導入：予測された動作は今日の入場券であり、汎用能力は明日の決勝戦のチケットです。
編集｜靖程
著者｜蒋菁
2026年第一四半期の終了に際し、テクノロジー界のグローバルな同期アクションが正式に人型ロボット産業の歴史的な転換点を迎えることを宣言しました。
Google、Amazon、Teslaの三大シリコンバレー巨頭が同時に力を入れ、技術の強化、シーンの配置から量産の実現まで全面的に突き進み、人型ロボットをテクノロジーのショーケースから産業の舞台へと押し上げています。
同時に、中国側もさらなる動きを見せています。3月26日、中国情報通信研究院が40以上の団体と協力して、具身知能分野の最初の業界標準を発表しました。政策の継続的な強化、企業の落地加速、資本の熱狂的な盛り上がりの中、中国は追走から並走への飛躍を果たし、複数の分野でリードを狙い始めています。
この未来のビジネスルールと産業エコシステムを覆す革命において、中国はC席を獲得できるのでしょうか。
グローバルな猛進：シリコンバレー巨頭が量産に着手し、未来の生産力を再構築
もはや誰も人型ロボットをSFの概念として扱わなくなっています。
最近、シリコンバレーの三大巨頭の同時アクションにより、量産時代の足音が明確に聞こえ、彼らの配置する一歩一歩が未来の生産力の再構築を目指しています。そして、グローバル資本と国内企業の追随により、このレースの熱はますます高まっています。
Googleは、ロボットのために「スマートブレイン」を最初に構築し、Gemini RoboticsとGemini Robotics-ERの2つの新型AIモデルを発表しました。前者はロボットが特別な訓練なしに新しい状況を理解できるようにし、後者は「複雑で動的な世界を理解する」ことができ、技術的にロボットを現実のシーンに落とし込む力を与えています。
Amazonは、シーンの落地配置に焦点を当て、一週間のうちに人型ロボットのスタートアップ企業Fauna Roboticsと物流ロボット企業Rivrを次々に買収しました。彼らの配置は単なる配送最適化のためだけでなく、工場の生産ラインから家庭のリビングルームまで「ロボットサービスの毛細血管」を構築し、次世代の労働力システムを創造することを目的としています。
Teslaの量産に関する動きは最も注目を集めています。3月25日、Optimusロボットに関する人材募集公告を出し、労働力と製造業の経済構造を変革し、できるだけ早く大規模な量産を実現することを明示しました。今年夏には、人類史上初となる年産100万台の人型ロボット生産ラインを立ち上げ、量産を実質的な段階に引き上げる計画です。
シリコンバレーの配置はこれだけにとどまらず、米国内の企業も加速して実現しています。同日、Figure AIが開発したFigure03人型ロボットがホワイトハウスに入居し、米国製の初のホワイトハウス用人型ロボットとなり、多言語対応や自律的な家事完了能力を備えています。同社は半年前に10億ドル超の資金調達を完了し、NVIDIAやLGなどの大手企業も支援を表明し、世界的な資本が人型ロボットのレースに熱狂していることを示しています。
中国の都市発展研究院投資部副主任の袁帅は、シリコンバレーの巨人たちの量産動きと、中国の具身知能業界標準の発表が共に、人型ロボット産業が技術研究の深海から商業化の黄金期へと移行していることを示していると述べています。核心技術の突破が規模の製造を支え、業界標準が技術規範を定め、無秩序な競争を抑制しています。
しかし、中国科学技術ニュース学会の専門家である高恒は慎重な見解を示し、現在の業界は商業化の前夜と部分的な実現期にあり、全面的な商業化の爆発期ではないと指摘しています。今の産業の核心的変化は、各方面の力が共同でロボットが「実際のシーンで持続的に働き、コストを制御できるか」を検証し始めていることであり、単なる技術開発の突破ではありません。
中国の突破：多重優位性で足場を固め、核心の短所を早急に補う
シリコンバレーの巨人たちが量産の波を巻き起こす中、中国は受動的に追随するのではなく、すでに先行して配置を進めており、標準、シーン、市場、資本などの多重優位性を駆使して、グローバルな具身知能レースで確固たる地位を築いています。しかし、シリコンバレーの巨人たちと比べると、核心技術と能力の差が依然として存在し、産業のさらなる発展の妨げとなっています。
