中科慧霊は2023年に設立され、本社を北京市中関村に置く。主にロボット本体、フィジカルAIの頭脳、およびロボットハンドを開発しており、フルサイズの人型ロボットや車輪式ロボット、およびハーフサイズロボットなどの製品を展開している。24年11月には、初の二足歩行人型ロボット「CASBOT 01」を発表し、その後、軽量版の「CASBOT 02」を発売した。

顧客には、藍思科技、レノボ（聯想）、中信重工（CITIC Heavy Industries）、招金集団（Zhaojin Group）、中国黄金集団（China National Gold Group）などが含まれている。

靴工場で受注96億円超、リピート購入も

同社は早い時期から靴やアパレルの製造向けに事業を展開してきた。靴のソールやアッパーなどは形状が多様で、生産工程では把持、ロゴなどのプリント、貼り合わせなどの作業が必要となるため、固定されたプログラムや専用設備では、工程の変化に対応しきれない。

中科慧霊は2025年8月に、初の靴製造ロボットを福建省莆田市の靴工場に導入し、生産ラインでの検証を開始した。同社によると、26年の靴製造ロボットの受注額はすでに4億元（約96億円）を超え、数千台規模の生産を予定している。

創業者の張正涛氏によると、テストではアウトソールへのスタンプ作業が1個当たり7秒、靴底の圧着作業は1足当たり18秒を達成した。現在の導入事例をもとにした試算では、2年以内に投資を回収できる見込みで、すでに複数の工程ではリピート購入にもつながっている。

現場に投入するうえでは、作業環境に適応させることも重要になる。生産ラインの照明条件が変わるだけでも、AIモデルを調整し直さなければならないこともある。開発チームは、遠隔操作や装着型デバイスを通じてデータを収集し、高品質のデータを取得できるよう収集方法を繰り返し改善してきた。これにより、特定の条件下でのみ動作するのではなく、実際の作業現場に適応できるようになった。

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鉱山にも進出、まずは危険作業を代替

中科慧霊が注力するもう一つの分野は鉱山だ。2025年6月に、山東招金集団（Shandong Zhaojin Group）および山東中鉱集団（Shandong Zhongkuang Group）と合弁会社「中科深鉱」を設立し、坑内での装薬や安全巡回など、危険な作業を対象とした開発を進めている。

坑内は粉塵や湿気が多く、通信も不安定になりやすい。そのため、設備の防護性能や遠隔操作、安全対策にはより高い水準が求められる。中科慧霊は、現場での訓練と検証を通じて、人が担う危険作業を段階的に減らすことを目指している。

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今年の上半期には、山東省煙台市にある採掘を終えた廃鉱で、掘削から装薬、発破、積み込み・運搬に至る一連の工程を一通り実証した。最も困難だったのが装薬作業で、100本以上の薬包と、その後方につながる導線を扱う必要があった。また下半期に、現在も作業員が働いている深さ約1000メートルの鉱山から業務を受注した。張氏によると、これは金属鉱山では初となる坑内無人採掘の実証実験であり、半年ほど安定して稼働できれば、業界全体への普及が期待できるという。

演奏で磨く「器用な手」、競争は安定稼働へ

張氏は、用途に応じてロボットの形を決めるべきだと考えている。開放的な環境では二足歩行の人型ロボットを採用でき、積載量や稼働時間、効率を重視する鉱山や倉庫では、車輪式や移動式の作業ロボットが適しているという。

鉱山、靴工場など、さまざまな現場での作業を支えているのが、器用に物を扱う能力だ。今年2月には、4台のCASBOT 02で構成されるロボット楽団が披露され、青島市の体験型店舗で定期的な公演を行うようになった。楽器を演奏するにはリズムに合わせて指を動かさなければならない。公演を通じて蓄積されたデータは、ロボットハンド用基盤モデルのトレーニングや改良にも活用されている。

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中科慧霊は今年7月、藍思科技、湖南華夏投資集団（Hunan Huaxia Investment Group）と共同で、ロボットハンドの開発を手がける「中科慧思」を設立した。藍思科技は精密製造およびサプライチェーンの面でサポートする。翌8月に、ロボットハンド「L1」「D1」「M1」の3モデルを発表し、37自由度を持つワイヤ駆動式バイオニックロボットハンド「F」シリーズを先行公開した。

張氏は、現段階で人型ロボットの主な用途はデータ収集、教育、商業パフォーマンスに集中しており、産業現場の需要による成長が本格化するのは、2027年から28年になると分析する。さらに、業界の競争軸が「ロボットを作る」ことから「ロボットを安定稼働させる」ことへと移行しつつあるとも指摘。ロボットハンドの中には、数週間から1、2カ月で故障したり、長期間稼働させると不具合が生じたりするものがあるとしたうえで、こうした問題は実際の現場で段階的に解決していく必要があると語った。

＊1元＝約24円で計算しています。

（翻訳・浅田雅美）

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Maxは、身長約1.5メートル、体重約48キログラム。米エヌビディア（NVIDIA）の「Jetson Thor」チップを搭載し、小さな物体もつかめる5本指のロボットハンドを備える。顔の部分にはディスプレーを採用し、表情を表現できる。

