移動ロボット（AGV/AMR）業界は最近話題になっています。パーデューはサービスロボットから産業市場に参入し、すでに混雑している市場に新たなプレーヤーを加えました。海康ロボットは、すべてのカテゴリで100番目のAMR製品がラインオフしたと発表しました。業界のトッププレーヤーは数年の開発を経て、生産能力が飛躍的に向上し、開発のトレンドの規模が現れています。
同時に、昨年の大型モデルブーム以来、移動ロボット産業の新たな発展も迎えている。ある起業家は「ロボットの知能レベルは、過去10年間の技術の蓄積の総和を上回る」と興奮気味に語った。
これはある程度、モバイルロボット産業の現在の発展を反映しています。
過去10年間で、中国では移動ロボット産業が急速に発展し、物流倉庫と工場の生産ラインの間を行き来する移動ロボットは、インテリジェント物流やインテリジェント製造の代名詞となっている。GG Roboticsのデータによると、2014年から2023年まで、業界の複合成長率は40％を超え、売上高は10年間で20倍以上に増加した。
潜在的空間の下では、新興企業のほか、成熟したロボットメーカーや伝統的な物流・自動化設備サプライヤーも参入しており、国境を越えた参入者も数多く存在し、混交は深刻です。裏を返せば、10年の発展を経て、2023年には業界規模は120,000ユニットを超えるものの、規模と標準化された配送は依然として一般的な業界が克服すべき困難な問題です。
このトラックは、ビッグモデルの追加により、新たな物語の幕開けとなるでしょうか? 業界はどのようにしてこの内紛の物語から抜け出すべきでしょうか?
01 混雑したトラック
最近、サービスロボット企業の Purdue 社は、産業シナリオ向けの初のロボット PUDU T300 をリリースし、ケータリングやその他のサービスシナリオから低頻度、軽量の産業配送セグメントに参入しました。
パデュー・ロボティクスの創設者兼CEOである張涛氏はインタビューで、産業市場に参入する理由として、産業現場の高い潜在力とロボットなどの製品の受け入れ度の高さを挙げ、これまでサービスロボットの分野で経験を積んできたと語った。外の世界は、パデューの産業物流輸送への国境を越えた参入を次のように解釈している。
業界が発展するにつれて、新たな成長チャネルが見つかると期待されるセグメントです。
しかし、観察者たちは、パーデュー大学が実際にはすでにある程度混雑しているコースに参入しようとしているとも指摘している。
過去10年にわたり、国内の移動ロボット業界は海外企業に追いつき始め、産業チェーンを徐々に改善するプロセスを経験し、現在の現地化率は90％を超えています。
業界のベテランは、2012年3月にアマゾンが倉庫ロボットプロバイダーのKiva Systemsを7億7500万ドルで買収して以来、この流れが活発化し始め、多数の企業が次々と物流と倉庫自動化の分野に参入するようになったと紹介した。
その後、中国における人件費の上昇、採用難、産業の高度化といった複数の背景の下、移動ロボット製品は小売や製造など多くの場面で徐々に応用されるようになりました。
この過程で、多数のプレーヤーが参入しました。CRM Industry Alliance 2023のデータによると、国内のAGV/AMR産業チェーンに関連する企業は600社以上あり、その中には産業用移動ロボット（AGV/AMR）を主力製品とする独自企業が220社以上あります。この数は、移動ロボットの開発が先行していた欧州と北米の両地域を上回っています。
例えば、移動ロボットスタートアップブームの第1波（2014年～2017年）で設立されたJiji Jia、Haikang Robotics、Quick Warehouse、Hai Zuoなどのさまざまな企業はすでに登場し、規模拡大に向けて発展しており、その中でもJiji JiaとHai Zuoは海外市場での販売実績を伸ばし、レイアウトも徐々に完成されてきました。しかし、2023年までに、この軌道に加わり、資金調達を行うスタートアップはまだあります。
老舗のロボット企業であるKUKA、安川電機、ファナックもロボットアームからAMR分野に事業を拡大し、物流・ハンドリングロボット事業を展開している。その代表例がKUKAロボティクスで、同社は2021年に上海で独立した移動ロボット部門を設立し、同年関連製品をリリースした。
AI分野のプレーヤーもこの分野に参入しています。例えば、Kuangyi TechnologyはAIアルゴリズムからスタートし、ハードウェアとソフトウェアの統合を通じてセキュリティ市場に参入した後、2017年以来、インテリジェント物流の分野はKuangyiにとってAIが産業シーンに進出するための新たな突破口とみなされています。