優位性の面では、中国の配置は明確な地元の特色と先行効果を示しています。まずは標準の発言権を握り、3月26日に中国信通院が40以上の団体と協力して、具身知能分野の最初の業界標準を発表し、統一された評価基準とテストフレームワークを構築し、産業発展の初期段階で標準制定の主導権を獲得しました。
次に、シーンの落地において中国は先行しています。中国の具身知能の発展は、単なるデモ段階にとどまらず、実用化に成功しています。例えば、宇樹の四足ロボットは浙江の変電所、杭州の地下管廊、広東の石化基地など、複数の工業巡回点検プロジェクトに実装されています。
また、中国は巨大な市場規模と活発な資本環境を持ち、2025年には国内の具身知能全機器企業が140社を超え、人型ロボットの製品は330種類以上がリリースされ、出荷台数は約1.7万台に達しています。具身知能と人型ロボットの市場規模はそれぞれ52.95億元と82.39億元です。
資本面では、宇樹科技はIPO申請を受理され、A株の人型ロボット第一号となり、年初から具身知能産業の大規模資金調達が進行し、資本化のスピードが加速しています。2025年1月から9月までの期間、四足ロボットと人型ロボットの販売収入は前年比182.22%、6.42倍の成長を示し、市場の潜在性を直感的に証明しています。
ただし、発展の勢いは著しい一方で、中国のグローバル競争における短所も明らかです。
複数の専門家は、中外の人型ロボットの核心的差はハードウェアの製造能力ではなく、データの蓄積、モデルの汎用性、基盤技術の蓄積にあり、表面上はロボットの動作の柔軟性と汎用性の不足として現れています。
袁帅は、中外の人型ロボットの差は、表面的には動作の柔軟性と汎用性の違いに見えますが、その根底には基盤技術、データの蓄積、研究開発の理念の差があると指摘しています。例えば、GoogleのRoboCatは、柔軟な汎用運動を実現するために、長期にわたる技術の蓄積と投資が必要であり、特に大規模モデルのアルゴリズム、センサー融合、ロボットのダイナミクス制御などの分野に継続的に投資し、膨大な多シーンの訓練データを活用して、ロボットに自律学習と環境適応能力を持たせています。
彼は、中国国内の製品は現在、多くが予め設定された動作や固定シーンの再現段階にとどまっていると指摘し、核心的な短所は高品質で大規模な実シーンの訓練データ不足と、アルゴリズムの汎用性不足、さらに高精度のサーボモーターや力センサーなどの重要部品の輸入依存により、動作の精度と感知能力が制約されていることにあります。
高恒は、真の差はデータ、モデル、システムエンジニアリング、シーンの閉ループ能力が連携できるかどうかにあると補足しています。海外のトップ企業は、環境を理解し、自律的にタスクを完遂できるインテリジェントロボットを作ることを目標とし、その核心はロボットを持続的に反復可能なデータ製品として開発することにあります。汎用能力はもともと複合的な能力であり、国内の技術は単一の点で遅れているのではなく、データとシーンの反復的な循環を形成できていないため、ロボットは単一のタスクにおいてのみパラメータ調整を行い、使えば使うほど賢くなることが難しいのです。
著名な経済作家で、眺遠影響力研究院院長の高承遠は、核心的差はデータの蓄積とモデルの汎用性に集中していると述べています。海外では、シミュレーションから現実への移行学習やマルチタスクの汎用戦略において明らかな優位性を持ち、長期的な投資によりクロスシーンのデータ閉ループと基盤モデルの研究開発能力を確立しています。国内は依然として予め設定された動作が主流であり、本質的には高品質の具身データが不足しており、エンドツーエンドの大規模モデルに必要な計算能力とアルゴリズムのエンジニアリング能力には世代間の差があります。
宇樹科技も、産業や家庭のシーンにおける大規模商業化の実現には、主に「脳」レベルの具身大モデル能力と「巧妙な手」の精密さと耐久性の二つの課題があり、その中でも最も重要な技術的課題は、世界的に具身大モデルがまだ初期段階にあり、汎用能力が不足していることです。
打開の道：多次元のアプローチで能力を向上させ、短期と長期の発展のバランスを取る
データとシーンの蓄積不足を背景に、ロボットの動作の柔軟性と汎用能力をどう高めるかが、国内企業の追い上げの核心的課題となっています。
複数の専門家は、産業の現状に基づき、実践的かつ先見的な発展の道筋を示し、企業は短期的な落地と長期的な研究開発のバランスを取る必要があると強調しています。予め設定された動作を入場券とし、汎用能力を最も重要な壁と位置付けるべきです。
