中国企業が複数台・マルチシーン・マルチタスクの人型ロボットの協同訓練を実施—工場で「働く」群ロボット
深圳市優必選科技有限公司（UBTECH Robotics）への取材で、先ごろ、同社が極氪（ZEEKR、ジーカー）5Gスマート工場で、複数台・マルチシーン・マルチタスクの人型ロボットの協同訓練を実施し、マルチタスク工業シーン向けの汎用人型ロボット共同作業ソリューションの構築を模索し、産業用人型ロボットの単体自律作業から群知能への進化を推進していることがわかった。
工場では、数十台の人型ロボットが組立作業場、SPS計器エリア、品質検査エリア、ドア組付けエリアなど複数の作業場に配置され、マルチタスクの協同作業を行っている。これは、優必選公司が自主開発した産業用人型ロボット「Walker S」シリーズが、東風柳汽、吉利汽車、アウディ一汽、BYDなど複数企業の生産現場で単体自律知能訓練を完了した後、群知能技術を用いて協同訓練を実施している様子である。
群知能技術の研究は、人型ロボットの産業シーンにおける大規模応用に対して不可欠なものである。今回の訓練では、複数台の人型ロボットを物理的なキャリアとし、集団行動と外部の物理的環境との密接なインタラクションを通じて進化されるエンボディドAI（身体性を持つ人工知能）を模索している。そのため、優必選公司は人型ロボットのブレインネットワーク（BrainNet）ソフトウェアアーキテクチャを革新的に考案し、「人型知能連携中枢（Internet of Humanoids）」を設計して、群知能のソフト・ハードの実現に向けた参考モデルを提供した。
この人型ロボットマルチモーダル推論大規模言語モデルはDeepSeek-R1深層推論技術に基づき、人型ロボットに人間の常識に類似する推論能力を持たせ、複数台の人型ロボット間での複雑なタスクの効率的な分業、調整と協同をサポートする。複数の自動車工場の最前線での訓練で蓄積した億レベルの工業データセットを活用した訓練と最適化により、マルチモーダルの特性を増やすとともに、検索拡張生成（RAG）技術を用いた迅速な専門職種訓練により、複数の作業場における意思決定能力と一般化能力を向上させ、人型ロボットの産業シーンにおける大規模応用に強力なサポートを提供している。
協同仕分け作業では、人型ロボットはクロスフィールド完全な視覚認識技術とスマート混合の意思決定技術を応用し、動的目標のクロスフィールド連続感知・追跡を実現している。また、ロボットの協同で全体マップを構築し、「グループの構築と共有」を実現して、クラウドブレインとローカルブレインのタスクを動的に分配し、「エッジ・クラウド統合」の群知能意思決定を実現している。共同運搬シーンにおいて、優必選公司は共同計画制御システムを構築し、ルート計画、積載物識別、柔軟制御のマルチロボット協同を実現し、ロボットが運搬中に姿勢と強度を調整できることを保証し、大型・重量物の運搬の安定性を大幅に向上させている。精密組立シーンでは、人型ロボットは小型で変形しやすい柔軟薄膜物体に対して、高精度感知と自己適応制御技術により、把持力と姿勢を調整し、薄膜物体が傷つかず、ズレが生じないようにしている。
優必選公司の責任者は、複雑なシーンにおいて、群知能は分散した単体の動的インタラクション・協同により、単体能力を超える全体知能を生み出し、人型ロボットの効率的な意思決定と適応的最適化をサポートし、クロスシーン・クロスタスクの大規模な商業応用のブレークスルーを実現すると紹介した。このブレークスルーは、人型ロボットのスマート製造分野への大規模導入の参考モデルとなるだけでなく、新たな産業化を「セミフレキシブル製造」から「フルフレキシブル・スマート製造」へと進化させる原動力となるだろう。
http://kpzg.people.com.cn/n1/2025/0304/c404214-40430137.html
AIはいかに医療業界をエンパワーメントするのか？
四川省の多くの病院がDeepSeekとの「提携」を発表
中国のAI大規模モデル「DeepSeek」の爆発的ブレイクに伴い、各業界もこの「新たなブーム」となっている技術を競って取り入れており、医療分野も例外ではない。2月13日に成都市中西医結合病院（成都市第一人民病院）が成都で初めてDeepSeekのローカライゼーションを完了した後、2月19日には成都、南充、遂寧、綿陽などの多くの病院が相次いでDeepSeekのローカライゼーションの完了を公式発表した。
