著者：Mike Kalil
編集：Felix、PANews
中国では、AI駆動の人型ロボット群がタブレットPC組み立てライン上で自律作業を行っており、このライブ配信は業界初の試みとされている。
歴史的な複数日にわたるライブ配信で、これら人型ロボットは人間の同僚と並んで品質検査を実施している。わずか3年前に設立されたスタートアップが開発したこれらのロボットは、世界トップクラスのロボット企業に大きな競争圧力をかけつつある。
投資家が数十億ドルを投じて未来の働き方を再定義しようとするなか、これは未来の工場の方向性を予感させる。フィジカルAIをめぐるゴールドラッシュのなか、ロボット企業は、自社のマシンが実際の業務に耐えうることを示すため、大胆な動きに出ている。
これまで自動化が難しすぎる、繊細すぎる、変動が大きすぎるとされてきたタスクを、企業はロボットに任せ始めている。ますます複雑化するワークフローにおいて、異なる形態のロボット同士が連携する能力は着実に向上している。より賢くなるにつれて、ロボットはますます人間に近い方法で学習するようになっているが、その規模は個人や人間の労働力では到達できないレベルにある。
AgiBotの6日間ライブ配信ショー
上海では、新興ロボットスタートアップのAgiBot（智元機器人）が、実際のタブレットPC生産ラインで稼働する一連の自律型人型ロボットを披露する、業界初とされるライブ配信を開始した。
華為（ファーウェイ）の「天才少年」出身の彭志輝（ポン・ジーフイ）氏が2023年2月に設立した同社は、2026年上半期までに1万台以上のロボットを生産する計画だ。報道によると、AgiBotは世界事業を積極的に拡大しており、深圳のEngineAI（衆擎機器人）やPudu Robotics（普渡機器人）、北京のGalbot（銀河通用）といった競合企業とともに香港上場を計画しているという。
AgiBotの台頭は、杭州に拠点を置くUnitree Robotics（宇樹科技）やFigure AIなどの欧米企業にとって脅威となっている。Unitree Roboticsは2025年に人型ロボットおよび四足歩行ロボットの分野で世界をリードしていた。
出典：AgiBot
シリコンバレーの企業Figureが複数日にわたるライブ配信で話題をさらってから数週間後、AgiBotも6日間のライブ配信をスタートした。Figureの配信では、少数の双足歩行人型ロボット「Figure 03」が模擬物流環境で交代しながら荷物を仕分ける様子が映し出された。これらは制御された環境下で8日間、24時間休みなく稼働した。1台のロボットが約4時間稼働してバッテリー残量が少なくなると、自動で充電ステーションへ移動し、別の1台が作業を引き継いだ。
これに対し、AgiBotの配信では、より大規模な車輪付き双腕移動操作ロボットの編隊が紹介された。これらは南昌のLongcheer Technology（龍旗科技）のタブレットPC製造工場で人間と協働し、標準的な工場のシフトに従って午前8時から午後6時まで（昼休みを含む）稼働し、主に品質検査を実施した。
タブレットPC組み立てラインに投入されたロボットはAgiBotの「G2」モデルで、産業用途向けに設計されている。G2の身長は1.7メートル、重量は最大100キログラム。報道によれば、G2は全身で26の自由度を持ち、オプションの器用なハンドを統合可能だ。
発表会のライブ配信で、AgiBot G2が弓矢でピンクの風船を射抜こうとする様子（出典：AgiBot）
この人型ロボットはAgiBotが独自開発したAIシステムを搭載しており、これは運動、インタラクション、操作のインテリジェンスを単一のアーキテクチャに統合している。G2は、実世界の強化学習と、同社のワールドモデル「AgiBot World」からの大規模データセットを通じて、継続的に性能を向上させることができるとされている。
ロボットは24時間稼働を想定して設計されており、車輪式ベースにはホットスワップ可能なバッテリーが内蔵されている。ペイロードや動作強度にもよるが、1回の充電で4～8時間の連続稼働が可能だ。バッテリーは数分で交換でき、ロボットの電源を落とす必要もない。ただし現時点では、UBTECH（優必選）のWalker S2、Hexagon（ヘキサゴン）のAEON、Boston Dynamics（ボストン・ダイナミクス）のAtlasのように自律交換することはできない。
