テスラ中国の王昊総裁は4月14日、メディア向けイベントでロボットについて問われ、上海ギガファクトリーは高い量産能力を持ち、将来的に大きな可能性があると述べるにとどまった。「現時点で上海ギガファクトリーでロボットを量産する具体的な計画はない」としている。

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上海工場では2019年にEV「モデル3」の量産を開始し、その後第2期工事で生産ラインを拡張して「モデルY」の生産を支えてきた。累計生産台数は2026年初時点で400万台を超え、テスラグローバルでの生産台数の半分以上を占めている。2025年には大型蓄電池の生産も開始し、自動車と蓄電池を軸とする二本柱の製造体制を構築した。

テスラは2026年末までに第3世代となる人型ロボットを発表する予定だ。米カリフォルニア州のフリーモント工場では「モデルS」と「モデルX」の生産ラインを人型ロボット向けに改造しており、最終的に年産100万台規模を計画している。現在、同ロボットはテスラ工場でねじ締めや資材搬送などの基本作業を担っており、今年末までに複雑な組み立てや品質検査など産業レベルの作業の検証を進める。

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同社のイーロン・マスク最高経営責任者（CEO）はこれまでに、人型ロボットの大規模量産には大きな課題があると認めてきた。これに対し、王氏は上海工場が量産化の難題を解く「黄金の鍵（決め手）」と位置づけ、その製造力と革新力に自信を示す。業界関係者は、上海工場が人型ロボットの生産に乗り出せば、中国国内のAIチップ、精密アクチュエーター、センサーなどサプライチェーン全体の底上げにつながり、関連産業の成長が加速すると分析している。

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（36Kr Japan編集部）

同社のイーロン・マスク最高経営責任者（CEO）は、2025年10～12月期の決算説明会で、人型ロボット分野における競争環境について言及。「中国勢以外に強力な競争相手は見当たらない」と述べ、中国企業が、同社の「オプティマス（Optimus）」のライバルになるとの認識を示した。

マスク氏は、中国企業が持つ強力なサプライチェーン（量産能力）と人工知能（AI）技術を組み合わせた競争力は、世界でも突出していると指摘。その上で、中国のロボット企業との競争は極めて厳しい挑戦になるとの見方を示しつつも、「オプティマスの能力は、私たちが把握している開発中の中国製ロボットのいずれよりも、はるかに高い」と強調した。

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オプティマスは現在、テスラの自社工場内で、比較的単純な作業の一部を担っている。マスク氏は、数カ月以内に次世代機「オプティマス3」を発表する可能性も示した。

量産体制の構築について、米カリフォルニア州フリーモント工場にある「モデルS」「モデルX」の既存生産ラインを、オプティマス向けに段階的に転用する計画だ。同工場で長年にわたり蓄積してきた自動車製造のノウハウを生かし、将来的には年間100万台規模の人型ロボット生産を目指すという。

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（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）

米電気自動車（EV）大手のテスラが2021年に自社開発の人型ロボット「Optimus（オプティマス）」を発表した後、新興EVの「小鵬汽車（Xpeng Motors）」、自動車大手の奇瑞汽車（Chery Automobile）（冒頭写真）など多くの中国自動車メーカーが相次いでロボットの研究開発計画を発表し、様々なロボットを製品化してリリースしている。

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投資を通じてロボット産業に参入する自動車メーカーもある。 2024年だけでも、自動車大手・北京汽車集団（BAIC Group）傘下の投資会社「北京汽車集団産業投資（BAIC Capital）」）は、ロボットセンサの「帕西尼感知科技（PaXini Tech）」や人型ロボットの「銀河通用機器人（Galbot）」などの新興企業に投資した。

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ファーウェイ（華為技術）が採用した「天才少年」として知られる彭志輝氏によって設立されたAIロボットメーカー「智元機器人（Agibot）」（上海智元新創技術）は、多くの自動車会社から熱視線を向けられており、投資企業には比亜迪（BYD）、北京汽車、上海汽車（SAIC Moto）などの代表的な大手自動車メーカーが含まれている。

