本動画は、人工知能に注目が集まる中で静かに進行しているロボット工学の革命について詳しく解説している。特にヒューマノイドロボットの急速な発展に焦点を当て、アメリカと中国のアプローチの違いを分析している。アメリカは高品質なAI技術とロボットの知能に重点を置く一方、中国は大量生産とコスト効率を重視した戦略を展開している。Google DeepMindのロボティクス責任者へのインタビューも含まれ、最新のロボット技術とその実用化への道のりが紹介されている。
ロボット革命の到来
すみません、絆創膏はありますか。あなたに恋して膝をすりむいたので。緊急連絡先として電話番号を教えてもらえますか。はい。
こんにちは、Cold Fusionの新しいエピソードへようこそ。技術に関して言えば、人工知能が現在話題の中心にあります。しかし、皆がそれに注目している間に、わずか3年間で、ロボット工学の分野は静かな革命を経験しました。
これまで見たことがないような進歩があり、特に汎用ヒューマノイド消費者ロボットの分野では顕著です。これは中国北京で開催された世界初のヒューマノイドロボットオリンピックです。16を超える競技国からロボットが参加し、イベントにはサッカー、陸上競技、武道が含まれていました。基本的には私たち人間にとってのチャーダン・フロイト的なエンターテイメントですが、このイベントはヒューマノイドロボットの突然の拡散の最新の実証にすぎません。
一方、アメリカの会社Figureは、AIと高度な器用さを使用して、ヒューマノイドロボットが荷物の仕分けから衣類の折りたたみ、BMWファクトリーでの20時間シフトでの作業まで、実際に有用な仕事ができることを実証しています。Figureのヒューマノイドロボット、Helixは、洗濯機に自律的に洗濯物を入れることで家事を行う能力を示しています。
このエピソードでは、ロボット工学分野の最新情報を探り、Google DeepMindのロボティクス責任者であるCarolina Paradとの私のインタビューも完全に含めます。では、なぜヒューマノイドコンシューマーロボティクスに関するビデオを作っているのでしょうか。本当に、私はロボット技術が魅力的だと感じているからです。はい、多くの人が起こるかもしれない、あるいは起こらないかもしれない将来の社会的または長期的な影響について話しますが、時には技術を真空状態で考えるのも楽しいものです。
アメリカのロボット技術
ヒューマノイドロボットが私にとって興味深い理由は、事前にプログラムされた反復的なタスクを何度も何度も実行する産業用ロボットとは異なり、ヒューマノイドロボットは動的な環境にリアルタイムで適応し、ナビゲートしなければならないことです。これは解決するのが極めて困難な課題です。このエピソードは3つの部分に分かれます。
最初のセクションでは、私たちがどこまで来たかを見ます。2番目のセグメントはアメリカのロボットに焦点を当て、3番目のセクションは中国のロボット革命になります。トップ企業、彼らの技術がどのように機能するか、そしてアメリカと中国の興味深い異なるアプローチを見ていきます。それでは、そのことを踏まえて、すぐに本題に入りましょう。
Tool Fusion TVをご覧になっています。
Arochが外見において驚くほど生きているように見えることに同意していただけると思います。Arocは身長6フィート8インチ、体重275ポンドで、小さな語彙も持っています。
このチャンネルの多くの視聴者がご存知のように、私は2018年からロボット工学の最先端について何本かのビデオを作成しており、過去10年間で長い道のりを歩んできました。
これらは2015年のDARPAチャレンジからのロボットファイナリストの一部です。彼らは遅く、不安定で、時には50万ドルまでの費用がかかりました。それらは主に研究者からのオーダーメイド設計でした。特定のタスクを処理できるロボットを設計するのは簡単です。爆弾処理などのための警察ボットなどがあります。
私たちがいない場所は、多くのことを本当によくできる汎用ロボットです。当時、人間型ロボットに歩かせることさえばかげて困難でした。そして明らかな理由で、消費者ロボット市場は存在さえしませんでした。実際、それは未来的だが遠い夢でした。現在、6,000ドル未満で、アクロバティックができるこのヒューマノイドロボットを手に入れることができます。