物流業界のプラットフォーム企業は、自社の効率性の観点から、関連企業に投資したり、自ら研究した製品を発売したりしている。昨年7月、物流プラットフォームの貨物Lalaは、ロボット市場に賭けてTusker Roboticsに投資した。投資先のTasco自体は、2021年に設立されたインテリジェントハンドリングロボットの開発企業であり、主な製品はインテリジェントパレットロボットです。
一方、電子商取引物流プラットフォームの菜鳥は、倉庫輸送や配送などの自動化投資を増やし、2022年に菜鳥が一般向けに発表した自社開発のパレット四方シャトルなど、自社開発の倉庫・輸送移動ロボットを発売した。
その結果、このトラックにはスタートアップ企業、成熟したロボット製造企業、伝統的な物流および自動化機器サプライヤー、さらにはFoxconnやZTEなどの企業が集まりました。
プレーヤーは集まったが、ベテランたちは市場はまだ初期段階であり、それが業界規模の表れだと考えている。CMR業界連盟のデータによると、2023年の中国の移動ロボット（AGV / AMR）の売上規模は約212億元、販売台数は約125,000台。統計的な口径の大きさの違いにもかかわらず、業界市場はまださらに開拓される必要がある。
市場も必然的に内向的競争の状況にある。鑫松ロボットの移動ロボットBG社長は以前、市場における動力電池と太陽光発電産業のプロジェクトに対する需要は高く、個々のプロジェクトの売上高は数億ドルに達するが、ほとんどのプロジェクトは最低価格での落札が基本であり、「入札価格は最低ではなく、より低いだけである」と具体的に指摘した。
海康ロボティクスが昨年提出した目論見書によると、2020年から2022年にかけて移動ロボット事業の粗利益は下降傾向にあり、「業界における競争の激化により、報告期間中に製品の価格が一定程度低下し、特に移動ロボット事業ではそれが顕著である」と述べられている。
02 カスタマイズされた需要と規模の成長
競争は激しいものの、市場の需要は依然として強い。あるベテランは、近年、新エネルギー車、太陽光発電、電力電池業界の需要の増加に伴い、移動ロボットがこれらの業界に応用されるのを加速させており、これらのいくつかのシーンも業界の増加の大部分を占めていると紹介した。
市場の第一層のプレーヤーは、徐々に規模の成長傾向から抜け出してきました。Haikang Roboticsは最近、AMRの各カテゴリの100,000ユニットの製品がラインオフしたと発表しました。これは、業界のトッププレーヤーが10年間の開発を経て、ある程度の回答書を提出したことを意味します。
そして、このデータの背後には業界の問題も隠れています。それは、移動ロボットメーカーはどのようにして大規模な開発を実現するのか、ということです。
移動ロボット業界連盟の統計によると、2022年、中国の産業応用移動ロボット市場では、受注額が10億元の大台を超える企業が4社あり、売上高が1億元を超える企業は約42社あり、そのうち、1～3億元の企業は28社あり、業界の多くのプレーヤーにとって、売上高規模が3億元の大台を突破するのは困難です。
このような状況が発生する理由は、企業の需要シーンの複雑さにあります。
倉庫保管、物流、工業生産のシーンは、需要が大きく異なります。海康ロボットの呉永海副社長は、会議のスピーチで、彼らが直面している業界は数千に上り、同じ業界、同じシーンであっても、異なる企業の運営モードはまったく異なると述べました。
同時に、複雑な応用シーンでは、企業の目標優先順位も異なる可能性があり、他の家電業界と同様に、業界で大規模なバッチ配信を実現することは困難です。
唐文斌氏は、冷蔵倉庫などの一部の業界では、需要側が無人化の度合いを重視し、無人化の度合いが高いほど、倉庫の人員が少なくて済むことを望んでいると紹介した。一部の顧客はメンテナンスのしやすさを追求するだろうし、設備の種類も少なく、メンテナンスも簡単になるだろう。また、倉庫の大きさを追求する企業もあり、スペース内での容量を注文するだろう。
これらすべての要素を考慮すると、顧客のニーズを満たすにはカスタマイズが不可欠です。
カスタマイズの需要と企業規模の発展のバランスをどのように実現するか？モバイルロボットベンダーも、コンポーネント化やプラットフォーム化を利用して課題に対処するなど、問題を解決する方法を模索しています。複雑なビジネス機能を整理し、いくつかの原子レベルのコンポーネントを分類してサンプリングし、原子レベルの組み合わせを実行してさまざまなアプリケーションシナリオを構築し、さまざまなニーズに適応します。
