2026年世界ロボット大会における議論の核心内容
2026年の世界ロボット大会では、29人のエンボディドインテリジェンス（具身知能）企業のCEOが「一般化」能力について議論を行い、2つの共通認識に達しました。一般化は現在の最大の技術的ボトルネックである、一般化能力の向上にはデータとシナリオが必要であるという点です。しかし、「強力な一般化能力を実現するための技術的アプローチ」については意見の相違がありました。市場はもはや「一般化に関する想像力」には価値を見出さず、出荷量や注文の質など4つの代理変数を通じて間接的に価格を決定しています。各企業は一般化の定義、ボトルネックの原因、技術的アプローチ、データの活用方法、そして実現のタイミングについて異なる解釈を持っていますが、一般化がエンボディドインテリジェンスの商業化の成否を決定する鍵であると考えています。
1. 「一般化」とは何か？
簡単に言えば、一般化とはロボットの「学習能力」のことです。つまり、新しいタスクやシナリオに対して毎回再トレーニングを行うことなく、迅速に適応できる能力のことです。CEOたちは一般化について以下のように具体的に説明しています：
- 星海図高継揚：一般化とはトレーニングコストのことです。ロボットは従業員のようなもので、トレーニングにかかる時間が短ければ短いほど、一般化能力が高くなります。例えば、現在は10時間で新しいタスクを学ぶことができますが、将来的には1時間やわずかなデータで済むようになるでしょう。
- 跨維智能贾奎：一般化を「意味的側面」と「物理的側面」の2つに分けて考えます。意味的な一般化とは、「異なるカップを見てもどのように持つかを理解する」こと（人間の実際のデータに基づく）であり、物理的な一般化とは、「机を変えても安定してカップを持つことができる」こと（シミュレーションデータに基づく）です。
- 智澄AI胡鲁辉：一般化にはタスク、環境、ロボットの3つの要素がすべて揃っていなければなりません。いずれか一つが欠けても一般化は達成されません。
- Arm Federico：システムの観点から見ると、一般化とは「異なる対象に対して同じスキルを繰り返し適用すること」です。例えば、物流ロボットが異なる荷物を処理できるようになれば、企業の改造コストが削減されます。
2. なぜ一般化が最大のボトルネックなのか？
企業たちが最も問題視しているのは、ロボットが特定のシナリオでは100％の成功率を達成できても、少し環境が変わるだけで性能が低下することです：
- 宇树科技王兴兴：固定されたシナリオでデータを収集してトレーニングした後、物品や環境が変わると成功率が急激に下がります。その原因は、ロボットと現実世界の間の「ずれ」にあります。言語モデルの入力と出力には問題がないものの、ロボットの動きには微妙な誤差が生じ、それが修正されません。
- 京东曹鹏：物流ロボットは標準的なタスクでは人間に近い効率を発揮しますが、複雑なシナリオ（例えば異なる倉庫のレイアウト）には対応できません。これが規模化の障害となっています。
- 浙江创新中心熊蓉：産業界では一般的に「一つのタスクごとにトレーニングを行う」傾向があります。光の条件や物体が変わると、再びデータを収集してトレーニングを行わなければならず、元の精度を失うこともあります。
- 苏度科技韩铮：一般化を実現するためには、まず99％の成功率を保証する必要があります。例えば、カップを持つ動作を異なる机で99％の確率で正確に行えるようになってから、他のカップの持ち方を学ぶ必要があります。そうでなければ収益を上げることはできません。
3. 技術的アプローチの対立：VLAによる模倣学習 vs 世界モデルによる物理法則の理解
一般化能力を向上させる方法について、企業は2つのアプローチに分かれています：
- VLA派：人間の動作を模倣して学ぶアプローチです（ビデオを見てスキルを学ぶようなもの）。しかし、一般化能力には限界があります：
- 星动纪元陈建宇：VLAを使えば異なるカップの持ち方を学ぶことはできますが、見たことのない新しいタスク（例えば「カップを冷蔵庫に置く」）には対応できません。
- 无界动力张玉峰：大量のデータを集めても「突然の知性の向上」は見られず、一般化能力は十分ではありません。
- 世界モデル派：ロボットに物理法則を理解させるアプローチです（水は低い方に流れ、カップが倒れるとこぼれるといったこと）。このアプローチの利点は一般化能力が高いことです：
- 星动纪元陈建宇：世界モデルを使えば「タスクレベルでの一般化」が可能になります（サンプルなしで新しいタスクを学ぶ）。
- 极佳视界朱政：世界モデルがChatGPTのように汎用的であることを望んでいます。
- 北京飞渡宋彬：将来的には多くの課題がありますが、基礎となる能力は汎用的でなければなりません（9年間の義務教育に例えられます）。
- 中間派：自变量机器人王潜：大規模なモデルを利用して新しいシナリオに迅速に対応できます（海外では2年半かかりますが、専用モデルよりも速く、コストも削減できます）。
- 北京创新中心熊友军：小脳のようなモデルを使えば、わずか20件のデータで新しいタスクに対応できます。
4. データは一般化のための「燃料」：どれだけ必要か？
すべての企業がデータの重要性を認識していますが、必要な量や種類は異なります：
- 京东曹鹏：規模化可能なロボットを開発するためには数千万時間分のデータが必要ですが、現在は数十万時間分しかありません。解決策としては、2年間で1000万時間分の人間のデータと100万時間分の実際のロボットのデータを収集し、実際のシナリオの多様性を活用して一般化能力を向上させることです。
- 光轮智能谢晨：目標は100億時間分のエンボディドインテリジェンス用データです（高校卒業レベルの一般化能力）。実際のロボットのデータは全体の0.1％に過ぎず、残りはシミュレーションデータや人間のデータ（例えばEgoSuiteの実際のシナリオデータセット）で補います。
- 商汤王晓刚：世界モデルを使って多様なデータを生成し、実際のデータの不足を補います。
- 章鱼动力都大龙：ハードウェアの革新により、EgoBioリストバンドを使って個体間でのデータなしでの一般化が可能になります（個々のユーザーに対して再設定する必要がありません）。現場の観客の60～70％がこのリストバンドを装着すればすぐに使用できます。
5. 実現のタイミング：まずは汚れた作業から始め、家庭が最終目標か？
企業たちは一致しています：一般化能力が十分でなければ、すぐに家庭向けの製品に取り組むことはできません。まずは簡単な作業から始めるべきです：
- ...（テキストが途切れています。）
結論
一般化能力の向上はエンボディドインテリジェンス技術の発展において非常に重要です。企業はさまざまなアプローチを試みており、データの収集と活用に力を入れています。しかし、一般的な問題（例えば環境の変化に対するロボットの性能の低下）も存在します。これらの問題を解決することで、エンボディドインテリジェンス技術はさらに進化し、私たちの生活に大きな影響を与えるでしょう。