要約:
人型ロボットが工場で稼働する「最初の年」が何度か発表されてきましたが、実際の困難をすべて列挙した人はほとんどいません。成功率は 99% 以上でなければならず、生産ラインを妨げないペースでなければならず、器用な手の連続作業寿命はわずか数週間で、データのギャップは 100 倍にもなります。実験室での検証から、実際のトレーニング、通常の展開、大規模なレプリケーション、商用のクローズド ループまで、5 つのステップがあります。業界最速のバッチはどこへ行ったのでしょうか?
この疑問を念頭に置いて、
「科創版日報」の記者は最近、北京の昌平にある福田カミンズのエンジン工場に足を踏み入れました。中国の工場に導入された最も初期の人型ロボットの 1 つがここで稼働しています
;記者たちはその前後に、閉幕したばかりの2026年世界ロボット会議（WRC）や第2回世界ヒューマノイドロボット競技会でも多数の集中インタビューを行った。工場現場と 2 つの会議が団結して、「1 年目」の物語よりもはるかに正直な答えが得られます。今は「働ける」ということは解決して、「毎日働ける」ということは始まったばかりで、「決算ができる」ということはまだ実現していません。実験室から商用までの閉ループの 5 つのステップで、中国のロボットの最速のバッチは丸 1 年を費やしました。彼らは第二段階を完了し、第三段階の扉を叩いています。
エンジン工場の「新入社員」
Foton Cummins 工場では、すでに AGV トロリーが大規模に使用されており、シリンダー ブロックとヘッドはレーザー SLAM ナビゲーションによって輸送されています。しかし、本当の問題点は「最後のメートル」にあります。資材をトレーラーから資材ラックまで持ち上げて輸送するための、成熟した柔軟なソリューションはこれまで存在しませんでした。従来の専用機では資材箱を交換する際にグリッパーも交換する必要がありました。デパレタイズ、移載、棚出しには、作業を分割するために複数の機器が必要です。多品種少量生産ラインに最も欠けているのは柔軟性です。これが、この工場が人型ロボットとホイールアームロボットを選択する根本的な理由であると報告されています。
「科創版日報」記者は現場から学んだ。
現在、北京ヒューマノイドロボットイノベーションセンターの二足歩行ロボット「天宮2.0」とホイールアームロボット「天一2.0」が工場で1年近くテストされている。
これらはまた、スポーツ大会の会場から直接工場に入る中国初の人型ロボットでもある。フォトン・カミンズは、最初のスポーツ大会でマテリアルハンドリングと吸排気バルブの材料仕分けという2つの主要な産業テストシナリオを提案した。試合後、双方はすぐにドッキングして実行されました。北京のフィギュアを選択するとき、工場は下調べを行っています。フォトン・カミンズの関連責任者である黄雲宝氏は、科学技術革新委員会日報の記者に対し、工場は予備調査中にフィギュア社の公開パラメータ、安定性および信頼性データを調べ、国内の第一線の具現化インテリジェンス企業との事前連絡も行ったと語った。最後に、現場への適合性、協力、実装促進能力に基づいて北京ヒューマノイドロボットイノベーションセンターを選択した。
前出の担当者は、2台のロボットはカスタマイズすることなく自律的に動作すると紹介した。本体は実験室用バージョンのまま使用されており、エンドクランプは作業条件に応じて2セットのみ開発されています。ナロークランプは資材箱とフレームの間がわずか2〜3センチメートルの狭い貨物スペースに適しており、フックタイプのクランプはより強力な荷重があり、15キログラムを超える資材箱をカバーできます。
現在の目標は 2 ～ 5 キログラムの材料を処理することであり、将来的には 10 キログラム以上まで徐々に繰り返す予定です。
実際のテスト問題は古い工場自体から出たものでした。3 ～ 5 年間稼働していた資材ラックは変形して傾き、トレーラーの盛り上がった構造物が障害物を避けるためにレーザー レーダーを作動させました。変形した資材ラックには、資材箱が完全に元の位置に戻されるように、一時的に「箱を押す」アクションを追加する必要がありました。研究室ではシミュレーションできないこれらのエンジニアリングの細部は、現場の研究開発担当者によって一つ一つ磨き上げられます。現在、Tianyi 2.0 が 6 つの回転ボックスを棚に置くのに 4 分もかかりません。また、Tiangong 2.0 が 1 つのボックスを移動するのに 1 分半もかかりません。そのリズムは、最初は生産ラインのリズムと一致していました。北京のヒューマノイド産業応用の責任者は科学技術イノベーション委員会日刊紙の記者に対し、箱の中には壊れやすいエンジン部品が入っており、ロボットの優先順位は「高速」ではなく「安定」だったと説明した。