Longcheerの組み立てラインで働くロボットは、専用のロボットアームでタブレットPCを掴み、センサーで検査した後、トレイに収納する。この工場はXiaomi、Samsung、Lenovoといったテクノロジー大手向けに電子製品を製造している。
AgiBot G2人型ロボットのグリッパー（出典：AgiBot）
報道によると、AgiBot G2の開始価格は約13万8000ドルで、これは現在工場に導入されているロボットのなかでは実際かなり手頃な選択肢の一つだ。
しかし、このスタートアップが最も注目を集めているのは、実際には「Lingxi X2（霊犀X2）」ロボットで、開始価格は約1万3000ドル（上位モデルは約5万ドル）だ。X2は身長1.3メートル、重量34キログラムで、軽度な操作やエンターテインメント用途向けに設計されている。とはいえAgiBotは最近、上位モデルが制御された環境でミニ冷蔵庫を移動させる動画を公開した。
AgiBotのX2（左）とBoston DynamicsのAtlasが、それぞれ別のデモでミニ冷蔵庫を持ち上げる様子（出典：AgiBot / Boston Dynamics）
これは明らかにBoston Dynamicsへの「アンサーコール」だ。その前週、マサチューセッツ州の同社は人型ロボットAtlasが類似のタスクを遂行する様子を公開したばかりだった。
両デモの大まかな意図は同じだが、いくつかの重要な違いがある。Boston Dynamicsのデモでは、Atlasは器用なアームでミニ冷蔵庫を掴んだが、その過程で明らかな損傷を与えた。一方、AgiBotのX2は冷蔵庫に取り付けられたカスタムハンドルを使い、アームで持ち上げた。さらに、Atlasが掴んだ冷蔵庫は、AgiBotのラボにあるものより大きく見えた。
しかし、Atlasの重量はX2の2倍以上となる90キログラムで、身長も2メートル近くとX2を大きく上回る。両ロボットとも内蔵AIを活用し、大量のシミュレーション訓練とリアルタイムのセンサーフィードバックを通じてタスクをこなすが、Atlasには人間を超える回転関節という強みがある。
現時点では、AgiBotが2026年に2万台の生産能力目標を掲げているため、公共の場で目にする可能性が高いのはAgiBotの人型ロボットの方だろう。Boston Dynamicsもまた、Atlasや、もう一つの有名なロボットSpot、ロジスティクスソリューションのStretchを労働市場へ積極的に売り込んでいる。報道によれば、親会社の現代自動車は、3万台のロボット生産能力を見据え、Boston Dynamicsの完全買収を模索しているという。
Sanctuary AI、ワイヤーハーネス技術でブレークスルーを主張
カナダのスタートアップSanctuary AIは、Universal Robotsの双腕協働ロボットシステムを訓練し、自動車製造で最も自動化が難しいとされるタスクの一つを成功させたと発表した。
Sanctuary AIは汎用人型ロボット「Phoenix」で最もよく知られているが、現在はあらゆる産業用ロボットへ事業を拡大している。同社は、さまざまな形状のロボットに適用可能なフィジカルAIモデル「Carbon」を開発中だ。
Sanctuary AIによると、同社のCarbon AIモデルがこの双腕協働ロボットシステムに、自動車製造におけるワイヤーハーネスとコネクタの挿入作業を可能にしたという（出典：Sanctuary AI）
バンクーバーに本社を置くこのロボット企業は、ティア1自動車サプライヤーのもとでワイヤーハーネスとコネクタの挿入作業を行うURロボットの動画を公開した。人間にとってコネクタの繰り返し挿入は容易だが、ロボットにとってはその限られた柔軟性ゆえに非常に難しい。
Sanctuaryによれば、このシステムは99.5％超の成功率と2.5秒の作業時間を達成した。これは、名称非公開の顧客の生産ラインの要件を満たすのに十分な速度と信頼性を備えた性能だという。
MindOn Techの汎用AIロボットブレイン
汎用AIロボットブレインの開発に取り組むもう一つのスタートアップ、MindOn Tech（霊啓万物）はこのほど、人型ロボットと協働ロボットの一群が物流ワークフローをこなすデモ動画を公開した。
