会場では人間とロボットの混合ダブルスが行われたほか、元中国テニストップ選手の鄭潔氏がロボットとシングルスで対戦した。ロボットはサーブ、フォアハンド、バックハンドの打ち返し、ベースラインでの走り込み、ネット前の処理を自律的に行う。全速力でボールを追いかける途中で一度転倒したものの、自力ですぐに立ち上がって試合を続けた。

転んでもすぐに立ち上がるGalbot ET-1

同社のテニスロボットは今年3月にすでに公開された動画で注目を集めていたが、今回初めて大舞台の生中継でプロ経験のあるトップ選手と完全自律の対戦を実現した。

中国の人型ロボットのデモンストレーションの重点は、単一の運動能力から、疾走や格闘、サッカー、テニスなど、高速移動下でのリアルタイムな認識、意思決定、全身制御へと転換しつつある。

走る・跳ぶといった動きのパターンが決まっている競技と比べ、テニスはロボットにより高い総合能力を要求する。一瞬で球筋を見極めて移動し、全身を連動させてラケットを振るだけでなく、打ち分けを行ってくる相手へ即座に対応しなければならないためだ。そのため、テニスはエンボディドAI（身体性を持つAI）の性能を試す格好の「超難関テスト」となっている。

Galbot ET-1は、同社初の二足歩行型人型ロボットとして初めて披露された。一般消費者向けやエンタメ分野での活用を見据えている。

これまでの同社の主力製品「Galbot G1」などは車輪式シャシーを採用し、工場や小売りなどで運用されてきた。対するGalbot ET-1はより小型で、全身の可動域が広く、高難度のストリートダンスや倒立、テニスなどのダイナミックな動作が特徴だという。

Galbot ET-1

Galbot ET-1の身長は約1.75メートル。今回のテニスのデモンストレーションでは、エンボディドAIモデル「銀河星脳（AstraBrain）」と、計画・制御アルゴリズム「LATENT」が採用された。あらかじめ組み込まれたプログラムに頼るのではなく、深層強化学習を通じて人間の運動データから自律的に動作を生み出す仕組みだ。高速なラリー（対戦）の最中であっても自然な動きを保ちながら、立ち位置やラケットの軌道をリアルタイムに補正・調整していく。

同社によれば、Galbot ET-1はステレオビジョンにより、時速50キロを超える打球の位置を0.1秒で捉えるという。実測ではフォアハンドの成功率は90.9％を記録し、20回以上の連続ラリーを安定して続けた。

安定した連続ラリー

同社は仮想空間と現実を組み合わせた学習手法を導入している。まず人間の動作データから運動の基本的な動きのパターンを学ばせたうえで、シミュレーション環境での大規模な強化学習とドメイン・ランダマイゼーション（環境条件のランダム化）を通じて戦略を最適化し、最終的に実機へと運用させる流れだ。

（36Kr Japan編集部）

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中国ヒューマノイド「Unitree Robotics」が上場、初値629％高騰　時価総額は一時10兆円超に

逐際動力は2022年に設立、広東省深圳市に本社を置く。人型ロボットやエンボディドAI技術の研究開発を手がけており、これまでに等身大の人型ロボット「Oli」「Luna」や、モジュール型ロボット「TRON」シリーズなどを発表している。

完成品の量産を重視する一部の人型ロボット企業とは異なり、逐際動力は創業当初から二足歩行や車輪・脚複合型ロボットの運動制御技術を強みとしてきた。その後は、エンボディドAIの「大脳」と「小脳」の融合へと技術領域を広げている。現在は、ロボット本体の設計・製造、高度な認知機能と全身運動制御の統合、エンボディドAI向けのオペレーションシステム（OS）という3分野を中心に開発を進めている。これにより、認識や意思決定から全身運動、物体操作までを一貫して処理できる技術体系の構築を目指している。

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逐際動力にはこれまで、アリババグループや蔚来資本（NIO Capital）、上海汽車集団（SAIC）系ファンド、電子機器大手の藍思科技（Lens Technology）などが出資している。2026年7月にはプレIPOラウンドで約2億ドル（約320億円）を調達し、調達後の企業価値は150億元（約3600億円）に達している。

