロボット会議の人気は過去最高に達し、27 台のロボットが展示されていることが、中国経済新聞の記者らの多くの業界関係者との会話を通じて、ロボット業界の現在のコンセンサスであることがわかりました。トラックがまだ進行中であることは明らかです。非常に初期の段階では、大型モデルとロボットの組み合わせが一般的な傾向です。合意が得られていないのは、ロボット技術の路線、人型と非人型の具体的な形態、商品化の方向性など、さまざまな次元での違いが依然として存在するという事実にある。
Xinghaituの創設者であるGao Jiyang氏は記者団に対し、ロボット産業はまだ初期段階にあり、技術的な道筋について実務家の間ではまだ異なる意見があり、新しい企業がまだ出現しており、技術的な道筋はまだ収束しておらず、商業化も完了していない、と語った。今年はさまざまな要因により、ロボットトラックは春と秋の時期に似ています。今年の後半か来年には徐々に有力選手が現れ、より多くの人材と資金が集まってくるだろう。
ロボット製品「百花を咲かせます」
21日から25日まで開催された世界ロボット会議では、ロボットの新製品が多数発表された。北京身体知能ロボットイノベーションセンターが独自に開発した「Tiangong」は、擬人化された走行を実行し、新たなスキルを披露できる世界初のフルサイズの純電気駆動人型ロボットを実現した。世界初の人工知能を深く搭載した整形外科用ロボットである。学習テクノロジーが初めてリリースされ、産業用途のボトルネックを突破します。
「Tiangong」を例に挙げると、今年4月に初めて発売されたとき、このロボットは、発売時に時速6kmの安定した速歩を実現した世界初の完全電気駆動のフルサイズ人型ロボットを達成しました。 4 か月後、「Tiangong」は再びアップグレードされ、状態記憶に基づく予測強化模倣学習手法は、身体化されたインテリジェントな大型モデルのサポートにより、音声インタラクションをキャプチャする機能を習得しました。人が音声コマンドを与えると、具現化されたインテリジェントロボットは、「オープンボキャブラリーターゲット検出と任意のオブジェクトセグメンテーションマルチモーダルモデル」に基づいて、掴みと解放の一連の動作を完了できます。
UBTECH Technology の副社長 Hao Baoyu 氏は、同社はエンドツーエンドの模倣学習、正確な視覚認識、全身微動制御などの技術を組み合わせており、人型ロボット Walker S Lite の産業版が「採用されている」と述べた。ジクリプトン工場など、多くの自動車工場で使用されています。CTU の倉庫および積み込みステーションは、従業員と協力して荷役作業を実行します。
新しい人型ロボット T230 をリリースしたばかりの Titanium Tiger Robots の創設者である Yigang 氏は、T230 は高さ 2.3 メートルの中国初の人型ロボットで、主に重量物を扱うシナリオで使用されると述べました。自社開発の軽量減速機などの基幹部品により、軽量かつ強力な特性を持ち、その力は常人の3倍に相当します。
Lanchi Venture Capital のパートナーである Cao Wei 氏によると、ロボット産業には実際に数十年にわたる発展の歴史があり、ロボット消費の観点から見ても、ロボットの輸出の観点から見ても、中国は世界のリーダーである可能性があります。 . 巨大な柱市場です。さらに、中国は人口高齢化の問題を抱えており、将来、ロボットは中国の将来の人口高齢化と労働力供給を解決する可能性が最も高い重要なテクノロジーノードとなります。同時に、中国は人材供給とコミュニティ生態学の点で非常に優れた人材基盤を持っています。過去 5 年間で 400 以上の国内大学がロボット工学専攻を設立し、100,000 社以上のロボット企業が登録されました。平均10,000～20,000世帯。
資本に関しては、過去 10 年間に、米ドルであれ人民元資金であれ、投資コミュニティ全体がロボット工学分野に 1,000 億ドル以上を投資しました。地方自治体や指導基金もロボット産業の発展を支援・促進するため、ロボット関連の大型産業基金の設立を積極的に行っている。曹偉氏は、産業クラスターと長期的な政策支援と組み合わせることで、今後5～10年、さらには15～20年の間に、ロボットトラックは重要な柱に基づく基礎的なイノベーショントラックになると信じている。
業界の論理に加え、今年ロボットトラックが急増した理由は、多くの業界関係者が記者団に対し、最大の影響要因は大型モデルに代表されるAI技術のアップグレードと反復であると語ったからだ。王興興氏はインタビューの中で、現在のロボットの波に最も大きな影響を与えているのはAIの波であると述べた。現在、誰もが AI をさらに信じており、人型ロボットがより多くの価値を生み出すことができると信じていますが、10 年前にはまったく想像もできませんでした。
