ランクイン企業を都市別に見ると、「一線都市」のうち、北京が20社で1位、上海が9社、深圳が8社、広州が4社となり、合わせて全体の80％以上を占め、AI分野における重要な地位と集積効果を鮮明に示した。

分野別に見ると、画像認識が13社、自動運転が11社、コンテンツ生成が8社、データ分析・識別が7社、音声認識が6社、計算力（ハードウエア）が5社となった。

ランクイン企業のうち27社は非上場企業が占めた。ランクインのボーダーラインは60億元、上位10社では220億元だった。ランキングは身体性がないAI関連企業のみを対象としており、身体性を持つAI（エンボディドAI）関連企業は含まれない。【新華社上海】

中国音声認識大手の科大訊飛、7～9月売上高15.8％増の約1200億円

BOHRは2020年に設立され、自社開発した光学技術や人工知能（AI）アルゴリズムを用い、複雑な形状をした製品の欠陥を見つける外観検査装置などを開発している。主力は消費者向け電子機器や高精度半導体向けの外観検査装置。すでに某大手デバイスメーカーに100台を納品したほか、米グーグル、独ボッシュ、中国の小米（シャオミ）やレノボなどを顧客に抱えている。

消費者向け電子機器の外観検査には、マシンビジョンが広く用いられている。中国の調査会社・高工産業研究院（GGII）のロボット研究所は、中国では消費者向け電子機器用マシンビジョンの市場規模が2022年に42億7400万元（約900億円）に達しており、27年には70億元（約1500億円）を突破すると予測している。

外観検査は、プリント回路基板（PCB）やリフローといった前工程の検査だけでなく、完成品の組立段階である後工程の検査でも行われる。これまでは、人の目による検査や平面にのみ対応する検査装置が主流だったが、中国ではここ10年余りの間に電子機器産業が拡大し、それに伴って「凌雲光（LUSTER）」や「天準（TZTEK）」などマシンビジョンを手がける上場企業も誕生した。

しかし、ワイヤレスイヤホンや各種電源などの電子機器は、出荷前に色ムラや傷など20～90種類の外観上の欠陥が見つかる場合がある。これらの欠陥を人の目や平面にのみ対応する検査装置で発見するのは難しい。しかも、検査スタッフは日常生活の3倍も明るい光の下で長時間の作業を強いられるため、視力を損ないやすいという欠点もある。

BOHRの王遜パートナーによると、従来は大多数の外観検査企業がPCBや印刷包装などの平面検査を手がけており、さほど強い光源を必要としていなかった。しかし、特殊な形状や曲面を持つ製品の検査では、既存のアルゴリズムや標準光源では対応できなくなってきた。

そこでBOHRは、顧客のニーズに応じてカスタマイズ可能な光学システムとAIアルゴリズムを開発した。従来の外観検査装置が標準光源1〜2組を搭載していたのに対し、同社の検査装置は7〜10組を搭載できるため、複雑な形状をした電子機器の検査が可能になった。また、AIベースの新たなアルゴリズムを導入して欠陥画像の認識精度を上げ、誤判定（見逃し）率をほぼ0％にした。同社の外観検査装置はすでに、プラスチックや金属、グラファイト、ガラスなどでできた完成品や半製品、部品の検査に対応可能となっている。

半導体製造の後工程（完成品として組み立てる段階）向けでは、10マイクロメートル級のセラミック基板の検査技術が成熟しつつあり、現在は1〜10マイクロメートル級のIC（集積回路）基板やICチップの検査技術を開発中だという。

BOHRは2025年、引き続き半導体向けの高精度検査装置に注力し、さらに医療材料や車載電子部品の検査装置にも事業を広げていく方針。また、顧客企業と共にインドやベトナムなどの市場を開拓し、グローバル展開を進めていく。

＊1元＝約21円で計算しています。

（翻訳・田村広子）

中国AIソフト市場、シェア1位はセンスタイム　6年連続首位をキープ

香港証券取引所で最新の開示資料によると、ソフトバンクGは3月2日、センスタイムの979万4000株を1株当たり2.5365香港ドル（約44円）で売却した。取引額は約2484万香港ドル（約4億3000万円）に相当する。

