さまざまな産業に統合された、最適化されたスマート加速

工場での簡単な資材搬送、病院での患者の事前診断、フィールドでのレースなど――産業生産から生活サービスまで、具現化された知能（エンボディド・インテリジェンス）がさまざまな業界への統合を加速しています。専門家によると、2025年までに、エンボディド・インテリジェンス産業のエコシステムはさらに整備され、政策支援も継続的に拡大する見込みです。今後3～5年は、大規模展開へ向けた重要な時期を迎えるでしょう。

多様な業界応用

最近、ユビキタス社が開発したフルサイズの産業用ヒューマノイドロボット『ウォーカーS2』の初回量産分数百台が、本格的な生産・納入を開始しました。今後、順次、現場の産業用途に投入されます。ユビキタス社が公開した量産・納入現場の動画では、検査のために整列したロボットたちが一斉に動き出す様子が映し出され、まるでSF映画のような圧倒的なインパクトを与えています。今回の納入は、同社が今年中に500台の納入を達成するという目標に向けての重要な一歩であると同時に、同社のヒューマノイドロボットが大規模実用化の新たな段階へと進んだことを示す記念すべき出来事でもあります。

『私は何もうまくできないの……』と、6歳の女の子がロボット『ドゥドゥ』に話しかけました。これまでの人工知能なら、『がんばって！あなたはすごいわ！』といった言葉で彼女を励ましたかもしれません。しかし今回は、JDのジョイインサイド2.0を搭載した『ドゥドゥ』が、別の返答を選んだのです。『ねえ、あなたが描いた“虹色のしっぽの子犬”、まだ覚えてる？』——その瞬間、女の子の目に浮かんでいた苛立ちが次第に薄れ、彼女は自分の絵について興奮しながら語り始めました。これはあらかじめ設定された会話ではなく、ジョイインサイドが実現した「感情の連続性」と「記憶」の、まさにリアルな反映です。

今年に入ってから、具現知能（エンボディド・インテリジェンス）の育成スピードが加速しています。CCIDシンクタンク・フューチャー産業研究センターの蒲松涛所長は、製品形態が多様化しており、ヒューマノイド型や車輪型、四足型などさまざまなロボットが次々と登場していると分析。また、無人航空機、無人水上艇、自動運転車などの分野における製品革新も活発に続いています。産業応用もさらに多様化しており、製造業、家庭サービス、医療リハビリテーション、低空経済など、さまざまな分野における具現知能の応用シナリオの探求が、徐々に加速しています。

サイチ産業研究所の趙剛所長は、具現知能の水準が大幅に向上したと指摘しています。従来のロボット応用と比較して、知能型ロボットは大規模言語モデル（LLM）を「脳」として内蔵しており、多モーダル情報の認識能力、複雑なシーンにおける推論能力、実環境での行動・相互作用能力といった面で、知能レベルが著しく高まっています。同時に、購入コストも大幅に低下しています。これは、生産能力の適度な拡大、主要部品の国産化・自主管理、製品の標準化といった要因によるものです。こうした好条件の影響を受け、2025年には具現知能産業への投資がさらに活発化し、製品技術の進化が加速し、市場規模も急速に拡大すると見込まれます。

極めて大きな発展可能性

プロバース・ロボティクス社はこのほど、産業用ホイール型具現化ロボット「プロバース・ホワイト 2.0」を発表しました。今年8月に発売された初代「プロバース・ビッグホワイト・ロボット」は、「柔軟性＋高精度」という二つの強みを活かし、3種類の現場で10件以上の導入検証を完了しています。2世代目となる本製品は、300項目を超える性能面で包括的なアップグレードを実現しました。同社の創業者でありCOO（最高執行責任者）である葛 Jin氏は、具現化知能がすでに産業製造のさまざまな分野に浸透しているものの、その価値はまだピークに達していないと指摘します。真にその潜在能力を引き出すためには、極めて高い精度・品質・効率が求められるコアプロセスを克服する必要があります。

