AIが生成した要約：宇樹科技の科创板IPO申請が承認され、ロボットは春節晚会上で手ぬぐいを回す段階から空回転や武術へと進化し、スマートフォンメーカーのロボットが人類のハーフマラソン記録を破った。記事はロボットの四大ハードウェアシステムを詳細に解説：骨格、関節、センサー、電気・計算システム。骨格材料は鋼からアルミニウム合金、マグネシウム合金、チタン合金へと進化し、軽量化と衝撃耐性のバランスが求められる。アクチュエータはコストが最も高く、全体の約51％を占め、回転型と直線型に分かれ、減速機、モーター、リードスクリュー、エンコーダーなどの精密部品を含む。センサーにはIMU、カメラ、レーザーレーダー、触覚システムが含まれ、チップは「大脳＋小脳」アーキテクチャを採用している。記事は、部品のサプライチェーンがスマートフォンや自動車と80％以上重複しているが、真の難点はシステムレベルの統合、エンジニアリングのバランス、量産の一貫性にあり、サプライチェーンの成熟がロボットの進化における鍵であると指摘している。

記事執筆者、出典：36氪

人形ロボットの「肉体の課題」

6月1日、宇樹科技の科创板IPO申請は上海証券取引所上場審査委員会の審査を無事通過しました。そして先日、宇樹は初の搭乗型変形メカを発表しました。ロボットが本格的に実用化されるまで、あとどれくらいの距離があるのでしょうか？

昨年の春節晚会では、ロボットは手ぬぐいを回したり、秧歌を踊ったりしていましたが、今年は高い難易度のバックフリップや武術に進化しました。今では、スマートフォンメーカーが製造したロボットですら、半馬上で人類の記録を破っています。なぜこの2年でロボット本体の進化がこれほど急速に進んだのでしょうか？

機械人の本体進化をさらに理解するため、主要なロボット企業を訪問し、業界関係者とも話し合いました。ロボットを製造するにはどのような課題があるのでしょうか？ロボットの製造门槛は本当に低いのでしょうか？ロボット企業の競争優位性とは一体何でしょうか？

この記事では、ロボットの各部品を詳しく解説します。最後まで読み終えれば、あなたも自分自身でロボットを組み立てられるようになります。

01 骨格材料：軽量化と衝撃耐性のバランス

ロボットのハードウェアは多種多様であり、大きく4つのシステムに分類できます。全体の構造を支える骨格、骨格の動きを駆動する関節、環境を感知するセンサー、身体を制御する電気・計算システムです。まず骨格から説明します。

時速60キロで走る車がフィギュアに衝突すると、大きな衝撃によりフィギュアは飛び散ってしまうが、人型ロボットにとっては、このような衝撃を受けることが「日常」になっている。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

ロボットが1回の空回転で地面に着地する際、体にかかる加速度は数十Gに達し、自動車や宇宙航空よりも高い可能性があり、自動車が壁に衝突する際の加速度とほぼ同じです。

これにより、ロボットの構造材料に課題が生じます。宙返りをするには体を十分軽くしなければならず、このような大きな衝撃に耐えるには強度も高くなければならず、そうでなければ宙返りの際に部品が飛び出てしまう可能性があります。したがって、ロボットの最初の課題は、骨格材料の探求です。

世界初のフルサイズロボットWABOT-1は主に鋼鉄で作られており、体重は約160キログラムに達しました。おそらく一跳びするだけで床に穴を開けてしまうでしょう。ましてやバックフリップなどできません。

その後、ホンダのASIMO、ボストン・ダイナミクスの初期の油圧式Atlas、そして初代テスラOptimusに至るまで、アルミニウム合金が主流となり、その密度は鋼の3分の1である。

現在、業界ではマグネシウム合金などのより多くの材料を探索し始めています。マグネシウム合金はアルミニウムよりも密度が3分の1低く、膝関節や足首など衝撃を頻繁に受ける部位には、より強度の高いチタン合金が使用されます。

興味深いことに、これらの頑丈な骨格がロボットに衝撃を耐えさせているが、サプライヤーが得ているのは「労働報酬」だけのようだ。

あるロボット会社の元調達総監

最終的なフレームの販売価格は、金属自体の含有量と廃棄される廃材を差し引いた後、比率は実質的に非常に低くなります。最終的なフレームの販売価格は金属費用＋加工費用であり、主なコストは内部の金属であり、価格を下げることはできません。加工費は依然として適正な範囲内にあり、量産が進めば加工費はさらに低くなる傾向があります。なぜなら、大きな技術的障壁がないからです。

これらのコアな骨格以外に、ロボットの外装部品は二つのカテゴリに分けられます：

一つは装飾・保護部品で、主に胸、背中、頭部に使用され、素材はプラスチック、人工皮革TPUから布地まで多種多様で、摩耗を防ぎ、触感をより親しみやすくすることを目的としています。一部のロボットは金属製のボディに見えますが、実際にはプラスチック製の外壳に金属塗装が施されています。

もう一つのタイプは、ロボットに人間のような生体皮膚を施すことで、この皮膚は触感が人間のように感じられるだけでなく、皮下に触覚センサーを埋め込む必要があります。

骨格と皮膚の外側で、ロボットがさまざまな超難易度の動作を実現しているのは関節であり、これはロボットハードウェア全体の中で最もコストが高く、技術的に最も凝縮され、物語も最も豊かな部分である。