売却によりソフトバンクGの普通株式の持ち分は、16.03％から15.99％に低下した。

ソフトバンクG、アリババへの出資比率が15％以下に　取締役から退任

＊2023年3月10日のレート（1香港ドル＝約17.4円）で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

河森堡機器人は2022年初めに広東省深圳市で設立され、ガーデニング用の製品を欧米市場に向けて展開している。同社の製品は芝刈りの他に、取り外し式のパーツを使ってリーフブロー、清掃、散水などもできる。

世界のロボット芝刈り機の出荷台数は年間約90万台、金額にして10億ドル（約1350億円）に上り、普及率は4％に満たない中、芝刈り機市場には600～700億ドル（約8兆1000億～9兆4500億円）規模の比較的大きなストックと買い換えの余地があるという。また、ここ数年のAIアルゴリズムやチップ性能の進歩と技術蓄積もあり、ロボット芝刈り機はロボット掃除機に続く人気商品になると期待されている。

同社は自動運転技術の開発経験がある社員を抱え、全方位画像認識技術を採用している。36Krは同社のスマートロボット芝刈り機に2つの単眼カメラが搭載されていることに注目した。創業者の伍興雲CEOによると、「RTK（リアルタイム・キネマティック）」測位をベースとする従来の技術は屋外の遮蔽物や不安定な信号などに影響され、庭全体の正確な測位が難しかった。加えてRTKの技術では庭の多元的なデータ特性の識別と判断ができないため、従来のロボット芝刈り機はリアルタイムで地図作成と経路計画ができず、障害物との衝突を回避するのみで、スマート化の程度が限られていた。

同社は画像認識センサーシステムの「HPS（Heisenberg Pilot System）」やアルゴリズムとハードウェアの開発を通じて、配線とリモコン操作が不要で、自動経路計画や障害物回避などが可能な高度にスマート化された製品をユーザーに提供する。そのロボット芝刈り機は自動運転レベル3の画像認識性能を有するという。

同社の製品は屋外の芝生で使われることが多く、全方位画像認識技術にはより多元的なデータ特性や複雑な使用環境への対応が求められる。そのため、同社は製品設計の段階から自動運転の論理に基づいて「データ駆動型」のエンジニアリングとアルゴリズムのフレームワークを作り、PB（ペタバイト）級のデータ保存や機械学習の動的調整などの課題を解決することでデータの閉ループプロセスを確立した。

これは電気自動車（EV）のテスラ（Tesla）と同じ典型的な「アルゴリズム＋データ」をベースとする消費者向け技術の論理だ。河森堡機器人がこれまで蓄積したデータは1PB近くあり、今後も急速に増えていくだろう。また、同社のロボット芝刈り機は既存技術を採用する製品に比べ、より良いユーザー体験を提供しながらコストを数倍下げることができる。

河森堡机器人はクラウドファンディングを通じて初期のユーザーを増やす方針だ。伍CEOは同社の技術的な特徴を踏まえ、ロボット芝刈り機の出荷台数が増えればデータの収集量が増え、製品力が上がることでユーザー体験も向上すると説明した。将来的には、スマートガーデニング分野でロボットのハードウェア製品に加え、関連サービスの提供も計画しているという。

伍CEOは以前、自動運転レベル4の技術を開発した「馭勢科技（UISEE）」に勤務し、画像認識アルゴリズムやプロダクトの研究開発に携わった。他の中心メンバーは馭勢科技、スマートフォンの小米（シャオミ）、建設機械の三一重工、通信機器の中興通訊（ZTE）や華為技術（ファーウェイ）などテック企業の出身者で、研究開発担当は全社員の9割を占めている。
（翻訳・大谷晶洋）

設定ページで新機能をオンにすると、チャット履歴から画像を抽出できるようになる。「写真・動画」検索ボックスにキーワードを入力すると、関連画像が一覧表示される仕組みだ。検索ボックスの下には「QRコード」「スクリーンショット」「人物」「食べ物」などのカテゴリが並び、ボタンをクリックするだけで関連画像が表示される。

