グローバルな技術進化の潮流を的確に捉え、具現知能（エンボディド・インテリジェンス）の発展機会を確実に掴む

具現知能（エンボディド・インテリジェンス）とは、物理的実体と環境とのリアルタイムな相互作用を通じて、知覚・認知・意思決定・行動を統合した知能システムであり、ヒューマノイドロボット、バイオニックロボット、環境に組み込まれたシステムなど、多様な形態を含む。現在、具現知能は環境との反復的な相互作用を通じて絶えず進化しており、認知・意思決定能力および実践的な遂行性能が著しく向上している。これにより、より自律的で、複数のシナリオにまたがる汎用知能への進化が加速している。具現知能に関するグローバルな技術革新動向を正確に把握し、その根底にある課題に積極的に対応することは、新たな産業変革の機会を捉え、主導権を獲得する上で極めて重要である。

　　世界における具現知能技術の発展には、以下の5つの主要な動向が見られる

現在、グローバルにおける具現知能技術は、加速的な進化を遂げており、知覚・インタラクション、意思決定・認知、制御・実行、仮想・現実領域のデータ融合、システム統合という5つの次元で画期的な進展が見られます。これにより、具現知能は研究室から大規模な実用化へと移行しつつあります。

1つ目は、世界モデルの組み込みと知覚インタラクションの進化です。世界モデルおよびマルチモーダル知覚技術によって駆動され、具現化知能（エンボディド・インテリジェンス）は、物理的環境を理解・相互作用する能力を大幅に向上させました。これにより、「刺激－反応」から「推論に基づく意思決定」へ、また「データの再構成」から「パターンの理解」へと、パラダイムが転換しています。メタ社は、V-JEPA2という世界モデルを発表しました。このモデルは、異なる行動がもたらす結果を予測し、その目標に基づいて結果を順位付けすることで、行動の正確性を大きく高めます。北京大学では、MLA（マルチセンソリー言語アクション）モデルアーキテクチャを提案しており、完全なマルチセンソリー（多感覚）モダリティを導入し、異種信号を統合することで、より信頼性の高い意思決定の根拠を提供します。

第二に、エンドツーエンドのトレンドと意思決定におけるパラダイムシフトが見られます。具現化知能における階層型意思決定アーキテクチャ「脳＋小脳」は成熟期を迎え、実用化が進んでいます。一方、広範な対応範囲、低遅延、高い自律性、および強力な協調性を特長とするエンドツーエンドモデルは、汎用的汎化を目指す具現化知能の探求において、大きな可能性を示しています。Google DeepMindの「Gemini Robotics」はエンドツーエンド型VLA（Vision-Language-Action）アーキテクチャを採用しており、異なる概念領域を横断する優れた汎化能力を備えています。中国の越江（ユエジャン）社が独自に開発した「DOBOT-VLA」モデルは、視覚・言語・制御機能を統合し、実環境での強化学習により最適化されています。同社のヒューマノイドロボット「ATOM」を搭載することで、2025年に量産を開始。歩行、動的バランス制御、精密組立といった複雑なタスクを実行可能です。

第三に、柔軟な素材における画期的な進展により、自己修復機能が実現しました。素材革命は、具現化知能の進化を「剛性の実行端末」から「知的な適応的実在」へと推し進めています。皮膚のような触覚センサーや電子皮膚によって、具現化知能は極めて高感度な環境認識能力を獲得しました。また、生物模倣型の柔軟構造は、這う・転がる・蠕動するといった多様な運動モードを備えた具現化知能生命体を可能にし、応用シーンへの適応性と拡張性を効果的に高めています。自己修復素材は、積極的な自己修復という画期的な成果を達成しました。本体が損傷を受けた場合、光や熱の作用により化学結合が可逆的に再結合します。損傷の検出・位置特定・自己修復機能が一体となっており、複雑かつ過酷な環境下における具現化知能の耐久性および信頼性を大幅に向上させ、長期にわたる自律動作を確実に実現しています。

4つ目は、仮想データと実機データの統合およびデータ標準の統一です。実機によるデータ収集はコストが高く、規模も小さい上、未見の環境への汎化能力が弱いため、具現知能（エンボディド・インテリジェンス）の発展におけるボトルネックとなっています。一方、生成型データソースは、大規模言語モデルなどに基づいて構築されたシミュレーション環境であり、大量かつ高度に構造化されたデータを低コストで提供でき、データギャップを埋める役割を果たします。さらに、物理法則に基づく制約や混合データパラダイムを組み合わせ、実機データによる較正を行うことで、シミュレーションと現実の乖離を大幅に縮小できます。国内企業の51Sim社は、NVIDIAプラットフォームを基盤として、エンドツーエンドの運転支援シナリオおよび合成データを蓄積し、港湾や鉱山といった複雑なシーンにおけるロボット訓練に実際に活用しています。「Dome DOME」プラットフォームは、データインターフェースおよびフォーマット仕様を統一し、データの縦割りを解消。業界共通の「共通言語」を構築することで、異なるシナリオ間の相互運用性向上および高品質なデータ供給の実現を効果的に推進しています。