02 アクチュエーターの分解：関節が最も高価で最も難しい部分です

皆さんは、ロボットがダンスや空翻をする動画をたくさん見ていることでしょう。これは、まず人の動きをキャプチャし、モデルを訓練してから、その動きをロボットの肢体にマッピングするものです。

数年前、私たちはボストン・ダイナミクスのAtlasが後空翻する様子を見て驚いたが、今はおそらく誰もが当たり前だと思うようになった。その背景には、ロボットの関節が油圧システムからモーターへと移行したという理由がある。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

以前はこのような優れた関節を作れず、当時の関節は全体的に性能が低く、後空回りも非常に難しかったが、最近の1〜2年で関節の技術は非常に大きく進歩した。

関節は業界ではアクチュエーターと呼ばれ、主に回転アクチュエーターと直線アクチュエーターに分かれます。まず肩を例に取り、それらがどのように身体の運動を駆動するかを見てみましょう。

肩には3つの自由度があります：前後への振り、上下への挙上、内外への回転で、これらはピッチ（pitch）、ロール（roll）、ヨー（yaw）と呼ばれます。本質的にこれらの運動はすべて回転であるため、3つの回転アクチュエーターの組み合わせにより、腕はX、Y、Zの3方向に自由に動かすことができます。

膝関節には一般的に1つの自由度しか必要ないため、回転アクチュエータまたは直線アクチュエータのいずれかで十分です。直線アクチュエータは、人間の筋肉のように伸縮することで、上下の骨格を動かします。

極限の動作を実行するには、体全体の数十のアクチュエーターが密接に協調しなければならず、どこか一つでも反応が遅れたり、力の加減がわずかにずれたりすると、転倒してしまうことになります。

これらのアクチュエータの内部構造はどのようなものですか？回転アクチュエータと直線アクチュエータはどちらもモーター、エンコーダ、ドライバー、センサーからなるサーボシステムを備えていますが、両者の最大の違いは、回転アクチュエータがサーボモーターと減速機で構成されるのに対し、直線アクチュエータがサーボモーターとねじ杠で構成される点です。

まず減速機から説明しましょう。

この装置を聞いたことがあるかもしれません。最初の歯車が10回転すると、2番目の歯車は1回転し、3番目は0.1回転します。全部で100個の歯車があり、このパターンが続きます。最後の歯車を1回転させるには、最初の歯車がグーゴル（Googol）回転、つまり1の後に0が100個続く回数だけ回転する必要があります。そのために必要なエネルギーは、宇宙全体のエネルギー総和を上回ります。

これは大型の減速機であり、本質的には速度を犠牲にして力を得る巨大なレバーです。なぜロボットの関節には減速機が必要なのでしょうか？

モーターは本来「高回転、低トルク」であるため、回転数は簡単に分速数万回に達しますが、出力トルクは小さいです。ロボットの関節は精密な制御が必要であり、モーターをわずか数度回転させながら非常に重い物を動かすのは困難です。そのため、回転数を減らしてトルクを高めるために減速が必要です。減速比（歯車比）が大きいほど、速度はより低下し、出力トルクはより高くなります。

業界で最も一般的な減速機は3種類あります：行星減速機、ハーモニック減速機、RV減速機です。モデルを使ってご説明します。

まず行星減速機ですが、その名前は非常に形象的です：モーターが中心歯車に接続され、それを通じて3つの惑星歯車が駆動され、これらの惑星歯車が外側の大きな歯車を回転させます。これは惑星が太陽の周りを回る様子に似ています。構造がコンパクトでコストが低い一方で、減速比は小さく、同じモーター回転数では出力トルクが低いため、手関節に一般的に使用されます。

より大きな出力を必要とする場合、ハーモニックドライブが使用されます。その中心にはウェーブジェネレーターがあり、中間のフローティングギアを楕円形に膨らませます。一般的に、フローティングギアと外側に固定されたスチールギアの歯数は2歯しか違いません。フローティングギアは、スチールギアと2か所の対称的な領域でのみ噛み合います。そのため、中心のウェーブジェネレーターが1回転するたびに、フローティングギアは2歯分だけ回転します。これにより、減速比を非常に大きくすることができます。

ハーモニックドライブの出力トルクは強く、精度も高いため、ロボットの肘関節や肩関節に使用され、腕の精密な制御を実現します。

前述の通り、ロボットが後方宙返りをする際には、自動車の衝突に匹敵する力がかかるため、特定の部位の減速機に大きな課題が生じます。しかし、ハーモニック減速機の柔軟な構造は衝撃耐性が劣ることを意味し、その場合、RV減速機を使用する必要があります。

RV減速機は、第一段階の行星歯車と第二段階のバイコーン針歯で構成されており、第一段階で減速された後、偏心カムがバイコーンディスクを偏心運動させ、このディスクがハウジングの針歯と噛み合い、ハウジングを回転させます。

これにより、減速比が大きくなるだけでなく、サイクロイダルディスクが複数の歯で同時に噛み合っているため、剛性が高く、衝撃に強い特性があり、ロボットの股関節、膝関節、腰など衝撃に強い性能が求められる部位に広く使用されています。

