マスクでさえ成し遂げられなかったことを、彭志輝と彼の智元ロボットが実現した。 まもなく、テスラは傘下の人型ロボット製品Optimus Gen3が今年の夏に向けて小ロットで試生産を開始し、2027年になってようやく本格的な大量生産が見込めると確認した。すでにこの歩調は何度も先送りされてきたものの、マスクのビジョンは依然として世界の業界にとっての基準点だ。 だが転機はすぐに、思いがけず到来した。本来「年」で計画されていた量産の立ち上げ進度が、「月」という単位に圧縮された。 3月30日、智元ロボットは量産基地から出荷された人型ロボットが1万台を突破したと発表した。前回の5千台のラインオフ式典から、3か月も経っていない。 智元の「1万台突破」は、中国国内の具現（エンボディ）知能が、研究室から規模のある商業化の段階へ踏み込んだことを意味する。 設立から3年に満たないこの中国のプレイヤーが、量産という点で業界の雄を打ち負かしたこと自体が、一種の宣言だ。 量産の壁を突破する ------ 過去2年間における国内の人型ロボットの発展を1本の曲線に描くなら、2023〜2024は「Demo曲線」、2025年から「工学的現実曲線」に入った。 2つの曲線の分岐は、前者がアルゴリズム、モーションライブラリ、シーンの編成、レンダリングによって「効果」を作り出せるのに対し、後者はただ1つの基準しか受け入れないことにある。連続かつ無故障での運転だ。 「多くの人の目には、量産製造はベルトコンベヤー、金型、射出成形、組み立てといった一連の標準化されたプロセスのように見えるかもしれない。しかし実際には、人型ロボット製品というカテゴリにおいて、規模化そのものが最難関の技術問題の一つなのだ。」 3月30日、会後のインタビューで、智元の共同創業者、社長兼CTOの彭志輝は、華尔街見聞に対し、ロボット業界の規模量産は想像以上に難しいと指摘した。 彼は対比を示した。消費者向け電子機器は不具合が起きても、最悪リブートすればいい。しかしロボットで一度ミスが起これば、「どんな些細な品質不具合でも、実運転の過程で無限に拡大され、けが人や環境破壊につながり、結果が重大になる可能性がある」。 この問題の難しさは、智元の社内で2024年の量産段階において徹底的に現れていた。 智元の上級副総裁兼汎用事業部総裁の王闯は、当時智元が第1台からの険しい立ち上げで200台に到達するまでのフェーズにあり、それが会社にとって「最も暗い時期」だったと回想した。 当年8月の新製品発表会の後、智元は一気に5種類のロボットを発表。その中で最も人気があったのが遠征A2で、1台あたりの価格は50万元を超えた。発表会の後、注文は雪片のように舞い込んできたが、智元はまったく受け止めきれなかった――製品は量産できず、技術は実装できず、ビジネスモデルは完全に破綻してしまった。 王闯によれば、そのときの生産ラインにはほとんど標準化がなかった。作る台数が増えるほど、チームが実作業に使える時間はむしろ減る。なぜなら大量の時間が修理に消費されていたからだ。ラインオフされた各ロボットですら、すべて違う。エンジニアは1台ずつ調整しなければならなかった。 人力で工業化のギャップを埋める、苦しい日々だった。2024年末には、最初の量産がもたらす大量の問題を解決するため、智元は150人以上の研究開発担当者を順次工場の第一線に常駐させた。 それぞれの規模の飛躍は、まったく異なる次元の問題を解決するものだ。続いて、200台から1000台へ進む段階では、最大のボトルネックは生産ラインからサプライチェーンへと移った。 彭志輝は、智元が最初に人型ロボットを作ると決めたとき、業界内を一通り調査したうえで、「私たちに適合し、バッチで納品でき、成熟して信頼できるコア部品のサプライヤーが見当たらなかった」と明かした。 智元の社内では、初期の段階ならサプライヤーに無理をして寄せ集めて一度に数百台分の出荷をこなすことは、まだしのげるかもしれない。しかし受注規模が千台、さらには万台に達すると、従来の体制と品質基準は瞬時に崩壊し、製品は大量の手直し作業に耐えられない。従来の関節、減速機、巧手、バッテリーについて、千台級の納品安定性を満たせるサプライヤーはどこにもない。まして一貫性はなおさらだ。 既製の道がないなら、智元は自分たちで道を作るしかない。彭志輝は「私たちはサプライチェーンとともに成長し、彼らを引き込んで共同研究開発する」と述べた。材料の加工技術から治具、テストベンチからエージング工程まで、すべてを再定義した。 智元は関節、巧手などのコア部品で、サプライヤーと共同研究開発した新しい工法を採用し、部品をより軽く、より正確にし、寿命をより長く、コストをより低くした。さらに、強力な製品優位性が発揮できる。彼らはまた「半時間サプライ・サークル」を構築し、コアサプライヤーには30分以内に対応できることを求めた。 このような深い結びつきのサプライチェーン戦略は、短期では重く見えるが、長期的にはまさに智元の堀（モート）になる。エンジニアリング・リピートの起点 ------- サプライチェーン能力が、智元が1万台のロボットを作れるかどうかを決めるなら、データ・フライホイールのリピートは、1万台を作った後にどれほどの価値を生み出せるかを決める。 「以前はロボットを作る発想が、本体を先に作り、身体を先に作って、ハードウェアを用意し、その中に何かしらの『脳』やモデル、アルゴリズムを入れて開発するというものだった。しかし今は、1万台のロボットが下線していくにつれて、身体と脳が同期して進化し始めている。」彭志輝はこう語った。 現在では、下線した各ロボットは、継続的にデータを収集するため、自動車製造の生産ライン、3C電子の工房、商用サービス空間へと展開される。 これらの実データが、その逆に今までにない速度で智元のベースモデルを学習させ、モデルをより汎化させ、より実用的にすることで、ロボットがより多くの複雑なシーンを解放することにつながる。 「ロボットは使うほど賢くなる。」彭志輝はそう言い、「1万台は、私たちのフライホイールを徹底的に回し始めるための重要な節目だ」と続けた。 実際、この論理は、自己運転（智駕）業界の進化の道筋と非常に一致している。スラのFSD12が2025年ごろに質的飛躍を実現できたのは、核心として、道路を走行する数百万台の車が継続的に実際の運転データを提供したからだ。今、智元は人型ロボット領域で同様の道を再現しようとしている。 王闯の見立てでは、どの破壊的技術も初期の発展段階では、歩みが遅く、非常に遅いように見える。しかしそれが本当にある特定の「キーポイント（臨界点）」を越え、津波のように押し寄せてくると、皆が「こんなにも速いとは」と驚嘆することになる。 