＊1ドル＝約159円　1元＝約24円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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GigaAIは2023年に設立され、世界モデルをベースに物理世界で動く汎用AIの開発に注力している。現在は、世界モデルプラットフォーム「GigaWorld」、基盤モデル「GigaBrain」、人型ロボット（ヒューマノイド）「Maker」などを展開し、世界モデルを使った環境の生成から、ロボットの意思決定、実機による動作までをカバーする技術基盤の構築を目指す。

同社は中国で世界モデルに最も積極的に取り組むスタートアップの1つであり、2026年に入ってからは資本市場で特に注目を集めている。26年3月から6月にかけて、プレシリーズB、シリーズB1、B2と3回の資金調達で総額約35億元（約840億円）を調達、6月に実施したシリーズB2の調達額は10億元（約240億円）に上った。

従来のエンボディドAI向け基盤モデルでは、知覚情報をもとに動作を直接生成するが、GigaBrain-0.7は「理解・予測・行動」の3つのシステムを組み合わせた構造になっている。なかでも予測システムは、世界モデルを通じてロボットが行動したあとの状況を事前に予測し、その結果を踏まえて次の動きを計画する。モデルの事前学習には3万7000時間以上に及ぶ各種エンボディドAIのデータが使用されており、異なるタスクやシーン、ロボット本体に対応できるよう、汎化能力の向上に重点が置かれている。

また、同社は清華大学と共同で、ロボットの全身制御モデル「GigaBrain-WBC-0.5」も発表した。次の動作を生成するだけでなく、ロボット自身の状態や周囲の環境が動作に及ぼす影響を予測することで、段差や椅子、荷重といった複雑な条件にも対応し、転倒や外部からの干渉、無理な指示を受けた場合でも安定した動きを保つことができる。さらに、中国ロボットメーカー宇樹科技（Unitree）の人型ロボット「G1」から、GigaAIの二足歩行人型ロボット「Maker L01」へのモデル移植も可能なことが実証され、異なるロボットでも基盤となる運動制御機能を共有できる可能性が示された。

さらに、WRCでは卓球競技システム「GigaBrain-PingPong」のデモンストレーションも披露された。人を相手にフォアハンド、バックハンド、スマッシュを繰り出し、134回に及ぶラリーを続けた。卓球ではボールを素早く認識して軌道を予測し、全身を高度に連携させて動かす必要がある。物をつかんだり運んだりといった比較的ゆっくりした動作に比べ、高い性能が求められるため、世界モデルやリアルタイム制御の実力を検証する格好のテストケースとなっている。

GigaAIは外部のロボット企業に基盤モデルを提供するだけでなく、消費者向けや産業向けの自社ロボット投入にも乗り出している。

2026年5月には湖北省武漢市で家庭向けの汎用ロボット「拾光S1」を発表。食事の準備から食器の片付け、衣類の整理など、多くのプロセスからなる家事を自律的にこなせるロボットで、湖北省科技投資集団（Hubei Science Technology Investment Group）から100台規模の受注を獲得した。初回の出荷分は実際の家庭に投入され、実環境でのテストが始まっている。製造業向けに開発された「Maker H01」は、材料や加工対象物の投入・取り出しや運搬、組み立てなどの作業に対応できるという。

＊1元＝約24円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

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OMOWAYは2024年に設立され、中国EV大手・小鵬汽車の共同創業者である何涛氏らが設立したモビリティテック企業だ。広東省広州市で研究開発およびサプライチェーン管理を行い、シンガポールでブランド運営とグローバル資本戦略を担い、インドネシアのジャカルタに完成車の生産と販売機能を置く「トリプル・ヘッドクォーター」体制で運営している。

2026年4月にはフラッグシップモデル「OMO X」をインドネシアで世界先行発売し、同国の電動バイク月間受注台数で1位を獲得したという。

スマート電動バイク「OMO X」

世界のバイク市場では、日本ブランドのガソリン車が長らく主導的地位を占めてきた。また、スマート電動バイクをめぐっては、ハイエンド製品は割高な一方で、手頃な価格帯の製品には「テクノロジー感」が欠けているというジレンマが生じていた。OMOWAYはスマート体験を武器に、こうした構図に一石を投じようとしている。

