ロボット業界の観察と考察

第7回世界人工知能大会（WAIC）

序章

少し前に、上海で第7回世界人工知能大会（WAIC）が開催されました。この回は特に規模が大きく、李強総理も参加しました。多くのヒューマノイドロボット会社が参加し、18社のヒューマノイドロボットが特別に設定されたヒューマノイドロボットの配列に出席し、「十八金剛」と呼ばれました。

私たちは普段深センを拠点にしていますが、今回の展示会が始まる前の1ヶ月間、同僚たちはずっと上海に出張して、クライアントのためにこの展示会の準備を手伝っていました。今回の18社の中で5社が私たちの制御システムを採用しました。すべての顧客の信頼に感謝します！私たちの小さなブースは非常にシンプルですが、顧客の成功を促すことが私たちにとっての最大の成功です。

ヒューマノイドロボット業界の運用管理人才不足

一方で、具身知能/ヒューマノイドロボットが熱くなり、多くの会社やチームが足式ロボット業界に参入していますが、人材の成長速度は市場の需要の成長に大きく遅れています。

もう一方では、足式ロボットの運動制御技術は2023年から新たな段階に入っています。数十年のZMPと数年のMPCを経て、新しいパラダイムは強化学習です。

足式運用管理業界はもともと人材が非常に少ない上に、パラダイムの移行 と 市場の需要の急増 という二重の要因が襲いかかり、トップの研究機関や主要なロボット会社のどちらにおいても、人材の確保が難しく感じられます。

ゼロから新しい実体のロボットを調整したことがある人なら、調整は非常に苦痛なプロセスです、特に成功の経験がない場合には、心力が非常に強い人だけが、霧の中でわずかな光に導かれて正しい方向を見つけることができます。

清華大学の友人がうまくまとめて言いました。「大部分の清華の学生はロボットの調整に向いていない。なぜなら、彼らの人生はずっと順調すぎたからです。」

私たちのソリューション

2023年末から、私たちは確かな研究開発能力を活かして、MPCから強化学習へのパラダイム移行を迅速に完了し、多くのクライアントの厳しいテストの下で、高効率に適応したシステムプロセスを発明しました。成熟したハードウェアに対しては、最短で三日半でアルゴリズムの適応を完了します。現在までに、様々な足式ロボットのハードウェア調整の経験を十数種類積んできました。これほど経験豊富なチームは他にないでしょう。

現在の市場状況に従えば、経験が豊富で能力のあるRL運用管理リードを採用するには、最低でも200万から始まります。それに補助チームやバックアップチーム（競争力を持ちたい場合には10人以上が必要）を追加すると、1年間の投資はすぐに1000万に達します。仮に少し条件が悪くても、500万は必要です。

企業のロボットモデルはそれほど多くはないため、アルゴリズムチームが1つのモデルのロボットを調整した後、大半の時間は比較的暇になる可能性があります。これにより、経験と成長の速度が低下し、これは人材の浪費にもなります。

自分でチームを組織するために時間をかけるよりも、私たちのような第三者チームを選ぶ方が良いです。私たちは一式のトレーニング、デプロイメントプランおよびソースコードを提供可能であり、技術が他人の手に渡ることを全く心配する必要はありません。

このモデルは私たちのチームのイノベーション速度に高い要求を課します。さもなければ、私たちは売るべきものを持たなくなります。しかし、別の視点から見ると、これは私たちにとって良いことです。なぜならこのプレッシャーは私たちに最も早くイノベーションを行わなければならないと促し、過去の成果に棲みついて徐々に活力を失うことを防ぐからです。

歴史的法則

国内市場で、私たちのように運用制御アルゴリズムを専門に扱うチームがほとんど存在しないのは、我々のような技術力を持つチームは短期的な魅力が非常に多く、どこかの本体企業に参加したり、本体企業を設立したりして、短期的な超過利益を得ることが可能だからです。そして、私たちが選んだ道は無比の難しさがあり、疑問と挑戦が非常に多く待ち受けているため、短期的に大きな利益を期待することはできません。では、なぜ私たちはこの道を歩んで成功することができると信じているのでしょうか？