さらに、企業は顧客現場での二次修正や開発能力をますます重視しています。Haikang Roboticsは、ビジネスロジックを振り付けることができる専用のDataflowビジネス開発プラットフォームがあり、ユーザーは自分のビジネスの変化に応じてロジック戦略を継続的に調整できると述べています。
ある上級者は、「システム導入後、顧客は変更の仕方に無駄があることに気付きました。自分で変更できず、メーカーを探しましたが、メーカーはすでに撤退しており、今回ばかりは大変困りました」と例を挙げた。二次開発プラットフォームの構築は、企業の需要側の変化に適応できるようになる。
ソフトウェア システムも非常に重要です。1 つは、異なるソフトウェア製品の互換性です。企業のビジネス サイトの複雑なニーズにより、一部のソリューションでは、異なるブランドの製品が相互に連携する必要があります。ただし、異なる会社の製品をどのようにスケジュールして互換性を実現するかという問題もあります。もう 1 つのポイントは、いくつかのインテリジェント倉庫のシナリオが深く着陸し、大規模な移動ロボット間の調整方法、ロボットが衝突しないように最適なルートを計画する方法など、アルゴリズムの能力が非常にテストされることです。
現在、国内の主流の物流ロボット企業は、ソフトウェアシステムへの投資を非常に重視しています。例えば、Kuangyiが2019年にHetuシステムを開発したとき、Hetuを中央頭脳として自社開発およびサードパーティの設備をすべてディスパッチし、倉庫管理システム（WMS）、倉庫実行システム（WES）、タスク実行システム（TES）、ロボット本体制御ソフトウェアなどのソフトウェアシステムの接続を実現しました。倉庫と物流のインテリジェントな統合管理を実現するだけでなく、計画段階でのシミュレーションもサポートし、倉庫と物流システムのライフサイクル全体の管理を真に実現します。
業界の多製品連携の文脈では、関連インターフェースの標準化と統一を推進することも業界内のコンセンサスとなっている。一部の業界団体は業界標準の制定に先立って取り組んでおり、行動を起こした企業もある。例えば、2022年移動ロボット業界連盟が策定した「産業応用移動ロボット及びそのスケジューリングシステムデータインターフェース仕様」は、昨年4月にすでに発表されている。
現在、移動ロボット企業は体系的なプロジェクトに取り組む必要があります。唐文斌氏は、ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムから、プログラム全体の設計と着陸の最終的な実装まで、顧客インターフェイス、トレーニング、運用とメンテナンスなどのいくつかの詳細を含む、全体の長いビジネスチェーンが最終的な効果に影響を与えると考えています。「これは統合システムであり、ベンダーはどのリンクでも短すぎることはできません。」
03 ビッグモデルの配当
過去 1 年ほどの間に、ビッグ モデル テクノロジーは世界中で連鎖反応を引き起こし、大きな成長の余地を生み出しました。
IDCが最近発表したデータによると、2022年10月1日から2024年3月15日までの約18か月間に、世界中のクラウドコンピューティングベンダー、ハードウェアチップ、ソフトウェアアプリケーションなどの大手モデル企業60社で、大手モデルの波により、資本市場の時価総額が8兆ドル増加した。
大型モデルの登場により、ロボット工学分野での議論も白熱している。ロボット工学の新興企業のベテランは、過去 1 ～ 2 年間で大型モデルによってロボットの知能レベルが過去 10 年間の技術の総計を上回るほど向上したと Digital Intelligence Frontier に語った。
「もともとは、デッドプログラムを書いてロボットの知能をプログラミングするというものでした」と情報筋は Digital Intelligence Frontier に語った。例えば、ロボットを A 地点から B 地点、そして C 地点まで移動させるには、ロボットが移動する前にプロセスを明確に定義する必要がある。大きなモデルが追加された後は、ユーザーが自然言語でどこに行くかを言うだけで、ロボットはそれを実現できる。
