中国のロボット革命の内側

上海に本社を置く自動化企業、Guchi Roboticsの創設者である陳亮（Chen Liang）は、40代半ばの背が高く恰幅の良い男性で、四角いフレームの眼鏡をかけている。普段は落ち着いた控えめな態度だが、彼が得意とする分野、つまり彼が作る技術に間近で接しているときや、人間がロボットに取って代わられる差し迫った状況について話し合うビジネスミーティングでは、まるで夢の仕事に就いた初日のインターンのような、生き生きとした笑顔を見せる。Guchiは、BYDやNioをはじめとする多くの中国トップ自動車ブランドのホイール、ダッシュボード、窓を取り付ける機械を製造している。彼は、中国語の「堅実な知性」を意味する「guzhi」から名前を取ったが、イタリアの高級ブランドに聞こえるという事実は、全く歓迎されないわけではなかった。
20年近くの間、陳は、彼にとって工学的な問題である、技術的に可能な限り多くの労働者を自動車工場から排除すること、あるいは彼の見方では解放すること、を解決しようとしてきた。昨年末、私は上海の西郊外にあるGuchi本社を訪れた。本社ビルの隣にはいくつかの倉庫があり、そこではGuchiのエンジニアたちが顧客の仕様に合わせてロボットを調整している。エンジニア出身の陳は、自動車工場の最も困難な自動化タスク、つまりすべての複合部品（ダッシュボード、窓、ホイール、シートクッション）が組み合わされる生産の最終段階である「最終組立」に取り組むことを目的に、2019年にGuchiを設立した。現在、彼のロボットは人間の介入なしに車にホイール、ダッシュボード、窓を取り付けることができるが、最終組立の80％はまだ自動化されていないと彼は推定している。それが陳が目標としていることだ。
世界の多くの地域と同様に、中国でもAIは日常生活の一部となっている。しかし、中国の政治家や産業界が最も興奮しているのは、AIの進歩と組み合わせることで仕事の世界に革命をもたらす可能性のあるロボット工学分野での進歩である。中国の現在のロボット工学ブームの背後にある技術は、ChatGPTのような大規模言語モデルの数学的エンジンであるディープラーニングであり、これは巨大なデータセットからパターンを識別することによって学習する。多くの研究者は、機械はChatGPTが言語をナビゲートすることを学んだのと同じように、物理的な世界をナビゲートすることを学ぶことができると考えている。つまり、ルールに従うのではなく、人間の器用さのようなものが現れるのに十分なデータを吸収することによってである。多くの技術者の目標は、世界中で何億人もの人々を雇用している工場労働に従事できる、人間型ロボットの開発である。
この目標達成のために投入されているリソースは驚異的である。2025年、中国は量子コンピューティング、クリーンエネルギー、ロボット工学を含む戦略的技術のために1000億ポンドの基金を発表した。主要都市もロボット工学プロジェクトに独自の資金を投資している。現在、約140社の中国企業が人間型ロボットの製造を目指している。いくつかの有力企業は、2月の旧正月祝賀会でデビューを果たした。これは、大げささと国家的な重要性の点でスーパーボウルに匹敵する、国家主導のスペクタクルであった。何億人もの人々が、ロボットがコメディスケッチや武道のルーチンを演じるのを見た。進歩の速さは驚くべきものであった。昨年、ロボットはシンクロナイズドチアリーディングをしていた。今年は、側転やパルクールを披露した。意図されたメッセージは明確だった。ロボットがやってくる、そして中国がそれらを製造する国になる、ということだ。
AI搭載の人間型ロボットが大規模に生産される世界は、まだSFの世界に属するように思われる。昨年末、私は中国の11のロボット企業を5都市で訪れ、ロボットの未来にどれだけ近づいているのかを把握しようとした。私は多くの野心的な起業家に出会った。彼らは、地方自治体と深く統合された環境で事業を行っており、民間と公共の区別が意味を失いつつあった。彼らのすべてが、異なる方法で、人間労働者を置き換えることができるロボットを構築し商業化する競争に従事していた。そして、すでに熱心な西洋の買い手もいた。