確かに少しぐらつきますが、これを大量生産するのは偉業だと認めざるを得ません。このロボットはR1と呼ばれ、数か月前に中国の会社Unitaryによってリリースされました。多くの方はこのロボットやその会社について聞いたことがないかもしれませんが、このようなロボットは、ヒューマノイドロボットの下位層での価格下落がほとんど気づかれていないことを示しています。
しかし、より有能なものを探している場合は、TeslaのOptimusプラットフォームを見ることができます。いつ発売されるかは分かりませんが、20K未満のコストを目指していると言われていますが、一部の見積もりでは、材料費に基づいて60Kに近いと考えられています。では、なぜこれらの会社はこれを行っているのでしょうか。理由の一つは、グローバルヒューマノイドロボット市場が2035年までに380億ドルに達すると予測されていることです。
つまり、潜在的に多くのものが手に入る可能性があります。しかし、ちょっと待ってください。なぜヒューマノイドロボットが突然どこにでもいるのか、立ち止まって考えたことはありますか。実は、ヒューマノイドロボットと生成AIの両方の人気の爆発的増加のタイミングは、単なる偶然ではありません。考えてみてください。生成AIシステムは、オブジェクト、画像、テキスト、ビデオを見て認識することができ、話された自然言語さえ理解できます。
これをマルチモダリティと呼びます。ロボットのカメラとマイクをLLMと組み合わせて使用することで、人間の知能の粗い近似、または少なくともそれを模倣することができます。とにかく、これによりロボットは以前に可能だったよりも環境をよりよく見て理解することができます。生成AIシステムは、クエリから正確な情報を抽出しようとするときに間違いを犯すことがあることを皆知っていますが、ロボット工学においては十分です。
そして、これはヒューマノイドロボットの概念を劇的により実現可能にするための鍵となっています。トランスフォーマーニューラルネットワーク上に構築されたロボット基盤モデルと生成AI革命の組み合わせにより、実世界のトレーニングデータが乏しいにもかかわらず、ロボットはより低い故障率でパフォーマンスを発揮できます。アメリカの消費者ロボット空間での取り組みについて話すときに、それがどのように行われるかについてもう少し詳しく説明します。
しかし、私たちの旅を進める中で、大規模に生産された最先端に注意を向けると、それは今後4年間で100,000台のロボットの出荷を予定しているFigure O2のロボットである必要があります。心配しないでください、後でBoston Dynamicsについて触れますが、実際には彼らのロボットは販売されておらず、少なくとも大量生産数では販売されていません。
Figure O2の詳細
さて、私は以前にFigureについてビデオを作成しましたが、最先端が何であるかを理解するために、ここで簡単にズームインしましょう。アメリカのロボットの最初はFigure O2です。このロボットは自然言語を認識し、アクションを実行するために応答できます。その関節はカスタムモーターによって駆動され、最大25kg、つまり55ポンドを運ぶ能力を与えます。
各手には16の自由度があり、各指には統合されたモーターとセンサーがあります。3D知覚と環境マッピングのための6つのオンボードカメラを備えています。もちろんスピーカーとマイクロホンがあります。そしてFigure O2は360度の視野を持っており、これは頭部、胴体、背中のカメラのおかげです。大まかな発売日について疑問に思っている場合、CEO Brett Adcockはポッドキャストで「今後3年以内に、確実に家庭でロボットがパイロットされるでしょう」と述べました。
Figure02の脳はOpen AIによって動力を供給されていましたが、同社は2025年に社内AIに切り替えました。現在、Figのロボットは彼らがビジョンアクションモデル、またはVAMと呼ぶHelixシステムによって動力を供給されています。VAMは、視覚知覚、言語理解、モーター制御を1つに組み合わせた独自のシステムです。
