自変量機器人は2023年12月に設立。汎用ロボット向け基盤モデルの研究に注力し、現実世界のデータを基としながら、精密作業に適した汎用ロボットの開発に取り組んできた。今回調達した資金は、エンボディドAI向け基盤モデルとロボット本体のアップデートに充て、さまざまな分野に応用できる汎用ロボットの開発を加速する方針だという。同社は設立から1年半足らずの間に計7回の資金調達を実施し、累計10億元（約200億円）余りを調達している。

独自開発したエンボディドAI向け基盤モデル「Great Wall」シリーズの「WALL-A」は、各種センシングデータ、自然言語指令および運動制御信号を統合し、入力から出力までのエンド・ツー・エンド（E2E）対応を実現した。また、大規模な事前学習やマルチタスク学習に基づいており、すでに一部の未知のタスクに対する汎化能力も示している。

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同社はまた、数十のデータ処理モデルを開発し、データ収集装置のアップデートを重ね、データ品質の自動管理とデータ収集の効率の向上に成功している。さらに、マルチモーダルモデルで制御するロボット本体の開発・改良を続け、オープンな環境での精密作業や安定した運用を可能にした。ロボット本体はすでに、複数のプロセスや複雑なタスクへの対応が必要な現場で活用されている。

2024年末には、マルチモーダル出力とエンボディドAIの「思考の連鎖（Chain of Thought）」でブレークスルーを果たした。ちなみに、米アルファベット傘下のグーグル・ディープマインドは、25年3月に思考の連鎖に関する研究成果を発表している。

自変量機器人が開発したAIモデルのアーキテクチャはマルチモーダル出力を中心としており、E2Eでの情報統合を実現。ロボットの視覚や言語、動作などに関する多様な情報を統合し、非常に長いシーケンスのタスクにおける文脈推論や自己フィードバック能力を大きく向上させた。また、動的環境の感知やリアルタイムのタスク計画、非常に長いシーケンスのタスクなどの面でも新たな進展を遂げており、複雑かつオープンな環境下でのロボットの意思決定能力と実行効率が一段と高まった。

創業者の王潜CEOは「エンボディドAIの進歩は、短期的にはAIモデルやアルゴリズムの性能にかかっており、中期的にはデータの優劣が、長期的には製品の完成度がカギを握る。自変量機器人は一貫してこれら3つの面に注力すると同時に、他社に先駆けて中国国内のオープンかつ多様なシーンで実際の運用を進めていく」と述べた。

＊1元＝約20円で計算しています。

（翻訳・田村広子）

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自変量機器人は2023年12月に設立され、24年11月までにプレシリーズAとその追加ラウンドを立て続けに実施し、計1億元（約20億円）以上を調達した。同月発表したエンボディドAI向け基盤モデル「Great Wall」シリーズの「WALL-A」は世界最大級のパラメーター数を誇り、GPT-2のようにモデルの進化に伴い、ロボット分野での「ChatGPT」を目指すという。また、WALL-Aは汎用性と汎化性に優れ、より少ないサンプルで物理的な環境変数や動作モデルの汎化と遷移を実現し、複雑なオペレーションで優位性を発揮する。

創業者の王潜氏によると、ここ数カ月にわたる改良でWALL-Aの性能は米Skild AIや米Physical IntelligenceのエンボディドAI向け基盤モデルと肩を並べ、一部の能力は海外のライバルを超えたという。

ロボットに自ら考える力を。エンボディドAI技術「X Square」、世界最大スケールの基盤モデルを開発

＊1元＝約21円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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X Squareは2023年12月に設立され、エンボディドAIの基盤モデルの開発に注力している。24年4月初めには2回にわたるエンジェルラウンドで数千万元（数億円超）を調達したばかり。

ロボットに”大脳”を提供　エンボディドAI開発の「X Square」が資金調達

創業者の王潜CEOは清華大学を卒業し、世界で最も早くニューラルネットワークに注意機構（attention mechanism）を取り入れた研究者の1人だ。米国トップクラスの研究室で多くのロボットラーニング分野のプロジェクトに参加した経験を持ち、ロボットの最先端分野を研究している。共同創業者の王昊CTOは北京大学でコンピュータ物理学を学んだ博士で、IDEA研究院では大規模言語モデル（LLM）「封神榜」開発チームでアルゴリズムの責任者を務め、中国初のマルチモーダルオープンソースLLM「太乙」を発表した。

LLM技術の発展でロボットが強力な「頭脳」を持つようになり、知覚や理解、タスク計画の汎化能力が向上した。

しかし世界中を見回しても、物理世界で複雑な操作をこなすという課題を解決することのできる汎用型AIは未だ誕生していない。これまでのロボットは特定のシーンやタスクに基づき開発されたもので、環境やタスクの変化に合わせて自律的に対処することは難しかった。長期的に考えると、“脳”となるモデルの汎化性が十分でなければ、エンボディドAI量産化の妨げになってしまう。

王潜CEOは、エンドツーエンドの統一モデル、つまり高度な汎化性を備えた汎用型エンボディドAIを訓練することが、現時点での最適解だと指摘した。

特定のタスクやシーンに特化した垂直型モデルと比べると、汎用型エンボディドAIはタスク汎化性のおかげで、開発者が新たなタスクごとにモデルをゼロから訓練する必要がなくなった。モデルのファインチューニングに必要な訓練データ量は減り、完成したモデルはタスクや環境に応じて自ら考えて対応を調整することができる。

X Squareが開発したロボット向け汎用型AIモデルのプラットフォームは、マルチモーダルLLMとロボット制御モデル、ロボット本体を組み合わせたものだ。同社は設立からモデルのアップデートを急ピッチで進め、わずか2カ月で初代のエンボディドAI向けモデルの訓練を完了、野菜を切ったり水を注いだりするような複雑で手順が多いタスクを実行できるようにした。2024年には、特定のタスクについてフューショット学習（AIに少量のデータで効率的に学習させる手法）を施したり、異なるタスク間で転移学習したりする能力が出現している。

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X Squareは最近、世界で最大のパラメータスケールを持つエンボディドAI向けの基盤モデルとして、「Great Wall」シリーズの「WALL-A」モデルを完成させた。このモデルは複数の要素について最先端のレベルに達したと紹介されている。

＊1元＝約21円で計算しています。

（翻訳・36Kr Kapan編集部）

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