2016年末、ザッカーバーグ氏はロボットが自分の生活を改造したことを展示するため、自宅にあるロボットの人工知能システムを動画で展示した。
彼はソフトウェアをカスタマイズしてホームシステム全体を制御し、この執事をJarvisと名付けました。そう、アイアンマンのJarvisであり、ザッカーバーグが自分で書いたコードである。
Jarvisは電気のスイッチを制御したり、好みに合わせて音楽を流したり、定期的にパンを焼いたり、家の前にいる訪問者を認識したりすることができる。

5年前の一般人にとって、このようなサービスロボットで自分をサービスするのはまだ遠いようと感じていた。しかし今日では、身の回りに着目すると、接待、案内、出前、配送などの一般的なニーズに直面すると、サービスロボットが公共生活の各方面に登場し始めていることがわかる。

「中国ロボット産業発展報告（2019年）」のデータによると、2019年の中国のサービスロボット市場規模は前年比約33.1%増加し、世界のサービスロボット市場の成長率を上回った。また、他の業界に比べても高い成長率を示している。

これと同時に、疫病の影響を受けて、より多くの温度測定、消毒、配送ロボットが集団で勤務し、重要な仕事を担っている。
武漢の火神山病院では、ORIONSTARから寄贈された2台の配送ロボットが、病棟での医薬品や器材の配送を担うことができた。

サービスロボットの台頭は、SFが現実を照らすという簡単なものであるだけでなく、中国が都市化の波の中で模索してきた変革の道でもある。

都市化労働力の困難

改革開放後、都市化とともに到来したのはサービス業の急速な発展であった。国家統計局の「中国統計年鑑」の1978年から2019年までのデータによると、都市化人口の上昇に伴い、中国のサービス業も協同成長の傾向を示している。今日に至るまで、住民の生活と精神的ニーズを満たす直接産業として、サービス業はすでに中国の経済成長を牽引する第一のエンジンとなっている。

巨大な市場規模は私達の都市生活に更に多くの便利をもたらし、背後に自然に同様の巨大な人を使う需要がある。
国家統計局の2019年の「新中国成立70周年経済社会発展成果報告」によると、2018年末時点で、サービス業の就業者の割合は46.3%に達し、中国の就業者数が最も多い産業となった。

今日では、サービス業の旺盛な需要とは対照的に、高齢化を背景に、伝統的なサービス業に従事する若者の力資源は次第に市場の需要を満たすことができなくなっている。

まず、出生率の影響を受けて、2015-2019年、中国の16-59歳の適齢労働年齢人口は減少傾向を示している。
次に、伝統的なサービス業は賃金、労働環境の面で競争力が弱い。
「2020年農民工モニタリング調査報告」のデータによると、「宿泊飲食」、「住民サービス修理、その他サービス業」の2つの業種の農民工の月平均収入はそれぞれ3358元と3387元で、農民工群の平均値を下回り、伸び率は低い。

データに加えて、情報へのアクセスのハードルがさらに低くなると、インターネットに伴って成長してきた若者たちは、主観的には親世代の歩みに従って基礎的なサービスを行うことに満足しなくなってきている。

世代間の変化はまだ一つの側面にすぎず、一方では、人口ベースによる高速都市化の進展により、伝統的なサービス業は低価格の人的資源への長期的な依存を形成している。
そのため、サービス産業人員の素養の底上げを軽視し、業界内の体験と形式のプロセスが遅く、「農村の若い労働力が流失し、中空村になる」と「都市の労働者募集が難しい」という2種類の一見矛盾する社会現象をもたらした。

人口ボーナスの縮小に伴い、将来的には都市部の雇用問題もさらに明らかになるだろう。サービス需要の上昇はサービス業にサービス人員の賃金待遇を高めざるを得なくて、必然的に経営コストの上升をもたらして、消費者に転嫁して、目に見える高い生活コストとなる。

このアンバランスな社会の大課題をどう解決するか。
日進月歩のスマートロボットに希望が託されている。

ロボットにサービスを提供してもらうのはどこが難しいのか？

実際、2016年には、工業情報化部、国家発展改革委員会、財政部の3部・委員会が共同で「ロボット産業発展計画（2016-2020年）」を発表し、いずれも「サービス型ロボット」をサービス業の未来の発展方向の一つとすることを明確にしている。