これは、シーンを理解し、自然言語の指示を理解し、このデータをリアルタイムの連続的なロボットアクションに変換できることを意味します。各ロボットには2つのシステムを持つ2つのGPUがあります。システム2は1秒あたり約8オペレーションでタスクを計画し、システム1は1秒あたり200オペレーションでそれらを実行します。同社は、各ロボットが以前に見たことがなくても、ほぼすべての小さな家庭用品を拾うことができるはずだと主張しています。
AI脳Helixは、それぞれが自動生成されたテキスト記述とペアになった500時間のロボット遠隔操作エピソードでトレーニングされました。知らない方のために説明すると、遠隔操作は基本的に人間がロボットを制御することです。テキスト記述と遠隔操作ビデオのペアリングにより、ロボットは言語指示を正しいロボットアクションと結びつけることができます。
歩行に関しては、Figureは仮想環境で強化学習を採用し、何千もの仮想ロボットを訓練して自然に歩けるようにしました。搭載されているのは、figure 01の3倍のAIコンピューティング能力を持つNVIDIA RTXベースのGPUモジュールです。バッテリーの稼働時間は1回の充電で約5時間です。最近のデモでは、figure O2がタオルを積み込み、しゃがんで洗濯機に積み込むなどを行いました。
そして、これは早期の家庭における能力の露骨な実演でした。興味深いです。中国と米国からの残りのロボットを見る前に、私たちは自分自身に質問をすべきです。ヒューマノイドロボットを持つことは全く必要でしょうか。なぜ特定のタスクのために目的に合わせて作られた機械を作らないのでしょうか。まあ、どちらのアプローチも等しく有効ですが、ヒューマノイドロボットにはいくつかの利点があります。
ヒューマノイド形式はより社会的に受け入れられます。たとえば高齢者介護において、患者はまあ、人間を好むでしょう。しかし、その後、彼らは車輪の付いた箱や産業用アームよりも、より人間らしく見えて、より関連性のあるものを見つけるでしょう。実用的な側面では、ヒューマノイドは人間のために構築された環境で動作するように設計されており、階段を登る、ドアを開ける、ツールを使うなどのことができます。
つまり、理論的には、これらのロボットが機能するために自宅、オフィス、または工場を再構築する必要がないということです。しかし、ヒューマノイド形式は常に最も実用的な解決策でしょうか。いいえ、必ずしもそうではありません。たとえば、車輪のあるロボットは平らな表面でより速くエネルギー効率が良いです。特殊なアームは工場でより強く、より正確である可能性があります。
しかし、ヒューマノイドロボットが持っているものは汎用性と親しみやすさです。多くのアプリケーションでは、トレードオフは価値があるかもしれません。他のものには、そうではないかもしれません。米国では、TeslaのOptimusロボットがブロックの並べ替えからヨガのポーズの実行まで、タスクを実演しています。もちろん、Kim Kardashianが1つ持っており、それとじゃんけんをして遊んでいました。
より最近のデモでは、Optimusがゴミを出し、掃除機をかけ、掃除機をかけています。また、ペーパータオルを使用し、鍋をかき回し、キャビネットを開け、カーテンを閉めています。そして、ここでトレンドを見ることができると思います。少なくともデモが何かを示している限り、これらのロボットは家庭向けになっているようです。
オンラインで「未来で私が望んでいたのは、AIが退屈な雑用をしている間に私が創造的なことを処理することだった」と言う人たちのために。まあ、あなたは今その願いを叶えるかもしれません。Optimusロボットは、Teslaの完全自動運転システムで使用されるのと同じニューラルネットワークを使用してトレーニングされました。また、これらのアクションを実行する人間の一人称ビデオでもトレーニングされました。
Teslaは「デジタルドリーム」と呼んでいるシミュレーションベースの学習アプローチを採用しています。そして、これは物理的な摩耗なしに大量のトレーニングデータを生成して、仮想環境でのみOptimusを訓練する利点を提供します。おそらく最も印象的なのは、すべてのOptimusユニットがフリート学習に貢献し、より多くのロボットが経験を積むにつれてネットワーク全体が継続的に改善されるという事実です。