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ある自動車メーカー系の投資企業は「今のEVやプラグインハイブリッド車（PHV）などの新エネルギー車は、価格を大幅に下げないと売れないかもしれないが、値下げしすぎると自動車メーカーが赤字になると同時に評判を下げる。 そのため、われわれはロボット企業に投資し、ロボットが会社の第2の成長エンジンを生み出してくれることを期待している」と述べた。

自動車メーカーのロボット参入での強み

人型ロボットは大まかに言って、マルチモーダルのAIモデルを中核とする「大脳」、運動機能を制御する「小脳」、そしてロボットの「胴体」の3つの部分から構成される。 精密な作り込みやインテリジェントドライブ技術を得意とする自動車業界のプレーヤーにとって、「小脳」と「胴体」はロボットの製造工程の中で、最適な参入のための入口になる。

テスラは、人型ロボットの開発に参入した最初の自動車メーカーで、2021年に初の人型ロボット「オプティマス（Optimus）」を発表し、2025年初頭に少量生産された後、テスラの工場で使用される予定となっている。

公開情報によると、テスラはオプティマスに数十人からなる遠隔操作（Teleoperation）チームを配置した。彼らはモーションキャプチャーの機器とVRヘッドセットを装着し、様々な種類の指定された動作を実際に行い、AI訓練用のデータを収集する必要がある。 遠隔操作は、ロボット企業がリアルなデータを収集する方法のひとつであり、収集された大量のデータを活用してロボットを訓練することで、ロボットによる関連作業の成功率が向上するという利点がある。

ある業界関係者によると、自動車工場は生産工程が多様で規定も明確なので、データ収集には最適な場所ではあるという。そのため、自動車工場はほとんどの人型ロボット製品が最初に導入される好都合な場面となっている。工場を持っている自動車会社にとって、ロボットの研究開発において固有のデータ収集ができるという強みがある。

さらに、大規模に量産化されている自動車部品はロボットに応用でき、ロボット本体の開発コストを削減することができる。3つの可動部分を持つオプティマスの手と腕の製造コストを削減し続けるために、テスラはオプティマスにテスラ車のリフトゲートの駆動装置を応用し、これにより数百ドル（数万円超）のコストを削減したと報告されている。

一部の中国自動車部品サプライヤーは、既にロボット分野向けに的を絞っている。例えば、電気製品大手の「匯川技術 （Inovance Technology）」、自動車部品大手の「寧波拓普集団（Ningbo Tuopu Group）」、自動車向け高性能センサーLiDARを手がける「速騰聚創（ロボセンス）」などは、以前に人型ロボット用のコア部品の開発に注力すると表明している。

しかし、自動車部品メーカーがロボット用部品を供給することはあっても、人型ロボットの部品はまだ標準化されていない。 EVと人型ロボットはそもそも違う製品で、両者のサプライチェーンが異なる方向に分岐していくことが考えられるので、そう簡単に参入できるわけではないだろう。

また、製造やサプライチェーンの統合を得意としている自動車メーカーにとっても、ロボットの開発は容易ではない。テスラのイーロン・ マスクCEOは、オプティマスの手の可動部分を11から22に倍増させると述べているが、先日のテスラのイベントでは、展示されていた手の可動部分は明確なアップグレードはされていなかった。 豊富な製造経験を持ち、多額のコストをかけているテスラでさえ、人型ロボット開発は順風満帆ではない。

＊1ドル＝約152円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

こうした中、エンボディドAIロボットを開発する「千尋智能科技（Spirit AI）」が、シードラウンドとエンジェルラウンドで相次いで資金を調達した。Spirit AIは、産業用ロボットなどを開発する「珞石機器人（ROKAE）」のCTOだった韓峰濤氏が2024年2月に創業した。わずか4カ月で2度の資金調達を実施し、調達額は約2億元（約40億円）に上った。

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エンジェルラウンドは弘輝基金がリードし、達晨財智（Fortune Capital）と千乗資本（Fibonacci VC）のほか、シードラウンドに参加した順為資本（Shunwei Capital）と緑洲資本（Vitalbridge）も続けて参加した。今回調達した資金は技術開発と人員拡充に充てられる。