Guchi Roboticsの倉庫の一つの中で、ゼネラルモーターズの従業員チームが、カナダへの出荷に先立ち、Guchiのホイール取り付け機械をテストしていた。白いGMトラックの車体が、部屋の中央にある上げられたプラットフォームを占めていた。トラックは、4つの大きなロボットアームとワイヤーのジャングルに囲まれ、鉄棒で作られた黄色い安全囲いの中にあった。私は、鉄の檻の外にあるコントロールパネルをいじっている、髭を生やしたGMのエンジニアを傍観していた。
そのエンジニアは、私がジャックと呼ぶアメリカ人男性で、GMの「製造最適化」部門に所属していた。「率直に言って、生産ラインから人を排除するものは何でも私の仕事だ」とジャックは私に言った。ゼネラルモーターズは毎年、彼の部門に雇用削減目標を設定しており、北米全土のすべての工場で一定数の工場労働者を削減する必要があると彼は言った。彼のチームは、ドイツに拠点を置く競合他社（その95％は中国企業が所有していた）よりもGuchiを選んだ。なぜなら、もう一方の会社は移動式組立ラインを提供できなかったからだとジャックは説明した。Guchiの機械を購入することで、単一の工場で12人の組立オペレーターが不要になると彼は言った。（ゼネラルモーターズは雇用削減目標を確認しなかったが、広報担当者は、特に肉体的に要求の厳しい、または反復的なタスクのために、安全性、効率性、品質を向上させるための技術を導入していると述べた。）
トランプ政権のアメリカ国内での工業生産復活という使命の皮肉は、アメリカを再び偉大にするために必要な機械の多くが、そもそもアメリカの工業復活を動機づけた国から来ているということだ。現在、中国は世界の新設工場ロボット設置数の半分以上を占めている。「中国のエンジニアができることで、アメリカ人ができないことはほとんどない」と陳は私に言った。「それは本当にコストとスピード、そして問題にどれだけの人間を投入できるか、ということだ。我々はこの仕事ができる人間を1000人持っているかもしれないが、彼らは100人しかいないかもしれない。」
陳と私は倉庫の端まで歩き、そこからGMトラックの正面図が見えた。ジャックの仕事ぶりをしばらく見た後、陳は車の両側にあるロボットアームを指差して私に言った。「あれが見えるか？あれはねじ締めロボットだ。たとえ製造業が北米に戻ってきても、彼らはもうネジを締めるために労働者をラインに配置しないだろう。ロボットを使うだろう。」
私はそれほど確信が持てなかった。アメリカ人がトランプを選んだ理由の一つは、ブルーカラーの仕事を ​​取り戻したかったからではないのか？陳はそれを全くの幻想だと考えていた。世界は変わり、若い世代も変わった。陳は私に中国のことを考えるように言った。そこでは工場文化が深く根付いているが、若い中国人はますます単調な作業に耐えることをためらっている。「それが今の人の気質なんだ。」中国人でさえもはや工場労働を望まないなら、陳は、なぜアメリカ人が望むだろうか、と言っていた。
Guchi HQ訪問の1週間後、私は北京北西部の、この都市のトップ大学が集まる場所で陳と会った。彼は私を、中国で最も注目されている人間型ロボットスタートアップの一つであるGalbotの本社での会議に招待してくれた。今年の旧正月祝賀会では、彼らの車輪付き人間型ロボットの一つがスキットに登場し、俳優に棚から水のボトルを手渡し、洗濯物をたたんだ。2023年の設立以来、Galbotは多くの競合他社よりも目立たない戦略を追求してきた。それは、物を拾い上げて安全かつ確実に別の場所に置くといった、地味なタスクを実行できるロボットを構築することである。創設者のWang Heは最近中国の記者に、彼らのロボットはすでにいくつかの中国の自動車工場に導入されていると語ったが、ビデオでは非常に管理された環境でそれらを見せているようだ。
