奥乗智能は2019年設立、製品は主に製薬業界で使用され、カプセルを1粒ずつ360度検査可能な外観検査装置、全自動のPTP包装（片面を透明プラスチックで覆った固形製剤の板状包装）検査装置、モジュール型のPTP包装検査装置を販売し、中国内外で多くの有名製薬企業に採用されている。

中国の調査機関「高工産業研究院（GGII）」によると、中国のロボットビジョン市場規模は2019年に65億5000万元（約1300億円）だったものが、23年には155億6000万元（約3100億円）にまで拡大すると予測されている。2019年に導入されている分野のうち70％は消費者用電気機器、自動車製造、食品包装などだが、奥乗智能が狙いとする医薬品分野は9.7％ほどだ。

奥乗智能を創業した張濤氏によると、中国には製薬企業が約5000社あり、検査業務だけで10万人以上が働いているが、自動検査装置を導入している企業は少なく1％にも満たない。また、ある業界関係者によると、全国には大小さまざまな規模の医薬品製造ラインが10万ほどあり、新増設と古いラインの交換需要による市場規模は約104億元（約2000億円）になるとの予想だ。

医薬品製造の工程は主に、造粒（顆粒製造）、打錠（成形）、包装の3つに分かれ、工程ごとに品質検査が求められる。また現在、中国の公立病院では「帯量採購」政策に基づいて医薬品を集中調達しており、医薬品の質の追跡管理が厳しく求められるようになったため、製薬企業は検査の質や効率の向上を迫られている。「検査員は何時間も作業していると検査の精度が低くなるが、機械による自動検査なら医薬品の汚染や検査の漏れ・誤りを回避できる。また、われわれが調査した中小医薬品メーカーは常に人手不足の問題を抱えている」と奥乗智能の王春水総裁は指摘した。

医薬品製造過程における検査

具体的には、奥乗智能は中国で一般的な医薬品の包装形態であるPTPシート、カプセル剤、顆粒剤の小分け袋を検査する3種類の外観検査装置を設計しており、今年下半期には錠剤とソフトカプセルの外観検査装置を発表するという。

中国市場ではこのような検査装置はドイツ、日本、イタリアのメーカーからの輸入製品が大部分を占めており、価格は400万元から800万元（約8000万円から約1億6000万円）にもなる。奥乗智能の装置は輸入品の8分の1から5分の1ほどの価格で、検査性能は業界平均以上だ。コストパフォーマンスの良さは、主に装置の構造部分を独自設計していることと、医薬品製造業の需要に合わせて開発されたソフトウェアアルゴリズムによって実現したものだ。

例えば、奥乗智能が開発した360度検査装置では、カプセルを装置内部で360度回転させ、側面に設置したプリズムを利用してカプセルの両方向から画像を撮影する。産業用2Dカメラ1台だけで6本の通路のカプセルを検査でき、装置1台当たり最大で1分間に7500粒を検査することが可能だ。輸入品はカメラを5〜６台使うか、あるいは3Dカメラで複数の角度からカプセルを検査するため、製造コストが高い。

奥乗智能の360度カプセル検査装置

ソフトウェアはオープンソースのロボット開発プラットフォーム「ROS」を利用、パターン認識と深層学習を組み合わせた独自のアルゴリズムを採用した。

医薬品の欠陥はパターン認識アルゴリズムでほぼ全てを検出できる。しかし、非常にまれな一部の欠陥については深層学習アルゴリズムが分類、認識するため、あらかじめ訓練されたニューラルネットワークを追加して不足を補う。ニューラルネットワークは数千にのぼるサンプル画像を学習し各種医薬品の欠陥を検出するものだ。こうした外観検査アルゴリズムはゼロから開発され、他のいかなるシステムやアルゴリズムプラットフォームも参考にしていないが、多品種、パーソナライゼーション（個別化）、厳格な監督管理といった製薬業界の特性に対応している。

設立から3年、同社の製品は市場から一定の評価を得ており、国内の多くの製薬企業が導入している。2022年の売上高は1000万元（約2億円）台に達する見込みだ。また、同社は航空宇宙分野の顧客に対しても検査装置を提供している。