『シリコンバレーの炎』という本に描かれている1980年代に米国で起こったパーソナルコンピュータ革命は、今日中国で起こっているロボット産業の変化と非常に似ています。ただ、今はこの事を「革命」と呼ぶ人はいません。数年後、今日を振り返れば、星星の火は、やっと燃え始めたなと感じるでしょう。過去のパーソナルコンピュータの歴史から、私たちはいくつかの深い産業法則を学ぶことができます。

競争が激しい広い市場では、あるスタートアップ企業がすべての面で一流のレベルを得ることは可能ではないわけではないが、確かに非常に困難です。パーソナルコンピュータ業界の縦の統合の代表はアップルであり、横の統合の代表はマイクロソフトです。アップルのように強力でも、1996年までには、その市場シェアは1980年代末の16%の最高点から4%へと下降しました。言い換えれば、PC時代にアップルはマイクロソフトに敗北しました。

多くの人は、マイクロソフトはコピーできないと言いますが、産業の法則は破ることが難しいです。近代経済学の創始者の一人であるアダム・スミスは、1776年に出版した『国富論』の中で、専門的分業が効率を向上させ、特に自由競争が行き渡る広い市場であることを指摘しています。過去の自動車、パーソナルコンピュータ、そして携帯電話業界も、十分に自由な競争と十分な広さを持つ市場でした。

インテルのCEOアンドリュー・グルーブは、自身の体験を基に『偏執狂だけが生き残ることができる』の中で産業法則の重要性を指摘しています。適応できなければ淘汰される運命にあり、たとえIBMのような青い巨人でも無力です。

汎用ロボットの事業は一夕にして成るものではなく、良い企業を設立するには十年も必要がないかもしれませんが、偉大な企業を築くには数十年が必要です。私たちは長期にわたって考え行動するための十分な時間と忍耐を持っています。

技術的展望

私たちは産業分業の効率性を信じており、この信念は産業の歴史的法則からだけでなく、深い技術的法則にも基づいています。この技術法則は、今日の人工知能技術の発展を主導しています。

コンピュータ科学者リチャード・サットンは『苦い教訓』の中で、AI研究者がしばしばアルゴリズムに人類の既知の知識を追加することを指摘しています。これは短期的には効果がありますが、長期的には大規模な探索と学習が画期的な進捗を得る方法です。これらの法則はCVやNLP分野で十分に検証されており、初めはルールに基づく方法から小規模学習のアルゴリズムへ、次に大規模学習の汎用アルゴリズムへと変わっています。未来のAIでは、人類の知識がシステムに占める割合は減り、能力も強化され、汎用性も高まるでしょう。

現在の足式運用制御技術は第二段階まで発展しました。今、訓練時には、 urdfで表現したロボット特性などの人間の知識を取り入れる必要があり、多くの人が使用するモデルは非常に小さく、基本的に単一の型のロボットにしか対応していません。過去のNLP分野が特定の言語のためにのみ訓練されたモデルであったのに対し、現在の汎用音声モデルは跨言語でうまく機能しています。将来の汎用コントローラはロボット形態を越えて機能するでしょう。これは第三段階で発生することです。そのような未来は遠くないと信じています。

このような汎用コントローラが開発されれば、ヒューマノイドロボット業界に大きな影響をもたらし、ヒューマノイドロボットの組み立てのハードルが大幅に低下し、ロボットの能力も大幅に向上します。その時、より多くの参加者がこの業界に流入し、制御システムはもはやみんなが注目する核心ではなく、資源をより良く統合し、製品を定義し、販売するチームが優位になります。伝統的なロボット会社が蓄積してきた研究開発技術は置き換えられ、時には価値を失うことさえあるでしょう。

私たちはこの汎用コントローラを最も切実に追い求める者であり、最もこうした研究開発を行う条件の整ったチームです。私たちが接触するハードウェアの構成は最も多様であり、制御システムの研究開発はハードウェアなしにはできません。どの本体企業も他社のハードウェアのためにコントローラを開発することは難しく、十分なハードウェアの構成がなければ、汎用コントローラの開発には条件や動機がありません。

したがって、能力と意欲などのさまざまな観点で、私たちは汎用コントローラを開発する最も可能性のあるチームであり、もしあなたも汎用コントローラが現実になると信じるなら、ぜひご連絡ください（微信号：bridgedp）、投資または私たちに参加してください。