5つ目は、異種間の協調作業を実現し、安全な基盤を構築することです。ソフトウェアとハードウェアの分離（デカップリング）およびモジュール化された統合により、具現化知能（エンボディド・インテリジェンス）向けオペレーティングシステムの進化が加速し、異なるオントロジー間の互換性や異種間協調が可能になっています。OpenRMFアーキテクチャは、ロボットにおける「交通ルール」と「コミュニケーション言語」を統一し、異種機器からなるクラスター間での協調運用を実現します。また、OpenMindが発表したOM1は、主要な大規模言語モデル（LLM）APIに対してプラグアンドプレイ対応および跨オントロジー開発を支援します。システム統合によってプロジェクトの基盤が強化され、安全性・信頼性の確保および最低限の制約条件への遵守が担保されます。敵対的学習（アドバーサリアル・トレーニング）や差分プライバシーなどのプライバシー保護計算技術を活用すれば、生データの流出を防ぎながら機関間連携を実現でき、具現化知能の大規模応用に向けた能動的かつ堅牢な多層防御体制を構築できます。

　　中国の embodied intelligence（具現化知能）競争力を高めるため、多角的な対策を講じる

現在、中国の embodied intelligence（具現化知能）は、技術的ブレイクスルー、産業への導入、エコシステムの育成という三つの側面を統合的に推進する重要な段階にあります。コアハードウェアの国産化が加速し、大規模言語モデルの性能も大幅に向上しています。国内のコンピューティングパワーは複雑なモデルを効率よく処理可能となり、一部の分野ではすでに実用レベルの応用能力が形成されつつあります。しかし、国際競争がますます激化する中で、embodied intelligence（具現化知能）が抱える本質的な課題を無視することはできません。

第一に、コア部品の自律的コントロール能力を高める必要があります。サーボモーターや減速機、高機能センサーなどについては、海外への依存度が依然として高い状況です。また、エネルギー系の持続稼働性能が十分ではなく、全スタックにおける自社開発能力にも課題が残っています。第二に、標準化体制および産業エコシステムの整備がまだ不十分です。ハードウェアのインタフェースや通信プロトコル、ソフトウェアの互換性に関する規格が統一されておらず、データの孤島化が広範に及んでおり、オープンソースコミュニティの影響力も限定的で、高品質な対話型データの供給も不足しています。第三に、セキュリティ・ガバナンス体制の充実が求められています。自律走行システムによる事故における責任の所在が明確化しづらく、また、個人情報などのセンシティブデータを継続的に収集することにより、データ漏洩やプライバシー侵害といったリスクが生じやすくなっています。さらに、複数機関間での信頼できる連携メカニズムの構築も急務です。

上記の課題に直面する中、中国は発展のチャンス期間を的確に捉え、独自の技術革新を核とし、標準化構築を出発点とし、安全なガバナンスを最低限のラインとして、具現化された知能型産業エコシステムの育成を加速させ、新質の生産性向上および科技強国建設に強力な推進力を注入する必要がある。

一つ目は、戦略的技術力の配置を強化し、自立したイノベーションの基盤を固めることである。新たな国家体制を活用して、具現知能（エンボディド・インテリジェンス）分野における国家重点実験室の戦略的科学技術力を強化し、「情報・物理・認知」の三領域融合モデル、エンドツーエンド型意思決定アーキテクチャ、生体模倣型柔軟材料など、最先端の研究テーマを中心に組織的な科学研究を展開する。企業主導による産学研連携を深化させ、先進技術企業が中心となってイノベーション・コンソーシアムを結成することを支援し、サーボモーターや減速機、プランетローラースクリューなどのコア部品の国産化という課題の克服に向けて優位な資源を集中投入する。これにより、「基礎研究―技術開発―産業応用」という全工程の連携を実現し、産業発展の制約要因を根源から解消する。

2つ目は、オープンで協調的な産業エコシステムを構築し、高い水準で高品質な発展を牽引することです。異業種間のハードウェアインタフェース、通信プロトコル、ソフトウェア互換性に関する標準化を加速し、OSやミドルウェアなど、自立・制御可能な基盤ソフトウェアの開発を推進します。高度なデータ集約・ガバナンス体制の構築を模索し、多モーダルなデータ収集・アノテーション標準を策定するとともに、スマートファクトリーおよび高リスク作業などのキーシナリオ向けにシミュレーションベンチマークやデータ公開プラットフォームを整備し、データ流通の壁を打破します。地元のオープンソースエコシステムを積極的に育成し、大学・研究機関・企業が共同でアルゴリズムとコンピューティングリソースの共有システムを構築することを奨励します。これにより、研究開発のハードルを下げ、技術のイテレーションを加速し、高度な標準化とオープンソースによって産業の品質向上をリードします。

三つ目は、健全なセキュリティガバナンス体制を構築し、信頼できる発展の基盤を築くことです。アルゴリズム、データ、物理的セキュリティを包括する階層型保護メカニズムを整備し、製造・利用・アルゴリズム供給・監督など、関係各者の権利と責任の範囲を明確化します。事故発生時の責任判定に関する先見的な研究、他機関間の連携および相互信頼に基づくガバナンスルール、特定のナビゲーションやグループ協働などの行動に係る安全・倫理ガイドラインの策定を進めます。包摂的かつ慎重な規制モデルの探求、全ライフサイクルにわたる安全・倫理評価の実施、積極的かつ多層的な防御体制の構築を通じて、具現知能（エンボディド・インテリジェンス）の大規模実装および長期的・健全な発展を制度面から支えます。