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関係者によると、Metaのロボティクス部門で製品を担当するバイスプレジデント、Li-Chen Miller氏は傅利葉の上海工場に約2カ月間滞在し、試作機の開発に携わった。Maxは8月末、Metaが社内で開催したロボティクス関連のイベントで、一部の従業員に披露されたという。

両社は9月からMax 2の開発を進めており、胴体部分の再設計やロボットハンドの操作性能の向上に加え、階段の昇り降りに対応するためのセンサーなどの搭載を計画している。

MetaはThe Informationの取材に対し、今回の協業は社内での研究・実験を目的としたもので、試作機を販売する計画はないと説明した。ただ、関係者によると、Metaはこの成果を基に将来的な製品化も視野に入れているという。発売時期などは決まっていない。

Metaは、家事や日常生活のさまざまな作業を支援する家庭向けヒューマノイドの開発に力を入れている。報道によると、同社の最高技術責任者（CTO）であるアンドリュー・ボズワース（Andrew Bosworth）氏は社内で、ヒューマノイドを自社のパーソナルAIエージェント「Muse」の「身体」と位置付けているという。

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傅利葉は2015年設立、上海に本社を置くAIロボットメーカー。当初はリハビリ支援ロボットを主力としていたが、近年はヒューマノイド分野に進出し、「GR-1」「GR-2」「GR-3」などを相次いで発表している。

（36Kr Japan編集部）

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フィジカルAIを開発する星源智（XYZ Embodied AI）とロボットハンドメーカーの霊心巧手（Linkerbot）は9月2日、フィジカルAIを支える一次サプライヤーの産業連盟を共同で立ち上げた。禾賽科技（Hesai）や奥比中光（Orbbec）、速騰聚創（RoboSense）、移遠通信（Quectel）など20社余りが参加し、事業分野はロボットハンド、LiDAR、視覚・触覚センシング、ロボットアーム、シャシー、熱管理、通信、制御など多岐に及ぶ。

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同連盟は、部品メーカーが共同で適合作業や調整を行い、テスト結果を共有することで、部品を組み上げる際のコスト削減を目指す。同じ技術を異なるロボットに展開できるようにし、実際の活用現場でその成果を検証する体制を整えるという。

今回の連携は、業界が抱えてきた課題への取り組みといえる。ロボット産業の草創期には、製品形態や技術構成が十分に固まっておらず、完成機メーカーが自社で部品や技術を開発するケースが多かった。機種ごとにサイズや負荷、インターフェース、制御方式が異なれば、同じ種類の部品であっても、部品メーカーは機種に合わせて個別に調整や改修を施す必要がある。そのため、顧客が増えても単純に利益の拡大につながるとは限らず、むしろカスタム開発やサポートのコストが膨らむケースも出てくる。

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ロボットの商用化が進む現在、共通して使えるインターフェースやモジュール、テスト体制の重要性が高まっている。完成機メーカーは開発の手間を減らして、基盤モデルの開発や顧客ニーズへの対応にリソースを集中させられる。一方の部品メーカーはより多くの顧客に製品を提供できるようになり、カスタム開発や個別調整にかかる費用の軽減にもつながる。

LiDARやロボットハンドなどの部品は、すでに大規模出荷の段階に入っており、人型ロボットの本格普及を待たずとも収益を確保できるようになっている。例えば、車輪型、四足歩行型、協働型のロボットやロボット掃除機などでも、環境認識や運動制御、物体を操作する機能は欠かせない。禾賽科技の決算報告書によると、2026年4～6月期のロボット向けLiDARの出荷台数は、前年同期比193.4％増の約14万2400台に達した。こうした数字からも、ロボットの種類に関わらず、センサーに対する需要が拡大していることが分かる。

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一方で、自社の事業範囲を見直す動きも出てきている。速騰聚創は2026年9月10日、5987万8000元（約14億4000万円）でフィジカルAI関連の事業を売却し、ロボットの中核部品事業に特化することを発表した。関連事業を切り離し、中核部品に経営資源を集中することで、川下の完成機メーカーと競合するリスクを減らす狙いもある。

海外市場への進出も、中国のロボット関連企業にとって新たな成長の道筋となっている。完成機を輸出するだけでなく、センサーや関節、ロボットハンドなどの部品を足がかりにして海外ブランドのサプライチェーンに食い込むことも可能だ。

2026年7月、ハーモニック減速機メーカーの緑的諧波（Leaderdrive）がスウェーデンのベアリング大手SKFと提携を結び、中国に合弁会社を設立することで合意した。両社はロボット関節に必要な精密伝動部品の開発で協力し、SKFの販売網を活用して欧州や日本、米国市場の開拓を進めるという。部品供給を通じて海外メーカーのサプライチェーンに参入することも、中国企業にとって海外展開の有力な選択肢となっている。

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＊1元＝約24円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