Galbotの「ピッキング・アンド・プレイス」ロボットは、バク転するライバルよりもずっと賢くないように見えるかもしれないが、重要な違いは、ロボットのアクロバットは事前にプログラムされた指示に従って動作することだ。それらは動きの制御とバランスの偉業であるが、スクリプトから外れることはない。Galbotで開発されている種類の技術は、ロボット工学者がビジョン・言語・アクションモデル（VLA）と呼ぶものであり、これは機械が人間と同じように、未知の流動的な環境で動作できるようにすることを目的としている。今のところ、Galbotのロボットは、人間にとっては些細なタスク（例えば、皿洗い）を確実に実行することはできないが、Wangは中国の記者に、3年以内に10,000台のロボットに基本的な小売および工場労働を処理させることを目指していると語った。（Yann LeCunのような一部のAIのパイオニアは、ディープラーニングの現在のパラダイムがGalbotのような企業が期待する結果をもたらすかどうかについて非常に懐疑的である。）
陳が訪問した目的は、世界で最も複雑な製造環境の一つである電気自動車工場内で、Galbotのロボットをどのように展開できるかを見ることだった。そのような偉業を達成するには、ロボットを大量の工場シナリオでトレーニングする必要があるが、利用できる既製のデータベースはない。Galbotが工場にロボットを展開するチャンスを得るためには、何十年もの複雑な製造経験を持つ専門家が必要であり、その専門家が人間型ロボットに適切なタスクを定義し、どのようなデータが必要かを学習させ、さらにはロボットがまだできないことを補う必要がある。陳が提供しようとしているのは、まさにそれである。
私たちはエレベーターでタワーの最上階まで上がり、北京大学の緑豊かなキャンパスが見える会議室に入った。その後すぐにGalbotの上級エンジニアが到着し、陳に同社の最新の開発状況の概要を説明し始めた。Galbotのロボットは最近、北京周辺の10の薬局に導入され、1日24時間薬を調剤しているという。Nvidiaチップを搭載しており、価格は約70万元（76,000ポンド）である。エンジニアは、Galbotの人間型ロボットの背後にある技術について説明するスライドで一時停止した。
ディープラーニングが登場する前は、エンジニアは、陳のような産業ロボット工学者は、手作業で機械をトレーニングしていたとエンジニアは指摘した。プログラマーは、すべての動きに対して明示的な指示を書いた。何か問題が発生した場合、彼らはコードをデバッグし、新しいシナリオに対応するための別の行を追加した。ディープラーニングは、手書きの指示を、より柔軟なVLAモデルに置き換えることを約束している。そのようなモデルを作成する上での主なボトルネック、つまりロボットにとっての「ChatGPTモーメント」がまだ到来していない大きな理由の一つは、データの希少性である。
研究者は、このデータを収集するために2つの方法を持っている。1つは、人間がロボットを正確なタスクに導くテレオペレーションと呼ばれる手動プロセスであり、時には何十万回も繰り返される。各タスクは、視覚情報、手の位置、トルク、深度などを含むデータのパッケージを記録し、「アクションシーケンス」と呼ばれ、後でVLAをトレーニングするために使用される。この方法は労働集約的であるため、Galbotは2番目の方法、つまり仮想環境の構築を好む。「それはアバターのようなものだ」とエンジニアは私たちに語り、大ヒット映画に言及した。「私は物理的に戦場に足を踏み入れる必要はない。ただポッドに横たわって、すべてをシミュレートできる。」