興味深いことに、トレーニングプロセス中に、モーションキャプチャスーツを着用したTeslaの従業員が、歩行、重量挙げ、オブジェクトの操作などのタスクを実行します、これらはすべてトレーニングデータを人間化する目的のためです。50人以上のオペレーターがロボット学習に不可欠な数百時間の模倣データに貢献しています。現在、ボット内にはAMDとNvidia GPUがありますが、TeslaはAI5およびAI6チップの独自の社内開発を目指しています。
Teslaは2025年に5,000から10,000ユニットの生産を開始することを目指しており、2026年までに50,000ユニットの達成を目指しています。バッテリーは一日中の動作を持続するように設定されています。そして今、私たちはロボットのヤギに到達します。10年前、Boston DynamicsのAtlasロボットは世界がこれまでに見た中で断然最も先進的なヒューマノイドロボットでした。Atlasは、這う、ジャンプする、転がるから真っ直ぐにパルクールまで、その俊敏性で知られています。
Boston Dynamicsの革新
2024年、競争の激化を受けて、同社はAtlasのアクチュエーターを油圧から完全電気に切り替えました。搭載されているのは、3つのローカルコンピューター全体に広がる3つのAIモデルです。改善された3Dビジョンと、リアルタイムAIモデル実行のためのNVIDIA JetsonとIsaac Grootハードウェアにより、Atlasが何ができるかを確認しましょう。
現在、あなたは乱雑な現実世界をナビゲートするのがはるかに優れており、新しいスキルを非常に迅速に学習できるロボットへの非常に重要なステップである可能性があるものを見ています。Boston DynamicsのヒューマノイドロボットAtlasは、最近、単一の人工知能モデルを使用して歩行とアイテムの把握の両方を学習しました。Boston Dynamicsは、Toyota Research Instituteと共に、さまざまな例のアクションからロボットの腕と脚の両方を制御することを学習する汎用AIモデルを開発しました。
これは以前に見たものとは異なります。通常、ロボットは歩くために1つのAIモデル、ジャンプするために別のモデル、アイテムを把握するために別のモデルを使用します。ほとんどのモデルには適応する能力も欠けています。このatlasを制御するために使用されるモデルは、より一般的であり、それは出現的行動のいくつかの魅力的な兆候を示していますが、アイテムをドロップしたときに直感的に回復する能力です。
これは見た目ほど興味深いものです。やるべき仕事がある一方で、関与した研究者の一人は、これまでの証拠が大規模言語モデルを開発するために使用されるアプローチもロボットに有効であることを示唆していると述べています。すべてを変えている、と彼は言います。LLMが大量のテキストデータを供給されるとき、時にはコーディング能力のような予期しない能力を示すように。
ロボット工学者は、類似の戦略が、物事を成し遂げるときに多くの驚くべき新しいスキルを示すロボットを生み出すことを望んでいます。2025年8月、Boston Dynamicsは、Toyota Research Instituteとの協力で最新の知能の取り組みを明らかにしました。彼らは大規模行動モデルと呼ぶものを作成しています。これがその仕組みです。
遠隔操作とシミュレーションから行動データを収集します。機械学習に組み込むことができるように、データを処理、注釈、キュレーションします。すべてのタスク全体のすべてのデータを使用してニューラルネットワークを訓練します。そして最後に、評価です。それがどのように機能するかについてもう少し話すこともできますが、それを実際に見る方がより興味深いと思います。
これは、Atlasが自然言語を積極的に理解し、アクションを実行するビデオです。
椅子を折りたたんだり、ロープを結んだり、キューブを積み重ねたりすることもできます。今日、Atlasロボットは仕事に就いています。その最初の仕事の1つは、韓国の会社Hyundai Motor Groupの生産サイトに配備されることです。その仕事は、人間の代わりに反復的なタスクを実行することです。
興味深いことに、Boston Dynamicsは2021年にヒュンダイによって買収されました。続ける中で、ロボットの脳、つまりAIチップとソフトウェアが、ヒューマノイドロボットの価値の約80％を構成することは興味深いことです。そして述べたように、米国はここで大きなリードを維持しています。しかし、このAIコンポーネントは何か興味深いものも生み出します。