チャット履歴の画像検索には、画像認識技術と文字認識（OCR）技術が活用されている。人工知能（AI）が人物や食べ物、植物などさまざまなカテゴリーの画像を識別し、文字認識で画像内の文字も識別する。二重の認識プロセスが画像検索機能の精度を高めている。

（36Kr Japan編集部）

センスタイムは当初、12月10日にIPOの公開価格を設定し、12月17日に香港証券取引所での取引を開始する予定だった。しかし外国メディアは、バイデン政権が同じく12月10日、同社をブラックリストに載せ、米国人投資家による株式購入を禁止したと伝えた。

商湯科技開発の目論見書では、売出価格が3.92香港ドル（中間値）の場合、引受手数料と他の支出を控除すると、純額約56億5500万香港ドル（オーバーアロットメントを行使しないと仮定）を入手する。調達資金のうち33億9300万香港ドル（約60%）が研究開発、8億4800万香港ドル（約15%）が事業拡大、8億4800万香港ドル（約15%）が潜在的な戦略投資・買収、5億6600万香港ドル（約10%）が運営資金と一般企業用途に用いられる。

同社の売上高は2018年が18億5300万元（1元＝約18円）、19年が30億2700万元、20年が34億4600万元で、21年上半期（1～6月）は16億5200万元だった。粗利益率は18年が56.5、19年が56.8%、20年が70.6%、21年上半期が73.0%で、研究開発支出は18年が8億4900万元、19年が19億1600万元、20年が24億5400万元、21年上半期が17億7200万元となっている。純損益は18年が34億3300万元、19年が49億6800万元、20年が121億5800万元、21年上半期が37億1300万元の赤字だった。21年通年の純損失と調整済み純損失は、優先株や他の金融負債の公正価値変動による損失の増加、持続的な研究開発投資などにより、さらに膨らむ見通しとなっている。

中国の飲料業界はすでに1兆元（約17兆円）規模に近づいており、安定した成長を続けるとともに、日用消費財分野で最もポテンシャルの大きな業界の一つとなっている。実際の売り場の人・商品・場に関するデータは、小売りブランドが商品革新を実施する際の鍵となる要素だ。これらのデータをいかに効率的かつ正確に収集するか。それは小売りブランドが成長戦略を立てたり、商品分類を定義したりするための重要な成功要因だ。

零眸智能は2017年8月に設立され、小売り事業にAIを取り入れた。AIにIoTやコンピュータビジョン運用も掛け合わせ、商品検査や商品陳列、小売り現場の全面データ化などを手がけ、ブランド、チャネル、販売店のコスト削減と効率化を図る。

同社の製品は大きく三つに分類される。コアアルゴリズムを基としたソフトウェアサービス、スマートIoT機器、ビッグデータと一体化した業務実行サービスだ。

零眸智能は飲料の商品画像認識から事業をスタートした。完全自主開発の深層学習アルゴリズムを基盤に店舗の商品を認識し、陳列データを収集・分析する業務だ。同社の技術を用いれば、わずか1カ月で4カ国に流通する飲料商品の全SKU（最小管理単位）を認識し、分類モデルを割り出すことも可能だ。

スマートIoTに関しては、飽和市場から着手した。冷蔵庫や陳列棚などから高頻度にデータを収集して分析、小売りブランドの意思決定力を高めている。

データの蓄積や開発が一定の段階に進んでからは、ビッグデータを一体化させたターゲティングアプローチ「千店千策」を展開し、カテゴリーマネジメントの全過程を網羅するシステムプラットフォームを構築した。売り場に出す商品選びや配置を自動化し、AIによる店内巡回も一体化させた業務実行サービスだ。

同社の事業モデルの中核は、顧客ブランドに提供するオーダーメイドのSaaSサービスで、利用したサービスの内容に応じて料金を徴収している。すでにコカ・コーラ、バドワイザー、農夫山泉（Nongfu Spring）など国内外の大手飲料ブランドを顧客に持ち、英国、米国、ロシア、メキシコなど32カ国で事業を展開する。

