人型ロボット爆発前夜｜秦文龍、最良の選択：人型ロボットの大規模量産にはあと2～3年しかかからない
2024-08-29
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人型ロボット爆発前夜工業情報化部は昨年10月、「ヒューマノイドロボットの革新と開発に関する指導意見」の中で、ヒューマノイドロボットが「コンピュータに次ぐ破壊的製品となることが期待される」と述べ、ヒューマノイドロボットの開発に大きな期待を寄せた。スマートフォンや新エネルギー自動車など、人間の生産とライフスタイルに大きな変革をもたらし、世界の産業発展パターンを再構築するでしょう。」人型ロボットは上陸から量産へと飛躍を遂げています。レッドスター首都局は多くのメーカーにインタビューし、中国の人型ロボット産業の崩壊前夜について話し合った。
人型ロボットの開発により、工場での作業が現実になりつつあります。 ubtechのウォーカーsは、byd (002594.sz)、nio (09866.hk; nio.us)、東風柳州汽車の自動車スマート工場に入り、組立ラインで人間と協力して組立や品質検査などの作業を完了している。
「ヒューマノイド ロボットの急速な開発段階では、0 から 1 への移行が非常に早くなりますが、実験室モデルから工場での応用まで適切なステップを踏む必要があります。工場が必要としているのは、実験室レベルのプロトタイプではなく、成熟した安定した製品です。」 ubtechテクノロジー副社長兼研究所所長のジチャオ氏はメディアのインタビューでこう語った。
ubtechのモーション制御アルゴリズムのシニアエンジニアであるqin wenlong氏は、red star capital bureauとの独占インタビューで、データの蓄積は人型ロボットの開発における重要なコンセンサスであると述べた。同氏は、人型ロボットの小規模大量生産から大規模生産への飛躍が過去 2 ～ 3 年で起こる可能性があると考えています。
ヒューマノイドロボットは産業シナリオにより重点を置いています
まだまだ多くのデータを蓄積する必要がある
レッドスター首都局: ubtech 人型ロボットシーンの進歩はどのように進んでいますか?
秦文龍：現在は poc (概念実証) 段階で、すべてのロボットが実際の自動車工場に入り、実践的な訓練タスクを完了し、将来の大規模導入に備えます。この段階で、取り扱い、品質検査、仕分けなどのいくつかのシナリオをお客様と話し合います。シナリオを決定した後、社内のスキル開発と共同デバッグを行います。テストに合格した後、自動車工場に入ります。 pocを完了します。 1ラウンド終了後、実施効果を評価し、次回pocの実施方向を決定します。当社の poc の最終目標は、実践的なトレーニング スキルを蓄積し、工場へのバッチ納品の準備をすることです。
現在は産業に重点を置いているため、このより構造化されたシナリオは、作業範囲とタスクの内容が比較的確実であるため、現在のヒューマノイド ロボットの実装に適しています。家事や家族との交流など、家族の環境は依然として比較的複雑です。ロボットに対する要求は非常に高いです。
red star capital bureau: 技術的な合意とは何ですか?大型モデルは人型ロボットにどのような変数をもたらしますか?
秦文龍：現在の人型ロボットは基本的に大量のデータを蓄積するという技術的な道筋が比較的明確であり、身体化された知能は汎用性を重視している。汎用性を実現するには、人型ロボットが自らスキルを学習できるようにするため、大量のデータが必要です。
データは人工知能にとって重要ですが、人型ロボットにとっても重要です。私たちは、深層学習、模倣学習、強化学習などの手法を人型ロボットに適用し、干渉に対する耐性やタスクの分解能力などのスキル汎用化の効果を示してきました。しかし、現在のロボットのスキル学習はまだ初期段階にあり、これを行う際、人間はまだ非常に複雑であるため、人工知能のスケーリング則を確立するには、将来的に大量のデータを蓄積し続ける必要があります。人型ロボットにマッピングすることもでき、知能レベルの大幅な向上を実現します。
大規模モデルによってもたらされる変化の 1 つは明らかな対話機能であり、もう 1 つはタスクの分解です。大きなモデルがない場合は、ロボットが各ステップで何を行うかを事前にプログラムする必要があります。現在、大きなモデルは優れた頭脳として機能し、タスクを分解し、人々と対話します。人型ロボットの知能レベルの向上は、人工知能と大型模型の技術開発と同時に進むことになるが、これら２つの技術は密接な関係にある。
red star capital bureau: さまざまなシナリオにおけるテクノロジーとエクスペリエンスは普遍的ですか?