国内の製薬企業は製造を実質的に自動化しているが、検査は人が行う必要があり、製造工程全てを自動化することはできていない。そのため張氏は「外観検査装置は各工程で品質検査を行うことができ、製薬企業の生産ラインの自動化と無人化の実現を後押しするだろう」と述べた。
（翻訳・36Kr Japan編集部）

2017年に設立されたSRTAIは、産業用AIスマートソリューションの研究開発や実用化に特化したハイテク企業であり、産業用ロボットビジョンシステム、ロボットビジョン精密組立機およびIoTスマートデバイスの研究開発を中心に行っている。

賈総経理によると、産業分野に視覚機能を導入することで生産設備のデジタル化が進むとしており、中国のスマート製造業の進展に伴い、ロボットビジョンの市場規模と役割が拡大しているという。

調査会社MarketsandMarketsの予測によると、世界のロボットビジョン市場は2025年までに130億ドル（約1兆5700億円）を超え、2026年には140億ドル（約1兆7000億円）に迫る見通しだ。中国は世界で最も発展が著しい地域の一つで、その市場規模は2026年までに300億元（約5700億円）を超えると予想される。市場調査を手掛ける高工産業研究院（GGII）の試算によると、ロボットビジョン産業は今後3年間の年平均成長率が約24%に達すると見込まれる成長市場となっている。

その一方で、ハイエンドのロボットビジョン市場は主に米国、ドイツ、日本の企業に独占されているのが現状だ。米コグネックス、独Basler、日本のキーエンス、オムロンなどは、蓄積された技術を持ち顧客から高く評価される国際的な大企業だ。特にコグネックスとキーエンスは、ロボットビジョン業界におけるツートップであり、世界市場で半分近くのシェアを占める。

そのため、国産のハイエンドロボットビジョン製品を開発し、国内の自動車産業やエレクトロニクス産業で段階的に海外製品からの代替を進める重要性が高まっている。

SRTAIは現在、2D/3Dコーティング検査ビジョンシステム、AI搭載の3Dレーザーロボットガイドビジョンシステムなどを開発しており、主に光源、センサヘッド、産業制御機器などのハードウェアと、対応するアルゴリズムを搭載したソフトウェアプラットフォームで構成される。

SRTAIの製品は現在、広汽本田汽車、広汽トヨタ自動車などの日系自動車工場、フォルクスワーゲンなどの欧州系のほか、奇瑞汽車、BYDなど中国の自動車工場で使用されている。エレクトロニクス業界では韓国のサムスン電子、LGなどの企業で使用されている。

現代の高度な製造業において、ロボットビジョンは作業時に工具をガイドするだけでなく、視覚データを使用して動作対象の指示に対する結果を自己分析した上で生産ラインで自動調整し、生産効率を継続的に高めることが必要だ。

SRTAIの2D/3Dコーティング検査ビジョンシステムを例に挙げると、塗装作業を妨げることなくライン上で高さや幅、ワレ、ダレ、塗装ハジキ等の凹凸不良を検査し、不良品を検知した場合にはコーティングシステムを作動させ修正することで品質を保証している。

SRTAIの製品

3Dロボットガイドビジョンシステムは、視覚アルゴリズムを活用することでロボット自身が位置決めや精密作業を行えるようにしており、自動車ドアの組付け、タイヤ装着、電子部品組み立てなどの工程でより柔軟かつスマートな生産ができる。

自動車産業に加え、3Cデジタル機器（パソコン、通信機器、家電製品）分野でもロボットビジョンの需要が拡大している。ある報道によると、アップルでは組立工場のほかモジュール工場でもロボットビジョンの需要が高まっており、同社の産業におけるロボットビジョンの浸透率は上昇を続けているという。

SRTAIのロボットビジョン搭載全自動組立機は3C産業に適しており、パラレルリンクロボットのように高精度カメラの誘導の下で細かい動きにも対応できるほか、反復位置決め精度や最小相対移動距離などの重要指標を細かな範囲で制御できるため、実際の組み立て精度は非常に高い。