電動車とスマート運転のように、人型ロボットもまた、この爆発的な臨界点に迫っている。 IDCのデータによれば、2025年の世界の人型ロボット出荷台数は1.8万台に近く、前年比約508%増だ。そのうち、中国企業が世界の出荷台数の中で主導的な地位を占め、米国の同業他社を上回っている。 2026年、業界は規模量産の攻めに入る。集邦（TrendForce）コンサルティングの予測では、世界の出荷台数は5万台を超え、前年比はさらに700%以上増える見通しだ。智元は年初から3か月弱で1万台のラインオフを達成している。このペースに基づけば、王闯は発表会で次の予測を示した。「10万台は2027年末の可能性がある」。 この予測は2つの前提に基づいている。第一に、完全自律の技術デプロイメントであり、ロボットが人の操作から離れ、環境を理解し、自主充電し、より複雑なタスクに継続的に適応できるようにすること。第二にグローバル化だ。王闯は「ロボットのカテゴリ需要は世界的に共通で、高齢化、少子化、労働力不足、そして退屈で反復的な職種に人が集まらないことは、世界共通の問題だ」と述べた。 2023年8月に登場した遠征A1から、2026年3月に最初の1万台目となる遠征A3がラインオフされるまで、智元は3年に満たない時間で、ほぼ不可能と言える飛躍を成し遂げた。 この会社の物語の本質は、中国の製造業におけるシステム能力が、新しいカテゴリにおいて再び集中的に解放されることにある。同じ筋書きは何度も上演されてきたが、それでも毎回なお、心を揺さぶる。 1万台は終点ではない。しかしこの日から、人型ロボットは想像上の未来の概念にとどまらず、現時点の製品になった。 _ 以下は華尔街見聞・終日（全天候）テクノロジー＆智元共同創業者兼CTO彭志輝、高級副総裁兼汎用事業部総裁王闯の対話記録：_ **全天候テクノロジー：1万台量産の背後で、智元はサプライチェーン、コストコントロール、生産能力の面でどのような重要な布石を打ちましたか？** **彭志輝：**先ほども触れましたが、1万台の難しさはどれほど大きいか。1千から1万の過程には1年以上かかり、10倍規模の飛躍を達成した。背景にあるのは、製造効率、シーンの実装（現場への落とし込み）、顧客価値、データ・フライホイール、サプライチェーン共同成長という5つの次元での総合力の体現だ。智元は、研究室の試作機から工業化の大規模な納品までの全プロセスを、世界で初めて本当に通した形のインテリジェント企業だと言える。最大の難点は、バッチの一貫性（同質性）とコストコントロールの課題だ。 ロボットはスマホと違う。問題が起きても、ソフトの問題ならリブートすれば済むし、ハードの問題でも大きな損傷が出るわけではない。しかしロボットで一度ミスが起これば、どの工程でも一つでもボトルネックが落ちれば、量産品の品質が崩壊し、ユーザーや環境に取り返しのつかない害を与えることにもなる。コア部品の安定供給、完成機のコスト引き下げ、品質、クオリティ、安定性、信頼性はすべて「硬い骨（手ごわい課題）」だ。 これらの問題を解決するうえで重要なのは2点ある： 第一に、サプライチェーンを徹底的に詰めること。サプライチェーンとともに成長し、新しい業界標準を再定義することだ。私たちは、世界で最初の具現（エンボディ）インテリジェンスの標準化されたサプライ体系を構築した。さらに、コアパートナーを引き込み、一緒に共同研究開発も行っている。たとえば関節や巧手などのコア部品では新工法を採用した。これらの工法はサプライヤーと共同で研究開発したものなので、部品をより軽く、より正確にし、寿命をより長く、コストをより低くでき、強い製品優位性が出る。 第二に、生産モードを再構築すること。現在私たちがいる場所では、中試（パイロット）工場で検証する工程を作り、生産工場では安定性を担保する。中試工場は、さまざまな工法や組み立て工程の検証を前もって行う場だ。加えて、受注駆動などの柔軟な生産方式によって、コア部品を自律的に制御可能にし、さらに「半時間サプライ・サークル」を構築した。サプライヤーには、30分以内に応答できることを求めている。 1万台は終点ではない。これは、工学化された確実性で具現（エンボディ）知能を、本当に玩具から未来の生産力へと変えるのに不可欠な重要な節目だということを証明するためのものだ。 **全天候テクノロジー：具現知能のChatGPTの瞬間は来ましたか？** **王闯：**最大の違いは、顧客がよく「生産ラインが頻繁に変更される」とフィードバックすることだ。たとえば電池セルの上下面取り（上下料）のラインは、ある期間の後に別の異なる型番のセルに改造されたり、さらにはまったく異なる物料の上下料になったりする。もし従来の自動化手法を使うなら、以前にうまく作れた設備を廃棄して、新しい設備を開発する必要が出る。少なくともエンジニアが常駐して新しいアルゴリズムを開発するために、1か月はかかる。 具現知能の最大の意義は汎化性にある。たとえば私たちが今GPTを使って何かを質問すると、曖昧な回答が返ってくることもある。あなたが非常に曖昧に質問しても、それでもそれを汎化的に理解できる。私たちは、物理世界における具現知能でも、やるべきことを汎化的に理解できることを望んでいる。ここには非常に大規模な事前学習が必要になり、さらに作業ステーションでデータを収集して行う強化学習も加えることで、最終的には生産ラインが受け入れ可能な成功率――生産ラインは多くの場合999、9999という標準で、タクトは人に対標させる必要がある――まで成功率を高めることが狙いだ。 今私たちが見ているのは、いくつかの上下料のシーンで徐々に走り始めているということだ。将来的には、工場内でのより多くのシーンで、ホイール式ロボットの適用が進むことを期待している。加えて、二足ロボットが、受付、案内、販売促進（導購）のシーンでも徐々に走り通せるようになればと思っている。 **全天候テクノロジー：最近智元はアルゴリズムやシミュレーション技術で次々に最新のブレークスルーを達成していますが、1万台目に到達したロボットにはこれらの技術成果が搭載されていますか？ また、1万台規模の量産がもたらす実データとエンジニアリング上のフィードバックは、技術のイテレーションや実機シーンへの適応力にどのように還元されますか？** **彭志輝：**データのクローズドループ／データ・フライホイールは、私たちにとって非常に価値があり、意義がある。1万台の量産でラインオフされたのは遠征A3で、最新の新型製品だ。まだ大量出荷の段階には達しておらず、多くのソフト機能もその段階にまだ届いていないので、引き続き継続的に最適化している。 多くの新技術は確実に、新製品にまず適用して検証する。