北京社会科学院の研究員・王鹏は、国内企業は「シーンの固定＋技術の再利用」の二つの道筋を通じて追いつくことができると提案しています。一方、垂直シーンのデータ閉ループに焦点を当て、まずは工業の溶接や物料搬送など標準化されたシーンをターゲットにし、小規模な落地を通じて専用データセットを収集し、その後、垂直分野の具身モデルを訓練します。もう一方では、オープンソースエコシステムを活用し、信通院が発表した業界標準を利用して企業間のデータ共有を促進し、統一フォーマットの操作データに基づき、汎用モデルの共同訓練を行います。
袁帅は、多角的なアプローチの並行を提案し、大学や研究機関と連携して、シミュレーションとデジタルツインを用いて仮想データを生成し、実シーンに移行させること、またAPIを開放してシーン側と連携し、実データを収集してアルゴリズムを反復させる試験を展開し、企業間の匿名訓練データ共有を促進し、データの孤立を打破し、コア部品の自社開発投資を拡大し、ハードウェアの突破によってロボットの柔軟な動作を支えるべきだと述べています。
高恒は、四つの実践的な道筋を示しました。第一に、実シーンからデータを収集し、工場や倉庫などのシーンに深く結びつけ、ロボットが実際のワークフローに組み込まれてデータを蓄積すること。第二に、シミュレーションを先行させ、実機の閉ループを実現し、まずシミュレーション環境で戦略を訓練し、その後実シーンで微調整を行い、訓練コストを削減します。第三に、まずタスクの汎用化を行い、ピッキングや搬送などの単一タイプのタスクを対象に汎用化を実現し、まず商業価値を獲得します。第四に、業界共有のデータと標準体系を構築し、インターフェースや評価体系の不統一を解消し、産業レベルの反復を促進します。
専門家たちは一致して、予め設定された動作と汎用能力は企業の発展において同等に重要であると考えています。
王鹏は、短期的には、予め設定された動作のロボットが大部分の工業シーンのニーズを満たし、コストも汎用能力のロボットより低いと指摘しています。しかし、長期的には、汎用能力こそが企業が産業サイクルを超えるための核心的な壁であると述べています。家庭サービスや緊急救援などの非標準化シーンの拡大に伴い、自律的に環境に適応できるロボットが主流になると考えられます。
高恒も同意し、予め設定された動作は今日の入場券であり、汎用能力は明日の決勝戦のチケットです。企業にとって、今日、予め設定された動作で利益を得られるからといって、汎用能力への長期投資を放棄すべきではありませんが、逆に、汎用化を追求しすぎて、目の前の実現可能なシーンを見失うことも避けるべきです。まずは受注を獲得し、その後に知能を育てるのがより現実的な道です。
現在、中国の具身知能市場規模は世界の半分を占めており、工業や緊急などのシーンで実用化が進んでいます。未来、どのシーンが中国の具身知能ロボットの最初の規模化商用の突破口となるのでしょうか。
高承遠は、工業製造が中国が最初に規模化商用を実現する突破口になると考えています。特に、自動車製造、3C電子組立、倉庫物流などのシーンです。シーンのニーズを掘り下げるには、産業の最前線で主要な製造企業と共同研究所を設立し、単一工程の代替から入り、徐々に全ラインの自動化へと拡大していく必要があります。技術とシーンの融合を推進する鍵は、「シーン定義技術」の逆駆動メカニズムを構築し、実際の生産ラインのニーズがハードウェアの反復とアルゴリズムの最適化を牽引することにあります。技術が先行してからシーンを探すのではありません。
「並走」から「グローバルリード」へ、中国は依然として政策、技術、産業エコシステムの核心的なボトルネックを突破する必要があります。
袁帅は、政策面では支援と資金投入を強化し、知的財産権の保護を整備すべきだと提案しています。技術面では、大規模モデルのアルゴリズムと核心部品の攻撃に重点を置き、ロボットの自律学習と汎用能力を向上させる必要があります。産業エコシステムでは、上下流の協力を強化し、部品の国産化を促進し、産学研の融合を深め、成果の転換を推進すべきです。また、国際協力を積極的に展開し、グローバル標準の策定に参加して業界の発言権を高め、最終的に完備された具身知能産業エコシステムを構築し、リードを目指す必要があります。