ちなみに、Spirit AIのメンバーはいずれもロボット研究について豊富な経験を持つ。韓CEOはロボット分野で10年以上の経験を持ち、高性能軽量産業用ロボットの開発を専門とし、数々のチームを率いて20以上の業界、100以上のシーン、1000以上の顧客に対し商用化を実現し、成果を挙げている。共同創業者の高氏は清華大学教授としてエンボディドAI、ロボットビジョン、機械学習の研究に10年間携わり、汎用エンボディドAIの研究を専門とする。エンボディドAI分野ではトップクラスの米「Physical Intelligence」を創業したSergey Levine氏と共同研究をしたこともある。

世界で最も効率の高い強化学習アルゴリズム

人型ロボットの課題は、汎化能力に乏しく、コミュニケーションに限界があることだ。実際に働くとなった場合、工場などの一定環境でしか作業できず、周囲とのコミュニケーションは限定的、反応が不正確で感度が悪いということになる。

人型ロボットが人間のような賢さを持つには、大脳となるAIを搭載することが不可欠だ。

Spirit AIは人型ロボットに汎化能力とコミュニケーション能力を持たせるため、コア技術のひとつとして、汎化能力が高く、マルチに使用できる大脳を構築した。ロボットの基盤となるマルチモーダル大規模モデルに、視覚言語モデル（VLM）と新たに開発したロボット操作モデル「Constraints of Parts (CoPa)」を採用した。

注目すべきは、米「Figure AI」もかつて視覚言語モデルを使ってロボットに日常シーンを理解する能力や常識を持たせるようにしたが、このアーキテクチャを提案したのがSpirit AIの共同創業者、高陽氏だったということだ。

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エンボディドAIの基盤となる大規模言語モデルを構築したことに加え、Spirit AIが技術面でもうひとつの強みとするのは、モデル訓練用のデータ入手という難題を解決したことだ。

通常、ロボットが現実世界で働けるようになるためには、現実世界における人間の膨大な運動データを収集して事前学習を施し、周囲の環境や複雑なシーンを理解できるように訓練する必要がある。しかし、そのデータ収集が最大の難関となる。

韓CEOは、「データ、演算能力、アルゴリズム、これがエンボディドAIの大規模モデルを構築するために必要な3つの要素だ。現在、演算能力のレベルはかなり高いが、絶対的な技術があるわけではなく、アルゴリズムの技術もまだ方向性が定まっていない。そのためロボット開発に取り組む人々は、既存のデータと新しいデータを収集する能力で差をつけるしかない状況だ」と語る。

訓練データの収集が困難な原因は2つある。まず、高性能ロボット市場がまだ形成されたばかりで、ロボット自体から収集できるデータが非常に少ない。また、シミュレーションや合成データを通じた訓練も解決方法のひとつではあるが、バーチャルな合成データはやはり現実世界のデータとは大きく異なる。

Spirit AIはデータ不足という問題を解決するために、汎用の高性能ハードシステム、大量のインターネットデータによる事前学習、高効率な模倣学習と強化学習に基づいて、ハードウェアの性能を十分に発揮させるようAIを進化させるというソリューションを考えた。

これを実現するため共同創業者の高氏は、サンプルの効率を高めてデータ不足の問題を解決するため、現在世界で最も効率の高い強化学習アルゴリズム「EfficientZero」と「EfficientZero v2」を打ち出した。

模倣学習については「EfficientImitate（高性能模倣学習）」アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムはロボットが実際に稼働する過程で、一を聞いて十を知るが如く学習するようサポートする。スタンフォード大学が開発した「V-MAIL（Visual Adversarial Imitation Learning using Variational Models）」アルゴリズムに比べ、学習効率が6倍向上したという。

今後は、ビジネス、サービス、家庭用として製品の商用化に取り組む計画だ。

＊1元＝約20円で計算しています。

（翻訳・36Kr Japan編集部）

今年7月に中国・上海市で開催された世界人工知能大会（WAIC）では、20種類以上の人型ロボットが鮮やかなデモンストレーションで最先端のスキルを披露し、会場の注目を集めた。例えば、宇樹科技（Unitree Robotics）の四足歩行ロボット「Go2」はステージ上で繰り返し宙返りをしてみせ、そのたびに来場者から驚きの声が上がっていた。また、逐際動力（LimX Dynamics）の二足歩行ロボットは、来場者から強烈なキックを浴びせられても倒れることなく、その耐久性と安定性を余すところなく披露した。