OMO Xは全モデルでデジタルキーや自動サイドスタンド、リモート制御などの機能に加え、車載グレードの大型スマートディスプレーを標準装備。そのサイズは、バイク業界で主流の5〜7インチをはるかに上回る10.25インチとなっている。また、高級自動車で一般的なダブルウィッシュボーン式サスペンションを自社開発・搭載することで、操縦の安定性と乗り心地を高めた。

スタンダードモデル「OMO-X Smart」に自律バランス制御機能を加えた「OMO-X Balance」について、何CEOは「世界初の量産型自律バランス式バイク」だとしている。開発チームは、従来のバイクが抱えていた「倒れやすさ・起こしにくさ」という課題を解決するため、航空宇宙分野で使われるジャイロスコープ制御技術を採用。低速走行時の車体バランスを維持する機能を搭載し、走行安定性を向上させた。

実際の複雑な道路状況に対応できるよう、OMO-X専用の強化学習モデルも開発した。システムは、クラウド上のシミュレーション環境内で、大量のデータによってトレーニングを施されており、モーターの出力とジャイロスコープのトルクがうまく協調するよう最適化されている。

走行中の安全を確保するため、前方のデュアルカメラと4つの魚眼カメラで構成される360°サラウンドビューシステムも搭載した。濡れた路面や複雑なカーブを走行する際、あるいは衝突の危険がある場合には、システムがリスクを予測し、モーターやステアリング、ブレーキを適切に制御して走行姿勢を安定させる。

次世代型のスマート電動バイクブランド「OMOWAY」

これらの機能の基盤となっているのが、検知・意思決定・実行・情報伝達をカバーする独自の汎用ロボットアーキテクチャ「OMO-Robot」だ。シミュレーション訓練を通じて環境を認識し、AIモデルが走行ルートを計画。フィードバックされたデータをハードウエアの改良に活用し、電気・電子アーキテクチャによって情報伝達を担保する。共通のアーキテクチャをベースに開発した単輪型モビリティロボット「Mobility One」も、2026年内にプロトタイプが発表される見込みだという。

今後はインドネシアに続き、タイ、シンガポール、欧州市場への進出を計画している。

＊1元＝約24円で計算しています。

（翻訳・田村広子）

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2024年末に杭州で設立された曦諾未来は、自由度の高いロボットハンドの研究開発に注力している。モーター、電子制御、ボールねじからアルゴリズムに至るまで、全工程を自社開発・自社生産できる数少ない中国企業の1つだ。これまでに、寧徳時代（CATL）、シャオミ（小米）、京東集団（JDドットコム）、理想汽車（Li Auto）、蔚来汽車（NIO）などから出資を受けており、新エネルギー車（NEV）、EC（電子商取引）物流、生活関連サービスなどの分野を網羅する産業資本による株主構成を築いている。

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美団は、ロボットの商業化を握る鍵は複雑な環境下での器用な操作性にあり、高自由度な5本指のロボットハンドが人型ロボット（ヒューマノイド）の核心部品になるとの見解を示した。そのため同社は、曦諾未来の今後の技術的アプローチや量産可能性を高く評価している。一方、シャオミの戦略投資部門はエンジェルラウンドから出資を続けている。

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製品面では、世界初の23自由度を備えた「ケーブル（ワイヤ）駆動＋ダイレクト駆動のハイブリッド駆動ロボットハンド「Xynova Flex 2」をすでに発売している。Xynova Flex 2の指は、人間の手のように開閉し、左右への動き、親指を他の指と向かい合わせる動作が可能で、非常に滑らかな動きだという。また「小脳」に似た制御アルゴリズムを搭載しており、触覚や力覚などのフィードバックに基づいて動作をリアルタイムで補正し、指の姿勢や把持力を自律的に調整することができる。