具現知能製品は、従来のロボットが基地に固定されやすく、操作が柔軟でなく、自律的な推論能力が低く、複数タスクの協調作業が不十分という課題を主に解決し、ロボットの生産・サービス効率を大幅に向上させ、より高度な機械による生産を実現する」と趙剛氏は述べました。

新経済国立研究所の初代所長である朱克力氏は、産業生産において具現知能が解決できる主な課題として、過酷な作業環境下での人手代替と、マイクロレベルでの製造精度の実現の二点を挙げました。例えば、石油プラットフォーム点検ロボットは、可燃性・爆発性のあるエリアへの人手による立ち入りを代替し、配管の点検作業を遂行できます。民生サービス分野では、スーパーの夜間棚卸しロボットのように、高頻度で需要が見込まれるシーンにおけるリソース最適化に重点が置かれています。

蒲松涛氏は、全体として、具現知能（エンボディド・インテリジェンス）分野における製品形態およびビジネスモデルはまだ十分に成熟しておらず、大規模応用による価値も十分に実証されていないと指摘しました。しかし、発展の潜在力という観点からは、生産効率の向上、作業安全の強化、サービスの利便性改善といった面での具現知能の応用価値は計り知れません。今後の応用を通じて、そのより大きな経済的・社会的価値を継続的に探求・拡大していく必要があります。

核心的なボトルネックの突破

趙剛氏は、現在の具現知能（エンボディド・インテリジェンス）が克服すべき3つの核心的な技術的ボトルネックがあると指摘しています。第一に、基盤モデルの技術的ボトルネックを突破し、既存の大規模言語モデル（LLM）を基盤として、エンドツーエンドの視覚・言語・行動モデルおよびワールドモデルを段階的に構築することにより、具現エージェントが物理世界に対して持つ知覚・推論・予測・行動の各能力を大幅に向上させることです。第二に、ロボット本体のキーコンポーネント——たとえば推論用チップ、高精度ハーモニック・リデューサ、6軸トルクセンサ、マルチモーダルセンサ、ハロウカップモータなど——の性能ボトルネックを打破することです。第三に、高品質な実環境データセットの不足というボトルネックを克服し、モデルの事前学習に向けたより多くの実環境データを提供することです。

今後3～5年は、具現知能（エンボディド・インテリジェンス）が大規模に展開される上で極めて重要な時期となる」——蒲松涛氏はこう述べました。技術面では、知能機能がさらに高度化するでしょう。産業面では、ロボットなどの機械の形態の多様化と、主要部品の高付加価値化が並行して進み、製品の形態もより多様化します。ただし、主要部品をめぐる競争は一段と激化するでしょう。応用面では、複数の分野やシナリオにおける応用探索が引き続き進められます。特定の段階において有効な応用シーンを見つけ出し、実現可能なビジネスモデルを構築することが、業界全体の共同の取り組み方向です。

朱克力氏は、具現化された知能が今後、シーンへの浸透、技術的アーキテクチャ、産業形態の3つの面で大きな進展を遂げると分析しています。シーンへの浸透は、「危険な反復作業」から「生活におけるパートナー」という領域へと広がり、産業分野における高リスク職種のほとんどをカバーするに至っており、家庭用サービスロボットの浸透率はすでに30％を超えています。技術的アーキテクチャは、「モジュール化」から「統合化」へと進化しており、エンドツーエンドの大規模モデルが駆動源となり、意思決定と実行の深層的な統合が実現しています。産業形態は、「単体機器の知能化」から「集団による協調作業」へとアップグレードされ、100台規模のロボット群が複数のシーンを横断して協調作業を完遂することが、今や標準的な姿となるでしょう。

シナリオは、新技術・新製品の大規模な実用化において重要な推進役を果たします。工業情報化部は、産業用ロボットおよびヒューマノイドロボットの工場への導入を推進する方針で、溶接、組立、塗装、搬送など、特定の作業工程に特化したシナリオでの実用化を優先的に進めるとしています。また、鉱山、民間爆発物、緊急対応といった複雑かつ過酷な生産環境におけるロボット製品の普及を重点的に進め、危険・過酷な環境下でのスマート化された運用レベルの向上を図ります。