Cao Wei 氏も同様の見解を持っています。大型モデルのおかげで、ロボットの一連の複雑なタスクの実行が大幅に改善されたことが業界に理解できるようになったと述べました。従来のロボット アルゴリズムの成功率は、かつては約 50% でしたが、これは研究室の主要なレベルです。しかし、大規模モデルの恩恵を受けて、同じアルゴリズムを大規模モデルと組み合わせると、成功率が 50% 以上増加し、中には 100% 増加するものもあり、徐々に商用レベルに近づきつつあります。
テクノロジーの人気を慎重に扱う
大型モデルのテクノロジーは万能薬ではなく、テクノロジー自体がまだ完全に成熟していないことは言うまでもありません。
王興興氏は記者団に対し、AIの機能を真に解放するには、物理的なロボットが実際に動作できる必要があると語った。 「働くこと」は業界がロボットに求める主な期待であり、これが業界のロボットに対する想像力の向上にもつながっています。このため、Wang Xingxing 氏は、ロボット業界における現在のテクノロジーの最大の制限の 1 つは、AI が「不十分」であることだと考えています。AI モデル、AI トレーニング データセット、AI シナリオの展開は十分とは程遠いのです。
ハードウェアのレベルはまだ完全に成熟していませんが、現時点ではハードウェアの理論的な限界はありません。主にエンジニアリングの問題があります。つまり、ロボットはより高度な外観とより優れたハードウェア機能を備えたものにする必要があります。ただし、これらの問題は時間の観点から見積もることができます。それに比べて、ロボット AI 技術がまだ突き抜けていないことはより困難です。
Cao Wei 氏の長年の業界観察によれば、ロボット本体は動作制御と最終的に実行される動作の洗練の点で大きな進歩を遂げています。モデル ベース アルゴリズムから学習ベース アルゴリズムに徐々に移行するこの傾向により、業界は、データが増えるほど学習パフォーマンスが向上し、ロボットの将来の成長領域を実現できると考えるようになりました。
ただし、曹偉氏はロボットは数千の部品で構成されており、ロボット本体も重要な部品であると述べていることに注意してください。過去 2 ～ 3 年で、人型ロボットの予備的なハードウェア アーキテクチャが確立されましたが、その主要なモジュールと技術的パスはまだ反復され、探索されています。
大規模な言語モデルがロボット トラックの中核変数であるという業界の一般的な考えとは異なり、Xinghaitu の創設者 Gao Jiyang 氏は、身体化された知能が本当に解決したいのは、物理世界で実行するロボットの能力であると信じています。将来、インテリジェントロボットが人間社会に大規模に統合されることを妨げる主なボトルネックは、電気機械システムではなくインテリジェントシステムであり、その重要な要素は、アルゴリズムそのものだけでなく、コンピューティングパワーとセンサーシステムです。
マルチテクノロジのパスにおいて、業界では技術的なセキュリティと安定性に対する要件がますます厳しくなっています。欧州ロボット協会副会長のユハ・ローニング氏は、機械工学の観点から見ると、ロボット工学の分野は高度な標準化を達成していると述べた。しかし、最新のシステムとソフトウェア アーキテクチャでは、業界はまだ「プラグ アンド プレイ」レベルの達成には程遠いです。コンピューターサイエンスの分野は機械工学ほど標準化されておらず、機能コンポーネントを単に組み合わせるだけでは十分ではありません。 AI の分野では、この種の標準化はさらに稀です。
日本ロボット学会会長の菅野茂樹氏は、この業界はAIとハードウェアやその他の種類の公開情報を組み合わせて、インテリジェントな機能を備えたハードウェアエンティティを作成し、それによって人間と機械の共生的な相互接続を実現していると述べた。人間は常に最終的なサービスの対象であるため、安全性と高出力は解決すべき重要な問題となっています。人型ロボットはすでに市販されていますが、これらのロボットのほとんどは出力が不十分なため、人間の活動を効果的にサポートできません。安全性を確保しながら高出力をいかに実現するかが、菅野茂樹氏の核心課題であると考えている。
違いの裏にある生き残る方向性
明確にしておく必要があるのは、ロボット産業には数十年の歴史があり、産業技術は毎年微細に変化しており、一般的な傾向は自動化に向かっているということです。
IEEE Industrial Electronics Society (2000) の会長で国立台湾大学の Ho Yici 教授である Ren C. Luo 氏によると、20 ～ 30 年前のロボット 1.0 時代にはいくつかのモーターとコントローラーがあり、2.0 時代には視覚的な検出機能が追加されました。よりインテリジェントになり、3.0 時代には人型ロボットと協働ロボットが登場し、現在、業界は 4.0 スマート時代に入っています。
