具現化知能の銀の時代：徹底解説

はじめに

本稿では、具現化知能が現在「銀の時代」にあるという視点から、その現状を深く掘り下げていきます。この「銀の時代」とは、技術が初期段階から成熟期へと移行する間の、集中的な探求が行われる時期を指します。議論の中心となるのは、Volcano Engine FORCEカンファレンスでの円卓会議です。ここでは、様々な分野の専門家たちが、大規模モデルがロボティクスの発展を加速させる可能性について探求しました。

背景

大規模AIモデルの急速な進歩は、ロボット産業への大規模な投資を促進しています。しかし、この資金流入の急増は、市場の過熱リスクももたらしています。真の技術的ブレークスルーとその応用を見極めることが、現在の中心的な課題となっています。具体的には、以下のような重要な問いが提起されています。

強化学習とシミュレーション学習のどちらに焦点を当てるべきか？
シミュレーションと実世界でのテストのどちらを優先すべきか？
視覚エンジンと物理エンジンのどちらに重点を置くべきか？

円卓会議の参加者

この円卓会議には、様々なバックグラウンドを持つ専門家が集まりました。

陳陽 (Chen Yang): Galaxy General Robotics 副社長
石凌翔 (Shi Lingxiang): Volcano Engine イノベーションインキュベーション責任者（モデレーター）
呉迪 (Wu Di): Volcano Engine インテリジェントアルゴリズム責任者
万浩基 (Wan Haoji): Matrix Partners China パートナー
王暁 (Wang Xiao): Nine Chapters Capital 創業者
顔維新 (Yan Weixin): 上海智源ロボティクス共同創業者、上海交通大学博士課程指導教員

主要な議論点

ロボット投資の急増

なぜこれほどまでにロボットへの関心が高まっているのでしょうか？AIの応用は、ソフトアプリケーション（チャットボットやビデオ生成など）とハードアプリケーション（ロボットなど）の2つに大別されます。ロボットは、AIの最も汎用性の高いハードアプリケーションと見なされています。

投資家は、ソフトウェアとハードウェアの両方を統合し、デモ以上の実世界での応用を実証できる企業を探しています。しかし、ロボットの商業化は、特に家庭やB2Bサービスのような複雑な環境では、予想よりも遅れています。

AIという「脳」と制御システムという「小さな脳」の連携を改善する必要があります。また、普及のためにはコスト削減が不可欠です。

実用化への道筋

ロボットが成功するという点では概ね合意が得られていますが、その具体的なタイムラインや、どの企業が主導権を握るかはまだ不透明です。電気自動車産業と同様に、市場は単一の企業によって支配される可能性は低いと考えられます。

大規模モデルは、ロボットのインタラクションと思考能力を向上させました。技術的な障壁は乗り越えられないものではありませんが、そのプロセスは予想以上に長く、困難なものになるでしょう。ベンチャーキャピタルは、資金提供を通じて開発を加速させる上で重要な役割を果たします。

汎用知能の重要性

これからは、ロボットが人間や環境に適応することに重点を置くべきです。ロボットが汎用知能を持つためには、大量のシミュレーションデータを使用することが重要です。

ロボットのスタートアップ企業は、技術、製品開発、ビジネスモデルにおいて大きな課題に直面しています。業界全体でサプライチェーン間の連携、投資家からのサポートが必要です。

具現化知能の技術的経路

模倣学習を強化学習の強化に利用することは、歩行制御において有効なアプローチです。シミュレーションデータは、下肢の歩行制御に有効ですが、パラメータ調整と製品の一貫性にはまだ課題があります。

今後は、下肢の動きだけでなく、ヒューマノイドロボットのタスク遂行能力全体に焦点を移す必要があります。タスク遂行能力は、単なる移動能力よりも重視されるべきです。

特に複雑なタスクに関しては、データの収集と標準化が大きな課題となっています。また、シミュレーションが難しい複雑な物理的相互作用を捉えるためには、実世界データが不可欠です。

シミュレーションデータ vs 実世界データ

シミュレーションデータは、汎用的な具現化モデルをトレーニングする上で、より費用対効果が高く、拡張性があり、汎用性が高いです。一方、実世界データは、摩擦や弾性のような物理的相互作用のニュアンスを捉えるために不可欠です。

ロボットが信頼できる世界モデルを構築すれば、大規模なシミュレーションを用いて、様々なシナリオでの性能をテストし、改善することができます。

将来の応用分野

近い将来の応用（2〜3年以内）

工業製造: ロボットは、制御された環境で、器用さを必要とする複雑なタスクを実行できます。
遠隔操作: ロボットは、危険物を取り扱うような危険な環境で使用できます。
制御された環境: レストラン、ホテル、工場などの制御された環境でロボットが導入されます。
特定のタスク: ロボットは、食品の配達、コーヒーの製造、軽微なメンテナンスなどのタスクに使用されます。
工場、オフィス、セキュリティ: これらが初期導入の可能性が最も高い分野です。

長期的な応用

家庭環境: 最も複雑ですが、最も期待されている応用分野は家庭環境です。
家事: ロボットは最終的に、料理、洗濯物の整理、掃除などのタスクを実行できるようになります。
コスト削減: 技術の進歩に伴い、ロボットのコストは低下し、より多くの消費者が利用できるようになります。
汎用ロボット: 今後は、様々なニーズに対応できる汎用ロボットに焦点が移ります。
市場の考慮: 企業は、様々なアプリケーションの機能性、性能、オープン性、リスク許容度を考慮する必要があります。

Volcano Engine VeOmniverse

仮想シミュレーションプラットフォーム

veOmniverseは、ロボットのシミュレーションとトレーニングのためのクラウドベースのプラットフォームです。高度に現実的なデジタル環境を作成し、ロボットのトレーニングとテストに使用できます。

コスト効率

物理的な機器の必要性を減らし、開発コストを削減します。

包括的なトレーニング

視覚エンジン、物理エンジン、センサーシミュレーション、3D生成を使用して、包括的なトレーニングシステムを構築します。

AIサポート

AIを使用して、高品質のトレーニングデータを生成し、トレーニングプロセスを加速します。

カスタマイズ

オープンでカスタマイズ可能であり、企業はパーソナライズされたデジタルツインアプリケーションを開発できます。

開発の加速

企業がロボットモデルを迅速に構築、検証、最適化するのに役立ちます。

産業変革

veOmniverseは、ロボット産業のインテリジェントかつデジタルな変革のための重要なツールです。