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店舗に導入されたのは、Sharpaの車輪移動型ヒューマノイド（人型ロボット）「North」だ。注文を受けると、ロボットは2本のアームと5本指のロボットハンドを使い、ソフトクリームにクッキーなどの具材を混ぜ込んだDQの主力商品「ブリザード」をつくる。カップの取り出しからソフトクリームの充填、トッピング、攪拌、商品の受け渡しまで、55の連続工程を自律的にこなし、最後にはDQの代名詞となっている「カップを逆さにしてもこぼれない」パフォーマンスも披露。

ロボットの導入に当たり、既存の製造設備や原材料、作業工程には基本的に変更せず、人間向けにつくられた設備や道具をロボットがそのまま使用する「ゼロ改造」で、実際の環境で触覚制御や長い手順を要するタスクの実行能力を重点的に検証する。

ただし、プロジェクトはまだ初期の実証段階にある。現時点でロボットが作れるのはオレオ味に限られ、1杯当たりの所要時間は約6分。熟練した従業員なら2～3分で完成させられるという。店舗では有人カウンターも引き続き稼働し、ロボットは主に予約注文に対応している。両社は今後、ピーク時以外の時間帯や夜間の店舗運営をロボットに任せる可能性を探るが、現段階ではまだ投資対効果がプラスに転じていない。

Sharpaは、中国LiDAR大手の禾賽科技（Hesai）の創業チームが2024年に設立した。シンガポールにグローバル本社、上海に製造・研究開発拠点を構える。ヒューマノイドに加え、触覚対応の5本指ロボットハンド「Sharpa Wave」を中核製品として展開している。

Sharpa Waveは25年10月に量産を開始した。22の能動自由度を備え、各指先に1000点を超える触覚センサーを内蔵。圧力の感知精度は0.005ニュートンに達するという。また、同製品は米エヌビディア（NVIDIA）の「Isaac GR00Tリファレンス・ヒューマノイドロボット」の設計にも組み込まれ、触覚、精密な制御、細かな操作を必要とするロボットタスクの実現に活用されている。

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DQプロジェクトの実施を目前に控え、Sharpaは設立以来の累計調達額が45億元（約1000億円）を超えたことを初めて明らかにした。出資者にはアリババ、テンセント（騰訊）、京東集団（JDドットコム）、伝音控股（Transsion）などの事業会社に加え、紅杉中国（HongShan）、啓明創投（Qiming Venture Partners）、美団傘下の龍珠資本（DragonBall Capital）などの投資会社が名を連ねる。資金調達後の企業価値は約220億元（約5100億円）に達したと報じられている。

＊1元＝約23円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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同社は7月、プレシリーズAの追加ラウンドを実施した。鼎和高達（Pagoda Innovation）が出資を主導し、常熟汽飾（Changshu Automotive Trim）と祖竜娯楽（Archosaur Games）が参加した。調達資金はセンシング技術の開発やデータグローブの量産、データ収集体制の構築などに充てる。

ヒューマノイドの開発が進むなか、業界ではロボット本体の性能だけでなく、AIの学習に使う実世界データをいかに確保するかが課題となっている。視覚やテキストのデータはインターネット上から大量に収集できる一方、ロボットが物体に触れたり、つかんだりする際に生じる物理的な相互作用のデータは不足している。なかでも圧力や摩擦、物体の変形といった触覚データは、シミュレーションで正確に再現することが難しく、人が実際に作業しながら収集する必要がある。

こうした背景のもと、ロボット訓練に用いるデータの収集手段として、データグローブが注目を集めている。データグローブは人の手の動作軌道を記録すると同時に、物体を把持した際の応力データも収集でき、ロボットハンドの訓練や世界モデルの構築などに必要な実データを提供する。

しかし、現在市場に出回るデータグローブの多くは、プリント回路や薄膜センサーを布地の表面に貼り付けてあるため、長く使用するとセンサー層と布地層のズレやシワ、手汗が影響してノイズが発生し、データの質が低下してしまう。

尭楽科技のTacknit Glove G1は、感知用の糸と通常の糸を一体的に編み込む独自のフレキシブルセンサー技術を採用した。手袋を編み上げる工程でセンサーを組み込むため、複数の層を貼り合わせる必要がなく、層同士のずれによるデータの誤差を抑えられるという。

布地そのものがセンサーになる（画像は「尭楽科技」提供）

片手に216カ所のセンサーを配置し、指先や手のひらなど主要な接触部分をカバーする。グローブ本体の重さは約60グラムで、装着による手の自然な動きへの影響を抑えた。洗濯にも対応し、汗や皮脂によるデータの変動を抑える。複数のサイズを用意し、長時間のデータ収集でも装着位置がずれにくい設計とした。

グローブ本体と制御ユニットは分離できる。手首に装着する制御ユニットを磁石で接続し、1台のユニットを複数のグローブで使い回せるようにした。グローブ本体だけを消耗品として交換できるため、大規模なデータ収集にかかるコストを抑えられる。