GoogleのAI、Geminiは、ロボット工学ハードウェアシステムにぶち込まれ、何とかほとんど調整なしに機能します。今年初めのGoogleのIOイベントで私はそれを自分で見に行きました。そのイベントで、私はGoogle DeepMindのロボティクス上級ディレクター兼責任者であるCarolina Paradとのインタビューも行いました。はい。
ですから、私はGoogle DeepMindロボティクスチームを率いており、Google DeMindロボティクスで約7年間働いています。はい、私たちはこのリリースに非常に興奮しています。チームが約10年前に始まって以来、私たちはロボティクスのためのAIに取り組んでいます。ですから、私たちは常にAIがロボティクスにとって可能なことを本当に変革すると信じてきました。
そのブースで見ているのは、Geminiロボティクスで、これは私たちの最新の最もエキサイティングなモデルのようなもので、ビジュアル言語アクションモデルです。それは基本的に、ロボットが前方に見るものを見て、あなたのリクエストを理解し、それから直接アクションを取ることを可能にしています。つまり、Geminiが実際にロボットを動かしているのです。
そのクールなところは、すでにそこにあるすべてのマルチモーダルインテリジェンスを取り、それをアクションという新しい言語に単に拡張できることです。この場合、私はいつもAIが世界を理解し、それをアクションに転換するこのモードを信じてきたと言うでしょう。しかし、おそらく3年前まで私たちは本当に生活の科学を見ていませんでした。
そして3年前、突然私たちはLLMを適用し始め、今では意味論を理解していました。今、あなたがのどが渇いていると言うとき、それだけを言えばよく、それが言わなければならないことのすべてでした。私たちは今、基盤モデルからの改善の波を活用できます。私たちはそれを無料で得られます。今日見たものの多くは、私たちはそれを得るために特に懸命に働きませんでした。
それはただ流れ出ました。今日のGeminiは物理世界を理解する最高のモデルです。私たちは物理世界を理解することをさらに強くし、それをロボティクスに直接適用するために一生懸命働いています。ヒューマノイドロボットに関しては、米国と中国の異なる戦略が両国の強みに基づいています。
米中の戦略比較
アメリカはロボットインテリジェンスと品質でリードしています。OpenAI、Boston Dynamics、Nvidiaなどの会社は、すべてロボットにAIブレインを効果的に与える巧妙な方法を考え出しています。一方、中国は同じことをしていますが、国家によって推進される大量生産にも取り組んでいます。これは、彼らがはるかに速く、より低いコスト、そして絶えず増加する能力でロボットを生産できることを意味します。
アメリカはまだリードしていますが、何が起こっているかを見るために東を見てみましょう。しかし最初に、今日のスポンサーからの言葉です。さて、AIとロボットの台頭により、多くの人が問題を自分の手に取っています。彼らの起業やフリーランサーとしての単独行動。2023年、アメリカ人は550万件の新しいビジネス申請を提出しました、これは記録上最高で、これは米国での起業精神を最もホットなトレンドにしています。
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国際ロボット連盟は、2023年に世界的に販売されたすべてのロボットの半分以上が中国で製造されたと報告しており、その数は確実に成長しています。中国で生産されるヒューマノイドロボットの総価値は、今年約6億1600万ドルに達すると予想されています。中国では、ほとんどのロボットがエンターテインメント目的で使用されているようです。
中国のロボット革命
いくつかは仕事をしており、自分のバッテリーを変えることさえできるものもあります。しかし、エンターテインメントボットに関しては、それを見るのがかなり楽しいことは否定できません。ロボットボクシングマッチからロボットサッカーリーグ、ロボットオリンピックまで。技術的な意味では、これらのロボットは最先端ほど印象的ではないかもしれませんが、ここが重要な点です、それらは遍在しています。中国の子供たちがヒューマノイドロボットと遊んでいる動画があり、もはや誰も気にかけません。