減速機は非常に精密な部品であり、加工が難しく、長期的な摩耗にも対応できず、安定性を保つのが難しいため、関節全体で最も難しい部分です。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

大量製造・使用する際には、ギアの精度と長時間運転における安定性が非常に重要です。たとえば1000時間使用した後にさまざまな異音が発生したり、性能が低下したりすると、運動制御アルゴリズムで補正することが難しくなり、ロボットの動作としては歩行が以前ほどスムーズでなくなり、徐々に歩行がずれていくような現象が起こります。

ロボットは極限の動作を多数行い、自ら転倒することもあります。これらの衝撃は内部の小さなギアに損傷を与える可能性があります。どのようにすれば、性能が優れ、コストが低く、長期間使用可能であり、転倒後の衝撃にも耐え、簡単に破損しないギアを作ることができるでしょうか。これは非常に挑戦的な不可能な三角形です。

言い換えれば、減速機を1つ作ることは難しくないが、性能が同じで耐久性のある減速機を1万個作るのは難しい。

次に、リニアアクチュエータとそのコアコンポーネントであるねじ杆について見ていきましょう。

リニアアクチュエーターは、人間の筋肉に最も似ており、私たちの腕がこのような動きをするとき、関節が自ら回転しているのではなく、両端の骨をつなぐ筋肉が収縮しているのです。したがって、リニアアクチュエーターは推進と引張りという一種の運動しか行いません。

一部のロボットの膝関節では、リニアアクチュエーターを使用して、人間の膝の筋肉の動きを押す・引くことで模倣します。複数のリニアアクチュエーターを特定の構造で組み合わせることで、関節の回転も実現できます。このような動きは、手首や足首などの部位にも適用されます。

直線アクチュエータを実現する最も簡単な方法は油圧装置です。以前のボストン・ダイナミクスのAtlasは主に直線油圧シリンダーを採用しており、高瞬発力、衝撃耐性、高出力密度などの利点があります。なぜ「旧型」なのかというと、新型ではモーター駆動に移行したからです。これは油圧システムが複雑で油漏れのリスクがあり、制御精度がモーターに劣るためです。

しかし、モーターは回転しかできないため、直線運動を出力するにはスクリューという「変換装置」が必要です。

ボールねじには螺紋が刻まれており、回転するとナットが直線運動します。このプロセスはネジを締めるのと似ています。摩擦を減らすため、ボールねじの内部にはボールが導入され、これがボールねじです。一部ではボールをローラーに置き換え、寿命が長く、負荷容量が高く、剛性が優れたプランナリーローラーネジとしています。また、T型ねじも使用されています。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

現在最も広く使用されているのはローラーねじで、これは加工精度が非常に高く、長いストロークにおいても一貫性が非常に重要です。途中に不具合があると、異なるマシン間の制御アルゴリズムに大きな課題となります。

一部のリニアアクチュエータでは、モーターの出力トルクを高めるために減速機と組み合わせて使用されます。しかし、現在の業界では、リニアアクチュエータの応用が少ない主な理由は、動的性能が劣ること、製造が困難であること、コストが高いことです。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

現在、業界で最も大量生産されているのは回転ジョイントです。リニアアクチュエータも業界でいくつかの応用がありますが、その特徴はより大きな荷重を扱えること、そしてある状態では電源を切っても安定した姿勢を保ち、自己ロックできる点です。しかし、私たちの見解では、その欠点は動的性能がやや劣ることです。荷重が大きく、減速比も大きいため、動的性能が低下し、動作がそれほど機敏ではありません。さらに大きな課題は、大量生産かつ低コストで製造するのが難しいことです。したがって、現在のところ、大規模な商業化には適していないと考えています。現在、使用されているケースが少なく、出荷量も少ないため、顧客の実際のシナリオでの検証も十分ではなく、全体的なコストは依然として高止まりしています。

伝動について話した後は、モーターとサーボシステムという動力そのものについて説明します。

ロボットの身体に一般的に使用されるモーターはフレームレストルクモーターであり、従来のモーターと比較してハウジングとベアリングがなく、最もコアな部品のみが保持されています。これは、サイズを可能な限り小さくし、関節の内部に直接組み込むためです。

グリッパーは特殊で、より小型のハローカップモーターを使用しているため、出力パワーはそれほど高くありません。グリッパーの開発難易度は、ロボット本体全体よりも高いです。

モーターの課題は主に三つあります：エネルギー効率と放熱、サイズ、および性能の安定性。まずエネルギー効率と放熱についてお話しします。

電子機器は避けられない熱を発生させ、熱が過剰に蓄積して正常な動作範囲を超えると、性能が低下します。したがって、モーターの効率、つまり実際に仕事に使われるエネルギーの割合が特に重要です。過熱すると、制御システムは出力を低下させるしかなく、たとえば空中回転の途中で急に「脚が力なく」なると、パッと地面に倒れてしまいます。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

以前制作的最早期的样品中，这些极限动作在10分钟内只能执行一次。一旦完成转速、扭矩等性能曲线的测试，整体性能就会发生变化，可能是因为内部发热等原因，此时需要先让设备冷却，待温度下降后才能继续进行。另一个更大的问题是能效，即输入的能量中有多少转化为热量，例如5%与3%之间就存在巨大差异。这些因素都会限制性能，即使我的硬件能力再强，也不敢再提升性能。