たとえばA3は、本体面での軽量化、航続時間、推重比、インタラクション能力に大幅なアップグレードがあり、完成機はわずか55キロしかない。大多数のこのサイズの人間よりも軽い。航続時間は10時間以上に到達し、さらに各種の新型センサー（たとえばタッチセンサー）も搭載している。 さらに核心なのは「大小の脳」に相当するソフトとアルゴリズムモデルで、最新の全身運動制御モデルが組み込まれている。群制御のアルゴリズムも含まれ、複数体の制御ができるアルゴリズム成果だ。 現時点では、遠征のような新型だけでなく、これまでに発表した既存製品も実シーンでの導入・活用が始まっている。たとえば「精霊（ジンリン）」シリーズは、工業製造、物流、セキュリティ（安防）といったシーンで導入されている。たとえば龍旗科技のタブレットPCの生産ラインでは、A2が24時間ぶっ通しで働いており、画面の上下料を行っている。 G2も均勝のような電子工場で、12秒以上の速度で人間を上回りながら高難度の治具、いわゆる「三点位置決め」の組み立てを実行し、成功率はほぼ100%に近い。こうしたシーンでは本質的に、ロボットの精度と安定性への要求が非常に高く、従来の従来型の自動化では解決できない。まさにこうしたシーンが具現知能の価値を最もよく体現できる。人間の代替ではなく、ロボットに「一度訓練して、複数回デプロイできる」汎化能力を備えさせ、人間の仕事のポジションを補完することが狙いだ。 「データ・フライホイール」もプロセスの中で最大のリターン（恩恵）だ。実環境で働き続けることで十分なデータを収集でき、そのデータは将来の具現知能の能力上限を突破するのに役立つ。新しくラインオフしたロボットは「出荷した瞬間に進化する」という一つの道の上にあり、シミュレーションデータと実機データに依存している。いま本当のデータ・フライホイールのクローズドループができたことで、ロボットが将来、本当に大規模な生産力の価値シーンに入っていくための非常に良い下準備になっている。 **全天候テクノロジー：現在この1万台のロボットはどの領域に分布する予定ですか？ 具体的にどのシーンのROIがすでに走り通せていますか？** **王闯：**私たちは現在、8つの主要な商用シーンを持っている。研究利用ユーザー、データ収集、娯楽（エンタメ）パフォーマンスがあり、より多くは開発段階（開発態）だ。デプロイ段階（導入運用）では、説明・接客のようなシーンや、工場での上下料のシーンに取り組んでいる。将来的には、より多くのシーンを探索する。たとえば本当のフロント接客で、インタラクションや作業もできるようにする。工場の中で、あるワークステーションで何かをした後、別のワークステーションへ素早く切り替えて、まるで本当の「人」のように働けるようにする、といった具合だ。 **全天候テクノロジー：今、業界は百花繚乱（多様化）の状態です。形態、アルゴリズム、シーンの応用においてもそうです。もし智元が終局のユニコーンになるなら、最も重要な壁（参入障壁）は何ですか？ 具現知能という業界全体で、収れんした共通認識はありますか？** **彭志輝：**私たちはずっと対外的に説明しているが、私たちの核心的な壁は「一体三智」の全スタック戦略を堅持している点だ。これまでの各プロダクト発表でも、なぜ私たちは大而全（全部盛り）の技術展開を行うのか、特定の分野に専業（フォーカス）するのではないのかを強調してきた。 私たちは、最終的な用途のシーンを起点に考えている。リアルなシーンを走り通す必要があるから、単独の技術ポイントだけでは貫通できない。ロボットには強いインタラクション能力が必要だ。人とロボットの良好なインターフェースとして機能できるようにしなければならない。同時に、実際に働ける必要もある。そして運動能力も、従来型の固定式の産業用ロボットとは違うほど十分に強くなければならない。 つまり運動知能が必要であり、インタラクション知能も必要で、作業（業務）知能も必要だ。そして本体は十分に成熟し、信頼でき、安定していて、低コストである必要がある。これはシステム型のエンジニアリングだ。だからこそ私たちは、「一体三智」全スタックの技術ルートを一貫して堅持し、ロボットの本体、運動知能、インタラクション知能、作業知能を深くシステムとして統合している。 AIの基盤となる大規模モデル（ベースモデル）や、垂直業界のアプリケーションでも大量のKnowhowを蓄積している。これらのKnowhowも、私たち自身の「護城河（強固な参入障壁）」の一つだ。先ほど触れた世界初の標準化されたサプライチェーンのエコシステムを構築したことも、非常に強い護城河だ。 **全天候テクノロジー：現在のロボットは「擬人化」から「類人化」へ進化する段階にあります。過去1年で、ロボットの『脳』にはどのような進化がありましたか？ 巧手の負荷（負荷能力）と全身の力制御のバランスでは、理想の「デジタル生命体」にあとどれくらいですか？** **彭志輝：**これは未来への想像だ。 まず、ロボットの脳の進化が主役だ。なぜここ数年、人型ロボットがこれほどまでに注目を集めているのか。決して本体側に突飛なブレークスルー級の黒科技（革新的技術）があったからではない。AIの発展、大規模モデルの発展が主役で、2023年のChatGPTに代表されるような「脳の進化」が主旋律だったからだ。過去1年、この変化は非常に速い。初期段階では脳の部分はACTやPolicyのような技術に近い形で、シーケンス生成の問題を解けることはできたが、本質的にはやはり行動予測寄りだった。 現在では、学術界・産業界の主流の流れがVLAへ全面的に移っている。大規模モデルに基づくVLA技術だ。これは単にモデルのアーキテクチャを変える話ではなく、大言語モデルのあのいわゆるScaling law（スケーリング則）を、本当に引き継ごうとする試みを始めることでもある。規模を積み、データを積み、計算資源を積み、ロボットの汎用知能が湧き出てくることを期待する。これは大きなパラダイム転換だ。 同時に、技術も継続的に進化・反復している。たとえば、将来的には世界モデルが非常に重要な役割を果たすようにもなる。ロボットが人間のように、いわゆる反事実推論（もし〜だったら）を行えるようにする。人間は何かをしようとするとき、次の行動がもたらす結果をまず頭の中で推論し、それから自分の戦略を動的に調整する。つまり「見たらやる」だけではなく、知覚から反応へ、認知から計画へとつながる本質的な飛躍であり、もちろん技術の継続的な反復と進化が必要だ。 一方で、コア部品にもボトルネックがまだ残っている。たとえば巧手のハードウェアは、現時点ではまだ大きなボトルネックだ。もし非常に高い自由度や高い負荷が必要で、強い感知能力も必要になるとする。触覚は非常にうまく作れる一方で、非常に低コストも求められる。