制御ユニットには超広角カメラも搭載し、触覚、手の姿勢、画像を同時に収集する。出荷時にあらかじめキャリブレーションを施し、触覚データと画像の時間軸を同期させることで、収集からデータのクリーニング、AIモデルの学習までを一貫して処理できるようにした。

「Tacknit Glove G1」の構造

G1はすでにロボットハンド大手のサプライチェーンに組み込まれ、評価試験が進められている

尭楽科技はハードウエアの販売に加え、データの収集やキャリブレーション、クリーニング、マルチモーダルデータの時刻同期なども手がける。顧客がAIモデルの学習に直接利用できるデータを提供し、長期的にはエンボディドAI向けの触覚データ基盤の構築を目指す。

創業者兼最高経営責任者（CEO）の呂莉蘊氏は、車載オーディオ機器などを手がける米ハーマンでチーフアーキテクチャエンジニアを務め、マルチモーダルセンサープラットフォームの開発に携わった。呂氏は、ロボット産業の拡大とともにデータグローブが消耗品に近い存在になっていくとみている。耐久性だけを追求するのではなく、使用期間中のデータ精度を維持しながら、低コストで容易に交換できることが重要になると指摘する。

同社は自動車（スマートカー）やエンボディドAI、医療・介護、ウェアラブル機器などに事業を展開する。2025年には大手高級車メーカーのスマートシート向け圧力センシングシステムの主要サプライヤーとなり、量産・納入を開始した。複数の大手自動車メーカーからも受注しているという。

エンボディドAI向け事業も拡大しており、同社は2026年の売上高が前年比約10倍になると見込む。このうちデータグローブ関連が約半分を占める見通しだ。

（翻訳・田村広子）

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2023年に設立された「霊心巧手（LinkerBot）」は、中国ロボットハンド業界の代表的なメーカーだ。24年に「Linker Hand」シリーズの初代製品をリリース後、高耐久モデルやハイエンドモデル、エントリーモデルなどを展開している。25年以降にシードラウンドからシリーズBの追加ラウンドまで計7回に及ぶ資金調達では、紅杉中国（HongShan）やアント・グループ、中金資本（CCIG）、中関村科学城基金、中銀資産、復星創富（Fosun Capital）などから出資を受けた。

26年2月にシリーズBで15億元（約350億円）を調達すると、4月にはその追加ラウンドも実施し、企業評価額は200億元（約4600億円）を超えた。その後は評価額60億ドル（約9200億円）を目指す資金調達が伝えられているうえ、早ければ年内に香港株式市場への上場手続きを進める可能性があると報じられている。

LinkerBotは「製品の軽量化、低コスト、自社開発」を強みとしている。例えば、スタンダードモデル「Linker Hand O6」は重さわずか370gながら可搬重量が50kgと、業界屈指の高い性能を誇り、コンパクトかつ高い強度が求められる産業用の製品として大きな競争力を有している。

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生産面では、関節モジュールやモーター、減速機などの中核部品を自社で手がけ、一部の金属材の代わりに自己潤滑性と耐腐食性に優れた専用ポリマー材を採用した。また、ロボットハンドでロボットハンドを作るスマート生産ラインの建設も始めており、作れば作るほど生産コストが低減していく体制を構築しようとしている。

製品価格はスタンダードモデル「Linker Hand O6」が6666元（約15万円）で、補助金対象の「O6 Lite」が補助金適用後で3999元（約9万2000円）と、競合製品を1万～2万元（約20万～50万円）下回る水準だ。

同社によると、受注台数は2026年初め時点で累計1万台を超え、月間生産量は最高4000台に達した。また、年間5万～10万台の納品を計画しており、世界の高自由度ロボットハンド市場でシェアが80％を超え、月産4000台を実現した唯一のメーカーとなっている。

顧客となる製造業者のほとんどは、工場に既存のロボットアームに同社のロボットハンドを取り付け、ヒューマノイドを購入するよりも低コストでグリッパの機能を向上させている。同社にとっては、この導入方式がヒューマノイドメーカーとは異なる大きなセールスポイントになる。

LinkerBotはハードウエアを生産するだけではない。500以上のスキル（人間の手指の動き）をカバーする世界最大規模のロボットハンドデータプラットフォーム「LinkerSkillNet」やデータ収集デバイス「UMI-Dex」、人工知能（AI）モデル「Linker Genesis」を独自に開発し、ロボットハンドを部品から、ハードウエア・データ・スキルを統合したプラットフォーム型製品へ発展させようとしている。この取り組みによって同社の企業評価額は、単なる部品メーカーをはるかに上回る水準に達する可能性がある。

一方、業界では競争も激しくなっている。ヒューマノイド大手・智元機器人（AGIBOT）からスピンオフしたロボットハンドメーカ・臨界点（AGILINK）は、設立から5カ月で4回の資金調達を実施し、企業評価額が10億ドル（約1500億円）を超えた。これに続くのが、因時機器人（Inspire Robots）や強脳科技（BrainCo）、思霊機器人（Agile Robots）などで、一部のヒューマノイドメーカーもロボットハンドの自社開発に力を入れるようになっている。