これらすべてをサポートしているのは、「Huisi Kaiwu」身体化インテリジェンス プラットフォームの大脳と小規模脳間のコラボレーションです。身体化された脳は、大きなモデルに基づいてタスクの理解、分解、配置を完了し、完全なタスクのリンクを生成します。身体化された小脳は、動作のすべてのステップを実行する責任を負います。
現場での最も直感的な変化は、「教える必要がない」ことです。つまり、ゴミ箱や貨物の場所を 1 つずつプログラムする必要がありません。杭の観測点は 1 か所のみです。ロボットはヘッドカメラに依存して全体的な状況を認識し、アルゴリズムが個別に掴んで移す適切な箱を選択します。新しいシナリオを実装する前に、最初にワールド モデルを使用してシミュレーション テストを行い、成功率が標準に達してからシーンに入ることで、デバッグ サイクルを短縮することもできます。 Foton Cummins の生産ラインで収集されたさまざまな材料ボックスの作業条件は、一般化トレーニングのためにプラットフォームに戻され、ローコード手法を使用してその後の新しい工場に迅速に適応できます。これは「再現可能なエクスペリエンス」の重要な部分です。
Huang Yunbao 氏の見解では、「工場に導入されるロボットの主な価値は、人的資源を代替することではなく、人間工学的な問題点を解決することです。つまり、作業員を腰をかがめて高い位置で材料を持ち上げるという重労働から解放することです。第 2 に、工場のビジネス システムに接続して、情報フローの閉ループを形成し、組み立てエラー率を削減し、エンジンの品質を向上させることです。工場では、インテリジェント機器を 2 つの方法で評価します。品質の向上と従業員の作業環境の改善です。」
業界のボトルネックに関して、彼の判断は比較的冷静です。
バッテリー寿命、負荷、測位精度の 3 つの高いハードルです。現段階では、ロボットはリズム圧力が低く、負荷精度の要件が緩い位置にのみ適しており、作業者を完全に置き換えることはできません。
彼が同僚にアドバイスする言葉は 9 つだけです。小さなステップで素早く実行し、大胆に想像し、慎重に検証を求めることです。両者の協力はさらに深まります。既存のハンドリングステーションに加えて、工場内には多くのシーンが開設される予定であると報告されています。 Foton Cummins は業界の「未来のステーション」を構築しており、その重要な部分を占めるのが人型ロボットです。
「工場に入る」を 5 つのステップ (実験室での検証、実生活でのトレーニング、通常の展開、大規模な複製、商用の閉ループ) に分類すると、2 台の Foton Cummins ロボットは 1 年近く稼働しており、第 2 ステップから第 3 ステップの入り口に立っているところです。これはすでに国内で最も急速な進歩の一つとなっている。
黄雲宝氏は、人型ロボットが「工場に入って働く」ことについての考えを記者団に語り、「未来はすでにここにある」と語った。
出力のカーニバル、実装の大きなテスト
最近、2 つの業界カンファレンスが立て続けに開催されました。第 2 回世界ヒューマノイド ロボット ゲームは 2,056 台のロボットがすべての競技を完走して閉幕し、産業の組み立てと積み込みステーションが中心的なアトラクションとなりました。 2026 年の世界ロボット会議では、373 社が 311 の新製品を発表し、産業用ヒューマノイド シナリオ ソリューションが絶対的な主役になりました。競技会場やブースでの技術の反復は、実際の生産ラインのゼロ・フォールト・トレランス要件に急速に近づいています。
しかし、2025 年の最初の 3 四半期の時点で、Yushu Technology の人型ロボットの収益の 70% 以上は科学研究と教育によるもので、産業用途はわずか 9% にすぎません。
「実際に工場で稼働している人型ロボットはまだ少なく、多くのロボットはまだ実習、工程検証、小ロット試運転の段階にあります。」
Xingdong Era の共同創設者である Xi Yue 氏も、WRC 開催中の科学技術イノベーション委員会デイリーの記者とのインタビューで認めました。産業シナリオにおけるバッチおよび大規模導入はまだ比較的まれであり、業界全体が依然としてこのプロセスにあります。Lingdong GM の創設者 Ji Chao 氏は、「工場に入る」基準について非常に具体的でした。産業シナリオにおけるロボットの要件は、一度に人間のレベルの 100% に達できるかどうかではなく、一定の標準的なワークステーションで人間のレベルの 30% から 60%、または 80% に増加し、最終的には人間を超えることができるかどうかです。この能力は 100 台のロボットで再利用できます。