これらの点は工学的には非常に矛盾する。現在のところ、全体のハードウェア案はまだ収れんしていない。私たちは異なる技術ルートや、新しい構造設計案、新しいセンサー選定を試し、性能とコストの間で比較的完璧なバランスを見つけようとしている。 先ほど言及した「一体三智」についても、各領域のアルゴリズム基座モデルは、一定のイテレーションがまだ必要だ。 最後に、理想のデジタル生命体はどれくらい遠いのか？ 私の見立てでは、一部の人が想像しているよりは早い可能性があるが、それでも一定の時間が必要だ。身体も、魂も。先ほど「身体」についてはハードウェアの話をしたが、まだ突破すべきスペースがある。エンジニアリング化とコストも、動的にバランスを取りながら前進している段階だ。「魂」は脳と大脳小脳で、もっと重要なのは、汎用知能、世界理解、長期的な意思決定、クロス言語のマルチモーダル連携などが、比較的初期の段階にとどまっていることだ。 しかし、だからこそこの道は簡単ではない。途中にこんなにも多くの硬い骨を噛み砕かなければならないからこそ、私たちが全力で取り組み、徹底的に詰め、突破する価値が非常に大きいのだ。 **全天候テクノロジー：中国のロボット産業にはバブルがありますか？** **王闯：**どんな技術でも発展の初期では、皆がそれは比較的ゆっくりだと見ている。しかしそれが本当に「海啸」のように押し寄せてくると、皆は速すぎると感じる。電動車を想像してみてほしい。ここ数十年で電動化を進めるために、国が補助金を出してずっと普及を推進してきた。しかし一般の人々が購入する割合はずっと非常に低かった。 そのようなことが、ここ2、3年で起きた。まるで突然加速したように、充電スタンドはある一部の都市では給油スタンドよりも多いかもしれず、浸透率は50%を超えている。自動車のスマート化についても同じで、スマート運転は数十年研究されてきたが、最初は皆、この技術の体験が悪すぎて、あまり使いたいと思わなかった。最大の変化は最近一年に起きた。私はさまざまな第一線（トップティア）の智駕を自分で体験してみたが、もうかなり安心して使えるところまで来ている。革命的な時間点が到来した。 人型ロボットも同じで、複雑さはさらに上がる。たとえば遠征A3では、現在すでに非常に多くの新素材や新型センサーが使われており、メイン制御の計算能力も大幅に強化されている。これほど複雑な製品は、いまようやく最初のロットがラインオフされたばかりで、その中にはまだまだたくさんの問題を解決しなければならない。私たちとしては、踏み踏み（確実に）一歩ずつ安定して進め、物も製品も本当に作り込むことを望む。そして、その過程で多くのパートナーや上流下流のサプライチェーン、顧客と一緒に努力して、製品を作り上げていけることも期待している。 作り終わったら、まずは手の届く範囲のシーンで使っていく。ロボットの最初の汎化性は相対的に限られているので、すべてのタスクを任せることはできない。しかし、約束された（決められた）種類のタスクではすでに非常にうまくできる。反復実行ができ、24時間眠らないことは、人間に比べた天然の優位性なので、退屈で反復的な作業を手伝うのに役立つ。 次は、加速のプロセスを静かに待つ段階だ。今の私には、それが5年なのか10年なのか、それ以上なのかは言えない。しかし、いつか皆が多くのロボットが本当に身近で私たちのためにいくつかのことをしているのを見ると、このプロセスがとても穏やかで自然に起きたと感じ、社会を深く変えていくことができるようになると確信している。私はこの時間を本当に本当に楽しみにしている。自分の将来の職業人生のすべてを、その過程に捧げ、同僚と一緒に努力するつもりだ。 中国と国際の比較については、明らかに国際側には0から1のイノベーションを非常に非常にうまくやっているところが多い。中国は0から100の過程で非常にうまくやっている。特に工学力、応用、そしてロボットのイテレーションを回す「フライホイール」を構築する面で、非常に優れている。 最近1、2年の経験から言うと、中国ではいくつかのコア技術で、0から1の突破が少しずつ始まっている。たとえばロボットの触覚やアルゴリズムだ。ロボットの知覚と制御を組み合わせたアルゴリズムに関しても、中国は0から1での非常に良い成果をたくさん出している。 私は、将来中国が0から1を学ぶのはとても早いだろうし、ますます加速するはずだ。十分に多くの賢い人がいるからだ。しかし他国が中国の「1から100」を学ぶのは、それほど簡単ではない。全体の体系を構築するには巨大な努力が必要で、成功率も相対的に低い可能性がある。私は、具現知能の産業において中国が今後も世界をリードし続けると信じている。 **全天候テクノロジー：人型ロボットで「追いかけ、追い越す」競争が起きている現状をどう見ていますか？ 智元の次の目標は何ですか？** **王闯：**私たちは「量産競争」をしているわけではない。今皆がいる工場は中試工場で、たとえば遠征A3はこの工場で生産されており、主にライン全体を検証するためのものだ。実際、この工場の多くは自動化設備はほとんど使っていない。検証、設計、開発も頻繁にエンジニアが来てプロダクト設計を反復イテレーションしている。真の量産工場は奉賢工場および他の場所（工場）にある。私たちがもし量産競争をやるつもりなら、生産能力は今のこの程度ではない。 なぜやっていないのか？ 私たちが重視しているのは、ロボットが現実のシーンでどのように使われるか、顧客の持続的なニーズをどう満たすかだからだ。たとえば顧客がロボットを購入して生産ラインで検証する場合、まずはPOCを行い、機能を走り通させる必要がある。タクトが12秒かそれ以上かの目標などを満たし、顧客が本当に満足したら、他の類似のワークステーションへ徐々に展開していく。これは、実際の需要が駆動しているからだ。 そして二足のものも同じ。たとえば灵犀（リンシー）や遠征ロボットは展示ホールで説明に使われており、すでにいくつかの展示ホールで累計200〜300台ほどが稼働している。顧客が、自律でメンテ不要、ロボットのインタラクション能力、接客能力、多言語能力が本当に自分を助けると感じ、彼らが満足して初めて、それを大量に複製して展開する意欲が出てくる。ここが私たちが最も期待する瞬間だ。そうなったときは、顧客のニーズに応じて生産能力を手配する。誰かと競争しているつもりはない。なぜなら、生産して在庫になることは、私たちにとって意味がないからだ。 リスク提示および免責条項 市場にはリスクがあります。投資は慎重に行ってください。この記事は個人の投資助言を構成するものではなく、特定の利用者の特殊な投資目標、財務状況、または必要性を考慮していません。ユーザーは、この記事中のいかなる意見、見解、または結論が自分の特定の状況に適合するかどうかを検討する必要があります。これに基づいて投資する場合、責任はご自身にあります。