王興興氏によると、現在のロボット業界では、例えばロボットのカメラに何を搭載すべきかなど、企業ごとに異なる考えがあるという。どこにインストールしますか?カメラは何台設置する必要がありますか?センサーデータはどのように収集すればよいでしょうか?触覚センサーを取り付けたほうがいいでしょうか？タッチもまた広範なテーマであり、超触覚センサーやデータセンサーを使用したくない学校もあり、器用な手を設置することさえ望まず、代わりに爪を使用したいと考えている学校もあります。一部の学校では、手がより柔軟になること、つまり指の数が増え、各指に十分なセンサーが搭載されることを望んでいます。
したがって、Wang Xingxing氏は要約すると、業界の誰もが異なる考えを持っており、AIモデル全体の現在の技術的ルートはそれほど統一されていないため、どの技術的ルートが正しく、どの技術的ルートが間違っているかを判断するのが困難であると述べました。どのルートをどのリズムで進めたのか、どれも結論のない難しい質問です。
大規模なモデルと比較すると、Wang Xingxing 氏は、大規模な言語モデルの出現後、誰もが GPT 以前の他のモデルを忘れてしまったと述べました。しかし、大規模な言語モデルの世界では、ChatGPT が出現する前には、多くの言語モデル構造がありました。業界。ただし、GPT モデルがそのアーキテクチャ上の価値を証明した後、他のアーキテクチャも排除されました。現在の人型ロボットと身体化された知能トラックは、ChatGPT が登場する 1 ～ 2 年前に似ていますが、業界は意識的に特定の方向に向かって努力していましたが、この方向が絶対に正しいとは誰も保証できません。
大型モデルの人気に乗って、ロボット業界にホットマネーが流れ込んだ。第三者データの統計によると、2024年6月30日現在、国内のロボット産業では今年69件の資金調達があり、そのうち公開された資金調達イベントのうち12件は数十億元レベルの資金調達だった。ロボット分野の投資総額は約75億元。比較的高額な資金調達を行った事例としては、Yushu Technologyの10億元近いB2ラウンドの資金調達、Galaxy Generalの7億元のエンジェルラウンド資金調達などが挙げられる。このほか、Zhiyuan Robot、Star Dynamic Era、Star Map、Pacini Perception、Stardust Intelligenceなどもある。 . スタースタートアップを待っています。
ゴールドマン・サックスの調査アナリストで中国産業技術研究部門の責任者であるジャクリーン・ドゥ氏は以前、世界の人型ロボット市場は2035年までに総額380億米ドルに達し、前回の予測60億米ドルから6倍以上に増加すると予測した。
曹偉氏は記者団に対し、具現化インテリジェンスの分野の技術はここ1～2年で大幅に進歩しており、必然的にバブルが発生するが、優良企業はバブルを「享受」し、そこから真の価値を生み出すべきだと語った。人気が高まる中、技術実装や製品化のプロセスにおいてチームの能力が十分に高いのか、事業化までの本当の道筋を考えてきたのかなど、スタートアップチームそのものの価値判断が求められるはずだ。 「1 年で 1,000 台のロボット、2 年で 10,000 台の機械を構築できる能力があれば、ビジネスとして成立します。」と Cao Wei 氏は言いました。
Cao Wei氏は、ロボットの導入は段階的なプロセスであり、企業のロボットに対する需要は主に明確な費用対効果と安定性に焦点を当てており、ロボットが単純だが効率的なタスクを完了できることを望んでいると述べた。特定のシナリオで。同時に、Cエンド市場も新たな課題に直面しています。家庭用電化製品の普及により、多くの標準化されたタスクが成熟した製品に置き換えられました。ロボットのスタートアップに残されているのは、基本的に、家庭の掃除、高齢者の世話、その他の非標準化されたタスクなどの複雑なタスクです。インタラクションだけでなく、ロボットと他のエージェント間のコラボレーションも必要です。
業界の初期段階において、曹偉氏は新興企業に対して「食料を広く集める」ことをアドバイスしている。業界がまだ商業化に向けて成熟していないときは、まずより多くの資金を集めて資金を準備する方法を見つけることだ。 2つ目は、事業化力の向上です。 「市場が好調なときは、より多くのお金を手に入れましょう。お金が手に入らないときは、お金を稼ぐ方法を考えてください。」
(この記事は中国ビジネスニュースからのものです)
