千訣科技は清華大学類脳計算研究センター（CBICR）発の企業として、2023年6月に設立された。ロボットの意思決定と計画を担う大規模言語モデル（LLM）の開発・応用に特化し、業界大手の米Physical Intelligenceをベンチマークとしてエコシステム構築に取り組んでいる。

同社が開発した「大脳モデル」は、さまざまなタイプのロボットに組み込むことができる。目標は、限られたタスクしか実行できなかった従来のロボットから脱却し、完全に自律的な作業と動的環境への対応ができるAIロボットを実現することだ。

清華大学発「エンボディドAI」　未学習環境でも長時間自律稼働　米π0.5に匹敵

独自の「脳領域」アーキテクチャ

業界で主流となっている「階層型」や「エンドツーエンド型」といった技術アプローチとは異なり、千訣科技が採用したのは人間の脳の機能領域を模した「類脳分区型」アーキテクチャで、複雑なタスクを視覚や聴覚、意思決定、インタラクション、記憶などが協調して機能する領域分化型LLMに分解する。単一のLLMに依存することなく、半導体チップからアルゴリズムまでを一貫して自社で制御できる。

すでに、第3世代の大脳モデルの事前学習を完了している。プロンプト入力や遠隔操作、事前プログラミング、言語指示などは必要なく、「検知ー意思決定ー行動」のクローズドループを自律的に実行して、複雑な環境変化にも動的に対応する。

たとえば、家庭用サービスロボットに「部屋を片付けて」という指示を出したら、AIが整理、収納、ゴミ捨てといった数十から百単位のサブタスクを自律的に計画。作業が中断されても、即座に計画を再構築して継続する能力を持つ。

千訣科技の「大脳モデル」搭載の人型ロボットがペットボトルのふたを開ける様子

26年に10万台搭載

千訣科技は世界最大級のデータセットを誇り、家庭内の行動データだけでも1億件規模の事前学習データを蓄積している。また、独自開発したデータアノテーション技術により、タスクの分解手順や、ロボットが物体をつかみ取る軌跡などのカスタマイズデータを取得することが可能で、データ収集からデータクレンジング、アノテーション、モデル学習までを自社で完結させている。

「新しいロボットが出るたび、学習し直し」の絶望を終わらせる。Noitom Robotics「人間起点のデータ活用」とは

普及の壁となる導入コストと技術的ハードルについても、自動化された学習データパイプラインによって克服した。人手による複雑な操作なしに、モデルの微調整や機能追加が可能な環境を整えている。

千訣科技の「大脳モデル」搭載のロボットが自律的にドアの鍵を開ける様子

同社のソリューションは人型ロボット（ヒューマノイド）のほか、ドローンやロボット掃除機など幅広い機種に対応する。既に各分野のトップ企業と提携しており、ホテル清掃やレストラン、精密作業の現場で大規模展開が始まっている。

2026年には、同社のAIを搭載したロボットの稼働台数が10万台を超える見通しで、中国発の「ロボット脳」が産業実装を牽引する構えだ。

＊1元＝約22円で計算しています。

（翻訳・田村広子）