智元は今回、マスクを追い越した。
マスクでさえ成し遂げられなかったことを、彭志輝と彼の智元ロボットが実現した。
まもなく、テスラは傘下の人型ロボット製品Optimus Gen3が今年の夏に向けて小ロットで試生産を開始し、2027年になってようやく本格的な大量生産が見込めると確認した。すでにこの歩調は何度も先送りされてきたものの、マスクのビジョンは依然として世界の業界にとっての基準点だ。
だが転機はすぐに、思いがけず到来した。本来「年」で計画されていた量産の立ち上げ進度が、「月」という単位に圧縮された。
3月30日、智元ロボットは量産基地から出荷された人型ロボットが1万台を突破したと発表した。前回の5千台のラインオフ式典から、3か月も経っていない。
智元の「1万台突破」は、中国国内の具現（エンボディ）知能が、研究室から規模のある商業化の段階へ踏み込んだことを意味する。
設立から3年に満たないこの中国のプレイヤーが、量産という点で業界の雄を打ち負かしたこと自体が、一種の宣言だ。
量産の壁を突破する
過去2年間における国内の人型ロボットの発展を1本の曲線に描くなら、2023〜2024は「Demo曲線」、2025年から「工学的現実曲線」に入った。
2つの曲線の分岐は、前者がアルゴリズム、モーションライブラリ、シーンの編成、レンダリングによって「効果」を作り出せるのに対し、後者はただ1つの基準しか受け入れないことにある。連続かつ無故障での運転だ。
「多くの人の目には、量産製造はベルトコンベヤー、金型、射出成形、組み立てといった一連の標準化されたプロセスのように見えるかもしれない。しかし実際には、人型ロボット製品というカテゴリにおいて、規模化そのものが最難関の技術問題の一つなのだ。」
3月30日、会後のインタビューで、智元の共同創業者、社長兼CTOの彭志輝は、華尔街見聞に対し、ロボット業界の規模量産は想像以上に難しいと指摘した。
彼は対比を示した。消費者向け電子機器は不具合が起きても、最悪リブートすればいい。しかしロボットで一度ミスが起これば、「どんな些細な品質不具合でも、実運転の過程で無限に拡大され、けが人や環境破壊につながり、結果が重大になる可能性がある」。
この問題の難しさは、智元の社内で2024年の量産段階において徹底的に現れていた。
智元の上級副総裁兼汎用事業部総裁の王闯は、当時智元が第1台からの険しい立ち上げで200台に到達するまでのフェーズにあり、それが会社にとって「最も暗い時期」だったと回想した。
当年8月の新製品発表会の後、智元は一気に5種類のロボットを発表。その中で最も人気があったのが遠征A2で、1台あたりの価格は50万元を超えた。発表会の後、注文は雪片のように舞い込んできたが、智元はまったく受け止めきれなかった――製品は量産できず、技術は実装できず、ビジネスモデルは完全に破綻してしまった。
王闯によれば、そのときの生産ラインにはほとんど標準化がなかった。作る台数が増えるほど、チームが実作業に使える時間はむしろ減る。なぜなら大量の時間が修理に消費されていたからだ。ラインオフされた各ロボットですら、すべて違う。エンジニアは1台ずつ調整しなければならなかった。
人力で工業化のギャップを埋める、苦しい日々だった。2024年末には、最初の量産がもたらす大量の問題を解決するため、智元は150人以上の研究開発担当者を順次工場の第一線に常駐させた。
それぞれの規模の飛躍は、まったく異なる次元の問題を解決するものだ。続いて、200台から1000台へ進む段階では、最大のボトルネックは生産ラインからサプライチェーンへと移った。
彭志輝は、智元が最初に人型ロボットを作ると決めたとき、業界内を一通り調査したうえで、「私たちに適合し、バッチで納品でき、成熟して信頼できるコア部品のサプライヤーが見当たらなかった」と明かした。
智元の社内では、初期の段階ならサプライヤーに無理をして寄せ集めて一度に数百台分の出荷をこなすことは、まだしのげるかもしれない。しかし受注規模が千台、さらには万台に達すると、従来の体制と品質基準は瞬時に崩壊し、製品は大量の手直し作業に耐えられない。従来の関節、減速機、巧手、バッテリーについて、千台級の納品安定性を満たせるサプライヤーはどこにもない。まして一貫性はなおさらだ。
既製の道がないなら、智元は自分たちで道を作るしかない。彭志輝は「私たちはサプライチェーンとともに成長し、彼らを引き込んで共同研究開発する」と述べた。材料の加工技術から治具、テストベンチからエージング工程まで、すべてを再定義した。
智元は関節、巧手などのコア部品で、サプライヤーと共同研究開発した新しい工法を採用し、部品をより軽く、より正確にし、寿命をより長く、コストをより低くした。さらに、強力な製品優位性が発揮できる。彼らはまた「半時間サプライ・サークル」を構築し、コアサプライヤーには30分以内に対応できることを求めた。
このような深い結びつきのサプライチェーン戦略は、短期では重く見えるが、長期的にはまさに智元の堀（モート）になる。
エンジニアリング・リピートの起点
サプライチェーン能力が、智元が1万台のロボットを作れるかどうかを決めるなら、データ・フライホイールのリピートは、1万台を作った後にどれほどの価値を生み出せるかを決める。
「以前はロボットを作る発想が、本体を先に作り、身体を先に作って、ハードウェアを用意し、その中に何かしらの『脳』やモデル、アルゴリズムを入れて開発するというものだった。しかし今は、1万台のロボットが下線していくにつれて、身体と脳が同期して進化し始めている。」彭志輝はこう語った。
現在では、下線した各ロボットは、継続的にデータを収集するため、自動車製造の生産ライン、3C電子の工房、商用サービス空間へと展開される。
これらの実データが、その逆に今までにない速度で智元のベースモデルを学習させ、モデルをより汎化させ、より実用的にすることで、ロボットがより多くの複雑なシーンを解放することにつながる。
「ロボットは使うほど賢くなる。」彭志輝はそう言い、「1万台は、私たちのフライホイールを徹底的に回し始めるための重要な節目だ」と続けた。
実際、この論理は、自己運転（智駕）業界の進化の道筋と非常に一致している。スラのFSD12が2025年ごろに質的飛躍を実現できたのは、核心として、道路を走行する数百万台の車が継続的に実際の運転データを提供したからだ。今、智元は人型ロボット領域で同様の道を再現しようとしている。