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シリコンバレーの三巨頭が量産革命を巻き起こす中、中国の具現化知能はグローバルレースのC位に立てるか？
導入：予測された動作は今日の入場券であり、汎用能力は明日の決勝戦のチケットです。
編集｜靖程
著者｜蒋菁
2026年第一四半期の終了に際し、テクノロジー界のグローバルな同期アクションが正式に人型ロボット産業の歴史的な転換点を迎えることを宣言しました。
Google、Amazon、Teslaの三大シリコンバレー巨頭が同時に力を入れ、技術の強化、シーンの配置から量産の実現まで全面的に突き進み、人型ロボットをテクノロジーのショーケースから産業の舞台へと押し上げています。
同時に、中国側もさらなる動きを見せています。3月26日、中国情報通信研究院が40以上の団体と協力して、具身知能分野の最初の業界標準を発表しました。政策の継続的な強化、企業の落地加速、資本の熱狂的な盛り上がりの中、中国は追走から並走への飛躍を果たし、複数の分野でリードを狙い始めています。
この未来のビジネスルールと産業エコシステムを覆す革命において、中国はC席を獲得できるのでしょうか。
グローバルな猛進：シリコンバレー巨頭が量産に着手し、未来の生産力を再構築
もはや誰も人型ロボットをSFの概念として扱わなくなっています。
最近、シリコンバレーの三大巨頭の同時アクションにより、量産時代の足音が明確に聞こえ、彼らの配置する一歩一歩が未来の生産力の再構築を目指しています。そして、グローバル資本と国内企業の追随により、このレースの熱はますます高まっています。
Googleは、ロボットのために「スマートブレイン」を最初に構築し、Gemini RoboticsとGemini Robotics-ERの2つの新型AIモデルを発表しました。前者はロボットが特別な訓練なしに新しい状況を理解できるようにし、後者は「複雑で動的な世界を理解する」ことができ、技術的にロボットを現実のシーンに落とし込む力を与えています。
Amazonは、シーンの落地配置に焦点を当て、一週間のうちに人型ロボットのスタートアップ企業Fauna Roboticsと物流ロボット企業Rivrを次々に買収しました。彼らの配置は単なる配送最適化のためだけでなく、工場の生産ラインから家庭のリビングルームまで「ロボットサービスの毛細血管」を構築し、次世代の労働力システムを創造することを目的としています。
Teslaの量産に関する動きは最も注目を集めています。3月25日、Optimusロボットに関する人材募集公告を出し、労働力と製造業の経済構造を変革し、できるだけ早く大規模な量産を実現することを明示しました。今年夏には、人類史上初となる年産100万台の人型ロボット生産ラインを立ち上げ、量産を実質的な段階に引き上げる計画です。
シリコンバレーの配置はこれだけにとどまらず、米国内の企業も加速して実現しています。同日、Figure AIが開発したFigure03人型ロボットがホワイトハウスに入居し、米国製の初のホワイトハウス用人型ロボットとなり、多言語対応や自律的な家事完了能力を備えています。同社は半年前に10億ドル超の資金調達を完了し、NVIDIAやLGなどの大手企業も支援を表明し、世界的な資本が人型ロボットのレースに熱狂していることを示しています。
中国の都市発展研究院投資部副主任の袁帅は、シリコンバレーの巨人たちの量産動きと、中国の具身知能業界標準の発表が共に、人型ロボット産業が技術研究の深海から商業化の黄金期へと移行していることを示していると述べています。核心技術の突破が規模の製造を支え、業界標準が技術規範を定め、無秩序な競争を抑制しています。
しかし、中国科学技術ニュース学会の専門家である高恒は慎重な見解を示し、現在の業界は商業化の前夜と部分的な実現期にあり、全面的な商業化の爆発期ではないと指摘しています。今の産業の核心的変化は、各方面の力が共同でロボットが「実際のシーンで持続的に働き、コストを制御できるか」を検証し始めていることであり、単なる技術開発の突破ではありません。
中国の突破：多重優位性で足場を固め、核心の短所を早急に補う
シリコンバレーの巨人たちが量産の波を巻き起こす中、中国は受動的に追随するのではなく、すでに先行して配置を進めており、標準、シーン、市場、資本などの多重優位性を駆使して、グローバルな具身知能レースで確固たる地位を築いています。しかし、シリコンバレーの巨人たちと比べると、核心技術と能力の差が依然として存在し、産業のさらなる発展の妨げとなっています。