同社は2026年末までに年間1万台を供給できる生産体制を整え、精巧な手先動作が可能な製品の普及を加速させる考えだ。

＊1元＝約23円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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資金は主に、フィジカルAIのコアアルゴリズム開発や省エネAIエージェント搭載システムの標準品「DeepBot」のアップグレード、および東南アジア、中東、欧米など海外市場の開拓に充てられる。

2018年設立の深度智控は、エネルギーシステム用フィジカルAIを手がけている。メカニスティックモデルとAIを組み合わせて独自に開発したフィジカルAIは、データを分析するだけでなく、設備動作の基本的な物理法則を理解し、自律的な意思決定、閉ループ制御、継続的な最適化が可能で、従来の産業用AIが抱える解釈可能性の不足や汎化性能の限界といった課題を解決した。

ほとんどの産業用AIが依然として「診断・提案システム」のレベルにとどまるなか、同社のAIはエネルギーシステムを自律的に制御し、データセンターや半導体、新エネルギーなど高い安定性とエネルギー効率が求められる分野に導入できる。

創業者の李輝博士は長年にわたって物理学とAIの学際研究に携わり、中国の清華大学や米ローレンス・バークレー国立研究所でエネルギーやAIについて研究してきた。深度智控を通じて、AIの活用シーンを物理空間へと広げ、エネルギーシステムのスマート化を目指している。

AI向け計算需要の急増に伴い、データセンターや先進製造業などの分野では、より高いレベルのエネルギー管理や制御効率が求められるようになり、フィジカルAIの活用シーンも広がった。同社によると、中国には世界で最も整備された複雑な産業システムがあり、フィジカルAIのトレーニングや検証に活用できる産業シーンが豊富なため、技術の高度化も進めやすいという。

同社は本格的に製品を供給し始めた2023年以降、売上高が毎年倍増し、昨年には大幅な黒字化を果たした。顧客は台湾積体電路製造（TSMC）、半導体メモリーの長鑫存儲（CXMT）、光モジュールの中際旭創（Zhongji Innolight）、電子機器の工業富聯（FII）、IT大手のテンセント、TikTokの字節跳動（バイトダンス）、車載電池最大手のCATLといった大手企業を含め360社余りに上る。

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深度智控のAIモデルは、30万台を超える設備のリアルタイムな運用データによって学習と改良が続けられ、汎化誤差は3%を下回るという。また、標準品の「DeepBot」を通じてさまざまな業界への技術導入を進めている。

中国国内で技術力を培った同社は、2024年に海外進出を開始した。すでに東南アジアや中東、北米など10以上の国・地域に進出しており、現地で先進製造業のメーカーやAIデータセンターにサービスを提供している。今後も海外事業の規模を拡大し、世界のエネルギーインフラ分野でフィジカルAIの活用を進めていく方針だ。

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＊1元＝約24円で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

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ブルームバーグが報じたところによると、米市場調査会社「Smart Analytics Global（SAG）」の最新データでは、2026年1〜6月期の世界の出荷台数は約1万9100台に達し、前年同期の5100台から3倍以上急増した。うち中国メーカーが世界の97％以上を占めた。

メーカー別ランキングにも変化があった。上海に本社を置く智元機器人（AGIBOT）は、出荷8400台、世界シェア44％で宇樹科技（Unitree Robotics）を上回り、初めて首位に立った。宇樹科技は出荷5900台、シェア31％で2位。2社で世界シェアの約75％を占めている。

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ヒューマノイドの用途構成も変化している。産業・商業分野が世界の出荷台数に占める割合は、前年同期の約50％から70％以上に上昇。用途は展示や研究から実用化へと広がっている。

SAGは、世界のヒューマノイド出荷台数は、2026年に約6万台に増加し、2030年には50万台に達すると予測する。一方で、SAG創業者・プリンシパルアナリストのLinda Sui氏は、規制の不確実性や地政学的リスクが次の成長段階に影響を与えると指摘する。

米連邦通信委員会（FCC）は7月下旬、国家安全保障上のリスクを理由に、外国製の新型ヒューマノイドの輸入を禁止した。この措置は、中国を狙ったものと広く受け止められている。