SRTAIの3C向け全自動組立機はデジタル機器最大手であるサムスングループの生産ラインに導入されているほか、国内大手企業とも生産ラインのアップグレードに関する交渉を進めており、今後一定期間にわたって同分野へ注力すると見込まれる。

現在、同社は天津、武漢、合肥などに支店や事務所を持つほか、北京、上海、長春、瀋陽などに代理店ネットワークを構築し、自社直売と代理店経由で製品を販売するとともに、国内で重要な自動車、3C産業エリアにも照準を合わせている。

同社はすでにトヨタ、メルセデス・ベンツ、サムスンなど大企業を顧客に抱え、製品の信頼性および安定性が裏付けられており、市場で一定の優位性を築いている。産業シーンにおけるロボットビジョンの普及率は依然低いため、SRTAIが更に高品質な製品を提供することができれば、国産化による代替も可能となる。（翻訳・大沢みゆき）

超音波は空気を伝わる。導向視覚が開発するのはその超音波を利用し距離を測るセンサーだ。ロボットの進行方向に障害物がないかどうか確認し、安全を確保する。

レーザー光を利用したLiDARと比較すると、超音波センサーはコストが低く、操作も簡単で透明の物体でも識別が可能だ。だが、測距の精度と障害物の方位検出時の精度はLiDARの方が上回る。低コストを強みに、超音波レーダーはモバイルロボットの市場で大きく拡大している。

ロボットの分野では、導向視覚の超音波ガイドが障害物回避に使用されている。主力製品はKS104とKS114。カメラ、LiDAR、ミリ波レーダー、赤外線などが0～30センチの検知しにくい範囲で精確な測距をするための補助的役割を担う。同社の肖清CTOによると、「高仙機器人（Gaussian Robotics）」や「穿山甲機器人（CSJBOT）」などのロボットメーカーが同社製品を使用しているという。

KS104とKS114

工業用測距の分野では、同社の超音波センサーは精密測距、液面計、塗装のポジショニングなどで使用されている。同社製品は体積やビーム角の小さい分野でも高い精度を担保でき、人体に有害な粉じんの多い場所でも使用できるという。

医療分野では、身長測定などに超音波モジュールを使用できる。主力製品はKS109で、1ミリ単位でも正確に計測できる。

KS109

同社の強みは自社開発したランダム周波数技術だ。超音波センサーをロボットに搭載した際、まず直面したのはさまざまな機械との協働という課題だった。ロボット1台には12台の超音波センサーが搭載され、25ms間隔で測定を行っている。もしロボット100台が一度に作業すれば、1200台のセンサーが25ms間隔で測定することになる。超音波は空気を介して伝わるので、ロボット同士で干渉する可能性が高く、最悪の場合ロボットの故障を招く。ランダム周波数を使用すれば、高い確率で干渉を回避できるというわけだ。同技術を取り入れた超音波センサーが多数のロボットメーカーで利用されている。

また、製品の寿命が長く、不良品が少ない点も特徴だ。超音波センサーがロボットに搭載される頻度は自動車よりも多い。導向視覚の超音波センサーをロボットに搭載した場合の寿命は5万時間で、不良品率は100万分の2以下だ。

超音波センサーはハイエンド製品であれば価格は数千元（数万円）程度。導向視覚は20種類以上を展開し、販売価格は数百元（数千円）から数千元までさまざまだ。2020年の売上高は数千万元（数億円）に達しており、今後数年で1億元（約17億円）を突破することが見込まれる。現在、同社の顧客は国内外で3000社を超えている。

（翻訳・Qiunai）

3D共焦点センサーは測定対象を3D画像で表示することができ、レーザー、パターン投影、X線などよりも幅広い種類の素材に対応し、解像度に優れ、2Dと3Dデータを同時に取得できるといった利点がある。

3D共焦点センサーの市場は比較的小さく、全世界での年間出荷台数は数千台程度だが、ニーズは増え始めている。半導体製品の精密度が高まるにつれ、これまでのレーザースキャン検査では十分に対応できず、高精度の検査が求められているためだ。この分野の主要企業はドイツ、フィンランドの企業が多いが、熵智科技によると、同社は海外の同種の製品と同等以上の性能を実現しており、価格は60%〜70%程度となっている。海外製品との互換性も高い。