頭部に組み込まれたエンタープライズ アルゴリズムの担当者は、Science and Technology Innovation Board Daily の記者に、上記の 5 つのステップは実際には 3 つのより単純な文に簡略化できると語った。 3 番目のステップでは、「毎日働けますか」と答えます。 4 番目と 5 番目のステップでは、「その作業は単位としてカウントできますか?」と答えます。この基準に基づいて 2026 年 8 月の業界を見てみましょう。体現型企業の大多数はまだ最初のステップにいます。大手企業は一斉に第 2 ステップと第 3 ステップの間で立ち往生しています。「仕事ができる」ことは証明されており、「毎日仕事をしている」ことは証明されつつあります。散発的なシグナルは第 4 ステップで現れたばかりで、まだ誰も第 5 ステップを通過していません。
Foton Cummins に加えて、記録する価値のあるサンプルが 2 つあります。
今年 6 月には、Galaxy General の大型ロボット Galbot S1 も寧徳市に入りました。その腕は 50 kg を運び、8 時間持続し、資材の取り扱いとピッキングを担当します。 3月に受け入れが完了して以来、Galbot S1は約3か月間、寧徳量産ラインで24時間365日稼働している。
Zhiyuan の 8 台の Genie G2 は、南昌工場で 6 日間連続してオンラインとなり、1 日あたり 10 時間ライブ ブロードキャストを行いました。報告によると、Longqi工場での6日間の連続ライブ中継中に、8台のロボットが64,000回以上の作業を完了し、ミッション成功率は99.99%でした。
3 つのケースをまとめると、進行状況バー上の位置が明確になります。フォトン カミンズ氏は「1 年間かけて第 2 ステップを完了し、第 3 ステップのドアをたたきつつあります」。ロボットは問題なく動作しますが、まだテスト トラックにあり、生産ラインの正式な確立には入っていません。ギャラクシー・ゼネラルの寧徳市での3か月間の7×24操業と、龍旗でのZhiyuan社の105日間の2回だけが、業界における「第3段階のデモンストレーション」であるが、それらはまだ単一の生産ライン、単一セクションにすぎない。
「Science and Technology Innovation Board Daily」の記者は、今年第 4 段階の兆候は散発的にしか現れていない、と観察しました。Zhiyuan は第 3 四半期に大幅に拡大し、Figure は年間 40 ユニットから 200 ユニットに拡大し、蘇州博陰和創は Dijie Industrial からほぼ 2,000 ユニットの戦略的購入契約を取得しました。注文と拡張は規模の複製の前兆であり、規模の複製そのものではありません。 5 番目のステップに関しては、クローズド ビジネス ループを実際にマスターした人は誰もいません。
Science and Technology Innovation Board Daily の記者は、コストの大部分がアクチュエータ システムにあることを複数の身体化インテリジェンスの専門家から学びました。 Tesla Optimus に基づいて分解したところ、ジョイント モジュールと器用な手を合わせると、マシン全体のコストのほぼ半分を占めることがわかりました。リニアアクチュエータのコストの67%をリードスクリューが占め、センサのコストの66.7%を6次元トルクセンサが占め、機械の総コストの約14%を器用なハンドが占めています。
中科会嶺の張正濤会長は、器用なハンドは「高価で不安定」であると率直に述べた。自由度の高い触覚的器用なハンドは 1 つで 10 万元以上で販売されており、工業用の連続稼働寿命はわずか数週間から 2 ～ 3 か月です。コスト削減の道において、Yushu の創設者である Wang Xingxing 氏の答えは、コアコンポーネント、垂直統合、スケールの希薄化を自己研究して生産することです。国内代替も進んでおり、高調波減速機の国産化率は60～70％に達しており、価格は海外に比べて30～50％低い。
ロボットを支える産業頭脳
