中国のエンボディード・インテリジェンスが「歩ける」から「働ける」へ生産現場を塗り替える
北京発 エンボディード・インテリジェンスが中国各地の展示室を飛び出し、生産ラインや都市の公共空間に浸透することで、生産性の構図を根本から書き換えつつあります。
広州のYunwan Embodied Intelligence Innovation Centerでは、VRゴーグルやハンドコントローラー、脚部センサーを備えた全身モーションキャプチャスーツを身にまとった技術者が身をかがめ、脚を持ち上げ、体を回転させると、目の前のヒューマノイドロボットがその動きをリアルタイムで鏡写しするという光景が既に日常化しており、これはGuangzhou Baiyun Xuanji Technologyの最新技術の実証であると同時に、実用化に向けた最終調整段階にあることを示しています。
同社の副総経理、Lu Zhicongは、昨年は全身制御方式が上半身に限られ、下半身をリモコンで動かす必要があったと振り返ったうえで、今年は全身を制御するソリューションの開発に着手しており、最適化が完了すれば動作再現精度は90％以上に達すると見込んでいると説明し、用途に応じたモデル選定と二次開発を通じて実シナリオへの適応を図っているとの認識を示しました。
同社が手がける消防ロボット犬の開発では、市販の四足ロボットに赤外線や火花検知のセンサー、通信モジュールを統合し、視覚認識と自律探索アルゴリズムを結び付けることで火災救助の具体的な要求を満たす二次開発に注力しており、こうした取り組みは人が行うべきでない反復的かつ高リスクな作業をロボットに担わせることを目的にしているとLuは強調しました。
Li-Gong Industrialの展示では、頭部取り付けの両眼カメラが一人称視点を捉え、手首のマイクロカメラが細かな手作業を追跡し、100点以上の圧力点を持つ触覚センシング手袋が指先や手のひらのフィードバックを詳細に記録するというデータキャプチャキットを軸に、視覚と触覚の両面から職人技の暗黙知をデータセット化し、ロボットにそのロジックを学習させるプロセスが示され、これはシーラント塗布や組み立て作業といった直感に依拠してきた作業の自動化を可能にする一方で、製造業が直面する人手不足や若年層の作業志向の変化に対応する狙いも明らかになっています。
Li-GongのCao Yuranは、ロボットが単に労働者を置き換えるのではなく、反復作業を担うことで人が機械調整や製造計画、工程最適化のような付加価値の高い職務に移行できると述べ、同社の受注は現在10月まで埋まっており海外需要も急拡大していると明かしたうえで、自社開発の自動化装置でロボットを製造し、そのロボットがさらにロボットを生産するといった循環も既に始まっていると示唆しました。
深センでは1024 Roboticsの自律物流ロボットが地下鉄16号線で閑散時間帯に駅間を往復して物資を輸送し、改札通過やエレベーターの利用、列車の乗降をGPSを用いずに自律的に行う運用が実証されており、同社CEOのHe Zhijianはこうした成長が地方政府の「シナリオの森」アプローチ、すなわち実ユースケースと研究開発環境の結び付けに依存してきたと説明し、坪山地区の支援によって実証スペースや自動運転許可の取得が容易になったことを挙げました。
工業・情報化部のデータや専門家の分析を合わせると、中国製四足ロボットは世界販売の約70％を占め、国内には400を超えるヒューマノイドモデルが存在して世界の半数以上に当たるという事実が生産現場への迅速な適用を裏付けており、国務院の行動計画や共産党中央政治局の方針が基礎研究への長期的支援と「AIプラス」イニシアチブの深化を求める中で、国の産業政策と市場競争力が相互に作用していることが浮き彫りになっています。
国務院発展研究センターのLi Yanは、エンボディード・インテリジェンスが単一作業を行う固定プログラム型の生産ツールから環境認識や意思決定、柔軟な協働が可能な知能エージェントへ進化しており、産業製造や農業、特殊作業、公的サービスへの応用が拡大すると指摘する一方で、中国情報通信研究院のWei Kaiは、世界でも類を見ない適用シナリオと膨大な実世界データが中国に大規模な実験場を提供していると述べ、市場規模については『China Embodied Intelligence Industry Development Report（2026）』が2018年の約2,133億元から2026年には推定1兆9,000億元へと拡大し、年平均成長率が22％から23％に達すると報告している点が、その成長の厚みを物語っています。
こうした動きは、単に技術のデモンストレーションが増えたという段階を超え、ショールームで『歩ける』ロボットが実際の生産や物流の現場で『働ける』ロボットへと移行する過程を加速しており、今後は現場データの蓄積と政策の支援を受けて、実装と反復を通じた産業転換が一層進む見通しです。
