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。

中国ヒューマノイド「Galaxea AI」、評価額4600億円突破　2カ月で690億円調達

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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Daimonは2023年設立で、中核メンバーは香港科技大学ロボット研究院の出身者で構成されている。共同創業者でチーフサイエンティストの王煜氏は、同研究院の初代院長を務めた人物で、創業者兼CEOの段江嘩氏も長年にわたりロボットの操作技術に関する研究に従事してきた。

人型ロボット（ヒューマノイド）が実演中心から実際の作業現場へと用途を広げるなか、競争の焦点は「歩けるか」から「作業をこなせるか」へ移りつつある。特に、質の高い接触データを集められるかどうかが実用化を左右する。段CEOは、カメラによる視覚情報だけでは物体の外観しか把握できず、硬さや摩擦係数などの物理特性を認識することはできないと指摘。触覚情報を含む接触データを使えば、ロボットは物理世界の因果関係を学べるようになるという。

ブドウを串にさすロボットハンド

同社は「視覚と触覚の融合」を軸に技術開発を進めている。触覚データには圧力や変形、質感、滑り具合などの物理情報が含まれるため、ロボットが実世界の物理的常識や因果関係を理解するのに役立つ。その結果、卵をつかむ、ブドウを傷つけずに扱う、物体を拭くといった繊細な力加減が求められる作業もこなせるようになる。

卵をつかむロボットハンド

これを基盤に、同社は認識・操作・学習を一貫して扱う技術体系を構築した。視覚情報と触覚情報を連携させることで、ロボットが画像から物体の物理特性を推測できるようにする。また、ミリ秒単位の触覚フィードバックと物理世界推論メカニズムにより、物体に触れた瞬間に状況の認識や判断、動作補正を実行でき、安定した制御が可能になる。

業界では触覚データの不足が深刻なため、同社は分散型のデータ収集ネットワークを独自に構築した。特定の研究室で集めるのではなく、収集拠点を分散させて外部から広くデータを集める方式で、より実環境に近いデータを、効率よく低コストで取得できる。

2026年4月には、米Google傘下のDeepMindなど数十の主要研究機関と共同で、触覚情報を含む世界最大規模のマルチモーダルなデータセット「Daimon-Infinity」を公開した。1万時間分のデータをオープンソース化して無償提供している。あわせて、触覚を伴う接触能力を測るベンチマーク（性能評価基準）「RobOmni」も発表。異なるモデルやデータセットを横断的に比べられる、業界共通の評価基準づくりを目指す。

事業化でも成果が出始めている。同社によると、視触覚センサーの出荷台数は世界でも上位で、欧米や日本、韓国など主要市場に進出したほか、世界的なAI企業や産業大手の基幹サプライヤーにも採用された。さらに、大手EVメーカーのスマート製造工程にも導入されているという。

今回、有力な産業資本2社が出資に加わり、相乗効果が見込まれる。匯川技術は産業オートメーションに長年注力し、電動駆動システムや関節制御の分野で豊富なノウハウを持つ。今後は、匯川技術の広範な顧客ネットワークを生かして、精密組立などの現場に視触覚センサーの導入を進める方針だという。一方、中国電信はAIコンピューティング基盤と独自のAIモデル「星辰」を活用し、Daimonの技術をRaaS（Robot as a Service）プラットフォームに統合して、エンボディドAI向けソリューションの構築を目指すとしている。

＊1元＝約24円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

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戴盟機器人は2023年に設立され、香港科学技術大学ロボット研究院の初代院長である王煜教授と段江嘩博士が共同で創業した。深圳に本社を置き、香港に研究開発（R&D）センターを有し、高性能な視触覚認識と操作技術の研究開発と産業化に力を入れている。

エンボディドAI（身体性を持つ人工知能）が着実に実装されるプロセスにおいて、ロボットは「動ける」から「働ける」へと進化する必要がある、というのが業界の共通認識だ。工業製造、スマート物流、医療、リハビリなどのタスクでは、より高い操作精度、柔軟性や未知の状況に対応できる汎化能力が求められる。

自由度30軸、価格は20分の1⋯中国製“超器用”ロボットハンドの実力とは

しかし、視覚に依存するロボットは、スムーズにモノをつかむ、精密な組み立て、相互に連動といった複雑な任務では依然として限界がある。既存の触覚センサーも解析能力、多様な信号の取得、耐久性やコストの面で制約があり、長期に渡ってロボットが高精度な作業を続ける能力的なボトルネックとなってきた。そのため、解析能力の高い触覚センサーは、ロボットの操作能力を高める鍵と見なされている。

触覚を持つ戴盟機器人のロボットハンド（企業提供）

長年の技術的な蓄積に基づき、戴盟機器人は単色光を用いた視触覚方式を打ち出した。マサチューセッツ工科大学（MIT）で開発されたGelSight方式で一般的な三色光を使う手法と比べ、単色光方式は演算量と発熱を抑え、長時間の稼働を可能にしている。

「人間の指先を超える感度」　中国発触覚センサー、ロボットハンドの検知能力を大幅向上

同社が独自開発した視触覚センサーは、1平方センチメートルあたり4万もの感知ユニットを有しており、人間の指先の240ユニットをはるかに上回る。従来のマトリクス状に配置された触覚センサー（アレイ型センサー）の数百倍に達し、形状、表面の質感（肌触り）、硬さ、滑りやすさ、押した際の圧力、接触面で動かす力（接線力）などの多様な情報を高精度に捉えることができる。

