上海で最初のヒューマノイドロボット大量生産サイトであるZhiyuan Robot Manufacturing Factoryに足を踏み入れるのは、未来の世界に足を踏み入れるようなものです。エンジニアはヒューマノイドロボットのさまざまな部分を順番に組み立てており、何百もの「駆け出し」ヒューマノイドロボットがきちんと配置されており、エンジニアの「リーダーシップの下でのシリーズアクションテスト」を完了するのを待っています。
レポーターは、18日に上海自由貿易ゾーンのリンガンの新しいエリアにあるロボット製造工場を訪問しました。これは数か月間しか稼働していません。2024年に000ヒューマノイドロボット1の組立ラインを展開し、2025年に数千のユニットの年間出力を達成します。
2月18日、レポーターは上海で最初のヒューマノイドロボット大量生産工場で、テストのためにエンジニアがヒューマノイドロボットのさまざまなアクセサリーを組み立てたZhiyuan Robot Manufacturing Factoryを見ました。
業界は、2025年がヒューマノイドロボットの大量生産の最初の年になると考えており、業界は超一線での速度で転換点を突破しています。上海には、ヤングツェ川デルタの完全なサプライチェーンと産業支援施設、豊富な大学のリソースと才能の埋蔵量が産業加速の基盤である豊かな大学のリソースと才能の備品の基礎があります。
「まさに、上流のサプライチェーンの成熟度のためです。このような短い期間でヒューマノイドロボットを構築する能力があります。」 Zhiyuan Robot Manufacturing DepartmentのゼネラルマネージャーであるZhang Shaozhengは、ヒューマノイドロボットの多くの主要成分の上流の精密機械加工リンクは新しいエネルギー車と交差しており、これらの精密部品はヒューマノイドロボット製造に簡単に移行できると紹介しました。
ボディを作成することは最初のステップにすぎません。 Zhiyuan RobotのZhangjiang Data Collection Centerでは、100人のヒューマノイドロボット「Apprentices」がレストラン、バブルティーショップ、ファミリーハウスなどの日常生活シーンのデータコレクターと協力しています。お茶を注ぎ、飲み物を作り、テーブルクロスを置き、鉄の服を塗り、キルトを折ります。
Zhiyuan Robotの具体化されたビジネス部門のスタッフによると、単純な「注ぐ水」アクションには、通常、モデルトレーニングのために100個近くの高品質データの収集が必要です。
2月18日、Zhiyuan RobotのZhangjiang Data Collection Centerで、多くのヒューマノイドロボット「Apprentices」がデータコレクターと協力していました。
Zhiyuan Robotics Research Instituteのエグゼクティブディレクターであり、具体化されたビジネス部門の社長であるYao Maoqingは、実際のシーンに基づいたこれらの「マシン見習い」によって収集されたアクションデータは、さまざまなタスクモデルのトレーニングのためにクラウドにアップロードされ、最後に一般的な学習を通じて形成された一般的なモデル機能は、将来の各ロボットで展開できると述べました。
Morgan Stanleyは最近、UBTECHやBYDなどの37の中国企業を含む、グローバルなヒューマノイドロボットの分野にある上位100社の上場企業のリストをリリースしました。中国のエレクトロニクス研究所は、2030年までに中国のヒューマノイドロボットの市場規模が約8700億元に達すると予測していると予測しています。
この段階では、多数の「繰り返し」タスクシナリオを備えた製造業は、ヒューマノイドロボットが入力するのに適した「初心者村」であり、ヒューマノイドロボットの柔軟性は、従来の自動化と手動労働の間のギャップを埋めることができます。
2月18日、データコレクターはスーパーマーケットシーンでヒューマノイドロボットからデータを収集していました
たとえば、Yao Maoqingは、物流業界では、多くの企業がインテリジェントな倉庫システムの大規模なアプリケーションを実現していると述べました。これは、インテリジェントシェルフと自動ガイド車の共同作業に依存して、材料ボックスの位置を正確に配置し、完全に自動転送を完了することができます。 「パッキング」シナリオには、さまざまなサイズのアイテムの順列と組み合わせが含まれます。これらは、タスクの実行中にリアルタイムで調整する必要があり、故障の場合に再計画、反射、修正さえ必要です。 「この種の閉ループ制御には、ヒューマノイドロボットが優れている人工知能の能力が必要です。」ヤオ・マオチンは言った。
Yao Maoqingは、新世代の熟練労働者は、ロボットのスケジューリングやソリューションなどのポジションに目を向けると予想されており、繰り返しの退屈な基本的な仕事から「解く」ことが期待されていると述べました。