この角度から見ると、労働人口が短期的に明らかな突破が難しい状況の下で、サービス型ロボットを通じて人間の代わりに基礎サービスを行うことは、都市サービス業の競争力を効果的に高め、住民の生活コストを下げ、国家の都市化率をさらに高める有効な手段となっている。

進む方向は明らかになったが、ロボットをいかにスマートにするかは、企業にとって依然として容易ではない。

「最も挑戦的なことは、このことは誰もあなたにどのようにするかを教えてくれないということ。」

ORIONSTARは中国のサービスロボット業界を代表する企業で、そのシニアバイスプレジデントである童寧氏は、過去の中国のIT技術の発展は、西側先進国を参考にしてフォローすることができるとの見方を示した。
しかし、サービスロボットの分野では、ほとんど開拓されていない荒れ地だ。これはまた、初期のORIONSTARでは、それらの「基礎的な問題」を解決するために多くの時間を費やすことにもつながった。

「我々は最初に1つのスマホのチップを使って行った。しかし、ロボットの視覚、音声、ナビゲーションなどのAI機能を実現するには、非常に高い計算力が必要で、普通のスマホのチップではサポートできないことがわかった。そこで、異なる位置に3、4つのチップを作り、それぞれの機能には別々のマザーボードがあり、それぞれのボードには独自の論理システムが動作している。」

基礎計算力の安定を維持するためだけに，ロボット全体のシステムは非常に複雑であり，コストも低くない。

サービスロボットの複雑な応用シーンは，人間との頻繁なインタラクションを必然的に必要とすることを決定している。歩行者を避けたり、顧客と交流したり、テーブルまで正確に食事を届けたりするにしても、視覚、ナビゲーションなどの分野のアルゴリズムに対してより高い要求を出している。消費者の視点に立つと、ロボットの回復速度や正確性などのわずかなずれはユーザーの体験に深刻な影響を与える。

対照的に、産業製造分野のロボットは主に自動化のために作られており、1つのことを最善にすることに集中すればよいので、開発者は様々なランダムなシーンに対応するのではなく、精度を高めることにより多くのエネルギーを注ぐことができる。

ロボットと人のインタラクションを最適な状態にするためには、高精度センサー、AIアルゴリズム、ハードウェア計算力、安定したネットワーク伝送の4つの能力のいずれかが欠かせない。

1　まず、ロボットの全身に広がる高精度センサーを利用して、ロボットシステムは環境中の視覚、距离、音声などの情報を収集
2　次に、ロボットは各種AIアルゴリズムを通じて外部からの情報に対して分析を行い、最終的に正しい結果を得てユーザーにフィードバックし、アルゴリズムのキャリヤーとして、計算力の肝心な基礎支持は全体のシステムが順調に安定して運行できるかどうかを決定
3　最終的に、安定した高速ネットワークはロボットの適応性と万物の相互接続に更に良い基礎を提供。
この3つの面の欠如は、ロボット産業のサプライチェーンの短所を急速に露呈させた。

センサーを例にとると、当時、世界でロボットレーザーレーダーを作っていたのは1、2社だけで、部品を中国に輸入するコストは1万元以上だった。
ロボット1台のコストが高すぎると、おそらく誰も使うことができないだろう。「当時、私たちはレーザー距離計を作るメーカーを探し、技術協力を通じて、外国の万人以上のセンサーのコストを500元に圧縮した。」
サプライチェーンにない部品は、ORIONSTARがサプライヤーと一緒に開発しています。

次に、ロボット全体の「魂」として、AIアルゴリズムの問題も同様に明らかであり、例を挙げると、音声認識は国内では比較的成熟しているが、公共の場の大きな騒音を背景に正確に認識できる技術は依然として少ない。
ロボットは人が何を言っているのか理解できず、正確なフィードバックを与えることができない。
この中間に欠落しているのは、公共の場に適したノイズ低減アルゴリズムである。

「分解してもハードウェアが同じ2つのロボットは、実際に使っても大きな差があるのもそのためだ」
童寧氏は、AIアルゴリズムの応用シーンへの深いマッチングは、未来のサービスロボット企業のコア競争力であるため、ORIONSTARはアルゴリズムにも多くの精力を注いできたと考えている。