3％と5％の間はそれほど大きくないように見えるかもしれませんが、モーターの発熱は線形ではないことに注意してください。

関節が極限動作を行う際、瞬間電流は通常の3～5倍になり、発熱量は定格状態の9～25倍になります。これは、熱の蓄積速度が関節の受動的放熱能力の上限をはるかに超えることを意味します。1回の空回転で、関節の温度は10度の上昇からいきなり50度まで跳ね上がる可能性があります。したがって、モーターを冷却してからでなければ、ロボットは次の動作を継続できません。

モーターの効率を向上させるには、モーター材料、巻線プロセス、構造設計に着手する必要がありますが、ここでは詳細には説明しません。

現在、多くの関節の放熱は主に受動的に行われており、本体には大量の金属が使用されているため、大きなヒートシンクのように機能します。功率が非常に大きい関節、例えば脚部のみに追加で風冷または液冷放熱が採用されます。

さらに放熱対策を加えると、サイズ制限という二番目の課題が生じます。

エンジニアたちは、重量を軽減し、コストを削減するだけでなく、体積が大きくなるほど慣性モーメントが増大し、運動状態を変更するのが難しくなるため、関節モーターの小型化に努めています。

たとえば、ロープを回転させるとき、ロープが短ければ回転速度は速くなり、ロープが長くなると回転速度は遅くなり、停止したいときの減速にかかる時間も長くなります。

三つ目の課題は、性能が安定しているかどうか、つまりモーターにどの程度の電流を入力したときにどの程度の回転数になり、どの程度のトルクを出力できるかという、業界でTN曲線と呼ばれるものです。これはロボットの制御アルゴリズムに影響を与えます。

例えば、不整な路面を歩く際、足首の六軸力矩センサーが振動を検出します。バランスを保つためには、モーターのトルクを制御するために電流を動的に調整する必要があります。TN曲線が不安定な場合、制御システムは同じ命令を出力し続けるかもしれませんが、モーターの出力トルクに偏差が生じ、結果として転倒する可能性があります。

また、TN曲線はアルゴリズムのトレーニングに大きな影響を与えます。ボットアルゴリズムはまずシミュレーションシステムでトレーニングされるため、シミュレーションシステム内のTN曲線が現実と大きく異なる場合、実際のパフォーマンスにもずれが生じます。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

シミュレーションシステムに曲線を入力すると、実際のモーターはこの曲線を達成し、甚至超えることができます。そのため、望む性能や動作を実現できます。逆に、低回転では問題なくても、回転速度が上がると性能が低下する場合、いくつかの極限動作は実行できません。なぜなら、最も難しい動作は、極めて高い速度と極めて高い瞬発力を必要とするからです。

モーターの回転数を正確に制御するには、エンコーダー、ドライバー、センサーで構成されるサーボシステムが必要です。

エンコーダはモータのローターの角度、速度、位置を測定し、システムがモータの現在の状態を把握できるようにします。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

エンコーダは実際非常に重要です。ロボットには減速機があるため、入力側と出力側の両方の位置を把握するためにデュアルエンコーダが必要であり、より正確な制御が可能になります。

ドライバーは、エンコーダからのフィードバックと「小脳」からの制御指令に基づいて、モーターへの電圧と電流を調整します。

センサーの種類は多く、例えばトルクセンサーは出力トルクを測定し、温度センサーはモーターの温度を測定して過熱を防ぎます。

以上がアクチュエータ内の主要部品です。次に、アクチュエータ全体について、なぜそれがコスト削減の鍵となるのか、そして自社開発と調達の違いはどの程度あるのかをお話しします。

米国銀行の試算によると、アクチュエーターはロボットのコストの中で最も高額な部品であり、約51%を占めています。

あるロボット会社の元調達総監

手やモーターにせよ、モーターとコントローラー、つまりあなたの筋肉（アクチュエーター）は、骨格や目（センサー）、脳（チップ）、さらには心臓（バッテリー）よりも高価です。

したがって、エグゼキューターは今後の量産によるコスト削減の鍵であり、最も重要な要因は、中国のサプライチェーンが非常に競争が激しいことである。かつては他の国での精密加工が必要だった部品の多くが、今では国内で代替品を見つけることができる。

モーターの龍電驅、減速機の緑の谐波、双環伝動、中大力徳など、さらに三花智控や拓普などの企業は、完全なアクチュエーターを直接提供しています。

既に市場で完成したアクチュエータが購入できるのに、ロボット企業はなぜ自社で開発するのに時間と労力をかけるのでしょうか？这两种模式を比較してみましょう。

製品を調達すると、開発コストを削減し、開発効率を向上できますが、その分部品コストが高くなり、独自の要件に合わせたカスタマイズが難しくなり、性能もやや劣る可能性があります。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

大半の（エグゼキューター）企業は、あなたが望むものを専用で設計することはありません。販売するのはすべて標準部品であり、コストも比較的高くなります。もし企業自体のチームが小さく、関節部分の蓄積も十分でない場合、他の企業の製品を購入した方がより迅速にこの製品を実現できます。

自社開発すれば、ニーズやアルゴリズムとの整合性がより高まり、パフォーマンスも向上しますが、その分、多くの開発リソースを要します。

どのパスを選択するかは、主に会社の規模とコストの観点から決まります。我们的調査によると、現在のトップロボット企業は、自社開発を好む傾向が強く、甚至にはサプライヤーの元に足を運んで設計に参加しています。

