ロイター通信によると、中国で最も視聴されているテレビ番組、毎年恒例のCCTV春節祝賀会では、中国の最先端の産業政策と、人型ロボットと製造業の未来を支配する取り組みが紹介された。 Unitree Robotics、Galbot、Noetix、MagicLab の 4 つの新興ヒューマノイド ロボット スタートアップ企業が、米国のスーパー ボウルに相当するテレビ番組であるガラで自社製品を披露しました。

ショーの最初の 3 つのスケッチはすべて人型ロボットをフィーチャーしており、その中には剣、こん棒、ヌンチャクを振り回す 12 人の Yushu 人型ロボットが人間の子供のパフォーマーの至近距離で複雑な戦闘シーンを演じた格闘技のルーチンも含まれていました。戦闘シーンには、中国の武術スタイル「酔拳師」の震える動きと後方への転倒を模倣した技術的に難しい戦闘が含まれており、複数のロボットの協調と障害回復における革新性を実証しています。ロボットは転倒しても再び立ち上がることができます。

中国の人型ロボット産業は、ギャラクシー・ゼネラル・モーターズや玉樹などの大手メーカーが今年の新規株式公開に向けて準備を進めており、また国内の人工知能スタートアップ企業が、儲かる9日間の春節休暇中に一連の最先端モデルをリリースする中、活況を呈している。昨年のイベントでは、16 体の等身大の人型ロボット Yushu が人間のパフォーマーと一緒にハンカチを振ったり、踊ったりして観客を驚かせました。

AP通信はロボットによるリハーサルに注目し、中国でもロボットが旧正月を祝う準備を進めていると伝えた。報告書は、Yushu Robotが伝統的な獅子舞、武術、AIアルゴリズムをどのように組み合わせているかに焦点を当て、これを中国の新しい「テクノロジー名刺」と呼んでいる。

India Today Global はこれを「クレイジー」と呼び、生放送中のロボットの高い安定性に驚嘆し、まったくクレイジーなシーンだったと述べた...ロボットは 14 億人の視聴者を驚かせた。

TechNode は、2026 年の中国中央テレビ春節祝賀会で、多数のロボット企業が最新の研究開発成果を披露したと報告しました。人型ロボットは複数のパフォーマンスやインタラクティブなセッションに参加し、この春祭りの主要な技術的ハイライトとなりました。

MagicLab は、ステージに登場した最初のロボット会社であり、ショーで 2 台の人型ロボットをデモンストレーションしました。 MagicBot Gen1 は手を振るなどの基本的なインタラクティブアクションが可能ですが、MagicBot Z1 は「トーマス 360」と呼ばれる 360 度のスピンアクションを実演します。同社によると、同サイズの人型ロボットがこれほど困難な連続回転を達成したのは初めてだという。


Yushu Robotは春祭りガラに3回目の登場を果たしました。武道をテーマにしたショー「WuBOT」では、その G1 および H2 人型ロボットが武道俳優とステージを共有し、馬歩、宙返り、ヌンチャクのルーチン、酔拳の要素などの動きを実演しました。 Yushu Technology の創設者、Wang Xingxing 氏は、今年の技術的焦点は、ロボットが高速で走行しながらフォーメーションの変更と動作の変換を完了できるようにすることであると述べました。この作業には、非常に動的なモーション制御とマルチロボットの協調アルゴリズムが含まれます。これらの技術は、将来的には複雑な環境におけるロボットの協働動作への応用が期待されています。


コメディー スケッチ「おばあちゃんのお気に入り」では、Noetix Robotics は、Bumi、N2、E1、および番組用に特別にカスタマイズされたバイオニック ヒューマノイドを含むいくつかの人型ロボットを紹介しました。これらのロボットは、わずか12平方メートルのステージで横転やバク転などのスタントを完遂し、狭い空間での動作計画と正確な着地能力を遺憾なく発揮した。


北京のガルボットロボットはホリデー短編映画「私の最も忘れられない夜」に登場し、音声インタラクション、服をたたむ、アイテムを拾うなどのスキルを披露し、俳優と交流した。このデモンストレーションでは、周囲を感知し、迅速な意思決定を行い、タスクを正確に実行するロボットの能力が強調されました。


報道によると、人型ロボットが注目の舞台に登場し、モーションコントロール、バランスアルゴリズム、人間とコンピューターの相互作用などの分野における中国の進歩を浮き彫りにしている。現実のシナリオでの公開デモンストレーションも、テクノロジーの成熟度を測定するための有用な指標を提供します。ヒューマノイド ロボットは複雑な環境での可動性と協調性を向上させ続けるため、その用途は実験室でのテストから商用デモンストレーションやサービス シナリオまで徐々に拡大しています。ただし、大規模な導入は、コスト管理、信頼性、長期的な運用安定性のさらなる向上に依存しています。