ロボティクス

主要ニュース

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   Tesla、ロボタクシーをマイアミで提供開始

   Teslaは金曜日、ロボタクシーサービスがマイアミで利用可能になったと発表しました。同社は6月にテキサス州オースティンで無人運転のロボタクシーサービスを開始しており、今回はその事業を拡大する動きです。 ロボタクシーはEV製造業者から自動運転ソフトウェアとAI・ロボティクス事業へのシフトを加速させる取り組みの中核であり、競合のWaymoやZooxも事業拡大を進めているとみられる業界全体のトレンドを示しています。

   Muskは5月、人間の安全監視者なしの完全自動運転車が米国でより広く普及すると見込む時期として2024年後半を挙げています。

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   Ubtechが初の量産型ヒューマノイド U1シリーズ発表、中国でAIロボット市場を開拓

   Ubtechが「U World」ブランドの下で、初の量産型フルサイズ・バイオニック・ヒューマノイドロボットラインである U1シリーズを立ち上げました。産業・サービス用途を超えた、中国のAIコンパニオンロボット市場をテストしています。 これまで産業・サービス分野に限定されてきたロボット市場を、コンパニオン用途という新しい領域に広げようとするもの。中国の消費者向けロボット需要がどこまで広がるかを示す事例となるとみられます。

   U1シリーズは量産体制を整えた初のフルサイズ・バイオニックヒューマノイドロボット。本格的な市場展開がどの程度の規模・時期で進むかが注視されます。

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   Turvo会長、経営権確保を表明 ロボット事業拡大継続へ

   Turvo International Co., Ltd のPresident Steven Tsaiは、同社の大株主である ZENG HSING Industrial Co., Ltd の代表が7月2日の決算説明会に出席していないことを明かしました。Tsaiは、大株主に法的権限があることを認めつつも、問題を全ての関係者にとって受け入れ可能な方法で処理すべきだと述べています。 経営陣が大株主との関係性を明示的に言及したことで、ロボット事業の今後の方向性に関わる経営権の安定性が注視されています。同社のロボット事業拡大計画の遂行に影響を与える可能性がある〜とみられます。

   同社は決算説明会でロボット事業の拡大計画について再度確認する方針を示しており、今後の経営判断の透明性が重要になってくるでしょう。

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   深センX Square Robot、シリーズCで20億元超に評価 ロボット向けAI基盤モデル開発加速

   深センのロボット企業X Square Robotが4連続の資金調達を完了し、シリーズCで企業評価が人民元20億元を超えました。調達資金は、embodied AI基盤モデル（物理世界を認識・行動するAI）、ロボットハードウェア、データインフラ、商用展開の加速に充てられます。 X Square Robotは、単一の作業に特化した従来のロボットではなく、家庭から物流まで多様な環境に適応できる汎用ロボットの開発を目指しています。2023年設立の同社は、基盤モデル・ハードウェア・データ収集を一体で手がけるフルスタック戦略を採用し、ロボット産業のあり方を変える可能性があるとみられます。

   同社は4月にembodied AI基盤モデル「WALL-B」を発表し、知覚・言語・行動・物理予測を単一のネットワークで統合することで、未経験のタスクを未知の環境で実行できるようにしました。また、QUANXTA Zero Series というデータ収集プラットフォームでは、従来の遠隔操作と比べ1時間当たり100件近くのデモンストレーション取得が可能（従来比2倍以上）です。

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   Apptronik、ロボット訓練施設を開設 数百体で実践データ収集

   ロボット企業Apptrokinkがテキサス州オースティンに「Robot Park」という工場を開設しました。この施設はアメリカンフットボール場2面分の広さで、同社の人型ロボット数百体が実際の倉庫作業（梱包、工具の仕分け、箱の移動など）を行います。従来の試験施設では一度に約10体程度しか配置できませんでした。 ロボット企業が直面する最大の課題は「現実世界のデータ不足」です。デジタルシミュレーションは終日実行できますが、ハードウェアの劣化やロボットが滑るなど実際に起きる現象を反映できません。大規模な実運用データを得ることで、ロボットのAIモデル改善が加速する可能性があります。同社データはGoogle DeepMindと共有され、業界向けロボットAIモデル「Gemini Robots」に統合されます。

   Robot Parkで収集された物理的な環境データにより、同社は「その細微な特性を捉え、迅速に適応できる」とCEO Jeff Cardenasが述べています。

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   東大とクボタ、ドローン画像でジャガイモ収量を事前予測

   東京大学とKubotaが、ドローン搭載カメラで撮影した画像と機械学習を組み合わせ、収穫前のジャガイモの地下バイオマス（生物量）を予測する手法を開発しました。2023年と2024年の現地試験では、バイオマス推定で0.8以上、収量予測で0.7以上の相関係数を達成したとのこと。 従来、成長期のジャガイモの収量評価は土を掘り返して確認する必要がありました。今回の非破壊的な手法により、圃場全体の空間的なばらつきを捉えながら収穫時期の最適化や栽培管理の改善が可能になるとみられます。日本の農業用ドローン市場は2034年に$357.8 million（約570億円）に達すると予測されており、精密農業の需要が背景にあります。

   研究は東京大学農学生命科学専攻の博士課程学生・今市勇人氏、岩田洋義教授、Wei Guo准教授らが主導し、Kubotaの次世代研究部門と連携して実施されました。Gompertz成長曲線という生物学的成長を表すS字型数学モデルを組み合わせて予測精度を高めています。