したがって、ロボットの関節は部品を単に組み合わせるだけでなく、極めて小さな体積内で力、精度、耐久性、コスト、重量のバランスを実現しなければならず、これは全体の中で最も難しい部分です。その理由は、この産業が新興分野であり、これまでサプライチェーンが未成熟で、すべてが探求段階にあったからです。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

（初期）多くの生産ラインの装置は業界に存在せず、自社で装置を設計（製造）する必要がありました。

丈夫な関節だけでは不十分です。ロボットはどのようにして安定して立つのでしょうか？世界をどのように認識するのでしょうか？次に、センサーについてお話ししましょう。

現在のロボットは、ほとんどの場合、人間がどのように介入しても倒れにくくなっています。このようなバランスを実現するには、ハードウェア上で体内のさまざまなセンサーに頼る必要があります。

一方では前述のモーターサーボシステムで、関節内のエンコーダーとトルクセンサーを通じて、各関節の現在位置と受力状況をリアルタイムで感知し、毎秒数千回の頻度で出力を調整します。

一方で、「四肢の感覚」だけでは不十分です。人間は内耳の前庭系によって体の傾きや回転を感知するように、ロボットには慣性測定ユニット（IMU）がその役割を果たします。

IMUは非常に一般的で、たとえば携帯電話を回転させると画面も一緒に回転するのは、IMUのおかげです。

IMUは複数のセンサーを組み合わせたもので、最も核心となるのは二つです。一つは加速度計で、XYZ三軸の加速度を測定します。もう一つはジャイロスコープで、ピッチ、ヨー、ロールの三軸の角速度を測定します。さらにIMUには磁力計が追加され、これは電子コンパスとして校正に使用されます。

これらのデータを統合することで、IMUはロボットの運動状態をリアルタイムで感知できます。私たちがロボットを蹴ったとき、体は瞬時に加速度を受け、前後左右に倒れます。IMUはこの変化を検出すると、データを「小脳」に送信し、各関節に追加または減算すべきトルクを計算して、体を元の位置に戻します。この部品はスマートフォンや自動車などにも広く使用されており、技術と応用は比較的成熟しています。

転倒防止にはIMUが重要ですが、日常の行動においては衝突防止がより重要であり、障害物回避には視覚システムが最も依存されます。

ロボットの「目」は、自動車の自動運転に非常に似ていますが、完全に同じではありません。一般的なソリューションは、カメラ＋レーザーレーダー＋ミリ波レーダーのマルチセンサ融合です。ただし、テスラのOptimusは例外で、マスク氏は明確な純粋ビジョン派であり、カメラのみを使用しています。

センサーの使用において、ロボットは自動車とほぼ同じであり、多くのサプライヤーも自動車サプライチェーンから移行してきました。しかし、同じセンサーであっても、実際の仕様は大きく異なり、高価なライダーセンサーを例に挙げます。

まず、測距要件が異なります。自動車は高速道路を走行するため、レーザーレーダーは150～200メートル先の障害物を検出する必要があります。ロボットは主に屋内で動作するため、10～20メートルの測距で十分です。測距距離が短いということは、レーザーレーダーの出力、サイズ、コストを低減できることを意味します。

第二に、点群密度とスキャン方式が異なります。自動車は車、人、障害物などの大きな物体を認識するため、点群密度は低くても構いませんが、ロボットはテーブル上のドライバーをつかんだり、床のコインを拾ったりする必要があり、これらは小さな物体であるため、より高密度な点群が必要です。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

私たちは点群が非常に密であることを望んでいます。現在、非重複スキャンを使用しており、その場でしばらく停止すると点群がより密になります。これは私たちにとって非常に良いことです。というのも、私たちのロボットは多くの場合、激しい操作を行わず、人間のようにゆっくりと動作するからです。一方、自動車は安定性、リアルタイム性、再現性に非常に高い要求があります。

第三に、設置場所と体積が異なります。車はレーザーレーダーを屋根やバンパーに設置できますので、やや大きめでも問題ありませんが、ロボットは体が小さいため、より小型のモジュールを使用しなければなりません。

第四に、信頼性の要件が異なります。たとえば、自動車は屋外で年間を通じて使用されるため、動作温度範囲がより広く求められます。一方、ロボットはより大きな衝撃を受けるため、耐振動性がより高く求められます。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

以前車載用途では、レーザーレーダーの最低仕様は-40度から85度でしたが、ロボットでは、少なくとも現在のところ全く必要ありません。したがって、自動車には信頼性のために特化した多くの設計が施されていますが、ロボットにとってはそれらは冗長です。自動車が事故を起こした際の加速度は、ロボットが日常的に1回の空回転を行う際の加速度に達する可能性があります。そのため、これらの振動状態における安定性への要求は非常に高いです。

自動車のライダーセンサーはすでに非常に成熟していますが、ロボットのライダーセンサーは業界の初期段階にあります。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