診療効率が向上 細部は医師が確認
「春節前から当院の情報部門チームはこの技術変革の機会を捉え、DeepSeek活用の可能性について研究していた。」成都市中西医結合病院情報部エンジニアの雷歓氏はそのように語り、春節休暇明けのわずか2日間でリソースの配置、アプリケーションシーンの構築を完了し、DeepSeekを上手く病院に「定住」させたと紹介した。
「最初は当院が自主開発した臨床診療システムである『疾病予防システム』に応用してみた。DeepSeekは中国医学について高度な知識を備えており、医師が患者の病状を診断・検証するのをサポートし、診療からリハビリまでの包括的アドバイスを提供することができる。」雷歓氏はそう述べると、コンピュータのページ上で、大規模モデルが患者情報を自動的に取得した後、「疾病予防センター受診アドバイス」が自動的にポップアップされ、再診・食事・運動・生活リズム調整からモニタリング・フォローアップまで全面的な診療案を含む詳細事項が生成されることを、実演を交えながら解説した。
同院はさらにDeepSeekを栄養診療・評価にも応用し、患者側インターフェースの開発にも着手している。情報部長の陳郁氏は、オンライン診療入口で患者側インターフェースを導入し、フォローアップにDeepSeek技術を統合することで、医師と患者の交流の利便性が向上すると説明した。患者がスマートフォンやPCでカスタマイズされた医療相談を行い、医師がリアルタイムで指導する仕組みは、医療サービスの継続性・利便性・安全性を実現し、遠隔医療フォローアップの新たな道を開くものである。
「DeepSeekは診療効率を向上させた」というフィードバックが、数多くの医師から寄せられている。パイロットテストにいち早く参加した臨床栄養科の劉言副主任は、「従来、患者の栄養素需要量の計算にはたくさんの数式や表などを調べる必要があったが、今はDeepSeekがやってくれるので、煩雑な計算が不要になった」と語り、小児・青少年の成長発達評価では、従来は成長曲線表を参照していたが、現在はデータ入力後数秒で結果が得られるようになり、効率が大幅に向上したと例を挙げた。治療方針を策定する際、DeepSeekは思考プロセスと考慮事項を明確に提示するため、若手医師の標準的診療思考の育成をサポートできる。ただしDeepSeekが提示する治療意見は提供された情報に基づくものであり、実際の患者対応では医師が実情に合わせて細かい点を調整する必要がある。
陳部長は、現在DeepSeekを使用する医師は100名を超えていると語り、「DeepSeekは様々なレベルの医師に異なる効果をもたらすことがわかった。初級医師に対しては、診療フローや治療方針等の基礎知識の習得をサポートして、学習効率を高め、中級医師には、診療効率を高め、定型的な仕事を迅速に完成させて、患者とコミュニケーションにより多くの時間を割いて病状を深く理解させ、診療案を改善させることができる。ベテラン医師にとっては、一般的な疾患への対応時間を短縮し、難病研究に時間を集中して、診療レベルを向上させることが可能になる」と紹介した。
多くの病院がDeepSeekの使用を発表 全シーンでの応用に期待
成都市中西医結合病院（成都市第一人民病院）以外にも、四川省内の多くの地域の病院がDeepSeekのローカライゼーションの完了を発表した。病院関係者は「病院は高度に専門化されたデータを最大限活用し、診断、治療、予後の予測、疾患啓発、診療記録作成・品質管理などの多くのプロセスから着手して、当病院にカスタマイズされたDeepSeekのローカライゼーションを完成させる」と述べた。これからさらに多くの応用シーンが開放され、患者に対してよりカスタマイズ・精密化された医療サービスが提供されるだろう。
四川省以外にも、深圳大学附属華南病院、復旦大学附属華山病院、湖南省人民病院、北京大学第一病院、北京清華長庚病院などの大病院が先頃相次いでDeepSeekのローカライゼーションを完了したと公式発表した。中核となる応用シーンは病理・画像分析のスマート化、臨床判断と診療記録管理、患者サービスと業務プロセス再構築などの多くの分野をカバーする。
陳郁氏は「『AIを受け入れる』ことは、AIが医師に代わることではなく、医療をサポートし、医療サービスをより効率的かつ精密にするためである」と述べた。雷歓氏も「AIは医療の有益なサポートであり、客観的で公平なアドバイスを提示でき、医師に新たな診療構想や治療方向を考え出すきっかけを与える」と語った。