工場にどの段階で入るかは、半分は身体の信頼性、もう半分は「頭脳」に依存します。今年、頭脳路線における業界の意見が俎上に上った。
普遍派の代表は北京のヒューマノイドです。今回の WRC では、視覚言語理解、動作制御、世界モデルを同じ表現セットに統合する統合身体化知能モデル Pelican-Unify をリリースし、「理解 - 推論 - リハーサル - 実行」の閉ループを開いたと主張し、Tianyi 実機での実行に成功しました。また、身体化脳モデルPelican-VL 2.0の正式な商用利用も発表し、これをサイバースペース局に登録された中国初の大規模身体化モデルと称した。 Foton Cummins 生産ラインの「教育なしで」の汎用化能力は、産業シナリオにおけるこのフルスタック技術の直接の実現です。
実用的な世界モデルも具体化しつつあります。 UBTECH は、ベース モデルの Thinker、ワールド モデルの Thinker-WM、およびモバイル モデルの Thinker-VLA を単一チップの制御ボードに統合しました。 UBTECHの最高ブランド責任者であるタン・ミン氏は科学技術革新委員会デイリーの記者に対し、同社は一般化された普遍的な世界モデルを直接作っているわけではなく、まず産業分野を深く耕しており、これはパズルのようなものであり、100の異なるワークステーションに着陸した後、物理空間、操作指示、およびプロセスを理解するロボットの能力は弱いものから強いものに変化するだろうと語った。独立可変ロボットはエンドツーエンドの世界統一モデルWALL-Bに賭ける。その道筋は非常に単純です。より複雑な産業タスクを完了するには、より高価なハードウェア本体を積み重ねる代わりに、より普遍的にインテリジェントな頭脳を使用します。
この「ユニバーサルベース + シナリオ後のトレーニング」という道では、より集中的な垂直プレーヤーも登場しています。
蘇州のBoyin Hechuang は、2025 年に Galaxy General と Bosch の Boyuan Capital によって共同で設立されました。自社開発されたボルト モデルは普遍性を追求しておらず、工業製造と物流という 2 つの主要なシナリオにおける垂直トレーニングのみを行っています。蘇州に実機データ収集センターを設置し、生産ラインで最も困難なワークステーションを再現し、力のフィードバックを伴う完全な操作シーケンスデータを収集します。これは、一般モデルの「一般コース」を補完する産業シナリオを備えた「プロフェッショナルコース」です。
Galaxy General の「Galaxy Star Brain」AstraBrain と「Galaxy Star Data」データ インフラストラクチャが、産業シナリオ向けの垂直モデルを構築する Boyin Hechuang の能力の基礎的なサポートを提供していると報告されています。 Boyin Hechuang に対して、Galaxy General は、基礎となる具体化された大規模モデルとデータ インフラストラクチャの共通サポートを提供します。 Boyin Hechuang は、これらの基礎的な機能を製造業向けの実装機能にさらに変換し、身体化されたインテリジェント ロボットが実際にワークステーションに入り、リズムと生産プロセスに適応できるようにします。
興奮とは別に、穏やかな思い出があります。清華大学学際情報研究所の助教授、趙興氏はWRC中にこう直接語った。「工場が求めているのは、デモンストレーションレベルの製品ロジックではなく、実際の生産ラインで安定して稼働できるという確実性だ」。確実性という言葉は、普遍的な物語の半分にとっては死刑宣告です - 工場の耐障害性率はライン停止の損失に基づいて計算されます。
近道なしの 3 つのしきい値
関係者全員の意見をまとめると、「工場に入る」ための基準は実際には非常に明確であり、それぞれの基準が次の基準よりも難しいことがわかります。まず、しきい値の前にある質問、つまりシナリオを見てみましょう。
Light Image Technology の創設者兼 CEO である Zhang Tao 氏は、Science and Technology Innovation Board Daily の記者に次のように鋭い分析を加えました。清華大学自動車工学部出身の創設者は、リズム、精度、信頼性に関して最も厳しい要件が求められる自動車製造に会社を設立しました。その理由は、ロボットにデモンストレーションを行うのではなく、「実際の生産性」をやらせるためです。輸送、積み降ろし、仕分け、栓抜き、品質検査、まさに現在の導入現場はこうした「面倒な作業」に非常に集中しています。