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＊1元＝約23円、1ドル＝約153円で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

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同社の資金調達は今回が4回目。これまでに、上海汽車集団（SAIC）傘下の上汽創投のほか、上海半導体装備材料産業投資（SSEMF）や聯想創投（Lenovo Capital）などから出資を受けている。

諾仕機器人は、親ねじ（リードスクリュー）製造に30年以上携わってきた同族企業を母体として、2023年7月に設立された。遊星ローラーねじやリニアアクチュエーターの開発と自社生産に注力している。深圳市に研究開発センターを設け、上海市と蘇州市に生産拠点を構える。創業者の徐楊氏は同済大学で機械製造学の修士号を取得、仏自動車部品メーカーValeo（ヴァレオ）に勤務した経歴があり、自動車の駆動系や精密製造の分野で豊富な経験を持つ。

徐氏は「この8カ月で、市場は様変わりした」と語る。前回の資金調達が完了した2025年12月当時、精密伝動部品の開発は主に米テスラのロボットハンドが想定されていた。しかし、ロボットハンドを手がける企業が倍増し、関連技術も多岐にわたるようになった現在、精密伝動部品のニーズはロボットハンドにとどまらず、手首や腕、さらには首や顔などにも広がっている。

人型ロボット（ヒューマノイド）の直動関節を動かす伝動方式をめぐっては、回転関節方式とねじ方式のどちらが優れているかという議論が長く続いてきた。徐氏は、最終的にはねじ方式が主流になるとみている。

徐氏は、回転関節は制御しやすい一方、高い出力を確保しながら小型化するのが難しいと指摘。さらに、過負荷でモーターが回転できず発熱する問題も常態化しており、いまだ根本的な解決には至っていない。諾仕機器人の開発したねじ一体型の直動関節ならこうした問題を解決できるという。ねじにはセルフロック機能が備わっているため、モーターを常時稼働せずとも関節の位置を保持でき、間欠運転が可能になる。発熱を抑えられるだけでなく、消費電力の削減やモーターの長寿命化にもつながる。

諾仕機器人のロボットハンド向けソリューション、リンク機構とワイヤ駆動方式

同社は直径わずか1.5mm、ナット径5.5mmの世界最小の遊星ローラーねじを量産化している。精度等級C5を実現し、繰り返し位置決め精度は±0.01mm、最大負荷は50ニュートンに達する。この製品を組み込んだ超小型電動リニアシリンダーは、USBメモリほどのサイズで15kgの推力を発揮できる。

世界最小の遊星ローラーねじ

さらに、アクチュエーターのスマート化も進めており、最新の一体型スマート電動シリンダーには、力覚・精度・温度のフィードバック機能を統合した。力の変動を1％の精度で検知したり、発熱でモーターの性能が低下した場合に警告を発したりできる。こうしたさまざまなセンサーデータをロボットの頭脳に送り返すことで、精密操作に必要な意思決定をサポートする。

世界最小の遊星ローラーねじを使用した電動シリンダー

とはいえ諾仕機器人にとって、人型ロボット事業がすべてではない。徐氏は製品展開について、3kgから1トンまで幅広い出力をカバーし、手術支援ロボットやリチウムイオン電池のコーティング、光モジュール、低空経済など、さまざまな分野への進出を目指す構想を示した。

例えば低空経済分野では、すでに大手ドローンメーカーに舵面用リニアアクチュエーターを供給している。自動車分野では、部品や内装を手がける延鋒汽車飾件系統（Yanfeng）のカーシート向けで一挙に8件の部品採用が決まった。超小型・高出力密度の電動シリンダーは、シートの厚みや重量を大幅に抑えることができるため、大手自動車メーカーの上海汽車（SAIC Motor）からも高い評価を得ている。

現在は蘇州工場が24時間フル稼働し、年間300万本を生産しているが、それでも供給が追いついていない。徐氏によると、将来的に人型ロボットが100万台規模になると見込んだ場合、遊星ローラーねじの需要は年間3000万本に達するものの、世界の有効生産能力はそれには遠く及ばないという。今回の資金調達を受け、同社は年内に生産能力を1000万本に引き上げる方針だ。

【募集】深圳の「身体」から北京の「大脳」へ｜中国ヒューマノイドの次の競争軸を巡る視察プログラム（10/28〜30）

＊1元＝約23円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

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ロボットハンドの動力伝達方式には複数あり、現在の主流はダイレクトドライブ方式で、リンク機構方式が低価格市場で強みを発揮している。こうしたなか、設立からわずか1年半の深圳市のスタートアップ「星際光年（Stella-Robot）」は、より高度な技術力が求められるワイヤ駆動方式を選んだ。

ロボット業界がデモンストレーション中心から実際の作業へと重心を移すなか、星際光年は、ロボットハンドの競争力が自由度などハードウェアのスペックのみならず、実際のタスクを長期にわたり安定して実行できるかどうかにあるとみている。

