Galbotは2025年12月にも3億ドル（約480億円）超の資金を調達したばかりで、その際の評価額はすでに30億ドル（約4800億円）を突破した。

人型ロボット投資、再び記録更新。中国Galbotが3億ドル調達、海外マネーも参戦

2023年5月に設立されたGalbotは、マルチモーダルなエンボディドAI向け基盤モデルをベースとした汎用ロボットのトップランナーだ。その実力は、2026年2月の春節特別番組「春晩」でのパフォーマンスでも証明された。

同社のロボットが、ガラス片を拾う、棚から物を取り出す、衣類を畳む、ソーセージの串焼きを作るなどのパフォーマンスを披露した。これらは事前設定されたプログラムではなく、基盤モデル「銀河星脳（AstraBrain）」が周囲の状況をリアルタイムで判断し、自律的に実行したものだ。同社はこの技術を武器に、小売、工業、医療、観光など多岐にわたる分野で「ロボットサービスエコシステム」の構築を急いでいる。

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026年に入り、中国のロボットスタートアップによる巨額の資金調達が相次ぎ、業界の勢力図が急速に書き換えられている。

直近でも「千尋智能（Spirit AI）」が20億元（約460億円）を調達したほか、「智平方（AI² Robotics）」や「星海図（Galaxea AI）」も10億元（約230億円）規模の調達を成功させた。先行する「宇樹科技（Unitree Robotics）」や「智元機器人（Agibot）」に今回の銀河通用を加えると、中国国内で評価額100億元（約2300億円）を突破したヒューマノイド企業は、少なくとも6社に達する。

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＊1元＝約23円　1ドル＝約159円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

中国の新興ロボットメーカー「上海希夕智能科技（SUNSEED）」（以下、希夕智能）は、エンボディドAI（身体性を持つ人工知能）技術でこの課題を乗り越えようとしている。

希夕智能は、同社は2022年、食品大手の新希望集団傘下でAI・ロボット投資を担う新希望智能設備と、汎用ロボットのユニコーン企業である非夕科技（Flexiv）が共同で設立した。AIとソフトロボティクスを高度に融合し、食材のカットや計量、パッキングなど、食品加工のなかでもとくに精密さが求められる工程向けのフルスタックソリューションを提供する。このほど、寧波市北侖区商貿物流投資集団が主導するエンジェルラウンドで数千万元（数億円）を調達した。

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自動化率20～30％の「最後の難所」

中国の食品産業では、粗加工工程の自動化は進んでいるものの、精密な加工プロセスは依然として人手に大きく依存しており、自動化率はわずか20〜30％にとどまる。食材はサイズや形、硬さが一つひとつ異なり、既存のリジッド（剛性）ロボットアームでは臨機応変な対応ができないからだ。

希夕智能はこの課題を解決するため、「目・脳・手」が協調して働く汎用型食品加工ステーションを開発した。

まず「目」となるAIビジョンシステムが、リアルタイムで食材の特性を識別し、3Dモデルを構築。次に「脳」にあたる意思決定エンジンは、個別の加工戦略（それぞれの食材に適したカットの方法や可食部の判断など）を生成する。そして、高精度の力覚制御を搭載したフレキシブル（柔性）ロボットアームが、人の「手」のように抵抗力を感知し、力加減を調整して精密な作業を実行していく。

これにより、正確なカットや規格通りの加工が可能になるだけでなく、歩留まり向上や食品ロス削減にもつながるという。

食品加工向けのエンボディドAIは、単に産業用ロボットの経験を移植するだけでは実現しない。湿度が高く腐食性のある衛生環境への対応、食材の可食部の判断などは、業界のノウハウに大きく依存する。希夕智能の創業チームは、2021年から食品加工分野に注力し、数万時間に及ぶ実際の現場データを含む垂直モデルのライブラリを構築し、技術的な参入障壁を築いた。

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汎用性と柔軟性で導入障壁を下げる

希夕智能はハードウエア、ソフトウエア、ソリューションを一括提供するビジネスモデルを採用している。顧客はハードウエアを購入し、必要な機能をサブスクリプション契約で導入することもできるため、初期投資を抑えられる。

最大の強みは汎用性と柔軟性にある。モジュール設計により、カメラやグリッパーを交換するだけで異なる食材に対応できる。ソフトウエアもワンボタンで加工モードを切り替えられ、顧客自身が新たなシナリオ向けモデルを訓練することも可能だという。