人間とロボットのインタラクションは変化しています。Kuangyi TechnologyのCTOであるTang Wenbin氏は、例えば、ヨーロッパの一部の物流および工業生産現場では、音声ベースの制御システムソリューションが数多く存在し、多くの人がヘッドセットを装着して、制限された指示を通じて、音声を使用してシステムとインタラクションしていると例を挙げました。ビッグモデルの登場後、強力な意味理解能力により、人々はより迅速かつ便利にシステムに操作指示を与えることができます。
唐文斌氏はデジタルインテリジェンスフロンティアに対し、もうひとつのより重要な変化は、エンドツーエンドの大規模モデルであり、認識、意思決定、制御能力がモデルに集中していること、そして人間がロボットを制御する能力、機械の知能レベルが新たなレベルに達することが期待されることだと語った。
実際、エンドツーエンドモデルは、現在の業界の基本的な大型モデルの進化と発展の方向でもあります。たとえば、OpenAIが最近リリースしたGPT-4oは、テキスト、オーディオ、画像の任意の組み合わせを入力として実現されており、テキスト、オーディオ、画像の出力の任意の組み合わせを生成し、インタラクションの応答速度と実際の対話に非常に似ています。昨年8月にGoogleがリリースした遅延効果で多くの人を驚かせたロボットの大型モデルであるRobotics Transformer 2（略してRT-2）も、視覚言語動作（VLA）機能を統合したエンドツーエンドモデルです。
国内の人工知能企業の業界ソリューション担当者は、デジタルインテリジェンスフロンティアに対し、エンドツーエンドのビッグモデルとは、音声入力から意味理解、制御決定まで、これまでは複数のモデルを積み重ねて行っていた処理を、1つのモデルで行うことができるようになることだと語った。これまでは、方法の重なりが多かれ少なかれ知能レベルの損失をもたらし、異なるモデル間の情報の流れも当然遅延が大きくなっていたが、エンドツーエンドのモデルでは損失が少なく、知能レベルが高く、遅延が短くなるという。
物流と倉庫のつながりが比較的閉じているように見えるので、このシーンに大型モデルの導入が必要なのだろうか？と疑問に思う人もいるだろう。唐文斌氏は、倉庫物流のシーンでは、タスクの種類は実際には1つではないと考えている。たとえば、資材輸送操作シーンには、箱の移動、ピッキング、梱包、テーピングなどのタスクが含まれており、大型モデルの汎用性は非常に明確な価値をもたらすことができる。「物流のシーンは、実際には非常に優れたものです。やるべきことはかなり多く、より賢いロボットが必要です。」
これらの新たな変化は、物流ロボットの分野で刺激的なプレーヤーです。昨年、大型モデルの波が来た後、唐文斌氏と彼のチームはすぐに反応し、「Kuangyi Technologyは設立時にロボット工学をやりたいと思っていましたが、この波により、当社は大型モデルとロボット工学の両方を理解している数少ない企業の1つになりました。この2つのスキルポイントがチームに収束することはめったにありません」と述べ、現在、大型モデルと物流ロボットを組み合わせた製品を構築しています。
業界筋は、設備の知能レベルの向上により、製品のあらゆる業界シーンへの応用が加速し、プレイヤーが在庫スペースに参入するのを防ぐ新たなスペースが確保される可能性があると考えている。
海康ロボティクスのCEO、賈永華氏は例を挙げた。従来、従来のAGVの認識能力と自律的な意思決定能力は比較的弱く、ポイントツーポイントのハンドリングや一部のループラインの単純で固定された反復作業しか実現できず、業界規模も比較的小さかった。同氏はかつて日本の有名企業に赴任したことがあるが、年間出荷台数は数百台に過ぎなかった。しかし、移動ロボットにさらに多くのアルゴリズムが加わるにつれて、単量体の知能はますます強力になり、製品はより柔軟になり、ヒューマンコンピュータインタラクション環境で動作できるようになり、移動ロボットの適用範囲は大幅に拡大し、例えば昨年の海康ロボットの年間出荷台数は業界全体の10年以上になったかもしれない。
しかし、大規模モデルがもたらす劇的な変化はまだ始まったばかりかもしれない。業界では、Transformer モデルと事前トレーニングを使用してロボットを制御することで、テクノロジーに新しい方向性が開かれると一般的に考えられているが、具現化されたインテリジェンスの開発はまだ初期段階にある。「データがループするにつれて成功率を向上させ続け、いくつかのシナリオでループを実際に閉じてビジネス価値を生み出す必要があります。道のりはまだかなり長いです」と Tang Wenbin 氏は述べた。