より小型化し、点群をより密にし、測距距離を短くしながらFOV（視野角）を広くしたいというこれらの要望は、まだ満たされていません。

カメラについては、以前のテスラAIハードウェア責任者の話によると、車載用カメラが選ばれたが、内部開発の経路も繰り返し変更された。

劉向科（Kerry）

前テスラAIハードウェア責任者

現在の案は車載カメラを基準にしており、解像度は500万画素です。初期の最も古い案では、複数のカメラを積み重ね、それぞれの画素数が異なっていました。フレームレートを下げ、画素数を上げたのです。なぜそうしたのかというと、当時Elonがロボットに針に糸を通せるようにするという要件を提示したためです。その要件を達成するには、1500万画素以上が必要だと計算されました。

ソフトウェアチームによると、ピクセルやカメラまで変更すると、モデルの再学習にかかる要件、時間、作業量が大幅に増加してしまうためです。対応できない場合は、カメラにオートフォーカスを追加することを検討しましたが、その後、これも必ずしも必要ではないという話になり、結局、状況は常に変化し続けています。

次に触覚について説明します。触覚を実現するには主に4つの方法があります：

最も一般的なのは圧電抵抗式で、圧力を抵抗に変換して電流信号を変化させます。電子秤などがこれに該当します。

二つ目は容量式で、弾性媒体が上下の二層を隔て、圧力を加えると電極間の距離が縮み、容量値が変化します。

第三種は圧電式で、材料に力が加わると直接電圧が発生します。例えば、ライター内の放電装置などです。

四つ目は光学式で、表面に弾性材料が使用され、力が加わると変形し、それをカメラが捉える方式です。これは現在最も人気のある方法です。

触覚は三维であるべきで、圧力だけでなく平面での摩擦も感じ取れるべきです。たとえば、コーラのボトルを手に取るとき、手はボトルを握りしめ、上に持ち上げますが、指がボトルの下滑する摩擦を感じ取ると、滑り落ちないように握る力を強めます。

しかし、これは材料とアルゴリズムに大きな課題をもたらします。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

まず、センサー自体のレベルで、本質的にすべてが材料であり、どの材料もXYZの3方向にうまくデカップリングするのは困難であるため、1次元の力に比べて精度を高めるのがはるかに難しく、どのようにして正確に実現するかが課題です。次に、このような三次元触覚の複雑なデータを操作モデルとどのように統合するかという点も非常に困難です。なぜなら、現在のデータ量が非常に少ないからです。

これらの課題の下で、これまでの業界における量産ロボットは、触覚をほとんど搭載していませんでした。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

2025年全体の量産製品において、触覚はほとんど使用されておらず、私たちだけでなく、業界全体でもほとんど使用されていません。これはこの技術が不安定だからです。

長時間使用しても変形しないようにする必要があり、わずかにでも変形すると出力される信号が完全に変わってしまう可能性があります。また、性能のドリフトも起こしてはならず、形状や位置の損傷も避けなければなりません。一方で、材料はやや柔らかく、かつ非常に耐摩耗性でなければならず、これは本質的に矛盾する要件です。

しかし今年になって、状況は少し変わったようです。我们的采访嘉宾表示，到了2026年，看到了规模化生产的希望，接下来就是如何在数据采集、训练中，让触觉系统更好的结合了。整体来说，触觉这个行业还非常早期，我们也期待看到未来更多进步。

前述のセンサーに加え、ロボットには温度、湿度、6次元モーメントセンサー、UWBなども必要ですが、これらは比較的成熟しているため、ここでは詳述しません。

センサーはロボットに世界を認識させる能力をもたらし、関節はロボットに動作する能力を付与しますが、これら二つを統合するには「中枢」が必要です。次に、この中枢である電気アーキテクチャについてお話しします。

以前のロボットアルゴリズムに関する記事で述べたように、業界では「System 1 + System 2」という二重システムアーキテクチャが開発され、System 1は四肢の制御を担当し、System 2は複雑な思考を担っています。チップ上でも「小脳＋大脳」という組み合わせが採用されています。

なぜ1つのチップですべてをこなさないのか？なぜなら、要件がまったく逆だからだ。

脳チップが「どのように行動するか」を考慮するには、高計算能力と大容量メモリが必要であり、エッジデバイスで大規模モデルを実行できると最適です。数秒の遅延は基本的に問題ありません。

現在、ほとんどのロボットの脳にはNVIDIAのOrinチップが採用されています。2025年には、NVIDIAはロボットおよび物理AI専用に設計された、より高性能なThorチップを発表し、今後主流になると予想されています。

テスラのOptimusを除き、それらは自社開発のチップを採用しており、さらにデュアルチップです。

劉向科（Kerry）

前テスラAIハードウェア責任者

ロボットは自動運転ではないため、このようなセキュリティの考慮は必要ありません。Elon自身は、これ以上のセキュリティ冗長性は不要で、1つのチップで十分だと述べました。単一チップシステムを設計した後、彼は改めて考え直し、ロボットのワールドモデルが要求する計算能力は、自動運転をはるかに上回ると気づきました。自動運転でさえ2つのチップが必要なのに、ロボットが1つでまかなえるはずがないと判断し、すぐに修正して2つのチップに戻しました。

また、今年初めのCESで、クアルコムはロボット用脳チップ「Dragonwing IQ10」を発表し、Figureとの提携を発表しました。

小脳チップは身体を制御するために、特別な計算能力は必要ありませんが、リアルタイム性、安定性、応答速度が高くなければならず、数ミリ秒の遅延でも転倒する可能性があります。

