刺繍ができる人型ロボット、中国TARSが世界初実演　狙いは製造現場

2025年2月に設立された它石智航は、信頼性と効率性に優れ、大規模な導入が可能な「実用的な」ロボットの開発に注力している。設立からわずか1カ月後にはエンジェルラウンドで1億2000万ドル（約190億円）を調達した。

膨大な実環境データと豊富な触覚データを基盤に、今年3月には汎用エンボディドAIモデル「AI World Engine（AWE）3.0」を発表した。同モデルには視覚・触覚の統合世界モデル「OmniVTA」が組み込まれ、ロボットの物理世界に対する認識・理解能力を高めている。これにより、ロボットが実験環境にとどまらず、より汎用的に現場で稼働する可能性が広がった。

サブミリ級ワイヤハーネス組み立て回数でギネス世界記録を樹立

它石智航の人型ロボット（ヒューマノイド）は同月、1時間で105本以上の精密組み立てを完了し、ロボットによる1時間当たりのサブミリ級ワイヤハーネス組み立て回数でギネス世界記録を樹立した。最高経営責任者（CEO）の陳亦倫博士は、同社はフルスタックでAI開発を進め、信頼性の高いフィジカルAIの実現に注力し、中国における次世代製造の中核を担うことを目指すと述べた。

＊1ドル＝約159円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

最高経営責任者（CEO）の陳亦倫氏は「私たちが開発したロボットは、単に刺繍ができるだけではない。真の意味で物理世界を理解し、精密操作を安定的に実行する能力を備えている」と説明した。

刺繍は、布という柔軟物を相手にミリ単位の位置精度と繊細な力制御を同時に求められるため、人型ロボットにとって最難関のタスクの一つとされてきた。

世界初とされる今回の実演で、ロボットは誤差1ミリメートル未満の精度、両手を協調させた動作、柔らかな物体への正確な対応、繊細な力覚制御能力に加え、複雑で長い工程でも高い成功率を維持できる実行能力を示した。

これらの能力は、産業の現場でワイヤーハーネスの組み立て作業などへの応用が期待される。ワイヤーハーネスの組み立ては、大量の高密度コネクタを識別して正確に挿抜する必要があるため、自動化が難しい。実演では、ロボットが刺繍作業に続いてワイヤーハーネスの組み立てを連続的かつ滑らかな動作で遂行。追加の補正はほぼ不要で、力・姿勢・周囲の環境の変化に柔軟に対応できる安定した制御性能が示された。

目指すのは「本当に役に立つロボット」

TARSは2025年2月、優れた人材が結集した「ドリームチーム」によって設立された。陳CEOは以前、華為技術（ファーウェイ）の自動車部門で自動運転システムの最高技術責任者（CTO）を務めていた。チーフサイエンティストの丁文超氏は、ファーウェイの「天才少年（優秀な若手研究者）」募集プロジェクトで採用された経験がある。会長の李震宇氏は、百度（バイドゥ）の自動運転事業グループの総裁を務めた人物だ。同社は設立わずか約1カ月後に、エンジェルラウンドで1億2000万ドル（約190億円）を調達している。

目下、業界では任意の物体をつかみ取ったり、衣服をたたんだり、コーヒーを注いだりさせることで人型ロボットの性能を示すケースが多い。刺繍をさせるケースが少ないのは、布などの柔らかい物体に対する操作が課題となっているからだ。柔軟性のある物体は動作に応じて形を変えていくため、視覚情報だけで「次になにが起こるか」を判断するのは難しい。

現在主流のVLA（Vision-Language-Action）モデルは視覚情報を中心としており、力覚や触覚などの検知では課題を抱えている。より現実的な問題として、業界では力覚や触覚を体系的に処理する統一的な枠組みをまだ構築できておらず、データの収集やモデリングを標準化するプロセスも不足している。

TARSが導き出した答えが「世界モデル（World Model）」だ。エンボディドAI向け基盤モデル「TARS AWE（AI World Engine）2.0」は、エンド・ツー・エンド（E2E）学習によって、現実世界で収集したデータを直接ロボット本体に移行する。