この深センに本社を置く企業は、元テンセントの研究者らによって2025年に設立され、これらのロボットが完全に自律的に稼働できるとしている。動画では、Unitree G1人型ロボットが貨物箱から商品を取り出してコンベアベルトに置き、2台の双腕協働ロボットが梱包して出荷に備える。梱包が完了すると、別のUnitree二足歩行ロボットが出荷待ちの商品を受け取る。梱包にはアマゾンプライムのブランドロゴが印刷されているが、現時点では両者の公式な提携関係を示す証拠はない。
灵启万物のデモ動画では、ヒューマノイドロボットと協働ロボットが同じAIブレインを使って協調して動作している（出典：灵启万物）
灵启万物によると、同社のMind0モデルは人間中心のデータで訓練されている。これらのデータには、ヘッドマウントカメラで撮影された人間中心の映像、手持ち式把持デバイスで収集された操作データ、そしてモーションキャプチャースーツで取得された全身動作が含まれている。さらに、このモデルは少数の実機ロボットのテストデータも組み合わせることで、シミュレーション上の動作と実世界の動作とのギャップを縮小している。
このスタートアップによれば、Mind0はこのシステムの初期バージョンであり、AIロボットブレインの規模、知能、汎用性をさらに向上させ、ロボットチームが工場や倉庫、さらには最終的には家庭で、より長時間の複雑な作業を遂行できるようにする計画だ。
EgoEngine、動画をロボットにとってより有用なものに
現在、各研究機関ではインターネット上の膨大な動画素材をどのように活用するかが研究されている。例えば、ジョージア工科大学の研究者らは、既存の一人称視点の動画クリップを使ってロボットの操作スキルを訓練できるEgoEngineというAIシステムを発表したばかりだ。
EgoEngineのGitHubページ
その規模は極めて大きく、YouTubeだけでも毎日2,000万本以上の動画がアップロードされている。たとえごく一部が一人称視点の動画だとしても、料理から電子機器の組み立てまで、さまざまなスキルをロボットに教えるために数千万本の動画を利用できる計算になる。
EgoEngineはまず、各動画フレームから人間の腕と手を識別して除去する。次に、デジタルツイン上でシーンを再構築し、ロボットが同じタスクを実行する新たな動画を生成する。人間の動作はロボットの運動データに変換され、ロボットがそれらの動作を安全に実行できるように最適化される。
研究者らは、Rainbow Roboticsの双腕ロボットアーム（2本の5指ロボットハンドを装備）を用いてこのシステムをテストした。その性能は遠隔操作で訓練されたロボットとほぼ同等であるという。
カリフォルニア大学バークレー校とNVIDIAが共同開発したT-Rexシステム
カリフォルニア大学バークレー校とNVIDIAの研究者らは、自己中心的な記録を活用することで、ロボットの目と手の触覚協調能力を人間のレベルに近づける新しいAIシステムを共同開発した。
T-Rexと名付けられたこのシステムは、SharpaのWaveハンドを統合したDexmate Vega-1ロボットに搭載してテストされた。Waveハンドは現在市販されている最も先進的なエンドエフェクタの一つであり、各エフェクタは22自由度を備えているとされる。
T-RexシステムによるSharpa Waveハンドの訓練
研究者らによると、T-Rexは歯ブラシへの歯磨き粉の塗布や電球の取り付けなど、高い触覚操作を要する12のタスクを遂行した。T-Rexは、2.2万時間以上の一人称動画と100時間の触覚データセットで訓練されたAIブレインによって自律的に動作する。
このロボットは自然言語の指示に従い、頭部カメラでシーンを理解し、手首カメラで各手の動きを監視する。同時に、手部の触覚センサーが刻々と変化する力を継続的に測定する。
T-Rexはこれらの信号の瞬間的な変化を追跡し、そのいわゆる「トランスフォーマー・ハイブリッドアーキテクチャ」は、複数の専門AIエージェントが連携して動作するチームのように機能する。あるエージェントがヒューマノイドの動作を計画する一方で、別のエージェントが触覚を用いて素早く修正を行う。
T-Rexの平均成功率は65%に達し、現在の最強システムを約30%上回った。しかし、完全な自律運転を実現するには、より高度なセンサーとより精密な制御が依然として必要だと研究チームは述べている。
スタンフォード大学、パナソニック、ローマ大学、ItalAIの研究者もこの研究に参加している。