王闯の見立てでは、どの破壊的技術も初期の発展段階では、歩みが遅く、非常に遅いように見える。しかしそれが本当にある特定の「キーポイント（臨界点）」を越え、津波のように押し寄せてくると、皆が「こんなにも速いとは」と驚嘆することになる。
電動車とスマート運転のように、人型ロボットもまた、この爆発的な臨界点に迫っている。
IDCのデータによれば、2025年の世界の人型ロボット出荷台数は1.8万台に近く、前年比約508%増だ。そのうち、中国企業が世界の出荷台数の中で主導的な地位を占め、米国の同業他社を上回っている。
2026年、業界は規模量産の攻めに入る。集邦（TrendForce）コンサルティングの予測では、世界の出荷台数は5万台を超え、前年比はさらに700%以上増える見通しだ。智元は年初から3か月弱で1万台のラインオフを達成している。このペースに基づけば、王闯は発表会で次の予測を示した。「10万台は2027年末の可能性がある」。
この予測は2つの前提に基づいている。第一に、完全自律の技術デプロイメントであり、ロボットが人の操作から離れ、環境を理解し、自主充電し、より複雑なタスクに継続的に適応できるようにすること。第二にグローバル化だ。王闯は「ロボットのカテゴリ需要は世界的に共通で、高齢化、少子化、労働力不足、そして退屈で反復的な職種に人が集まらないことは、世界共通の問題だ」と述べた。
2023年8月に登場した遠征A1から、2026年3月に最初の1万台目となる遠征A3がラインオフされるまで、智元は3年に満たない時間で、ほぼ不可能と言える飛躍を成し遂げた。
この会社の物語の本質は、中国の製造業におけるシステム能力が、新しいカテゴリにおいて再び集中的に解放されることにある。同じ筋書きは何度も上演されてきたが、それでも毎回なお、心を揺さぶる。
1万台は終点ではない。しかしこの日から、人型ロボットは想像上の未来の概念にとどまらず、現時点の製品になった。
_ 以下は華尔街見聞・終日（全天候）テクノロジー＆智元共同創業者兼CTO彭志輝、高級副総裁兼汎用事業部総裁王闯の対話記録：_
全天候テクノロジー：1万台量産の背後で、智元はサプライチェーン、コストコントロール、生産能力の面でどのような重要な布石を打ちましたか？
**彭志輝：**先ほども触れましたが、1万台の難しさはどれほど大きいか。1千から1万の過程には1年以上かかり、10倍規模の飛躍を達成した。背景にあるのは、製造効率、シーンの実装（現場への落とし込み）、顧客価値、データ・フライホイール、サプライチェーン共同成長という5つの次元での総合力の体現だ。智元は、研究室の試作機から工業化の大規模な納品までの全プロセスを、世界で初めて本当に通した形のインテリジェント企業だと言える。最大の難点は、バッチの一貫性（同質性）とコストコントロールの課題だ。
ロボットはスマホと違う。問題が起きても、ソフトの問題ならリブートすれば済むし、ハードの問題でも大きな損傷が出るわけではない。しかしロボットで一度ミスが起これば、どの工程でも一つでもボトルネックが落ちれば、量産品の品質が崩壊し、ユーザーや環境に取り返しのつかない害を与えることにもなる。コア部品の安定供給、完成機のコスト引き下げ、品質、クオリティ、安定性、信頼性はすべて「硬い骨（手ごわい課題）」だ。
これらの問題を解決するうえで重要なのは2点ある：
第一に、サプライチェーンを徹底的に詰めること。サプライチェーンとともに成長し、新しい業界標準を再定義することだ。私たちは、世界で最初の具現（エンボディ）インテリジェンスの標準化されたサプライ体系を構築した。さらに、コアパートナーを引き込み、一緒に共同研究開発も行っている。たとえば関節や巧手などのコア部品では新工法を採用した。これらの工法はサプライヤーと共同で研究開発したものなので、部品をより軽く、より正確にし、寿命をより長く、コストをより低くでき、強い製品優位性が出る。
第二に、生産モードを再構築すること。現在私たちがいる場所では、中試（パイロット）工場で検証する工程を作り、生産工場では安定性を担保する。中試工場は、さまざまな工法や組み立て工程の検証を前もって行う場だ。加えて、受注駆動などの柔軟な生産方式によって、コア部品を自律的に制御可能にし、さらに「半時間サプライ・サークル」を構築した。サプライヤーには、30分以内に応答できることを求めている。
1万台は終点ではない。これは、工学化された確実性で具現（エンボディ）知能を、本当に玩具から未来の生産力へと変えるのに不可欠な重要な節目だということを証明するためのものだ。
全天候テクノロジー：具現知能のChatGPTの瞬間は来ましたか？
**王闯：**最大の違いは、顧客がよく「生産ラインが頻繁に変更される」とフィードバックすることだ。たとえば電池セルの上下面取り（上下料）のラインは、ある期間の後に別の異なる型番のセルに改造されたり、さらにはまったく異なる物料の上下料になったりする。もし従来の自動化手法を使うなら、以前にうまく作れた設備を廃棄して、新しい設備を開発する必要が出る。少なくともエンジニアが常駐して新しいアルゴリズムを開発するために、1か月はかかる。
具現知能の最大の意義は汎化性にある。たとえば私たちが今GPTを使って何かを質問すると、曖昧な回答が返ってくることもある。あなたが非常に曖昧に質問しても、それでもそれを汎化的に理解できる。私たちは、物理世界における具現知能でも、やるべきことを汎化的に理解できることを望んでいる。ここには非常に大規模な事前学習が必要になり、さらに作業ステーションでデータを収集して行う強化学習も加えることで、最終的には生産ラインが受け入れ可能な成功率――生産ラインは多くの場合999、9999という標準で、タクトは人に対標させる必要がある――まで成功率を高めることが狙いだ。
今私たちが見ているのは、いくつかの上下料のシーンで徐々に走り始めているということだ。将来的には、工場内でのより多くのシーンで、ホイール式ロボットの適用が進むことを期待している。加えて、二足ロボットが、受付、案内、販売促進（導購）のシーンでも徐々に走り通せるようになればと思っている。
全天候テクノロジー：最近智元はアルゴリズムやシミュレーション技術で次々に最新のブレークスルーを達成していますが、1万台目に到達したロボットにはこれらの技術成果が搭載されていますか？ また、1万台規模の量産がもたらす実データとエンジニアリング上のフィードバックは、技術のイテレーションや実機シーンへの適応力にどのように還元されますか？