零眸智能の同業には世界的大手「Trax Retail」や、中国国内では「拡博智能（Clobotics）」などがいる。先発者のTrax Retailは世界で幅広く展開するが中国市場ではローカライズに弱く、運営コストも高い。拡博智能には開発力があり、幅広い業界を網羅するが、零眸智能はまず飲料業界に絞ってスタートし、小売りの全プロセスをカバーするデジタル化ソリューションを作り出した点が差別化ポイントとなっている。
（翻訳・愛玉）

9日2日に更新された目論見書によると、メグビーは今回のIPO（新規株式公開）で2億5300万株の中国預託証券（CDR）を発行し、60億1800万元（約1020億円）を調達する計画だ。今回の上場申請では、提出書類の受理から認可までに要した日数は174日だった。

アリババ系企業はメグビーにとって大口顧客であると同時に、最大の株主でもある。IPO実施前の持ち株比率は「アント・グループ（螞蟻集団）」が15.08%、「淘宝中国（Taobao China）」が14.33%となっており、このアリババ系2社による持ち株比率はあわせて29.41%に達する。アント・グループが初期に使用していた画像認識アルゴリズムはメグビーが提供したものだ。また、スマートフォン大手のシャオミ、OPPO、vivoなどの顔認識とインテリジェント撮影の技術もメグビーによるソリューションだ。

メグビーの上場プロセスは、常に多くの注目を集めてきた。中国の科創板においてはメグビーのほか、「依図科技（YITU）」、「雲従科技（CloudWalk、クラウドウォーク）」、「雲天励飛（Intellifusion）」、「格霊深瞳（Deep Glint）」など数社が「AI企業初の上場」を目指しているが、メグビーに先んじて上場申請を行ったにもかかわらず、様々な原因により計画が難航している企業もある。

研修会には、国の関係部門や研究機関の専門家30人近くが出席した。検収委員会は、製造機関が多くの自主イノベーションを通じて中国の中型航空観測プラットフォームとシステムをゼロから構築し、国内で総合力の最も強い航空観測プラットフォームと科学実験プラットフォームを完成させたと評価した。

同システムは中国科学院・空天信息創新（航空宇宙インフォメーションリサーチ）研究院が、国産中型観測航空プラットフォーム2機を含む製造を担当した。両機とも6種類10個の対地観測窓を持ち、マルチスペクトル、ハイパースペクトルなど複数のペイロードを集積、搭載している。

同システム開発プロジェクトのチーフエンジニアを務めた空天信息創新研究院の丁赤飆副院長は「大地震や大洪水が発生した際は、航空リモートセンシング画像による道路の損壊や山崩れ、家屋倒壊などの状況確認がしばしば必要になる」と指摘。リモートセンシング技術は防災減災、農林漁業、水利、測量・製図などの分野で幅広く応用されており、航空リモートセンシングは衛星などの宇宙リモートセンシングに比べ、解像度と精度がより高く、画像も鮮明で、一つのエリアを連続して、24時間体制で撮影することができると説明した。

運用を始めたシステムは、複数のペイロード作業を同時に進め、観測情報を並行して取得することができる。また、機上リアルタイム処理と衛星通信機能を備えており、緊急減災などの任務で重要な役割を果たすこともできる。同システムの観測機器は8割が自主開発で、総合性能は世界の先進レベルに達しているという。

システムは試験運用期間中、複数の大型航空観測総合実験、新型観測ペイロードの検査飛行、災害・環境モニタリング飛行などの研究任務を担い、一群の価値ある科学データを取得した。今後は新型航空・宇宙ペイロードの実験検証プラットフォーム、地球システム科学研究を支える総合プラットフォームとして用いることができ、リモートセンシングを応用したデータ取得プラットフォーム、緊急モニタリングプラットフォームとすることもできる。

同システムは次の段階として、各分野のユーザーに開放される。