熵智科技の製品スペック　画像は同社より

同社の趙青CEOによると、海外製品は通常ハードとソフトを別々に販売しており、ハードだけを購入しても使用できず、別途有料のソフトを導入しなければならない。それに対し、熵智科技はハード・ソフトを一体販売し、生産工場とともに顧客のニーズに合わせたカスタマイズにも対応しているという。

検査にAIを導入する技術もあるが、現状ではまだ工業生産現場での大規模な実用化は困難だ。また、ソフトやアルゴリズムを開発する際も、ハードのスペックを考慮しなければ十分に性能を発揮できない。そのため、精度の向上を重要視する場合、同社が採用するハード・ソフトの一体化は今後のトレンドであると言える。

熵智科技は2018年に創業し、これまでTikTokを運営するバイトダンス、「拓金資本（Topping Capital）」「松禾資本（Green Pine Capital Partners）」「遠望資本（Good Hope Capital）」などから資金調達をしてきた。現在の従業員は60〜70人で、深圳、武漢、西安に事務所を持つ。

（翻訳・小六）

美団はロボット産業のスタートアップに積極的に投資しており、これまで「普渡科技（Pudu Technology）」、「盈合機器人（Yinghe Robot Company）」、「高仙機器人（Gaussian Robotics）」に投資してきた。

Mech-Mindの創業者邵天蘭氏によると、今回調達した資金は営業強化、アフターサービスの向上、人材育成などに充てられ、新たなニーズを掘り起こすことを重点としたいという。

Mech-Mindは2016年創業で、3Dビジョン技術関連のハード、ソフト、アルゴリズム、アプリケーションなどを開発している。主な製品に業務用3Dカメラの「Mech-Eye」、パターン化ロボットビジョンソフトの「Mech-Vision」、ロボットのスマートプログラミング環境「Mech-Viz」などがある。

同社の製品とサービス

同社は開発した技術をロボットのソリューションプロバイダーやインテグレーターに提供することを中心とし、新規分野においてのみエンドユーザーに直接販売することもある。邵氏はこうした事業モデルを、「手つかずの土地を自社で開墾し、その後はパートナーとともに耕し、収穫を目指す」とたとえる。現在、300以上の企業と取引をしており、1000以上の導入例がある。業種は自動車製造、物流、家電製造、鉄鋼、家具、電子産業など多岐にわたる。

Mech-Mindの本社は北京にあり、上海、深圳、ミュンヘン、東京に支社を持つ。長沙、青島にはサポートチームが常駐する。現在の従業員は300人強で、2019年初頭の2倍だ。優れた製品力とパートナー企業の支援によって、昨年の新型コロナ禍の最中も、日本などの海外市場で重要な顧客を獲得した。

ロボットビジョン分野において、3Dビジョンは2Dビジョンよりも多種多様なタスクに対応でき、より多くの作業の自動化を実現できる。今後は食品産業、梱包業、印刷業での3Dビジョンの導入が進むと見られ、市場規模は数千億元（数兆円）に上る。現時点で中国のロボットビジョン市場では、日本のキーエンス、米コグネックスなどの大手が70％以上のシェアを占めるが、中国発のスタートアップも成長が著しい。

梅卡曼徳は上記の自動車、家電、物流業でさらなる売上増を目指すほか、コストを抑えると同時に技術を向上させ、金属加工、建築、家具、倉庫、農業などで市場開拓を行う予定だ。

（翻訳・小六）

2016年に設立された未来機器人は、「香港中文大学（CUHK）」とハイテクパーク「香港科学園（HKSP）」が共同でインキュベートした企業だ。同社は、視覚情報処理、センシング技術、5G技術などを産業車両に搭載し、倉庫・物流業における荷役、ピッキング、仕分け、分配などの各作業に対して、フレキシブルでコストパフォーマンスが高いスマート無人搬送ソリューションを提供する。

