概要
SUGENAは2026年9月29日、フィジカルAIをテーマにオンラインセミナーを開催し、中国のヒューマノイドロボット産業の量産動向と、日本の強み・課題を取り上げた。講演では、ロボット制御用AIや演算基板の実装に課題がある一方、モーターやセンサー素子は日本の強みとして挙げられた。
詳しいファクト
セミナーで示された中国の量産動向
SUGENAは2026年9月29日、オンラインセミナー「フィジカルAIの新潮流」を開催した。講演では、中国でヒューマノイドロボットの開発・量産が進んでいる状況を整理し、その背景として政策支援、投資、サプライチェーンなど複数の要因を挙げた。講演者は、日本の強みを生かすには、量産化だけでなく実際の用途での活用に向けた課題を捉える必要があると説明した。
出典を確認 ↗AI制御とハードウェアの課題
講演では、AI技術が大規模言語モデル（LLM）、視覚言語モデル（VLM）、視覚・言語・行動モデル（VLA）へと広がっていると説明された。一方、ロボットを実際に動かすVLAの実装は世界的にも途上にあり、日本でも研究開発は進むものの、実機への搭載・実証が課題として示された。制御指令への応答を確保するには、クラウド通信に依存せずロボット側で処理する必要があり、演算基板の供給や実装も論点となる。講演ではNVIDIAのJetsonが標準的な基板の一つとして挙げられ、日本にはロボット向けAI演算基板を量産する企業がないとの見方が示された。また、モーターやセンサー素子は日本の強みとして挙げられた。
出典を確認 ↗独自観点のコメント
量産力と実装力の競争
講演で描かれた違いは、中国側の量産を支える政策・投資・供給網と、日本側が持つモーターやセンサーなどの要素技術との対比にある。部品の性能だけでなく、AI演算基板から機体制御までをつなぎ、現場で動くシステムとしてまとめる力が競争上の論点になる。
日本企業にとっては、半導体や基板をすべて自社で製造することより、既存の部品技術をロボット用AIや制御ソフトと結び付けることが現実的な差別化の軸となる。中国の量産規模と同じ土俵で競うだけでなく、センサー・駆動系の強みを実機の信頼性や用途適合に結び付けられるかが、市場での位置付けを左右する。
関連する企業・製品
出典
- 媒体記事 MONOist — 元記事を読む ↗