現在の顧客が抱えていた主な課題は、人材確保の難しさと食材ロスの負担だった。毛梁CEOによると、同社が商用化に着手したばかりの2024年には、多くの顧客が慎重な姿勢を示した。しかし、導入事例が増えるにつれ、自動化による効率向上と食材ロスの低減が目に見えて明らかになってきた。

目下、多くの食品大手が新規発注を計画しているため、2026年の受注は飛躍的に拡大する見込みだ。今後も引き続き製品のモジュール化と標準化を推し進め、より複雑なシナリオに対応するためAIモデルへの投資を強化していく方針。また、すでに海外工場との商談を開始しており、グローバル展開も視野に入れる。

＊1元＝約22円で計算しています。

（翻訳・田村広子）

Keplerは2023年に設立された汎用人型ロボットを手がける企業で、消費者向けのサービスロボット研究開発をしている。主力製品である人型ロボット「K2」は、遊星型ローラースクリューを用いたアクチュエータと回転アクチュエータを組み合わせた平行リンク駆動による機構を採用している。このハイブリッド構成は安定性が高く、ロボットの寿命を延ばし、工場での作業に適している。説明によると、技術難易度および開発コストが高いため、世界では米電気自動車（EV）大手テスラや中国EV大手の小鵬汽車（Xpeng Motors）など、ごく少数の企業しか採用していないという。

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K2は産業現場に導入できる「次世代の生産性ツール」として位置づけられている。身長175センチメートル（cm）、体重75キログラム（kg）、全身に52カ所の稼働関節（自由度）を備える。ハイブリッド構成によりエネルギー利用効率は81.3％に達し、1時間の充電で8時間連続稼働することが可能。また、K2は、人間のように膝を伸ばして歩行する直立二足歩行を実現し、物流倉庫や製造現場といった障害物の多い環境でも柔軟に回避行動をとることができる。

両腕で最大30kgの荷重を扱うことができ、荷物の搬送や積み下ろしなどの作業にも対応する。さらに階層型モデル「VLA+」に基づくセマンティック認識技術を搭載しており、音声や指示の意味を理解して正確に行動できるのが特長だ。2025年4月には、米ゼネラル・モーターズ（GM）と上海汽車集団（SAIC）の合弁「上海通用汽車（上海GM）」と提携し、実際の生産現場で複数回にわたる実証トレーニングを実施した。

関係者によると、Keplerはすでに、フレームワーク契約の下で数千台規模の明確な受注意向を獲得し、取引総額は数億元（数十億～百数十億円）に達する見通しだ。顧客はデータ収集やスマート製造、教育、科学研究など幅広い分野に及ぶという。

＊1元＝約21円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

非夕科技は2016年、米スタンフォード大学のロボティクスおよび人工知能（AI）研究室出身の中心メンバーによって設立され、環境に自己適応する「アダプティブロボット」という新たなカテゴリーを打ち出す。同社が手がけるアダプティブロボットは、力覚制御と視覚認識を組み合わせ、人間同様の「手と目を協調させる行動モデル」を実現。複雑な作業環境や作業工程に対応する汎化性が大幅に向上した。

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同社はすでに世界の大手企業数十社にサービスを提供し、電子機器や自動車、家電、食品、バイオ医療など、さまざまな業界の主な製造工程のスマート化で多くの実績を積み重ねてきた。具体的には、研磨や組立、食材処理など、複雑な作業工程への大規模導入を実現。システムインテグレーターや研究機関とも緊密に連携し、堅実かつ拡張可能な事業基盤を築き上げている。

＊1ドル＝約147円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

ある業界関係者は「人型ロボットを手がけるスタートアップは中国国内に80社余りあるものの、商用化できている企業はほぼゼロだ」と指摘する。それとは対照的に、人型ロボット開発に欠かせないモーターやロボットアーム、ロボットハンドなど中核部品のサプライヤーは、ブームの恩恵を受けて急成長を遂げている。

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ロボットアームやジョイントを開発する「RealMan（睿爾曼）」は、その代表的な一社だ。北京市で開催された「2024世界ロボット大会（World Robot Conference）」では、出展したロボット開発企業100社余りのうち26社が同社のロボットアームを使用していた。また、今年に入ってすでに数億元（数十億円超）もの受注を獲得したという。

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RealManの強み：汎化能力向上とコスト削減

RealManが高い市場シェアを獲得できたのも、技術面でブレない姿勢を貫いてきたからだ。創業者の鄭随兵氏は2018年の起業時に、ロボットの汎化能力と操作性を向上させ、コストを削減するという目標を掲げた。