宇樹科技（Unitree Robotics）の四足歩行ロボット「Go2」

テスラの第2世代Optimusは、今年5月に同社の工場で実地訓練を開始しており、すでに自動車用バッテリーの仕分けなどの作業を進めている。テスラによると、Optimusはニューラルネットワークを用いた視覚認識とFSD（Full Self-Driving）用チップにより、バッテリーセルをトレーに正確に並べることができる。現在のところ2台が工場内で作業にあたっているが、マスク氏は2025年までに1000台以上を稼働させると表明している。

バッテリーセルをトレーに並べるOptimus（テスラ公式動画）

新興ロボットメーカーの優必選科技（UBTECH）も、独フォルクスワーゲンと中国第一汽車集団との合弁会社・一汽大衆（FAW-VW）と提携し、自動車部品の組み立てや搬送に産業用人型ロボット「Walker S」を活用する試みを進めている。

反復作業が中心の過酷な工場勤務から人間を解放すること、それこそが人型ロボットの実用化における重要かつ最初の使命と言える。大規模言語モデルなど高度なAI技術が発達したことで、ロボットはこれまで以上に賢くなったように思える。しかし、本当の意味で人間の生活に溶け込むには、多くの難題を克服する必要がある。

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第一に、人型ロボットを活用できる場面は限られている。ロボットメーカーの従業員らによると、人型ロボットは機能が限定されているため、実生活の中で大規模に活用するのはまだ難しいという。実際、人型ロボットを開発する主要メーカーの多くは、主な出荷先を大学や研究機関としている。

第二に、人型ロボットが学習を重ねて環境に適応できるようになるには、物理世界のモデルとロボットの行動モデルという2つのデータモデルが必要になる。物理世界のモデルは膨大かつ煩雑なため、ロボットに習得させるには大量のデータソースが必要になるだけでなく、正確なモーションキャプチャを完了するために長時間のトレーニングを施さなければならない。

AIのおかげでロボットは複雑な動作もできるようになったが、人とロボットが同じ空間で活動するようになれば、ロボットには制御しにくいランダムな要素がさらに増え、想定外の状況に対応できないという事態になりかねない。

第三に、コストの問題がロボットの普及を妨げている。高度な対話能力や知覚能力を備えた人型ロボットは非常に高価で、1台の価格が数十万～100万元（数百万～2000万円）に上るため、ほとんどの企業は手が出ない。

EVメーカー蔚来（NIO）の工場で働く「Walker S」（画像はUBTECH）

中国では、人型ロボットの「頭脳」を支えるチップやその他の主要部品などを、依然として輸入に頼っている。部品の90％以上を国産化できたメーカーもあるが、チップなどの中核部品の国産化が大きな課題として立ちはだかる。中核部品の国産化は、コスト削減や安定したサプライチェーンの確立にも大きく関わってくる。

人型ロボットメーカー・星動紀元（Robot Era）の責任者は、現在も米NVIDIA製のロボット用チップを用いていると認めつつ、「当社はすでに部品の90％以上に国産品を使用している。目下、ファーウェイと今後の提携について協議を進めており、将来的には100％国産化を実現したい」と語った。

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＊1元＝約20円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

テスラ：第2世代「Optimus」は展示のみ

テスラは人型ロボットの第2世代「Optimus Gen 2」を出展。デモ動画公開から7カ月後の登場は大きな注目を浴びた。

テスラのスタッフによると、Optimus Gen 2は直立歩行を基本とし、初代に比べ歩行速度が30％向上した。また10本の指には触覚センサーを搭載し、扱いに注意が必要な卵をそっとつかめるだけでなく、重い箱を運ぶこともできる。テスラはこのロボットを人間の代わりとすべく、人間の動作を真似てバッテリーの仕分けを訓練するなど、自社のEV工場で試験的に使用している。来年は1000台以上を導入する計画だという。