ロボットが空回転やダンスを行う際、基本的には事前に録音された動作を使用しますが、足が細かいステップを踏むことが確認できます。これは小脳がバランスを動的に調整しているためであり、人間の「本能的な反応」と同じです。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

小脳は非常に高速な速度を要求するため、小脳内の周波数は1kHzである可能性があります。

現在、小脳チップは通常MCUであり、主流の選択肢はステートセミコンダクターのSTM32シリーズ、ニンテンドーのi.MX RTシリーズ、瑞薩のRZシリーズなどです。

現在、業界は脳と小脳チップを統合しようとする新しいトレンドも見られています。この分野でテスラが先駆けており、当初からこの路線を歩んでいます。

劉向科（Kerry）

前テスラAIハードウェア責任者

当時、私たちはハードウェア4という自社開発チップを使用していたと仮定します。テスラの大脳と小脳を同じチップに集約し、この1つのチップでどのように通信アーキテクチャを設計して全身の動作を制御するかについて、私たちはそのソリューションの検討に時間を費やしました。1つのSoC内に、計算能力を持つASICとマルチコアCPUが含まれており、このマルチコアCPUは小脳の処理に使用できます。この高周波のCPUは非常に低い遅延を実現しています。

テスラ以外にも、他の企業が統合ソリューションを研究しています。

例えば、霊境智源は今年3月にデボーシュアアーキテクチャを発表し、1枚のチップに「大脳-小脳-皮質」の3つの機能を統合しました。このように1枚のチップに統合することで、どのような利点が得られるでしょうか？

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

まず、最大の利点は、今や1枚の基板に統合されたことで、胸腔全体の体積と配線が非常に簡素化されたことです。次に、大脳と小脳は、進むにつれてその調整がますます重要になります。例えば、誰かがあなたにダーツを投げた場合、ダーツの軌道を観察し予測するのは大脳の働きですが、手を伸ばしてそれを掴むのは小脳の役割です。この2つ間の通信が速ければ速いほど、非常に高度な動作を達成しやすくなります。大脳と小脳を1つのチップに統合すれば、チップ間の通信は非常に非常に速くなり、大脳が小脳の動きをリアルタイムで制御し、非常に高速でフィードバックすることが可能になります。

しかし業界の見方によると、統合型大脳と小脳チップはまだ非常に初期の段階にあり、ロボットの出荷量が十分に増え、市場が十分に拡大した後でなければ、ロボット企業は現在のスマートカー企業のように徐々に自社開発の統合チップへ移行することはない。

最後に、ロボットの心臓のように全身にエネルギーを供給するバッテリーが必要です。核心的な要件は、より小さな密度でより高い容量を実現することであり、主要なサプライヤーには寧徳時代、LG、億緯锂能などがあります。

全身に張り巡らされた配線束は、デバイス間の通信と電力供給に使用され、神経や血管のような役割を果たします。主要なサプライヤーには、Luxshare Precision、TE Connectivity、Amphenolなどがあります。

ロボットのサプライチェーンには多種多様な種類があり、すべてを紹介することはできませんが、ここに全体図を掲載しますので、ご興味のある方は拡大してご確認ください。

ここまで読んだあなたは、ロボットの作り方を学んだことでしょう。しかし、実際に自分で作ってみれば、至る所で問題に直面することに気づくでしょう。なぜなら、ロボット製作の最大の難点は、さまざまな工学的要素間のバランスを取ることだからです。

最後に、組立と量産の課題、そしてこの2年間でロボットが急激に進化した理由についてお話ししましょう。

05 組立と量産：能動性がある＝使いやすいわけではない

先日開催されたロボットマラソンを見たことがあるなら、会場で多くの面白い出来事があったことに気づいたでしょう。

中には、どこにでも座り込んで、隣のロボットに拍手喝采を浴びせる者もいる。また、走っている途中で足を捻挫したり、酔っ払ったり、腕が落ちたり、緑地に突っ込んだり、減速帯に引っかかって「粉々」になってしまう者もいる。

また、非常に優れたパフォーマンスを示した者もおり、例えば栄光のロボットは上位6位を独占し、人類のハーフマラソン記録を更新しました。

しかし、これによりいくつかの議論が生まれました。スマホメーカーがロボットを作成してもこれほど良い成果を出せるということは、この業界にはあまり障壁がないということでしょうか？

業界関係者の回答は：Yes、and、Noです。まずYesの部分をお話しします。

前述の各部品やサプライヤーは、スマートフォンおよび自動車産業と非常に重複しており、さらに上位のアルゴリズムについては、自動運転と一部を共有できる。これが、ホンダ、小米、テスラ、小鵬がロボット分野に参入する理由である。

あるロボット会社の元調達総監

電気・電力システム（電気と計算）のサプライヤーの重複率は90％以上に達します。メカニカルシステム（フレーム構造）については、金型が異なっても、多くのサプライヤーが類似しています。電動駆動部分は、車両に必要な高トルクを提供する必要がないため、自動車との関連性が最も低い可能性があります。しかし、減速機やギアなどの部品は自動車に非常に多く、センサーも同様です。したがって、80％以上は同質化可能です。

理論的には、これらのサプライヤーを知っている限り、自分でロボットを組み立てることができる。しかし、「動く」と「使いやすい」の間には大きな隔たりがあり、それがNoの部分である。