従来の産業用ロボットや協働ロボットは、特定の工業用途に特化したものが多いが、RealManはこの制約を打破し、飲食業や小売業、ヘルスケア、家庭向けサービス、巡回点検、教育など幅広い分野で活用されることを目指している。ロボットが最終的には人の日常生活に溶け込むことを想定し、軽量化した人型デザインを採用したことで、置き場所を選ばず活用シーンの幅を広げられると考えた。さらに、ロボットアームの活用が大規模に広がるよう、数万元（数十万円）という手頃な価格設定も目標に据えた。

こうして約4年にかけて開発された最初の軽量型ロボットアームは、2021年の世界ロボット大会で披露された。高出力密度かつ高精度、高信頼性という特長を持ち、中国ロボット検査センターで3万時間の無故障試験をクリアしている。

RealManのロボットアーム

2023年、大規模言語モデル（LLM）を中心としたAIモデルが脚光を浴びたことでエンボディドAIの開発競争に火が付き、大手企業やスタートアップは一斉に汎用ロボット開発にかじを切った。これに伴う需要の急増が、RealManにとってもビジネス拡大の契機となった。

未知のデータに対応する汎化能力をさらに高めるため、同社は「小脳」と「大脳」の2つの役割に分けて取り組んだ。認識や測位、操作を担う小脳は技術面で比較的成熟しているのに対し、大脳にあたる汎化能力はさらなるブレイクスルーが必要だという。ロボットアームにある程度の自律学習能力を持たせるため、深層学習と強化学習の活用に力を注いだ。また、外部からデータを収集するよりも、製品の大規模運用を通じてデータを蓄積し、それによって汎化能力を高めていくほうが効果的だと考えている。

工場でのロボット導入は「安易な追従」

高齢化社会が進むなか、日常シーンで働くロボットが確実に必要になると鄭氏は確信している。そして現在のブームのなかで、人型ロボットの活用シーンや進むべき方向についても独自の見解を持っている。

一般的な見方では、ロボットはまずビジネス用途（B2B）で利用され、その後に一般消費者向け（B2C）に普及していくとされている。というのも、消費者がロボットに高い期待をしている反面、今のロボットの汎用性や汎化能力では家庭内の複雑なタスクを果たすのが難しいからだ。

しかし鄭氏は、ロボットが今後2～3年のうちにテレビやロボット掃除機のような家電と同様、各家庭で広く普及していくだろうと予測している。特に高齢者を見守り、お茶を出すような家庭用サービスロボットがその先陣を切るとみている。

また、二足歩行ロボットよりも、車輪型やシャシー型のロボットのほうがより実用性があると指摘する。現在の二足歩行ロボットは給電方法がネックとなっており、一部は歩行可能な時間がわずか15分、改良してもせいぜい2時間程度しかなく、実際の使用ではかなりの不便を感じさせる。

米テスラのイーロン・マスクCEOが、自社開発の人型ロボット「Optimus」をEV工場に導入したことを受け、中国国内でも多くの企業がこぞってそれに倣っているが、鄭氏は安易に追従すべきではないと主張。これはテスラのブランド戦略や宇宙開発とのシナジーを見据えた判断であり、必ずしも商用化に適したシナリオとは限らないという見方を示した。

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エンボディドAIの未来：大規模運用とクローズドループの形成

エンボディドAIが現在直面している最大の課題は、技術そのものではなく、「活用率」と「大規模運用」だと鄭氏は強調する。例えば、ロボットアーム1台のみで100回訓練しても作業成功率はそれほど高くならないが、10台配置して1週間の訓練を施せば成功率は大幅に向上するという。このため、エンボディドAIの進化を早めるには、商用化を急ピッチで推進し、「データ収集→モデルの最適化→再訓練」というアップデートのサイクルを確立する必要がある。

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こうした考えのもと、RealManは2024年1月、開発ハードルを下げてロボット技術の普及を加速する目的で、業界パートナー企業と「世界汎用ロボットオープンソース連盟」を立ち上げた。段階的なオープンソース戦略を採用しており、マルチモーダル知覚モデルや行動計画、空間移動、ロボットアーム制御などの機能をすでに開放しているほか、オンライン・オフラインのセミナーや開発者コンテストを通じて、オープンなロボットエコシステムの構築を進めている。

鄭氏は、AIモデルの強みとして迅速な応用と改良が可能なことを挙げる。たとえ初期のクオリティが最高じゃなくても、実地運用を続けることで取得したデータにより最適化が進み、自律的に進化する「クローズドループ」が形成されるという。米OpenAIが成功を収めたのも、技術面で傑出していたというよりは、市場での継続的な運用を進め、フィードバックメカニズムを確立したからだと指摘する。