ただ残念なことに、他社のロボットが展示会場でデモンストレーションを行うなか、Optimus Gen 2だけはケースに入れられ、ガラス越しに眺めるだけで実際の動きを見ることはできなかった。

テスラ「Optimus Gen 2」（画像：36Kr）

Unitree：その場で宙返り

スタートアップの「宇樹科技（Unitree Robotics）」は、人型ロボット「H1」と産業用四足歩行ロボット「B2」、消費者向け四足歩行ロボット「Go2」を揃えた。

H1はその場で宙返りができる世界初の完全電動人型ロボットで、高さ180センチ、重量50キロ以下、歩行速度は3.3 m/sだ。360度デプス検知技術を備え、周囲の環境や距離を正確に感知する。独自開発した関節モーターを搭載し、最大トルクは360ニュートンメートル（N.m）。複雑な動きが可能で、さまざま形状の路面を歩くことができる。

四足歩行ロボットGo2もバランス良く立ち上がることができ、その場で側方宙返りを繰り返すことも可能だ。宙返りして見せるたびに来場者から驚きの声が上がった。

LimX Dynamics：転ばない二脚ロボット

汎用脚型ロボットの開発を手がける「逐際動力（LimX Dynamics）」のベンチマーク製品は、蹴られても転ばない二脚ロボットだ。動作の安定性はロボットがタスクを実行するうえで鍵となる。複雑な地形や凸凹の多い山道、また全く未知の屋外環境にも対応可能で、石畳の道を歩き、溝を超え、草に覆われた斜面を登ることができ、棒で叩かれても転ばない。

ロボットのなかでは、この二脚ロボットが最も注目されたようだ。来場者に蹴られたり引っ張られたりしても、決して倒れることはなく、2本の脚を上手く動かして踏ん張る。その姿に思わず「いじめるなよ！」と声を出してしまう人もいた。

Noematrix：衣類をたたむ

ロボットが人間の代わりができるかどうかは、手先の動きの細やかさにかかっている。家事のなかでも、実は衣類をたたむ動作は非常に難易度が高い。指関節の柔軟性、柔らかい衣類のかたちを検知する能力、力加減や角度など、いずれも高いレベルが求められる。「穹徹智能（Noematrix）」が開発したロボットアームは、人に代わって衣類をたたむ器用な2本の腕を持つ。

しかし実際には、3分かかってようやく衣類を広げることができ、たたみ終えるまでにはかなり時間がかかる。こうした難しい家事は、まだしばらく人間にかないそうにはない。

穹徹智能は2023年11月に、スマートロボット開発の「非夕科技（Flexiv）」からスピンオフして設立され、創業チームは非夕科技の王世全CEOや、上海交通大学の盧策吾教授などから成る。盧教授はかつて、AI分野の著名学者、米スタンフォード大学の李飛飛教授のチームにいた。

Realman：器用にマッサージしてくれる

背中が凝って腰が痛むけれどもマッサージ店に行きたくないとき、もし自宅にマッサージをしてくれるロボットがいればどんなにいいだろうか。「睿爾曼智能（Realman）」のマッサージロボットは、これまでのマッサージ器とは大きく異なり、人の動きを真似るロボットアームを使って身体のツボをマッサージすることができる。

従来のマッサージ器は決められた動きで、位置の調整ができるだけだった。同じ強度、同じモードなら、マッサージのやり方も動作や力加減も毎回同じになる。

AI時代のロボットなら、個々の人に合わせて、マッサージの方法や力加減を調節することができる。スタッフの紹介によると、このロボットには人間の身体について400種類以上のデータがインプットされており、目の前で横になっている人のツボの位置を自ら判断してマッサージする。また、力加減や温度、時間の調節も可能だ。ユーザーに合わせたカスタマイズも可能で、例えば、腎臓の調子が思わしくないと感じているなら、腎経（腎臓につながる経絡）を重点的にほぐすような設定もできる。

標準価格は1台12万元（約240万円）だ。

世界で台頭する人型ロボットだが、中国企業が勢いよく参入し、近い将来には価格破壊を起こし普及するかもしれない。

先ごろ、英国のコンピューター科学者で、AIスタートアップの「Stability AI」の共同創業者でもあるエマド・モスタク（Emad Mostaque）氏がX（旧ツイッター）に、「誰も予測していなかったことだが、中国はいずれロボットを1億台、そして10億台を保有する最初の国になるだろう」と投稿した。