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（36Kr Japan編集部）

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Nanoloopは2024年、清華大学出身の張昊天氏によって設立され、スポーツ時の脳状態のモニタリングに注力してきた。張氏は、スポーツ・ヘルスケア向けウェアラブルデバイスには十分なニーズがあり、その市場規模は100億ドル（約1兆6000億円）に達していると説明。ギーク層から一般消費者に人気が広がった「Whoop」や「Oura Ring」が、ウェアラブルデバイス市場の拡大を象徴する代表例だと指摘する。

ただ、市場に出回るスポーツ向けウェアラブルデバイスは、心拍数や血中酸素濃度といった身体指標のモニタリングが中心で、運動中の集中力やストレス、神経疲労といった脳の状態を捕捉するのは難しい。集中力などの要素はスポーツパフォーマンスに大きく影響するが、これまで定量化する手段に欠けていた。

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Nanoloopがスポーツ愛好家600人余りを対象に調査研究を実施した結果、明らかな筋肉損傷が見られないにもかかわらず、「調子が悪い」「練習を重ねるほどパフォーマンスが落ちる」などと訴えるケースが少なくないことが分かった。そしてその背景には、往々にして神経疲労や心理的プレッシャーなどの要素があった。

この点に着目し、Nanoloopが2024年に初代製品として発売したスマートヘッドバンド「Nuromova N1」は、非侵襲型BCIを通じて運動中の前頭部脳波信号を収集し、慣性センサーやマルチモーダルデータ、AIアルゴリズムを組み合わせ、集中力やストレス、疲労、感情の起伏といった脳状態を分析。トレーニング効果や回復傾向などの複合的指標を生成し、トレーニングの参考として提供する。

スポーツシーンは、BCI技術の応用が最も難しい分野の一つとされる。運動中は頭部の揺れや筋肉の活動などによって大量のノイズが発生するため、脳波信号が干渉を受けやすくなる。この課題を解決するため、Nanoloopは電極設計や信号補償、データ品質評価、アルゴリズムを用いたノイズ除去などの技術によって、運動中の脳波データの実用性を高めた。

Nuromova N1にはコーチ向けと一般ユーザー向けの2つのバージョンが用意されている。コーチは脳状態データを組み合わせてトレーニング計画を最適化し、選手がトレーニングの強度やペースを合理的に調整するようサポートできる。一般ユーザーは自身のトレーニング状態をモニタリングするだけでなく、メディテーションや呼吸トレーニング、ストレッチ、睡眠管理などの方法を組み合わせ、コンディションの回復を促すことができる。

張氏によると、スポーツシーンに特化して蓄積した脳波データやアルゴリズム能力は、将来的にはヘルスケアなど幅広い用途への活用が見込めるという。Nanoloopはすでに、脳波や慣性センサー、トレーニング内容、主観評価などの情報を含む約500時間分のマルチモーダルデータを収集。射撃やゴルフ、自転車競技、バスケットボール、レスリングなどの種目に応用している。

事業化の面では、清華大学や北京体育大学、首都体育学院などの大学のほか、スポーツデータサービス機関と提携関係を構築。また、スポーツ愛好家など初期ユーザーからの受注獲得を進めると同時に、海外展開も開始している。

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＊1元＝約24円、1ドル＝約162円で計算しています。

（翻訳・田村広子）

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ギネス世界記録に認定された

同店では、豆の挽きから抽出、ドリンクの調製、提供、包装に至るまで、すべてロボットが自律的に行う。1杯あたりの調製時間はいずれも30秒以内、全工程を非接触で行い、標準化された品質で提供する。消費者はアプリを通じて注文を行い、店舗内の大型スマートスクリーンには調製過程がリアルタイムで表示される。また、甘さやコーヒーの濃度などのパラメータを1％から100％の範囲でカスタマイズできる。

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店舗の中核となる生産システムには、「橡鹿機器人（Xianglu Robot）」が独自開発したAI（人工知能）全自動ドリンクステーション「鮮咖方舟」が採用されている。七鮮咖啡は、JDドットコムの大規模AIモデルとエンボディドAI（身体性を持つ人工知能）技術をコーヒーの製造・店舗運営に取り入れている。そのため、従来の人手依存を減らして商品の標準化を図るとともに、営業時間の柔軟性を高める試みを行っている。