RealManは、今後もエンボディドAIの進化を推進し、ロボットを単なる工業用のツールにとどめず、さまざまな産業や家庭に役立つスマートアシスタントへと発展させていく方針を示している。

＊1元＝約20円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

ERA-42と接続したXHAND1が道具を使って器用にタスクを実行する

ERA-42は事前プログラミングを全く必要とせず、高い汎化性と自己適応力を備えている。少量のデータを収集すれば2時間足らずで新たなタスクを学習でき、さらに多くの技能を学習し続けることができる。

XHAND1をERA-42と接続すれば5本指で100種類以上のタスクをこなせる

星動紀元は、エンボディドAI（身体性を持つAI）の実現には3つの要素が必要だと指摘する。まず、1つのAIモデルでさまざまなタスクや環境に対応できるようにすることだ。共通のAIモデルを構築することで、視覚や言語、触覚、姿勢などマルチモーダルの情報を融合させ、異なるタスクや環境にも対応できる能力を実現する。

次に、エンド・ツー・エンド（E2E）であること、つまりデータ受け取りから最終的な意思決定と動作に至る全プロセスを、1つのニューラルネットワークで完成させることだ。これにより事前プログラミングや介入処理をせずとも、エンボディドAIをリアルタイムに異なるタスクや環境に適応させ、敏捷性と開発効率を大幅に向上させることができる。

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そしてスケールアップ（大規模化）だ。AIモデルがデータを蓄積し続けることで自ら完成度を高め、未知のタスクに対しても優れた自己適応力と汎化能力を示せるようにする。例えば、エンボディドAI分野でトップクラスの米Physical Intelligence社がリリースしたAIモデル「π0（パイゼロ）」はこうした要素を備えているという。

星動紀元は、エンド・ツー・エンド（E2E）のアルゴリズムに基づいて大規模な動画データを学習させるという方法をとった。ラベリングされていない動画データ、さまざまなロボットのオープンデータ、人間の活動データ、遠隔操作データなど幅広いデータを使って学習させた結果、データ収集コストを効果的に低減できた。

このほか、世界の構造を近似するように学習するモデル「世界モデル（World Model）」をロボット用AIモデルと組み合わせた。これによりAIモデルは現実世界を理解できるようになり、動作の軌道を予測して外部からの干渉に素早く対応するほか、タスクを実行する過程で自己適応性を発揮し、タスク完了までの効率と正確性を高める。

星動紀元「XHAND1」

ERA-24による能力を備えた5本指のXHAND1は、従来の物を把持するロボットに比べて多様な道具を使い、より汎用的で複雑なタスクもこなすことができる。例えば、色付けしたキューブをつかむという簡単な訓練を施せば、目にしたことのない形状の物体をつかむという動きにも対応できるようになる。

ERA-24と組み合わせたXHAND1はさまざまな道具を使った細かな作業ができる

ERA-42は、単独タスクもしくは一連の手順を伴うタスクを遂行するにあたり、極めて高い耐干渉性を備えている。テストによると、AIモデルのパラメーター規模が大きくなるにつれタスクの成功率は顕著に上昇し、大規模言語モデルの訓練におけるスケールアップと同様の効果が見られた。

加えて、汎用エンボディドAIを構築するための新たなハードウェアプラットフォームも開発した。例えば、XHAND1は12自由度で純電動駆動を採用し、独立して動く5本の指にはそれぞれ高解像度の触覚センサーアレイを搭載、正確な触覚や温度の情報を取得できる。

星動紀元の汎用人型ロボットは、ERA-42によりタスク実行の汎用性と汎化能力が大幅に向上した。すでに開発した二足歩行ロボットと組み合わせ、上半身と下肢を連携させることにより、汎用エンボディドAIの商用化に取り組んでいくという。

“まるで人間の手”　中国スタートアップ「PaXini」が起こす人型ロボットの触覚革命

（翻訳・36Kr Japan編集部）

2024年8月に中国で量産化を開始した最先端の自動運転プラットフォームは、わずか4カ月で3万台を超える乗用車に搭載された。「25年には少なくとも20万台、26年には50万台に達する」と語る。周CEOは「中国企業は開発スピードが速く、技術を次々と進化させているが、世界で最強のライバルはやはり米国のテスラだ」と述べる一方で、自社のAI技術が抜きんでていると力説した。HDマップ（高精度3次元地図）を必要とせずに、周辺環境の認知から運転の操作までをすべてAIが担う「エンド・ツー・エンド（E2E）」技術を実現したという。