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米テスラのイーロン・マスCEOも、「将来的には人間よりもロボットのほうがはるかに多くなるだろう」と予言した。

加熱する米中AI開発競争、マーク・ザッカーバーグ「米国が中国を数年リードするのは非現実的」

※1元＝約20円で計算しています。

（翻訳・36Kr Japan編集部）

世界生産台数は41万台余りと前四半期の約43万台と比べやや減少した一方で、世界販売台数は44万台余りと前四半期の約39万台から14.7％増加した。中国・上海ギガファクトリーの1〜6月の出荷台数は47万6500台で、23年の年間出荷台数71万台の3分の2を達成した。

イーロン・マスク最高経営責任者（CEO）は決算説明会で、ロボタクシー（自動運転タクシー）の発表を2カ月延期し、10月10日に変更したと説明。「早ければ24年末に、遅くとも25年中にはサービスを開始できる見込みだ」と述べた。

独自の運転支援システム「フルセルフドライビング（FSD）」に関しては、24年中に欧州や中国などでも認可される可能性があるという。テスラが、中国のEVメーカーにFSDのライセンスを供与することも検討しているとの報道もある。

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高い関心を集める人型ロボット事業について、マスク氏は早ければ26年にも人型ロボットを大量生産し、外販したいとの意向を示した。人型ロボット「Optimus」の第2世代はすでに、バッテリー関連の作業を実行できるようになっており、25年末までには数千台がテスラの工場に導入される見通しだという。

「中国は1億台のロボットを保有する最初の国になる」Stability AI創業者

＊1ドル＝約154円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

中国のロボットの未来に対するこの大胆な予測を受け、米テスラのイーロン・マスク最高経営責任者（CEO）は「将来的には人間よりもロボットのほうがはるかに多くなるだろう」と反応した。 

マスク氏は6月、人型ロボットの数はいずれ人間を上回り、人間対ロボットの比率が1対10に達する可能性すらあるとの見方を示していた。

イーロン・マスク最新預言「ロボットが人類の数を超え生産性は劇的に高まる」

米半導体大手NVIDIA（エヌビディア）のジェンスン・フアン（黄仁勲）CEOも6月、メディアの取材に応じ、人型ロボットは将来的に自動車と同じくらい普及する可能性があると指摘。ロボット技術は今後2～3年で大きな課題を解決するとの予測を示した。これを受け、マスク氏は「彼ら（人型ロボット）は自動車よりも10倍普及するだろう 」とコメントした。

マスク氏は4月に開いた決算報告の電話会議で、テスラの人型ロボット「Optimus（オプティマス）」が24年中に工場で「有益な」業務を遂行できるようになり、25年末までに市場に投入される可能性があると明らかにした。

中国UBTECHの人型ロボット、VWの自動車工場で稼働　ボルト締めや部品搬送で活躍　

（36Kr Japan編集部）

36Krの調べによると、プレバリュー（資金調達前の評価額）が35億元（約700億円）だったことから、今回の調達額は6億元（約120億円）以上とみられる。同社はすでに、新たな資金調達を進めており、プレバリューは70億元（約1400億円）になる見通しだ。

元ファーウェイ「天才少年」がAIロボットで起業、わずか4カ月でユニコーン企業に

智元機器人の共同創業者の彭志輝氏は、かつて華為技術（ファーウェイ）が採用した「天才少年」として知られている。智元機器人は、米テスラの人型ロボット「擎天柱（Optimus）」をベンチマークとし、今年8月には初代人型ロボット「遠征A1（RAISE-A1）」を発表した。

智元機器人では、24年半ばまでに同ロボットの商用化と出荷を開始する計画で、現在開発中の第2世代人型ロボットも同年中に発表する予定だという。

元ファーウェイの天才エンジニア、工場作業も家事もできる人型ロボット発表。「コスト400万円に抑える」

＊2023年12月21日のレート（1元＝約20円）で計算しています。

（36Kr Japan編集部）