1平方センチメートルあたり4万もの感知ユニットを有している

さらに、同社はすでに物をつかむ機構のグリッパーからミリ単位の指先まで対応する複数の製品を開発している。旗艦センサーは500万回の押圧テストをクリアし、欧州連合（EU）で販売する基準に適合していることを示すCE（Conformité Européenne）や、米国の連邦通信委員会（Federal Communication Commission、FCC）の認証を取得した。発表からわずか3カ月以内に、国内外で導入され、1000個単位の規模で出荷された。工業検査やスマート物流、製造、サービスといった場面で活用が進む。

視触覚認知に基づき、戴盟機器人は「認知―操作―学習」のすべての工程の製品マトリクスを構築した。
「DM-Tac W」：表面の質感（肌触り）、滑りやすさ、硬さを識別できる高い解析能力の視触覚センサー
「DM-Hand1」： 指先に超薄型の視触覚センサーを統合した高機能な手の機構
「DM-EXton」：データ収集とモデル学習向けのウェアラブル装置が含まれる
視触覚を統合することで、操作モデルが必要とするデータ量は従来の1000分の1に減り、業務の種類のカバー範囲と作業の成功率が大幅に向上する。

段CEOは、触覚認知と高性能な操作を核とし、エンボディドAI（ロボット）をより多くの産業に実装し、ロボットを実際に活用できる価値を広げていきたいと述べた。

＊1元＝約21円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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2023年8月に運営を開始した戴盟機器人は、香港科学技術大学（HKUST）ロボティクス研究所の初代所長・王煜教授と段江嘩博士が共同で設立した。人間が指先で物に触れた時と同じように、ロボットハンドに力覚や振動感覚、滑り覚などを正確に感知させる触覚センサーの開発に注力している。メンバーは30人以上で、うち研究開発担当が8割以上を占める。

人型ロボットは大きな可能性を秘めた巨大市場だ。市場予測によると、世界の人型ロボット市場には10兆元（約210兆円）を超える成長の余地があり、2030年の市場規模は1000億元（約2兆1000億円）近くに達すると見込まれる。

しかし、人型ロボットの量産が実現するにはまだ時間がかかるという。創業者でCEOの段博士は、人型ロボットにさまざまなタスクをこなす能力が備われば、業界が急速に発展するとの見方を示した。

“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

ロボットに視覚センサーを搭載しただけでは、実世界を正確に理解させ、情報を効率的にやり取りすることは難しい。視覚センサーで、物体の検知や環境理解は向上させられるが、物体が別の物体で隠されると感知できなくなってしまう。触覚センサーを通じて取得したデータが少ない現状では、ロボットの汎用AIをトレーニングするのが難しいため、ほとんどのロボットハンドは物をつかむという単純な機能しか持てていない。

そこで同社は、厚さをセンチ単位からミリ単位に薄くした視覚・触覚センサーを開発した。このセンサーはロボットハンドの内部に設置しやすく、周囲に対するロボットの検知能力を向上させる。

段博士によると、人間の指先には1平方センチ当たり約2400個の触覚受容器があるが、同社の視覚・触覚センサーは、触覚受容器数十万個分の感度を持つという。「当社の視覚・触覚センサーは、従来のアレイ式センサーよりも解像度が数万倍から数十万倍も大きい。解像度が高いほど、触覚センサーは微小な空間を検知できる」と話した。

光学式触覚センサーは、人型ロボットのほかに手術支援ロボット、スマートコックピット、柔らかい素材の加工・組立装置などにも搭載可能だ。すでに小ロット生産と実用化が進んでいる。

触覚はロボットの動作だけでなく、エンドツーエンド（E2E）のトレーニングと論理的推論でも重要な役割を担う。ロボットに器用な動きを習得させるため、同社は触覚・視覚・動作のデータを融合したAIモデルを開発し、ロボットが触覚と視覚を通じてリアルタイムで動作を調節し、細かいタスクをより効率的に進められるようにした。

人型ロボットの大規模な活用を難しくしている別の要因は、実世界のトレーニングデータを大量に集めなければならないことだ。視覚や言語、姿勢のデータをもとに、リモートコントローラーやセンサーなどに使うAIをトレーニングする従来の方法では、必要なデータ量は極めて多くなる。

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同社の触覚センサーを導入すれば、ロボットAIのトレーニングに必要なデータ量は従来の1000分の1となるうえ、ロボットが実行できるタスクの種類が増え、成功率も向上するという。

段博士によると、同社はデータ収集の効率化と質の向上を目的に、ロボット本体を使わずにデータを集めるための外骨格を開発した。人がこれを装着しながら仕事や日常生活で動作をすれば、外骨格の触覚センサーがデータを収集・転送し、それをマルチモーダルAIのトレーニングに利用できる。また、試験的にこの外骨格を社外にも開放し、一定期間にわたり装着した人には相応の報酬を支払うことにした。すでに一部のホテル従業員が使用しているという。

＊1元＝約21円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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