柔軟な物体を処理する際の難点は、どのように動くべきかだけでなく、動いた結果として「世界」がどう変化するかを理解し、その変化に合わせて動き方を変える必要が生じることにある。世界モデルは場面に応じた動作を選択し、動作後の世界の変化をシミュレーションすることができる。

世界モデルの主な課題は、データ不足や空間認識能力の面にあるとされる。陳CEOは、エンボディドAIの進化は自動運転が進化してきた道のりと極めてよく似ているとしたうえで、「自動運転とロボットは技術的な根幹が同じで、自動運転の初期の技術基盤はロボット研究から発展したものだ」と述べた。

陳CEOの見方では、エンボディドAIの現在の段階は、おおよそ2019年の自動運転に相当するという。当時の自動運転業界はデータ不足というボトルネックに直面しており、約10万時間分の高品質なデータを必要としていた。エンボディドAIはより複雑なタスクが求められるため、現実世界で収集した100万時間分のデータが必要になる。

TARSは遠隔操作によるデータ収集ではなく、人間中心（Human-Centric）の技術的枠組みを選択。エンボディドAI用データ収集システム「SenseHub」を自社開発し、グローブやパノラマカメラなどのウェアラブルデバイスを通じて、人間の実際の動作や言葉、触覚などのマルチモーダルデータを収集できるようにした。今後はエンボディドAI向け基盤モデルTARS AWE 2.0の訓練や改良を進め、現実世界の物理法則や相互作用のロジックに近づけていく方針だという。

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陳CEOは発表会で、「あらゆる技術の最終的な検証基準は、信頼性と効率性の高い『本当に役に立つロボット』を大規模に配備できるかどうかにある」と強調した。

＊1ドル＝約157円で計算しています。

（翻訳・田村広子）

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TARSは2025年2月、ファーウェイの自動運転部門の出身者が中心となって設立した。創業者兼最高経営責任者（CEO）の陳亦倫氏は同部門の元最高技術責任者（CTO）。共同創業者兼チーフサイエンティストの丁文超氏は、エンド・ツー・エンドの自動運転向け意思決定ネットワークの構築を主導した。チーフアーキテクトの陳同慶氏は、ファーウェイ独自の先進運転支援システム「ADS」部門の責任者を務めた人物だ。

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現在のところ、TARSはまだ製品を発表していない。丁氏は、当初はロボットのアルゴリズムと本体の両方に注力し、信頼できるAIロボットソリューションの構築を目指すと説明。その中核となる「AI世界引擎（AIワールドエンジン）」を、エンボディドAI版のGPTモデルと表現した。

今回出資を主導した美団はエンボディドAI分野への投資を活発化させており、すでに宇樹科技（Unitree）や銀河通用機器人（Galbot）、自変量機器人（X Square）などに出資している。

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＊1ドル＝約147円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

它石智航によると、同社はエンボディドAI向けLLMとロボット本体の開発能力を兼ね備えており、ソフトウエア・ハードウエア一体の量産能力も持つ。つまり、ロボットに賢い「頭脳」と自在に動ける「身体」を与え、AIロボットの安定性と信頼性を両立した製品化が可能である点が強みとされている。

它石智航は2025年2月5日に設立されたばかりで、現時点では製品も未発表だ。それにもかかわらず多額の出資を受けられた主な理由は、創業メンバーの経歴にあると業界では見られている。

最高経営責任者（CEO）の陳亦倫博士は、清華大学の智能産業研究院（AIR）でAIロボット分野のチーフサイエンティストを務めたほか、ファーウェイの自動運転部門の最高技術責任者（CTO）や、DJIのマシンビジョン部門のチーフエンジニアを歴任した。チーフサイエンティストの丁文超氏は、ファーウェイの高度人材募集プログラム「天才少年」に抜擢され、同社ではAIによる「End to End（E2E）」の自動運転技術における意思決定ネットワークをゼロから構築した。その後は復旦大学の智能機器人（AIロボット）研究院に移り、同大学初の人型ロボットを作り上げたことで知られる。

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＊1ドル＝約148円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）