**彭志輝：**データのクローズドループ／データ・フライホイールは、私たちにとって非常に価値があり、意義がある。1万台の量産でラインオフされたのは遠征A3で、最新の新型製品だ。まだ大量出荷の段階には達しておらず、多くのソフト機能もその段階にまだ届いていないので、引き続き継続的に最適化している。
多くの新技術は確実に、新製品にまず適用して検証する。たとえばA3は、本体面での軽量化、航続時間、推重比、インタラクション能力に大幅なアップグレードがあり、完成機はわずか55キロしかない。大多数のこのサイズの人間よりも軽い。航続時間は10時間以上に到達し、さらに各種の新型センサー（たとえばタッチセンサー）も搭載している。
さらに核心なのは「大小の脳」に相当するソフトとアルゴリズムモデルで、最新の全身運動制御モデルが組み込まれている。群制御のアルゴリズムも含まれ、複数体の制御ができるアルゴリズム成果だ。
現時点では、遠征のような新型だけでなく、これまでに発表した既存製品も実シーンでの導入・活用が始まっている。たとえば「精霊（ジンリン）」シリーズは、工業製造、物流、セキュリティ（安防）といったシーンで導入されている。たとえば龍旗科技のタブレットPCの生産ラインでは、A2が24時間ぶっ通しで働いており、画面の上下料を行っている。
G2も均勝のような電子工場で、12秒以上の速度で人間を上回りながら高難度の治具、いわゆる「三点位置決め」の組み立てを実行し、成功率はほぼ100%に近い。こうしたシーンでは本質的に、ロボットの精度と安定性への要求が非常に高く、従来の従来型の自動化では解決できない。まさにこうしたシーンが具現知能の価値を最もよく体現できる。人間の代替ではなく、ロボットに「一度訓練して、複数回デプロイできる」汎化能力を備えさせ、人間の仕事のポジションを補完することが狙いだ。
「データ・フライホイール」もプロセスの中で最大のリターン（恩恵）だ。実環境で働き続けることで十分なデータを収集でき、そのデータは将来の具現知能の能力上限を突破するのに役立つ。新しくラインオフしたロボットは「出荷した瞬間に進化する」という一つの道の上にあり、シミュレーションデータと実機データに依存している。いま本当のデータ・フライホイールのクローズドループができたことで、ロボットが将来、本当に大規模な生産力の価値シーンに入っていくための非常に良い下準備になっている。
全天候テクノロジー：現在この1万台のロボットはどの領域に分布する予定ですか？ 具体的にどのシーンのROIがすでに走り通せていますか？
**王闯：**私たちは現在、8つの主要な商用シーンを持っている。研究利用ユーザー、データ収集、娯楽（エンタメ）パフォーマンスがあり、より多くは開発段階（開発態）だ。デプロイ段階（導入運用）では、説明・接客のようなシーンや、工場での上下料のシーンに取り組んでいる。将来的には、より多くのシーンを探索する。たとえば本当のフロント接客で、インタラクションや作業もできるようにする。工場の中で、あるワークステーションで何かをした後、別のワークステーションへ素早く切り替えて、まるで本当の「人」のように働けるようにする、といった具合だ。
全天候テクノロジー：今、業界は百花繚乱（多様化）の状態です。形態、アルゴリズム、シーンの応用においてもそうです。もし智元が終局のユニコーンになるなら、最も重要な壁（参入障壁）は何ですか？ 具現知能という業界全体で、収れんした共通認識はありますか？
**彭志輝：**私たちはずっと対外的に説明しているが、私たちの核心的な壁は「一体三智」の全スタック戦略を堅持している点だ。これまでの各プロダクト発表でも、なぜ私たちは大而全（全部盛り）の技術展開を行うのか、特定の分野に専業（フォーカス）するのではないのかを強調してきた。
私たちは、最終的な用途のシーンを起点に考えている。リアルなシーンを走り通す必要があるから、単独の技術ポイントだけでは貫通できない。ロボットには強いインタラクション能力が必要だ。人とロボットの良好なインターフェースとして機能できるようにしなければならない。同時に、実際に働ける必要もある。そして運動能力も、従来型の固定式の産業用ロボットとは違うほど十分に強くなければならない。
つまり運動知能が必要であり、インタラクション知能も必要で、作業（業務）知能も必要だ。そして本体は十分に成熟し、信頼でき、安定していて、低コストである必要がある。これはシステム型のエンジニアリングだ。だからこそ私たちは、「一体三智」全スタックの技術ルートを一貫して堅持し、ロボットの本体、運動知能、インタラクション知能、作業知能を深くシステムとして統合している。
AIの基盤となる大規模モデル（ベースモデル）や、垂直業界のアプリケーションでも大量のKnowhowを蓄積している。これらのKnowhowも、私たち自身の「護城河（強固な参入障壁）」の一つだ。先ほど触れた世界初の標準化されたサプライチェーンのエコシステムを構築したことも、非常に強い護城河だ。
全天候テクノロジー：現在のロボットは「擬人化」から「類人化」へ進化する段階にあります。過去1年で、ロボットの『脳』にはどのような進化がありましたか？ 巧手の負荷（負荷能力）と全身の力制御のバランスでは、理想の「デジタル生命体」にあとどれくらいですか？
**彭志輝：**これは未来への想像だ。
まず、ロボットの脳の進化が主役だ。なぜここ数年、人型ロボットがこれほどまでに注目を集めているのか。決して本体側に突飛なブレークスルー級の黒科技（革新的技術）があったからではない。AIの発展、大規模モデルの発展が主役で、2023年のChatGPTに代表されるような「脳の進化」が主旋律だったからだ。過去1年、この変化は非常に速い。初期段階では脳の部分はACTやPolicyのような技術に近い形で、シーケンス生成の問題を解けることはできたが、本質的にはやはり行動予測寄りだった。
現在では、学術界・産業界の主流の流れがVLAへ全面的に移っている。大規模モデルに基づくVLA技術だ。これは単にモデルのアーキテクチャを変える話ではなく、大言語モデルのあのいわゆるScaling law（スケーリング則）を、本当に引き継ごうとする試みを始めることでもある。規模を積み、データを積み、計算資源を積み、ロボットの汎用知能が湧き出てくることを期待する。これは大きなパラダイム転換だ。
同時に、技術も継続的に進化・反復している。たとえば、将来的には世界モデルが非常に重要な役割を果たすようにもなる。ロボットが人間のように、いわゆる反事実推論（もし〜だったら）を行えるようにする。人間は何かをしようとするとき、次の行動がもたらす結果をまず頭の中で推論し、それから自分の戦略を動的に調整する。つまり「見たらやる」だけではなく、知覚から反応へ、認知から計画へとつながる本質的な飛躍であり、もちろん技術の継続的な反復と進化が必要だ。