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なぜモーターを指から外すのか

現在広く採用されているダイレクトドライブ方式は、モーターをロボットハンドの指内部に組み込むため、制御経路を短くできる一方、放熱や手先の重さ、内部スペースの制約などが課題となる。自由度と触覚センサーの数が増えるに従い、こうした問題がいっそう連続作業に影響する可能性がある。

業界では、米電気自動車（EV）大手テスラが人型ロボット「Optimus（オプティマス）」で全面的にワイヤ駆動方式にシフトしたことで、中国の大手メーカーも2025年からワイヤ駆動の研究に舵を切った。星際光年は業界に先駆けてこの技術に取り組んできた代表的企業のひとつだ。

ワイヤ駆動方式はモーターを指から離れた場所に置き、ワイヤを介して動力を伝達する仕組みで、人間の筋肉と腱の構造に似ている。連続作業を行ってもロボットハンドが過熱することなく、触覚センサーの精度と寿命が維持できる利点を持つ。ワイヤ駆動ならではの柔軟性や安全性が高まるだけでなく、耐衝撃性も向上する。握力は450～500N（ニュートン）に達し、人間をはるかに凌駕する。

星際光年の共同創業者である周佳琪氏は、「当社の顧客の大部分は実際に生産ラインへの導入を必要とする企業であり、いずれも最終的にワイヤ駆動を選んだ。なぜなら、ダイレクトドライブでできることはワイヤ駆動でも可能だが、ワイヤ駆動でできることがダイレクトドライブでは難しい場合もあるからだ」と指摘する。

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事業化の壁は「ワイヤの伸び」

もっとも、ワイヤ駆動は事業化のハードルが高い。ワイヤに長期間負荷がかかると、伸びや摩耗が生じて、張力や制御精度が変わってしまうからだ。また、複数のワイヤが互いに干渉し合うため、制御アルゴリズムはダイレクトドライブ方式に比べはるかに複雑になる。そのため、ワイヤ駆動製品の多くは今もなお研究開発や実証の段階にとどまっている。

2026年7月に開催された世界人工知能大会（WAIC 2026）で、星際光年はワイヤ駆動式ロボットハンド「Pantheon Hand 20」を出品した。駆動部とハンド部分を切り離した構造となっており、駆動用モーターを前腕部など指から離れた別場所に配置した。製品重量は290グラム、握力は500Nを超え、20以上の自由度を備える。

さらに、ワイヤの伸びや変形に対応するため、全自動の張力即時調整アルゴリズムを開発した。張力センサーを各所に配置してワイヤの状態を常にモニタリングし、張力の変化を検知すると自動的に補正することで、長期間稼働しても一定した精度を保てるようにした。また、モジュール化設計を施しており、指1本単位で交換することができる。交換後はシステムが張力を自動校正するため、生産ラインのメンテナンスコスト削減につながる。

触覚と記憶を組み込んだ基盤モデル

星際光年はロボットハンド用のソフトウェアと基盤モデルの構築も進めている。自社開発したエンボディドAI向け基盤モデル「VTLAM」は、従来のVLA（Vision-Language-Action ）モデルに触覚（Tactile）と記憶（Memory）のメカニズムを組み入れたものだ。これによりロボットがタスク実行中の成功・失敗の経験を記憶し、そのデータに基づいてその後の動作を調整できるようにする。

制御アーキテクチャについては、ロボットハンドに独立したローカル演算ユニットを搭載した。力加減の細かな制御や精密なピッキングなどの動作をハンド部分でリアルタイムに調整でき、ロボット本体のメイン制御システムやクラウドへの依存を減らせる。こうした独立性の高い構造により、さまざまなメーカーの人型ロボットやロボットアームにも適応しやすくなる。星際光年は現在、複数のロボットメーカーと製品の適合を進めている。

市場に出回るAIモデルの多くはシミュレーション環境や触覚グローブで収集したデータのみで学習しているのに対し、星際光年がモデル学習に使用するデータはすべて実際の製造ラインで働く実機の動作から収集したものだ。同社のチームはこれまでに多くの生産ラインでロボットを稼働させ、形状が一定でない部品のピッキング、複雑な混流生産ライン、高圧・高危険度の環境などで実際の作業データを独自に収集してきた。

材料やモーター、ワイヤなどの主要部材はいずれも中国国内のサプライチェーンを利用し、サプライヤーとの共同開発も進めている。

1台で20種類の作業、次は産業から家庭へ

現在、主な導入先となっているのは産業分野だ。電子機器の品質検査などフレキシブル生産の現場では、ひとつの作業工程に、つかむ、ひっくり返す、押す、抜き差しする、回転させるなど多様な連続動作が含まれており、従来のグリッパーでは動作の種類に応じてエンドエフェクタを交換する必要がある。

星際光年のロボットハンドは、すでに大手企業の生産ラインに導入されており、1台で20種類以上の精密作業を連続してこなせるほか、異なる規格のイヤホンや小型電子部品などが混じる混流生産ラインにも対応できる。部品が無秩序に積まれていたり、形状やサイズがそろっていない場合でも、高い汎化能力を持つ基盤モデルにより、生産ラインの改造や設備の追加導入をすることなく品質検査作業を完結できる。