七鮮咖啡は今後、AIによるパーソナライズ（個別）提案機能を追加する予定だ。消費者の健康状態に合わせて、カフェインの適切な摂取量をAIが自動でアドバイスしてくれるという。

（36Kr Japan編集部）

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Snapmakerは2016年8月に深圳市で設立された、消費者向け多機能3Dプリンターのパイオニア企業。創業半年後にクラウドファンディングサイトKickstarterで「Snapmaker Original」を発表し、220万ドル（約2億円）を調達して事業をスタートした。1台で3Dプリント・レーザー彫刻・CNC彫刻の3機能を備えたモジュール式デスクトップ機というコンセプトを打ち出し、2020年には主力製品「Snapmaker 2.0」がCES（コンシューマー・エレクトロニクス・ショー）でイノベーション賞を受賞している。

2026年4月10日から主要市場で最新のフラッグシップ機「U1」を発売。独自のヘッド切り替えシステム「SnapSwap」により最大4色・4素材のプリントに対応し、消費者向け3Dプリント市場でのポジションをさらに強化している。この「U1」シリーズのヒットにより、同社は売上高を前年同期から10倍に伸ばした。

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多色・多素材が消費者向け3Dプリンターの主流に

過去10年、消費者向け3Dプリンターはコンセプト段階から徐々に実用化へと進んできた。しかし、長らく単色・単一素材が中心だったため、利用するのはエンジニアやマニア、一部の消費者に限られていた。仕上がりがいまひとつで、使い勝手もよくないことが、普及を阻む大きな壁となっていた。
その壁を破りつつあるのが、複数の素材にも対応した多色印刷技術だ。快造科技の最新のフラッグシップ機「U1」が市場を開拓するうえでも、この技術が大きな鍵となっている。

デスクトップ型の3Dプリンターで、複数の素材や色を使って仕上げられるようになれば、単色の部品を印刷してから組み立てるのではなく、完成品を直接プリントできる。こうした進化によって、3Dプリンターが一般消費者にとってより身近なものになりつつある。

しかし、多色・多素材印刷を本格的に普及させるには、なお課題が残されている。

現在、業界で主流となっている多色印刷方式は、ノズルが1つのため、色を変えるたびに材料の入れ替えや洗浄などの工程が必要となるほか、大量の廃材も発生し、場合によっては印刷に数十時間を要する。さらに、この方式では複数の素材を組み合わせた印刷にも対応しにくく、全体的な使い勝手は、一般消費者が日常的に使えるレベルには達していない。

快造科技は、難易度の高い技術アプローチでこの課題の解決に挑んだ。U1には、4つの独立したツールヘッドとヘッド切り替えシステムSnapSwapを採用し、多色・多素材印刷の工程を一新した。従来方式と比べ、印刷効率は5倍に向上し、材料ロスも約80％削減するなど、3Dプリントの仕組みそのものを刷新した点が特徴だ。

市場の反応も、この方向性の正しさを裏付けている。U1は、Kickstarterで2万人超のユーザーから2061万ドル（約33億円）を集め、3Dプリンター分野の新記録を打ち立てた。過去半年、快造科技はクラウドファンディングでの反響を足がかりに量産・出荷へと移行し、新製品の市場投入を軌道に乗せた。現在、U1の出荷台数は10万台を超えている。

「印刷できる」から「創りたくなる」へ

快造科技は、次のビジネスチャンスは「つくる楽しさ」を軸としたエコシステムの構築にあるとみる。3Dプリンターを入り口に、消耗品で継続的なリピート購入を促し、コンテンツコミュニティーを通じてユーザーの定着を図る。さらに、AIによってものをつくるハードルをさらに下げていく考えだ。

今後は、製品単体の提供から体系的なエコシステム構築へと事業を広げ、「つくる」ことを楽しめる環境を整えていく。そして、誰もが思い描いたものを自由に形にできる未来を目指す。

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＊1元＝24円、1ドル＝160円で計算しています。

（翻訳・HU XIN）

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