エンジニアは、店舗店員、高齢者介護のコンパニオン、配達のために実際の街の交通をナビゲートするロボット犬としてテストされているGalbotロボットの実際のビデオを見せてくれた。配達ロボットは、十分なリソースを投入すれば「2〜3年」で準備ができる可能性があるとエンジニアは主張した。（まだ決定はしていない。）すべての可能性を知った後、陳は興奮を抑えきれなかった。彼は、Galbotの人間型ロボットにネジを締めさせるための計画を提案した。人間はこれを本能的に行うが、スクリプト化されていないロボットのためにそれを分解すると、穴を見つける、ネジを合わせる、適切な量の圧力とトルクをかける、そしていつ止めるかを知るといった、数多くのマイクロ決定が必要になることが明らかになる。エンジニアは陳に、Galbotのロボットはすでにドライバーのような工具を掴んで操作できるが、ネジを合わせることができるか、あるいはどれくらいの力で回す必要があるかを知っているかはまだ確信が持てないと言った。「責任を定義しましょう」と陳は彼を安心させた。「あなたが確実に処理できることと、私が引き受けることを。」
両者は目標に合意した。工場で実用的になるためには、Galbotの人間型ロボットは8秒未満でネジを締め付ける必要があるだろう。エンジニアは少し圧倒された様子で後ろに寄りかかった。「皆さんは工学において非常に幅広い専門知識を持っていますね。」
「異なる遺伝子です」と陳は滑らかに答えた。「私たちは一緒に業界の問題を解決できます。」
会議の後、私は1ブロック北にある近くのショッピングモールまで歩いた。そこでは、Galbotがプロモーションディスプレイのキオスクの後ろに、その小売ロボットの1台を配置していた。G1モデルは白く、マネキンのようだった。何か問題が発生した場合に備えて、人間の作業員がまだ立っていた。私はタブレットで日本のエナジードリンク、ポカリスエットを注文した。G1は棚の方に回転し、その機械的な腕を翼のように横に突き出した後、片方のピンサーが私の飲み物を掴んで持ち上げた。それはボトルをカウンターに少し高すぎるところに置いたので、飲み物は倒れなかったものの、数センチ横に跳ねた。
陳は、私たちが一緒に過ごした間ずっと、この技術が私の想像以上に速く進歩していることを強調していた。しかし、G1ロボット、つまり基本的に強化された、半ば有能な自動販売機との私の経験は、私を懐疑的にさせた。2ヶ月後の2月、私はアパートから旧正月祝賀会を見た。Galbotのロボットは録画されたセグメントに登場し、見た目が異なっていた。ピンサーはなくなり、10本の関節指に置き換えられていた。腕はもうかさばるものではなく、しなやかで人間のようなものになっていた。ロボットが棚から水のボトルを取ろうとしたとき、それは以前よりもはるかに速く、より確実な動きをした。それがどれだけ編集されたり、演出されたりしたものかは分からない。しかし、私は陳が感じていたものの片鱗を得た。
中国のロボットがダンスやカンフーをしているのを見たことがあるなら、それはおそらくUnitree製だろう。昨年、同社は5,500台以上の人間型ロボットを出荷し、世界で最も多い。最近、中国の人気歌手ワン・リーホン（Wang Leehom）の成都でのコンサートで、Unitreeロボットがバックダンサーを務める様子を捉えたバイラルビデオが登場した。イーロン・マスクはそれを「印象的」という一言でリツイートした。バイラルパフォーマンスは中国の良いマーケティングとなっている。しかし、Unitreeの主な顧客は、オックスフォード、カーネギーメロン、カリフォルニア大学サンディエゴ校、ボストン・ダイナミクスなどの研究所や大学であり、彼らはロボットを購入し、よりインテリジェントにするためのソフトウェアを開発している。広報担当者は、Unitreeはロボットが最終的に工場や家庭に入り、「人々のために危険で、反復的で、退屈な仕事を引き受ける」ことを望んでいると私に語った。
ある晩遅く、私は寧波市でタクシーに乗っていたとき、Unitreeの広報担当者からメッセージを受け取った。私たちは翌朝、電車で約1時間かかる杭州にある同社の本社で会う予定だったが、同社は翌日、オフィス近くのすべての道路を封鎖する「重要なイベント」を急遽予定していた。中国で交通を遮断し、企業のタイムラインを曲げることができるものは多くない。私は携帯電話で習近平国家主席がどこにいるかを確認した。2日前に彼は広州でのスポーツイベントに出席していたが、次にどこへ向かうかは不明だった。