新華社通信記者彭銭張萬子
ビッグモデルに続き、今年の科学技術業界では「身体化知能」が新たな注目スポットとなっており、人工知能（AI）の新たな波における重要な方向性と考えられている。多くのスタートアップ企業が誕生し、資金調達は何度も最高値を更新し、テクノロジーは進歩を続けています...この分野の最も代表的な存在であるヒューマノイドロボットは、大型モデルの触媒作用を受けて産業化を加速しています。
大きな模型を「面白い魂」と捉えるなら、「身体化された知性」によって実現された人型ロボットは「美しい肌」を持ち、様々な分野で人間の強力なアシスタントとなっている。
ロボットの再定義
仮想空間と現実空間をつなぐ架け橋としての「身体化インテリジェンス」とは、AI をロボットなどの物理的実体に統合し、人間と同じように環境を認識し、学習し、動的に対話する能力をロボットに与えることを指します。
「身体化された知性」という言葉自体、テクノロジーの哲学的な色彩が強い。 1945年、フランスの哲学者モーリス・メルロ＝ポンティは、人間が世界を理解するには身体を通じて周囲の環境と相互作用し、認識する必要があると考え、「身体性」という概念を提唱しました。 1950 年、「AI の父」として知られる英国のコンピューター科学者チューリングは、論文「Computing Machinery and Intelligence」の中で「身体化知能」という概念を初めて提案しました。
実際、比較的知能レベルの低い産業用ロボット（ロボットアーム）は、製造業において古くから広く使用され、品質と効率の向上をもたらしてきました。しかし、従来の産業用ロボットは「固定プログラム + ロボットアーム」の組み合わせであるのに対し、「身体化された知能」によって強化されたロボットは「マルチモーダルな知覚 + 脳による意思決定」の繰り返しです。
清華大学学際情報科学研究所の徐華哲助教授は、将来のロボットは、二足歩行、四足歩行、車輪付き、機械式犬、知能ドローン、さらには機械式ミツバチなど、さまざまな形態を示すようになるが、人型ロボットも登場すると考えている。人間社会に最も適応し、人間を最も助けることができるロボットとなるでしょう。
人型ロボットは、生産ラインの「ラストマイル」の問題を解決できます。パーソナライズおよびカスタマイズされた製品の多くは、組立ラインで均一に組み立てることができません。そのため、顧客のカスタマイズのニーズに応じて量産部品を製品に組み立てる「支援」を行う汎用化機能を備えた人型ロボットが必要です。家庭サービスや公共サービスなど、より複雑で変化しやすいシナリオでは、人型ロボットにも多くの利点があり、さまざまな環境に適応し、さまざまなタスクを完了する必要があります。
克服すべき3つの大きな困難
人型ロボットの開発は、人間を学び、模倣することから始まります。その発達の難しさは、人間の脳、小脳、身体と比較することによっても理解できます。 「脳」は主にロボットの自律学習、計画、意思決定の中枢を担っています。 「小脳」は、歩くことから走ること、ジャンプすること、そして単純な把握から複雑な手の動きまでを含む運動制御を担当します。 「体」には体幹や四肢の構造、器用な手のデザインが含まれます。
UBTECH Roboticsの副社長で研究所所長のJiao Jichao氏は記者団に対し、「頭脳」、クラウドエッジエンドの統合コンピューティングアーキテクチャ、マルチモーダルという3つの主要分野においては、克服すべき多くの技術的困難があると語った。近年、知覚と環境モデリングがテクノロジーの焦点となっています。 「人間の模倣における最大の困難は、人間の脳の模倣にあり、既存の科学理論は人間の脳を研究するには程遠い。」 「小脳」に関しては、人間とコンピュータのインタラクション能力、複雑な地形の通過、全身を協調させた微細な操作などが重要な方向性となります。 「身体」に関しては、剛柔結合バイオニック伝達機構、非常にコンパクトなロボット四肢構造、器用なハンド設計などのキーテクノロジーが、人型ロボットの柔軟な動きに必要なハードウェア基盤として重要です。
大型モデルの登場により、ロボットの「脳」が大幅に「進化」し、ロボットの汎用性と汎用性が大幅に向上し、人型ロボットの開発コストが削減され、数千世帯への導入が加速すると期待されています。
Uniqlo Robotics の創設者兼 CEO である Yang Fengyu 氏によると、業界では現在主に事前トレーニング済みの大型モデルを使用してロボットを事前トレーニングし、より強力な学習能力をロボットに与えています。大規模なモデルは、特定のタスクの学習をロボットのタスクに転送して、適応性を向上させることができます。さらに、大規模モデルのマルチモーダル処理機能を使用して、視覚、聴覚、触覚などのさまざまな入力を組み合わせて、複雑なシーンに対するロボットの理解を向上させることができます。
中国は出遅れていない
世界を見渡すと、人型ロボットは工業化の初期段階に入り、工業生産、商業サービス、家族との交流の分野で「水を試し」始めています。技術的なブレークスルー、実装の進歩、資金規模のいずれにおいても、人型ロボットの研究開発競争は基本的に中国と米国が独占している。
UBTECHの人型ロボットWalkerは今年、自動車や家電などの主要製造分野に焦点を当てており、多くの自動車工場に入り実習を行っている。 Yushu Technology のロボットは、完全に人間のような自然な歩行を実現しました。 Uliqi Robot は「家」計画を策定中です。ボストン ダイナミクスの新しいバージョンの Atlas ロボットは、工場内の異なるロッカー間での部品の柔軟な移動を実現しました。テスラの人型ロボット「オプティマスプライム」は2025年に量産開始予定…
Jiao Jichao 氏は、「人型ロボット産業をマラソンにたとえると、中国とヨーロッパ、アメリカ諸国は現在、最初の 1,{1}} メートルのスタート段階にほぼ立っています。」と述べました。
楊峰宇氏も同様の見解を持っている。最先端の大型モデルの研究開発能力と認識技術により、アメリカ企業はロボットの意思決定システムと複雑なタスク処理において競争力を高めています。中国の優位性は産業用ロボットの分野、特に比較的成熟した製造用途に反映されている。人型ロボット技術の特許でも中国がリードしている。
ロボットの「頭脳」の中核となるアルゴリズムとハイエンドチップには依然として課題が残されているが、中国のロボット産業には豊富な応用シナリオと潜在的なユーザー人口が豊富にあり、データは最大の競争上の優位性の1つである。
鍵となるのは、現実世界のシナリオで大量のデータを収集し、人型ロボット産業へのデータの流通と供給をどのように調整するかです。 Xu Huazhe氏は、実世界のデータは通常、さまざまなロボット企業自身によって収集されると述べた。北京ヒューマノイドロボットイノベーションセンター有限公司は、学術界や産業界が利用できるオープンソースデータセットの作成を計画している。将来的には、高品質の共有データセットが業界の発展に大きく役立つでしょう。