同社ではさらに、化学工業や爆発物処理など危険度の高いシーンでの実用化を模索しており、ワイヤ駆動方式の軽さや柔軟性、高い自由度を生かして、人が担ってきた危険な作業の一部を肩代わりさせる考えだ。

星際光年の戦略ロードマップでは、産業分野を起点に、最終目的地として家庭を掲げている。家庭には予測しにくいさまざまな状況が存在するため、ロボットハンドには産業現場をはるかに上回る性能が求められる。周氏は、「まず産業現場の最も難しい作業をこなし、その上で家庭の身近なパートナーになりたい」と語った。

「8時間動く」と「8時間役に立つ」は違う　中国ヒューマノイド、商用化の試験が始まった

＊1元＝約24円で計算しています。

（翻訳・36Kr Japan編集部）

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出資には、Lavender Hill Capital Partnersや洪山資本といった投資機関に加え、車載電子部品大手の均勝電子（Joyson Electronics）や家電大手の奥克斯（AUX）、自動車部品メーカーの鵬翎股份（Pengling Group）など複数の事業会社も出資した。調達資金は主に、触覚センサーおよびセンサーチップの改良、ソリューション開発、触覚データ学習プラットフォームの構築などに充てられる。

他山科技は2017年設立で、北京市に本社を置く。中核チームには清華大学や英マンチェスター大学の出身者が名を連ねる。ARMアーキテクチャーの開発に携わり、英国王立協会と英国王立工学アカデミーのフェローを務めるスティーブ・ファーバー氏がチーフサイエンティストを務める。同社は2019年にマンチェスター大学と共同で「AI触覚センサーラボ」を設立し、チップからセンサー、アルゴリズム、データプラットフォーム、シミュレーションシステムまでを網羅する技術体系を構築してきた。

フィジカルAIの急速な進化に伴い、ロボットの知覚能力では視覚に加えて触覚の重要性が高まっている。カメラなどによる視覚が周囲の環境認識を担うのに対し、触覚は物体の把持や組み立て、操作といった精密作業を支える。ロボットが物理世界との接触を学習するためのデータ源としても使われる。

同社の調べでは、ロボットハンドにおける触覚センサーの搭載率は2025年以降、約20％から60％超まで上昇したという。ロボットの学習に使う実機データへの需要が増えるなか、データ収集からAIモデルの学習、シミュレーション、検証まで、触覚データの用途が広がっている。

他山科技はこうした需要を取り込むため、触覚センサーだけでなく、半導体チップやデータ収集、AI学習、シミュレーションまでを一体的に手がける。

チップでは、アナログ信号処理とデジタル演算を組み合わせたAI触覚センサーチップを開発した。スパイキングニューラルネットワーク（SNN）を採用し、多次元の触覚情報を低消費電力でほぼリアルタイムに処理する。同社によると、この方式のAI触覚センサーチップは世界初という。次世代チップは9月末までの発表を予定する。

センサーでは、指先向けの「TS-F」シリーズやグリッパー向けの「TS-E」シリーズを展開する。TS-Fは物体との距離を捉える近接覚に加え、3次元の力覚や温度差、質感などを検知する。最小0.01ニュートンの力を検出でき、30種類以上の素材を接触せずに識別できるという。

触覚データの収集・学習基盤にも事業を広げている。視覚と触覚を組み合わせたトレーニングプラットフォーム「TS-V」とデータ収集プラットフォーム「TS-VT」を開発した。今年3月には北京市石景山区、5月には湖北省潜江市にデータ拠点を設け、触覚を含むマルチモーダルデータの収集や学習などのサービスを提供する。

チャイナモバイルのイベントで、展示された他山科技の「TS-VT」

シミュレーション分野では、米NVIDIA（エヌビディア）のロボット開発プラットフォーム「Isaac Sim」の触覚分野のシミュレーションパートナーとなっている。独自の触覚シミュレーション技術をIsaac Simや物理シミュレーター「MuJoCo」向けにオープンソースで公開した。

さらに、触覚など複数のデータを収集できるデータグローブの発売を予定する。提携するロボットメーカーの雲迹科技（Yunji Technology）とは、触覚センサーを搭載したサービスロボットも発表し、ホテルなどサービス分野への用途拡大を進めている。

事業面では、世界のロボット関連企業180社以上と取引・提携する。顧客には人型ロボットメーカーの星動紀元（Robotera）、銀河通用（Galbot）、自変量（X Square）のほか、ロボットハンドの因時機器人（Inspire-Robots）、強脳科技（BrainCo）、霊巧智能（DexRobot）などが含まれる。同社によると、中国の人型ロボット向け触覚センサー市場で出荷量ベースのシェアは80％を超えるという。

需要の拡大は業績にも表れ始めた。同社によると、2026年5月末時点の触覚センサーの受注残高は25年の年間売上高の4倍に達し、26年1～5月の売上高はすでに25年通年を上回った。26年はロボット向け製品が売上高全体の約3分の2を占め、自動車向けの3～4倍に達する見通しだ。

