ヤオ博士： 長期的には、ロボットと人間の関係は、単純な置き換えよりも協働にずっと近いものになると考えています。
現在、多くの業界で課題となっているのは、人口が多すぎることではなく、人口構造の変化です。つまり、多くの仕事が採用しにくくなり、肉体的負担が大きくなり、若い労働者にとって長期的に魅力の低いものになっています。例としては、夜間点検、反復的な搬送、危険環境での作業、サービス職で長時間立ち続ける仕事などがあります。これらはまさに、ロボットが最初に入りやすい場面です。
したがって、産業の初期段階では、ヒューマノイドロボットは人を直接置き換えるよりも、人手不足を補うことが多いでしょう。同時に、技術進歩が職務構造を変えることは確かです。これはあらゆる産業革命で起きてきたことです。
将来、一部の仕事は再定義され、新しい種類の役割も生まれるでしょう。たとえば、ロボットの訓練、運用・保守、スケジューリング、安全管理、データ注釈、利用場面の開発といった仕事は、すでに現れ始めています。
さらに長期的には、社会は人間の仕事とは本当は何かを考え直すことになるかもしれません。将来、ロボットが反復的な肉体労働をより多く担えるようになれば、人々は創造性、コミュニケーション、寄り添い、意思決定、芸術、研究など、人間により固有の能力に、より多くの時間を使えるようになるかもしれません。
具体的な法律や政策については、個別事案にコメントするのは適切ではないと思います。ただし、健全な産業発展の過程は、技術を前進させるだけでなく、社会が移行をより円滑に管理できるようにするものであるべきだと考えています。これは企業だけの問題ではありません。教育制度、産業政策、社会保障制度も、段階的に適応していく必要があります。
私たちの使命は、人間の可能性を拡張することであり、人間を置き換えることではありません。人が長期間続けるのに適さない仕事をロボットが担い、人々がより創造的で、より価値の高い仕事へ移れるよう支援することです。
筆者： 御社は、ハードウェア、ソフトウェア、クラウドなどを含む非常に包括的なアプローチを取っています。ロボットのエコシステム開発の初期数世代では、垂直統合が勝つと考えていますか。
ヤオ博士： ヒューマノイドロボットの初期段階では、垂直統合はこの黎明期における戦略上の必然であり、ある程度避けられないものだと思います。理由は、この産業ではまだ安定した分業や標準化されたインターフェースが形成されていないからです。
ロボットは単なるハードウェア製品ではありません。高度に結合したシステムです。AIモデル、モーション制御、ロボット本体の設計、センサー、データシステム、クラウド上のスケジューリング、作業ソフトウェアは、すべてまだ一緒に進化しています。たとえば、動作モデルの変更が本体設計に直接影響することがあります。現実世界の場面から得られるデータのフィードバックが、今度はモデル訓練やシステムアーキテクチャを変えることもあります。したがって、産業の初期段階でこれらの能力が分断されていると、素早く反復改善することが非常に難しくなります。
これが、多くのロボット企業が現在、フルスタック能力を構築しようとしている理由でもあると思います。競争はもはや、1つの部品や単一の技術だけの話ではありません。データ、モデル、ロボット本体、導入を横断して、誰がより速く完全な閉じた循環を形成できるかの競争です。
しかし、業界が長期的に完全に閉じたままでいるとは思いません。むしろ、業界が成熟するにつれて、エコシステム内の専門分化は確実に明確になります。将来は、オペレーティングシステムのプラットフォーム、モデルのプラットフォーム、ロボット本体のプラットフォーム、サプライチェーンのプラットフォーム、利用場面ごとのソリューション提供者、さらにはロボットアプリケーション開発のエコシステムまで生まれるでしょう。
したがって私は、垂直統合を産業の最終形ではなく、初期段階における段階特有の能力として見ています。長期的な競争力を持つ企業は、社内に深い能力を構築するだけでなく、その能力を開放し、より多くのパートナーがエコシステム全体をともに成長させられるようにするでしょう。
筆者： 欧米の記者が中国のヒューマノイドロボット企業のCEOに尋ねるべきなのに、実際には誰も尋ねていない質問は何だと思いますか。
ヤオ博士： もっと真剣に議論されるべき問いが1つあると思います。それは、中国のロボット企業の導入スピードを加速させているものは何か？ という問いです。
中国国外の人々が中国のロボット産業について語るとき、非常に多くの場合、まず単純なコスト優位性に注目します。しかし、ヒューマノイドロボットにおける本当の競争の核心は、誰がデモを作れるかではないと考えています。誰がロボットをより速く現実世界に投入し、そこから継続的に改善できるかです。
ヒューマノイドロボットは、本質的に導入によって駆動される産業です。ロボットが工場、ショッピングモール、倉庫、店舗、公共空間に入って初めて、現実世界のデータを得て、データの好循環を形成し、それを使ってモデル、ハードウェア、システム能力を継続的に改善できます。
中国には非常に独自の要素の組み合わせがあります。幅広い現実世界の利用場面、完全なサプライチェーン、速いエンジニアリング反復、そして新技術を試す意欲のある多数の顧客です。これらの要素が組み合わさると、ロボットが研究室から実運用へ移行する速度を大きく高めることができます。
したがって、将来にとってより重要な問いは、誰が最初に最も印象的な動画を作れるかではないと思います。誰が現実世界への導入能力、運用能力、データの閉じた循環を最も速く構築できるかです。
なぜなら、この産業を最終的に決めるのは、モデル能力だけではないかもしれないからです。フィジカルAIを現実の業務フローへ継続的に持ち込めるのは誰かという点が決定的になる可能性があります。
筆者： お時間をいただき、ありがとうございました。