一方で、コア部品にもボトルネックがまだ残っている。たとえば巧手のハードウェアは、現時点ではまだ大きなボトルネックだ。もし非常に高い自由度や高い負荷が必要で、強い感知能力も必要になるとする。触覚は非常にうまく作れる一方で、非常に低コストも求められる。これらの点は工学的には非常に矛盾する。現在のところ、全体のハードウェア案はまだ収れんしていない。私たちは異なる技術ルートや、新しい構造設計案、新しいセンサー選定を試し、性能とコストの間で比較的完璧なバランスを見つけようとしている。
先ほど言及した「一体三智」についても、各領域のアルゴリズム基座モデルは、一定のイテレーションがまだ必要だ。
最後に、理想のデジタル生命体はどれくらい遠いのか？ 私の見立てでは、一部の人が想像しているよりは早い可能性があるが、それでも一定の時間が必要だ。身体も、魂も。先ほど「身体」についてはハードウェアの話をしたが、まだ突破すべきスペースがある。エンジニアリング化とコストも、動的にバランスを取りながら前進している段階だ。「魂」は脳と大脳小脳で、もっと重要なのは、汎用知能、世界理解、長期的な意思決定、クロス言語のマルチモーダル連携などが、比較的初期の段階にとどまっていることだ。
しかし、だからこそこの道は簡単ではない。途中にこんなにも多くの硬い骨を噛み砕かなければならないからこそ、私たちが全力で取り組み、徹底的に詰め、突破する価値が非常に大きいのだ。
全天候テクノロジー：中国のロボット産業にはバブルがありますか？
**王闯：**どんな技術でも発展の初期では、皆がそれは比較的ゆっくりだと見ている。しかしそれが本当に「海啸」のように押し寄せてくると、皆は速すぎると感じる。電動車を想像してみてほしい。ここ数十年で電動化を進めるために、国が補助金を出してずっと普及を推進してきた。しかし一般の人々が購入する割合はずっと非常に低かった。
そのようなことが、ここ2、3年で起きた。まるで突然加速したように、充電スタンドはある一部の都市では給油スタンドよりも多いかもしれず、浸透率は50%を超えている。自動車のスマート化についても同じで、スマート運転は数十年研究されてきたが、最初は皆、この技術の体験が悪すぎて、あまり使いたいと思わなかった。最大の変化は最近一年に起きた。私はさまざまな第一線（トップティア）の智駕を自分で体験してみたが、もうかなり安心して使えるところまで来ている。革命的な時間点が到来した。
人型ロボットも同じで、複雑さはさらに上がる。たとえば遠征A3では、現在すでに非常に多くの新素材や新型センサーが使われており、メイン制御の計算能力も大幅に強化されている。これほど複雑な製品は、いまようやく最初のロットがラインオフされたばかりで、その中にはまだまだたくさんの問題を解決しなければならない。私たちとしては、踏み踏み（確実に）一歩ずつ安定して進め、物も製品も本当に作り込むことを望む。そして、その過程で多くのパートナーや上流下流のサプライチェーン、顧客と一緒に努力して、製品を作り上げていけることも期待している。
作り終わったら、まずは手の届く範囲のシーンで使っていく。ロボットの最初の汎化性は相対的に限られているので、すべてのタスクを任せることはできない。しかし、約束された（決められた）種類のタスクではすでに非常にうまくできる。反復実行ができ、24時間眠らないことは、人間に比べた天然の優位性なので、退屈で反復的な作業を手伝うのに役立つ。
次は、加速のプロセスを静かに待つ段階だ。今の私には、それが5年なのか10年なのか、それ以上なのかは言えない。しかし、いつか皆が多くのロボットが本当に身近で私たちのためにいくつかのことをしているのを見ると、このプロセスがとても穏やかで自然に起きたと感じ、社会を深く変えていくことができるようになると確信している。私はこの時間を本当に本当に楽しみにしている。自分の将来の職業人生のすべてを、その過程に捧げ、同僚と一緒に努力するつもりだ。
中国と国際の比較については、明らかに国際側には0から1のイノベーションを非常に非常にうまくやっているところが多い。中国は0から100の過程で非常にうまくやっている。特に工学力、応用、そしてロボットのイテレーションを回す「フライホイール」を構築する面で、非常に優れている。
最近1、2年の経験から言うと、中国ではいくつかのコア技術で、0から1の突破が少しずつ始まっている。たとえばロボットの触覚やアルゴリズムだ。ロボットの知覚と制御を組み合わせたアルゴリズムに関しても、中国は0から1での非常に良い成果をたくさん出している。
私は、将来中国が0から1を学ぶのはとても早いだろうし、ますます加速するはずだ。十分に多くの賢い人がいるからだ。しかし他国が中国の「1から100」を学ぶのは、それほど簡単ではない。全体の体系を構築するには巨大な努力が必要で、成功率も相対的に低い可能性がある。私は、具現知能の産業において中国が今後も世界をリードし続けると信じている。
全天候テクノロジー：人型ロボットで「追いかけ、追い越す」競争が起きている現状をどう見ていますか？ 智元の次の目標は何ですか？
**王闯：**私たちは「量産競争」をしているわけではない。今皆がいる工場は中試工場で、たとえば遠征A3はこの工場で生産されており、主にライン全体を検証するためのものだ。実際、この工場の多くは自動化設備はほとんど使っていない。検証、設計、開発も頻繁にエンジニアが来てプロダクト設計を反復イテレーションしている。真の量産工場は奉賢工場および他の場所（工場）にある。私たちがもし量産競争をやるつもりなら、生産能力は今のこの程度ではない。
なぜやっていないのか？ 私たちが重視しているのは、ロボットが現実のシーンでどのように使われるか、顧客の持続的なニーズをどう満たすかだからだ。たとえば顧客がロボットを購入して生産ラインで検証する場合、まずはPOCを行い、機能を走り通させる必要がある。タクトが12秒かそれ以上かの目標などを満たし、顧客が本当に満足したら、他の類似のワークステーションへ徐々に展開していく。これは、実際の需要が駆動しているからだ。
そして二足のものも同じ。たとえば灵犀（リンシー）や遠征ロボットは展示ホールで説明に使われており、すでにいくつかの展示ホールで累計200〜300台ほどが稼働している。顧客が、自律でメンテ不要、ロボットのインタラクション能力、接客能力、多言語能力が本当に自分を助けると感じ、彼らが満足して初めて、それを大量に複製して展開する意欲が出てくる。ここが私たちが最も期待する瞬間だ。そうなったときは、顧客のニーズに応じて生産能力を手配する。誰かと競争しているつもりはない。なぜなら、生産して在庫になることは、私たちにとって意味がないからだ。
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