Unitry、Agibbot、Galbot、Engine AI、Liui Roboticsなどの中国のロボット工学企業は、中国の製造業の成長を自分たちの利益に活用しています。これらの会社はどこにでも現れています。Engine AIのPM1はフロントフリップを実行し、SEO1は驚くほど人間のように歩きます。Robot ExtrasのXOTLは有名に万里の長城を登りました。
それぞれについて詳しく説明するには中国の会社が多すぎるので、最も人気のあるものに焦点を当てましょう。UnitのG1モデルは印象的なバランスを示し、武道をし、ダンスができます。それらは比較的低コストのため、現在最もバイラルなロボットです。G1は歩き、時速7キロメートルに達する速度で走り、ジャンプし、階段を登り、簡単な輸送のために折りたたむこともできます。
このレビュアーは、その動きは印象的だが、実際に有用なことは何もできないと嘆いていますが。それは彼が最も安いバージョンを手に入れたからかもしれませんが、G1がより多くの研究開発プラットフォームであることも理由です。それはまだ消費者向けには準備ができていません。そして一方で、アメリカのロボットは日常の人々の手にはないので、彼らのリリースの時が来たときに同様に失望するかもしれません。
G1は主にプログラムされたアクションを実行するためにリモートコントロールされています。アメリカのカウンターパートと同様に、G1は実演と強化学習の両方から学習し、これにより時間の経過とともにバランスと動きを洗練することができます。物理的な脳に関しては、ほとんどの力はNvidia Jensen originモジュールから来ます。これにより、G1はリアルタイムAI知覚処理を処理できます。
9,000 mAhのバッテリーは約2時間の動作を提供します。専門家によってプログラムされたとき、G1は組み立てなどのタスクのために工場で使用されています。また、リモートコントロール経由で医療設定で実演されています。Uncle Botのようなユニットは、人間のような行動でバイラルな注目を集めています。あまり楽しくない使用については、インドネシアではある種の犯罪と戦うために使用されています。
将来に向けて、これらの企業が米国企業よりも持つ利点は、大規模な国家補助金です。たとえば、2024年1月、北京市は14億ドルの国家支援ロボティクスファンドを立ち上げました。7月、上海も特にヒューマノイドロボット向けに14億ドルのファンドを発表しました。そのような資金が多くの企業にヘッドスタートを与えることができることは簡単に分かります。
中国の戦略的製造は、ロボット特許出願の洪水をもたらし、5年間で5,688の特許に対して米国の1,483件となっています。そして中国全体としてロボット工学を真剣に受け止めています。「中国製造2025」政策の一部は、中国製ロボットの世界市場シェアを31％から50％に増加させることを目指しています。2016年から2020年のロボット産業発展計画などの政府のイニシアチブは、現在ヒューマノイドロボット生産に活用されているインフラと専門知識の確立を支援しています。
そして、これは米国と中国の主要な違いを浮き彫りにしています。米国では、民間部門への資本投資が先頭に立っています。それはより良い品質をもたらしますが、市場への時間は遅くなります。中国はただロボットをあちこちに爆発させています。ですから、これがすべてどのように展開するかを見るのは興味深いでしょう。
未来への展望
そして、ここに質問があります。機能的なヒューマノイドロボットが、たとえば2,000ドルまで下がったら、あなたは1つ買いますか。その日は思っているよりも早く来るでしょう。下のコメント欄で教えてください。皆さん、このエピソードを最後まで見てくださって本当にありがとうございます。それは本当に多くのことを意味し、長年にわたるあなたのサポートに感謝しています。
このビデオを楽しんだなら、気軽に購読してください。そうでなければ、私からは以上です。私の名前はDog Goです。私はCold Fusionで、次のエピソードでまた近いうちにお会いしましょう。乾杯。Cold Fusion。それは私が考えていることです。
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