1 つ目は成功率です。 UBTECH の副社長である Jiao Jichao 氏は、産業用シナリオでは一般に 99% 以上の成功率が必要であり、一部のより厳格なシナリオでは 100% の精度が必要であると判断しました。 Sudu Technology CEO の Han Zheng 氏は、より高い基準を持っています。1 回の実行または限定的なエラー修正後の成功率は 99%、あるいは 99.9% に達する必要があり、そうでなければ生産ラインに入るのは困難です。
2 番目のパスはリズムと寿命です。 「工場現場の前後には生産リズムがあります。前のプロセスでは 15 秒で部品ができました。30 秒で作業を完了することはできません。部品の位置、姿勢、照明が変わっても、すぐに停止することはできません。」ジーチャオは信じています。
「Science and Technology Innovation Board Daily」の記者は、寿命の問題がより詳細な部分に隠されていることに気づきました。器用な手の連続操作の寿命は数週間です。 WRCカンファレンスの展示ホールでは、作業デモンストレーションを行っている多くのロボットが連続稼働すると明らかに熱くなっていた。一部のブースでは、デモンストレーションの時間を制限し、固定時間にデモンストレーションを実施する必要がありました。こうした展示場でのこだわりは、工場でひとつひとつコストとして計算されていきます。
プロジェクトの展開は、業界の経験価値も形成します。 Tan Min 氏が記者たちに説明したリズムは、成熟した標準シナリオでは、「マッピング、ナビゲーション、測位、プロセス構成が 1 日目に完了し、デバッグと観察が 2 日目に実行され、スタッフは 2 ～ 3 日で現場を離れることができる」というものです。新たなカスタマイズ作業は、十分なシミュレーション検証ができていれば2～3週間しかかからないが、「シミュレーションの度合いが90％以上になるまでシミュレーションは現場に行かない。シミュレーションの初期段階でSOPを定義する作業負荷は、現場でのデバッグよりも大きい」という。
3 番目のチャネルはデータです。以前、業界の一部の人々は、運用能力が業界最大の「行き詰まり」のリンクであると信じていました。シミュレーション環境でロボットが学習したスキルを、偏差ゼロで実際の生産ラインにどのように転送するかは、業界で認識されている問題です。「1 キロメートル」の距離ではなく、「1 ミリメートル以内」の精度です。この問題の焦点はピンポイントのデータにあります。実際の作業シナリオに有効なデータが深刻に不足しており、収集コストが高すぎます。 JD.com のソリューションは、データをインフラストラクチャとして構築することです。 JD.com の小売身体化インテリジェンス ビジネス責任者である Zheng Xiaodan 氏は、JD.com が 2 年以内に世界最大のリアル シナリオ データ セットを構築し、1,000 万時間以上のリアル シーン データを収集する計画であることを以前に明らかにしました。
3 つのしきい値には、近道がないという共通点があります。成功率は何度も実機を動作させて決定し、リズムと寿命はハードウェアの反復で実現し、データは時間ごとに収集します。これが「実証検証から通常動作への移行」という言葉の重みです。
業界が最も懸念している口座に関して言えば、明らかな変化は顧客が決済を始めていることです。 「以前は、顧客のために POC やデータ収集を行う際に、価格は考慮されませんでした。今では、特に小規模な導入の機会があるシナリオでは、ますます多くの顧客が真剣に話し合い、ROI を計算するようになっています。」シユエは言った。同氏は「PMF（プロダクト・マーケット・マッチ）の貫徹」について、真のニーズを解決できるかどうか、一括買い戻しがあるかどうか、経済モデルが貫徹するかどうかという3つの厳しいシグナルを設定した。 「この3つがすべて満たされた場合にのみ、走り抜けと呼ばれます。」
しかし、異なる声もあります。 Tan Min 氏は、人型ロボットは長期的な技術であり、大手企業は次世代のインテリジェント製造パラダイムを構築することをより望んでいると述べました。現在、フォーチュン 500 に名を連ねる企業の多くが彼らを積極的に探しており、彼らは安価でここにいるわけではありません。こうして見ると、決済は始まっていますが、まだ完全には決済されていません。
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