＊1元＝約23円で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

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アント・グループはこれまでにも、宇樹科技（Unitree）や星海図（Galaxea AI）などロボット業界を代表する企業に出資している。ロボットの本体から「頭脳」であるAIシステムまでの幅広い分野に資金を投じてきたが、ロボットの中核部品分野に出資したのは今回が初となる。

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Daimonは2021年12月、香港科技大学ロボティクス研究所を母体として設立され、23年8月に正式に事業を開始した。本社を深圳市に置き、香港などに研究開発センターを設けている。共同創業者でチーフサイエンティストの王煜氏は、米カーネギーメロン大学ロボティクス研究所のマシュー・T・メイソン教授のもとで博士号を取得し、触覚センシングやロボットの精密操作に関する研究に長年取り組んできた。創業者の段江嘩CEOは中国科学院で博士号を取得し、香港科技大学で博士研究員を務めた経歴を持ち、10年にわたりロボットの操作学習を研究している。

Daimonは「知覚・データ・モデル・実装」の全工程をカバーする高い技術力を備えている。同社の視触覚センシングデバイスはすでに1万個規模の出荷を実現。出荷量は世界トップで、ロボットハンドメーカーの約80％が製品を採用しているという。また、触覚を含む全モダリティで物理的な接触能力を評価する世界初のベンチマーク「RobOmni」も発表している。

同社は、視覚・触覚・言語・動作（VTLA）を統合した技術体系を早くから提唱してきた。2024年には主流の視覚・言語・動作（VLA）アーキテクチャに触覚を取り入れて、VTLAによるエンドツーエンドモデルのアプローチを打ち出した。これを基盤として、世界初となる触覚ベースの世界モデル「Daimon-TWM（Tactile-grounded World Model）」を発表。物理的認識や推論・意思決定、瞬時の操作制御を初めて1つのモデルに統合し、ロボットの緻密な操作を可能にする「頭脳」の構築を目指す。

物理的認識や推論・意思決定、瞬時の操作制御を初めて1つのモデルに統合

このモデルは、接触の多い実環境のタスクにおいて、高い成功率と干渉への耐性を示すことが実証されている。また、異なるロボット本体、ロボットアーム、ロボットハンド、センサーにも展開できる優れた汎用性と汎化能力を備えている。例えば、世界人工知能大会（WAIC）で披露した筆記具をペンケースに片付けるデモンストレーションでは、ロボットが柔らかく形を変えるペンケースにうまく対応しながらファスナーを開け、筆記具を入れ、閉じるという一連の作業を完了。途中で作業を妨害されても自律的に計画を立て直し、外部からの干渉にも対応できる能力を示した。現場での成功率は95％に達したという。

「Daimon-TWM」でガラス片を片付けるタスクを実行

現在、この技術は電子機器の精密製造や自動車のスマート生産ラインなど、実際の生産現場で検証が進んでおり、USBの抜き差しやラベル貼り、壊れやすい製品の仕分けといった繊細な力加減が求められる工程に導入されている。ミリ単位の位置合わせが必要なUSBポートなどへの接続作業では、位置が正しいか、引っかかりが生じていないかを触覚から判断し、向きや力加減を調整する。位置がずれた時にも、無理に押し込むのではなく、いったん手を戻してから再び位置を合わせるようにする。

さらに、大規模に展開している触覚センシングデバイスとデータ収集システムを基盤として、世界最大規模となる触覚を含む全モダリティの物理世界データセット「Daimon-Infinity」を構築した。シミュレーションデータから、ロボット本体を使わずに収集したデータ、遠隔操作データまでをカバーするデータのピラミッドを作り上げ、触覚を含む全てのモダリティの操作データを数十万時間分蓄積した。年内には数百万時間にまで拡大する計画だという。

ヒューマノイド実用化、1000億件のデータがあっても足りない——中国で急拡大する「データ訓練」の現場

データ収集については、中国移動（チャイナモバイル）と共同で、家庭をデータ収集の場として活用する取り組みを展開している。湖南省郴州市に世界初の「エンボディドAI向けデータ収集拠点」を開設し、まずはデータ収集用デバイスを1000セット投入する。フル稼働すれば、年間100万時間分の実際の操作データを収集できる見込みだ。

チャイナモバイルと共同で、家庭をデータ収集の場として活用する取り組みを展開

商用化も順調に進んでいる。これまでに200社余りにサービスを提供しており、うち海外の顧客は50社を超える。製品はすでにOpenAIやFigure、Physical Intelligence、Skild AI、Meta、Google DeepMind、BMWなどに導入されているほか、複数の企業とモデル導入プロジェクトやPoC（概念実証）も進めている。また、電気機器大手の匯川技術（INOVANCE）や米EV大手テスラのサプライヤーとも取引しており、産業自動化やロボット業界のサプライチェーンにも参入を果たしている。

＊1元＝約24円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

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