秦文龍：さまざまなシーン間の変換では、モデルの変更はそれほど大きくありませんが、たとえば、産業シーンでは、家事サービスの場合は、産業シーンの関連データのみが収集されます。人員が必要な場合は、「おい、あのシーンに関するデータだ。データはモデルよりも重要であり、モデル自体はある程度の汎用性を持っています。同じモデルを通じて、ネジを締めることができる労働者になるように訓練することも、また、ネジを締めることができる乳母になるように訓練することもできます。家事。
データを集める作業自体は難しくありませんが、データ量の蓄積には時間がかかります。ファーストラインデータは間違いなく最良であり、それを簡単なシナリオやシミュレーションシナリオでも内部で生成して蓄積します。しかし、非常に重要な点は、今どのようなデータを収集すべきかを知るために、人型ロボットがどのようなシナリオで使用されるかを正確に知る必要があるということです。
国内外の人型ロボットの開発は「連携して進んでいる」
適用シーンでは国内企業が有利
レッドスター首都局：産業現場にはロボットがたくさんありますが、人型ロボットは何ができるのでしょうか？
秦文龍：産業機械や協働アームと異なる人型ロボットの利点は、その汎用性です。今はネジを回すだけ、運ぶだけ、品質検査だけをやらせていますが、本来は1台の機械で3つの役割を果たします。
同社に調査に行ったところ、自動車の生産ラインには多数の溶接ロボットやagv（無人搬送車）が導入されているものの、特に手作業が必要なワークステーションが依然として多数存在することがわかった。作業によっては、長時間立ったり待機したりする必要がある場合もあります。これらの作業を完全に自動化する方法は現時点ではありません。たとえば、現場全体の自動化を実現するには、作業が必要になる場合があります。物流を改善するには、ワークショップ全体を変更する必要があり、これは企業にとって多大なコスト投資となり、大きなリスクも伴います。
多用途性の要件を満たし、生産ラインに大規模な変更を加えることなく迅速に導入できるため、ヒューマノイド ロボットはこのようなワークステーションに利点があります。人型ロボットは、最初は小規模で操縦することができ、効果はすぐに現れます。
人型ロボットは既存の産業用ロボットや協働ロボットと競合するものではありません。それらはすべて独自の適用範囲を持っています。人型ロボットに関しては、産業実装の初期段階にあり、まだ「ロールアップ」の段階に達していません。
レッドスター首都局: 多くの国内企業が国際競争においてテスラのオプティマスプライムをベンチマークすると予想されます。最良の選択利点は何ですか?
秦文龍：海外でも技術検証の初期段階にあり、中国では応用シナリオの優位性があり、製造会社も増えています。技術的な観点から見ると、どちらかというと「連携」というか、それぞれに独自の利点があり、技術的な世代間のギャップはないと思います。 tesla optimusは自動車工場にロボットを配置し、仕分けなどの単一のアクションを実行するだけでした。
人型ロボットの導入は非常に複雑で、各社とも数十台、数百台の小規模なロットから始めて、数万台規模の大規模なものへと段階的に取り組んでいます。
私たちの場合、すべてのスキルが訓練されるわけではありません。代わりに、poc を使用して顧客、シナリオ、ニーズ、および必要なスキルを理解し、それに応じてトレーニングできるようにします。このようにして、次の量産段階に進んだ場合、その期間は 2 ～ 3 年しかないのではないかと私は考えています。
この点では海外も私たちも追いかけっこをしており、高度な複合作業を完成させてお客様のニーズを完全に満たすまでにはまだ一定のギャップがあります。
現段階では、誰もが応用シナリオに注力できていないため、応用シナリオに最も近いのは国内企業であるため、我々は自社の利点を活かしてシナリオを見つけることに注力する必要があります。
レッドスターニュースの記者、王天
編集者 鄧玲耀
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