デジタル経済時代の到来により、情報の流れや取引形態が大きく変化したことで物流分野も急速に発展し、中国国内の物流コストは年々上昇している。「中国物流購買連合会（CFLP）」が発表したデータによると2016年から2019年にかけて中国における物流コストは229兆元（約3460兆円）から298兆元（約4500兆円）に上昇した。物流コストがGDPに占める割合は14.9%から14.7%に下がったが、物流効率の改善は進んでおらず、欧米諸国とはまだ10%の開きがある。

一方で「世界産業車両統計（World Industrial Truck Statistics、WITS）」によると、2019年中国の産業車両は64万7300台増加、保有台数は320万台に達し、これは全世界の4分の1を占める。しかし、「AGV産業連盟（China Mobile Robot And AGV Industry Alliance）」のデータによると、中国で運用されている無人産業車両は6700台に満たず、市場普及率は1%未満で、無人産業車両には大きな成長の余地がある。

マクロレベルで見ると物流システムは巨大なネットワーク構造で、その中で荷物の保管や積み替えを行う物流拠点をノードと呼び、輸送経路をリンクと呼ぶ。未来機器人の李陸洋CEOは「製造業を代表とする小ロット多品種のマーケット需要が拡大するにつれ、倉庫の自動化やスマート化はコスト削減のためのオプションの1つという位置づけから、必要不可欠なものになりつつあり、『ノード』はすでに無人化設備の主戦場となっている」と語る。

未来機器人はノードにおける無人搬送車の導入に焦点を当て、その応用シーンには物流パーク、物流倉庫、メーカー倉庫、生産現場、工場および空港、港湾などが含まれる。

一般的に倉庫の自動化、スマート化には2つの方法がある。

1つめは「空間を時間に変換する」方法で、アマゾンの倉庫に導入されているKivaのような「棚ごと商品を運ぶ」搬送ロボットによって、大規模な自動倉庫（Automated storage and retrieval system 、AS/RS）を構築することだ。このような倉庫は初期投資が巨大で、システムの柔軟性は高くなく、製造業の倉庫に適用する意義は少ない。

2つめは「設備のスマート化レベルを向上させる」方法で、これはロボットビジョンを利用したスマートアームや無人搬送車の独壇場だ。このようなソリューションは柔軟性が高く、既存の倉庫を大きく作り変えることなく導入が可能だ。

未来機器人のスマート倉庫の構造

物流のノードにおいて無人化が進まないのは、無人搬送車のコントロールやセンシング技術において、まだ技術的なボトルネックがあり、人間によるオペレーションと比べて業務効率の面で大きな差があるためだと李CEOは考えている。顧客企業にとって複雑な業務の処理、作業効率の向上、投資回収期間などが無人倉庫を導入する際の重要な指標となる。同社の無人搬送車は視覚制御によって柔軟性・利便性・汎用性が高い無人搬送モジュールを構築し、無人倉庫の導入期間を短縮し、初期開発および運営コストを低減できている。

現在すでに未来機器人の無人倉庫ソリューションは成熟した段階にあり、無人搬送車の販売とカスタマイズサービスを提供し、顧客企業は2年以内に投資回収が可能だ。同社の無人搬送車は主に自動車、デジタル機器（パソコン、通信機器、家電製品）、医薬品などの製造物流およびEC、小売り、3PL（サードパーティーロジスティクス）、航空などの倉庫物流に導入されている。すでに10社以上の世界500強企業と提携しており、50件以上の物流拠点の無人化プロジェクトを完成させている。2020年は成約額1億元（約15億円）、純利益500-1000万元（7600万-1億5000万円）を達成する見込み。

今後の同社の発展について李CEOは、技術と資本を基にロボットビジョン技術による製品性能の向上を図り、産業車両が必要とされる場面において無人搬送車の普及率を高めていきたいと述べている。同社は中国国内での実用化事例を拡大するとともに海外市場への進出も積極的に行い、2020年は香港を中心に東南アジア、東アジア、中東などへ展開し、その後は欧米市場への進出も目指している。（翻訳・普洱）

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