優位性の面では、中国の配置は明確な地元の特色と先行効果を示しています。まずは標準の発言権を握り、3月26日に中国信通院が40以上の団体と協力して、具身知能分野の最初の業界標準を発表し、統一された評価基準とテストフレームワークを構築し、産業発展の初期段階で標準制定の主導権を獲得しました。
次に、シーンの落地において中国は先行しています。中国の具身知能の発展は、単なるデモ段階にとどまらず、実用化に成功しています。例えば、宇樹の四足ロボットは浙江の変電所、杭州の地下管廊、広東の石化基地など、複数の工業巡回点検プロジェクトに実装されています。
また、中国は巨大な市場規模と活発な資本環境を持ち、2025年には国内の具身知能全機器企業が140社を超え、人型ロボットの製品は330種類以上がリリースされ、出荷台数は約1.7万台に達しています。具身知能と人型ロボットの市場規模はそれぞれ52.95億元と82.39億元です。
資本面では、宇樹科技はIPO申請を受理され、A株の人型ロボット第一号となり、年初から具身知能産業の大規模資金調達が進行し、資本化のスピードが加速しています。2025年1月から9月までの期間、四足ロボットと人型ロボットの販売収入は前年比182.22%、6.42倍の成長を示し、市場の潜在性を直感的に証明しています。
ただし、発展の勢いは著しい一方で、中国のグローバル競争における短所も明らかです。
複数の専門家は、中外の人型ロボットの核心的差はハードウェアの製造能力ではなく、データの蓄積、モデルの汎用性、基盤技術の蓄積にあり、表面上はロボットの動作の柔軟性と汎用性の不足として現れています。
袁帅は、中外の人型ロボットの差は、表面的には動作の柔軟性と汎用性の違いに見えますが、その根底には基盤技術、データの蓄積、研究開発の理念の差があると指摘しています。例えば、GoogleのRoboCatは、柔軟な汎用運動を実現するために、長期にわたる技術の蓄積と投資が必要であり、特に大規模モデルのアルゴリズム、センサー融合、ロボットのダイナミクス制御などの分野に継続的に投資し、膨大な多シーンの訓練データを活用して、ロボットに自律学習と環境適応能力を持たせています。
彼は、中国国内の製品は現在、多くが予め設定された動作や固定シーンの再現段階にとどまっていると指摘し、核心的な短所は高品質で大規模な実シーンの訓練データ不足と、アルゴリズムの汎用性不足、さらに高精度のサーボモーターや力センサーなどの重要部品の輸入依存により、動作の精度と感知能力が制約されていることにあります。
高恒は、真の差はデータ、モデル、システムエンジニアリング、シーンの閉ループ能力が連携できるかどうかにあると補足しています。海外のトップ企業は、環境を理解し、自律的にタスクを完遂できるインテリジェントロボットを作ることを目標とし、その核心はロボットを持続的に反復可能なデータ製品として開発することにあります。汎用能力はもともと複合的な能力であり、国内の技術は単一の点で遅れているのではなく、データとシーンの反復的な循環を形成できていないため、ロボットは単一のタスクにおいてのみパラメータ調整を行い、使えば使うほど賢くなることが難しいのです。
著名な経済作家で、眺遠影響力研究院院長の高承遠は、核心的差はデータの蓄積とモデルの汎用性に集中していると述べています。海外では、シミュレーションから現実への移行学習やマルチタスクの汎用戦略において明らかな優位性を持ち、長期的な投資によりクロスシーンのデータ閉ループと基盤モデルの研究開発能力を確立しています。国内は依然として予め設定された動作が主流であり、本質的には高品質の具身データが不足しており、エンドツーエンドの大規模モデルに必要な計算能力とアルゴリズムのエンジニアリング能力には世代間の差があります。
宇樹科技も、産業や家庭のシーンにおける大規模商業化の実現には、主に「脳」レベルの具身大モデル能力と「巧妙な手」の精密さと耐久性の二つの課題があり、その中でも最も重要な技術的課題は、世界的に具身大モデルがまだ初期段階にあり、汎用能力が不足していることです。
打開の道：多次元のアプローチで能力を向上させ、短期と長期の発展のバランスを取る
データとシーンの蓄積不足を背景に、ロボットの動作の柔軟性と汎用能力をどう高めるかが、国内企業の追い上げの核心的課題となっています。