展示ブースの周光CEOと劉軒副総裁

「最強ライバルはテスラ」

ディープルートは高度なE2E自動運転プラットフォーム「DeepRoute IO」に強みを持つ。このIOプラットフォームは、HDマップに依存せずに、センサーで感知した情報を基に、自動車を動かすことができるソリューションだ。センサーでの感知から制御までの膨大な量のデータをAIの訓練に活用することで、システムによる複雑な運転をさらに改善することができる。周CEOは「中国の道路状況は非常に複雑で、道路工事が多く、スクーターも突然飛び出してくる」と述べ、エッジケース（想定が難しい極端な事例）にはHDマップだけでは対応に限界があると強調した。

自動運転技術の「DeepRoute.ai」、長城汽車が1億ドル出資　海外展開や量産を強化

ディープルートは、OEM（相手先ブランド生産）先に合わせて商品を開発することができる。同社製品を搭載した電気自動車（EV）は現在、1台当たり30万元（約630万円）程度で販売されている。昨年11月にディープルートに1億ドル（約156億円）の出資をした中国大手の長城汽車のほか、メルセデス・ベンツと吉利汽車が共同出資するEV事業「智馬達汽車（Smart Automobile）」にも供給している。量産化が進むにつれ、今後は搭載コストがさらに削減される見込みである。

最新の製品提案状況

ライバル視するテスラは、中国百度（バイドゥ）傘下の地図サービスを活用するほか、イーロン・マスクCEOはかねてからLiDARを高価でムダな投資だとして「頼るものは破滅する」と主張してきた。カメラだけで自動運転を実現できると従来から発言してきたが、昨年からLiDARへの投資も報じられている。

周CEOはLiDARの有無よりもAIの完成度が重要だと指摘し、使うかどうかはOEM先のニーズに応じて対応すると説明しており、路線の違いが今後の普及にどう影響するか注目だ。

日本進出の可能性　

「AIの学習には仮想データは含まれるか？」「現実にはほとんどないエッジケースはどのように学習させるのか？」「LiDARがない場合の安全性の違いはどうか？」　

1月22日に開幕した「オートモーティブワールド2025」のディープルートのブースには、日本の大手自動車メーカーの新規事業部門の担当者が質問攻めにしていた。周CEOの講演の終了後にも名刺交換の列ができた。

周CEOは「日本の自動車メーカーのAI技術はまだ初期段階にある」との見方を示す。ディープルートはわずか8カ月でレベル2+自動運転ソリューションの量産を実現し、たった4カ月で都市部向けNOA（ナビゲーション・オン・オートパイロット）市場で約10％のシェアを獲得した。今年は中国国内でのシェア拡大を強化していく。

一方で、日本をはじめ、海外企業との協業も視野にいれてる。今年、欧州のドイツにもオフィスを設立し、路上テストを開始する予定だ。

「うまくいけば28～29年ごろには日本でも実用化したい」と述べた。中国の自動車メーカーでは、新車開発のサイクルは最短で6ヶ月間にまで短縮されているが、日本企業は慎重な姿勢が根強く、開発期間が約3年程度と時間がかかることが主な理由だ。

関係者によると、ディープルートはすでに日本の大手自動車メーカーや1次サプライヤー（Tier1）のほか、ドイツや韓国などの自動車メーカーとの商談が持たれている。

1月20日にはトランプ米大統領が就任。中国製品に対する追加関税を打ち出しているほか、半導体の調達などにも影響が出る恐れもある。周CEOは仮に中国国内での生産が難しくなれば「海外にライセンスを販売することも選択肢になる」と説明した。

最終ゴールは「AGI」

「AIはかっこいい」と周CEO。高校生のときにロボットオリンピックで金メダルを受賞したことがすべての始まりだという。ロボットで20年以上、AIで10年以上の経験を持つ周氏が、最終目標は「ロボットのための、人間と同等かそれ以上の知能を持つAGI（Artificial General Intelligence）だ」と語った。

25年半ばには、視覚、言語に加えて行動のデータを統合し、ロボットが自分で環境認識して、自然言語の指示を理解して行動できるVLA（Vision-Language-Action）モデルを自動運転車両に搭載する計画だ。テスラの「フルセルフドライビング（FSD）」のバージョン13に匹敵するレベルだという。

「オートモーティブワールド2025」でテクニカルセッションを行う周CEO

「最初に普及するロボットは自動車だ。既に自社技術を搭載した3万台を動かすことができている」と成果を誇った。最終的には、自動運転技術をてこにAGIに近づき、人間のように多様なタスクをこなす「汎用ロボット」の実現を目指す。

＊1元＝約21円、1ドル＝約156円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）