たとえば組み立て後に重量分布が不均等になると、ロボットの重心がずれ、歩行時にバランスを保つために特定の関節が余分な力を発生させ、消費電力が増加し、バッテリー持続時間が短縮され、さらには歩行の安定性に影響を及ぼすことがあります。

実験室では1時間走行しても問題ないが、実環境で100時間走行すると、さまざまな問題が発生する。たとえば、あるネジが緩んだり、ある配線が摩耗したり、ある関節の潤滑脂が乾燥したり、あるセンサーがドリフトし始めたりする。こうした問題は、繰り返し調整を重ねてようやくバランスを見つけることができる。

あるロボット会社の元調達総監

各部品を各サプライヤーに分解すると、サプライヤーの難易度はそれほど高くないと思います。最終的に難しいのはシステムの統合です。。

より多くの場合、あなたはそれに制約を課している、たとえば、このものを軽量化してどの程度まで減量するかという点だが、人形の形でそれを制限した後、そのトルクの大きさや精度を人間のレベルにまで達させることが難点であり、より多くの場合、工学的なパスにおけるトレードオフである。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

市场上常见的标准产品往往无法令人满意，与我们真正算法应用的要求存在差距，因此这些都属于核心零部件，我们必须亲自着手制作。

商業化し、量産可能なロボットを作成するには、一貫性の問題にも直面します。

各機械のジョイントバックラッシュ、センサーゼロポイント、モーターパラメータが異なるため、同一のアルゴリズムを異なるバッチの本体に安定して適用するには、各細部の調整が必要です。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

10台のロボットをそこに配置し、同じパラメータ（コマンド）を送信しても、それぞれの手が伸びる位置は異なります。

操作を行う際、数ミリの差で、それを掴むことができることから倒してしまうことになってしまうため、すべてのロボットのセンサーとアクチュエーターのキャリブレーション手法を適切に設計するのは非常に難しい。また、キャリブレーションを完了した後、使用から1年経過して多くの部品が劣化し、センサーに歪みが生じた場合でも安定性を維持できるかどうかは保証できない。この場合、自己で誤差を分析できるオンラインキャリブレーションが必要になる可能性がある。これらは目に見えない工夫だが、これらを行わなければ、後で多くの問題を解決することはできない。

したがって、本当の難点は「組み合わせること」ではなく、システムレベルの統合です。

ロボットマラソンに戻りましょう。今年はスピードだけでなく、全体的な完成度も向上しました。この2年間でロボットの動作が歩行から手ぬぐいを回す、そしてダンスや武術へと進化したのを見てみましょう。なぜこの2年でこのような急激な進化が起こったのでしょうか？最も重要な理由はサプライチェーンの成熟です。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

過去一〜二年間、ロボット業界は今ほど注目されておらず、当時は誰もロボット用にライダーやセンサーを開発せず、「これは物流車用です。そのままお使いください」と言っていました。その頃は、相手に頼む立場で、ロボットに対して疑念を抱く人が多かったです。

前述の通り、ロボット産業チェーンの多くの环节は自動車産業と重複しており、これまでサプライヤーにとっては内部リソースの競合が問題となっていた。生産量が限られている中で、商業的に成熟した業界に優先的に供給するべきか、それとも商業市場が未成熟なロボット産業に生産ラインを変更して賭けるべきか。

あるロボット会社の元調達総監

以前の市場では、このレベルに達していないと感じていました。本物の販売量を誇る携帯電話や自動車などとは、まだ1〜2桁の差がある可能性があります。そのため、サプライヤーも博弈しており、内部リソースも限られているからです。

現在、ロボット分野がますます注目を集める中、サプライヤーもロボット専用の金型を開発し、製品をカスタマイズする意欲を高めています。需要がさらに拡大し、商業化の道筋が明確になるにつれ、サプライチェーンは雪だるま式に成長していくことでしょう。

次のマイルストーンのアクションは何になるでしょうか？

06 次のマイルストーン：空回りから一枚の落ち葉をキャッチするまで

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

数日前、私は上海マジックシティを訪れて、あるパフォーマンスを見ました。そのあと、私は、ロボットにはまだ多くの改善の余地があると感じました。

数十メートルの高空で目隠しをして綱を渡す演技者、一本の箸で数十個の碗を同時に回転させる馬術師が示しているのは、人類が百万年以上かけて進化させてきたものだ：極限の感覚、本能レベルのバランス、微細な触覚フィードバック。

現在のロボットは空回転や武術ができるものの、人間にはまだ遠く及ばない。

私は王闖に、ロボットの次なるマイルストーンは何だと期待しているか尋ねたが、彼の答えは少し私を驚かせた。彼の答えは、より複雑で派手な動作ではなく、人間が持つ「感覚と制御の統合」という本能に基づいた、非常に基本的な「落ち葉をキャッチする」ことだった。

王闯

智元パートナー／上級副社長／汎用ビジネス部長

一枚の葉が落ちており、私が歩み寄って手を伸ばすと、ちょうどその葉をつまむことができる。

風がそっと通り抜け、木々の間を抜けて、「それ」が歩みを進め、手を伸ばし、「ちょうど」一枚の落ち葉をキャッチした。その日が訪れると、ロボットは私たちの生活にさらに一歩近づく。