複数の専門家は、産業の現状に基づき、実践的かつ先見的な発展の道筋を示し、企業は短期的な落地と長期的な研究開発のバランスを取る必要があると強調しています。予め設定された動作を入場券とし、汎用能力を最も重要な壁と位置付けるべきです。
北京社会科学院の研究員・王鹏は、国内企業は「シーンの固定＋技術の再利用」の二つの道筋を通じて追いつくことができると提案しています。一方、垂直シーンのデータ閉ループに焦点を当て、まずは工業の溶接や物料搬送など標準化されたシーンをターゲットにし、小規模な落地を通じて専用データセットを収集し、その後、垂直分野の具身モデルを訓練します。もう一方では、オープンソースエコシステムを活用し、信通院が発表した業界標準を利用して企業間のデータ共有を促進し、統一フォーマットの操作データに基づき、汎用モデルの共同訓練を行います。
袁帅は、多角的なアプローチの並行を提案し、大学や研究機関と連携して、シミュレーションとデジタルツインを用いて仮想データを生成し、実シーンに移行させること、またAPIを開放してシーン側と連携し、実データを収集してアルゴリズムを反復させる試験を展開し、企業間の匿名訓練データ共有を促進し、データの孤立を打破し、コア部品の自社開発投資を拡大し、ハードウェアの突破によってロボットの柔軟な動作を支えるべきだと述べています。
高恒は、四つの実践的な道筋を示しました。第一に、実シーンからデータを収集し、工場や倉庫などのシーンに深く結びつけ、ロボットが実際のワークフローに組み込まれてデータを蓄積すること。第二に、シミュレーションを先行させ、実機の閉ループを実現し、まずシミュレーション環境で戦略を訓練し、その後実シーンで微調整を行い、訓練コストを削減します。第三に、まずタスクの汎用化を行い、ピッキングや搬送などの単一タイプのタスクを対象に汎用化を実現し、まず商業価値を獲得します。第四に、業界共有のデータと標準体系を構築し、インターフェースや評価体系の不統一を解消し、産業レベルの反復を促進します。
専門家たちは一致して、予め設定された動作と汎用能力は企業の発展において同等に重要であると考えています。
王鹏は、短期的には、予め設定された動作のロボットが大部分の工業シーンのニーズを満たし、コストも汎用能力のロボットより低いと指摘しています。しかし、長期的には、汎用能力こそが企業が産業サイクルを超えるための核心的な壁であると述べています。家庭サービスや緊急救援などの非標準化シーンの拡大に伴い、自律的に環境に適応できるロボットが主流になると考えられます。
高恒も同意し、予め設定された動作は今日の入場券であり、汎用能力は明日の決勝戦のチケットです。企業にとって、今日、予め設定された動作で利益を得られるからといって、汎用能力への長期投資を放棄すべきではありませんが、逆に、汎用化を追求しすぎて、目の前の実現可能なシーンを見失うことも避けるべきです。まずは受注を獲得し、その後に知能を育てるのがより現実的な道です。
現在、中国の具身知能市場規模は世界の半分を占めており、工業や緊急などのシーンで実用化が進んでいます。未来、どのシーンが中国の具身知能ロボットの最初の規模化商用の突破口となるのでしょうか。
高承遠は、工業製造が中国が最初に規模化商用を実現する突破口になると考えています。特に、自動車製造、3C電子組立、倉庫物流などのシーンです。シーンのニーズを掘り下げるには、産業の最前線で主要な製造企業と共同研究所を設立し、単一工程の代替から入り、徐々に全ラインの自動化へと拡大していく必要があります。技術とシーンの融合を推進する鍵は、「シーン定義技術」の逆駆動メカニズムを構築し、実際の生産ラインのニーズがハードウェアの反復とアルゴリズムの最適化を牽引することにあります。技術が先行してからシーンを探すのではありません。
「並走」から「グローバルリード」へ、中国は依然として政策、技術、産業エコシステムの核心的なボトルネックを突破する必要があります。
袁帅は、政策面では支援と資金投入を強化し、知的財産権の保護を整備すべきだと提案しています。技術面では、大規模モデルのアルゴリズムと核心部品の攻撃に重点を置き、ロボットの自律学習と汎用能力を向上させる必要があります。産業エコシステムでは、上下流の協力を強化し、部品の国産化を促進し、産学研の融合を深め、成果の転換を推進すべきです。また、国際協力を積極的に展開し、グローバル標準の策定に参加して業界の発言権を高め、最終的に完備された具身知能産業エコシステムを構築し、リードを目指す必要があります。