最終的には、ロボットシステム全体のハードウェアキャリアと通信サポート、計算力とネットワークとして、より成熟した安定したプラットフォームサポートが必要である。

前述したように、AIシステム全体を収容するためには、ORIONSTARは計算力を各マザーボードに分散させなければならず、開発サイクルが長いだけでなく、システム全体の安定性もデバッグに多くのエネルギーを必要とする。
最終的には計算力、消費電力、インターネット通信などの機能の経済的バランスを達成することは難しく、将来新しいロボットを開発する際には、「車輪の再開発」は避けられない。

安定した信頼性の高い計算能力とネットワークソリューションを持つことは、ORIONSTARの前の最後の壁となった

新しい生態系、新しいプログラム

新しい技術が融合する中で、新しい生態も形成されつつある。
ORIONSTARが直面している問題は、本質的にはサービスロボット業界に共通する問題でもある。
サービスロボットが一つの社会の基礎サービスになる過程で、多くの問題は一つの会社だけで完成できることを期待するのではなく、異なる専門企業が相互に能力を与え、共同で生態を建設することに頼っている。
言い換えれば、エコレベルの課題には、より包括的なソリューションが必要です。

通信とモバイルチップが急速に発展する過程で、クアルコムは複数の基礎科学技術分野にまたがるリーダーとなっただけでなく、モバイル通信、ハイパフォーマンスコンピューティングなど多くの分野で深い経験を蓄積してきた。
ORIONSTARと提携する過程で、クアルコムスナップドラゴン845モバイルプラットフォームを採用したORIONSTARロボットシステムは、ついに計算力の制限を突破することができ、サービスロボットが消費者の未来の生活に入る想像力を十分に解放した。

「ロボットチップで最も重要なのは『安定性』だ。例えば、我々がウィンドウズプログラムを作った場合、それをAndroidシステムに移植するには、多くの研究開発資源を再投入する必要がある」。

童寧はこう説明した

クアルコムは我々に成熟したロボットチップスキームを提供している高計算力、低消費電力、通信能力と対応するプロトコルのサポートがあり、同時にこのプラットフォームは今後3~5年で安定している。

高性能異種計算、AIエンジン、コンピュータビジョン、ハードウェア安全性、マルチメディアとWi-Fiなどの機能サポートを結合することによって、ロボットシステムにより高い計算力を提供するだけでなく、ロボットの複雑なインタラクションシステムを中心に一連のシステムレベルの基礎方案を提出した。

ロボット製品が家とする。
それでは、クアルコムはすでに最も重要な基礎を固めて、水と電気をつないで、そして必要な付帯設備を提供して、それに強力な基礎のソフトウェアとハードウェアの条件を備えることができる。
ロボット企業は研究開発の過程で、ロボットの「魂」であるAIアルゴリズムを磨くことに専念することができる。コストを削減して効率性を向上させ、最終的には消費者にシナリオでのエクスペリエンスを向上させることができる。

これは、あるロボットの研究開発コストを下げるだけではありません。クアルコムの次世代プラットフォームが登場しても、前世代との互換性は保証される。
このようにして、プラットフォーム全体の技術更新のペースがより安定し、ビジネスへの投資とリターンも安定している。
業務の不確実性が低下すれば、生態系全体がより安定し、持続可能になる。

スナップドラゴン845モバイルプラットフォームによるロボットの計算力の総合的なサポートのほか、クアルコムの成熟した先進的な5G通信技術もロボットがネットワークによりよく接続し、あらゆるものを相互接続するのを支援している。

例えば、「智カマスター」はORIONSTAR自研の6軸双腕制飲ロボットで、他のコーヒー自動化ロボット設備とは異なり、智カマスターは実際に手でコーヒーを入れるプロセスをシミュレートすることができる。
全プロセスのリセット誤差は0.1mmまで精確にすることができ、一日に1000人分を出すことができ、普通のバリスタの3倍の人の効果を実現した。信頼性が高く、遅延が低い5Gネットワークと組み合わせることで、智カ大師はよりスマート化された小売シーンを実現し、飲料の品質を保証すると同時に、人手への依存を最大限に低減することができる。

実際、5Gの普及はサービスロボットにより広い応用市場をもたらしており、インタラクション、配信、遠隔分身、クラウドサービス、ビッグデータ能力などを備えたロボットにとって、5Gの高信頼性、高帯域幅、低遅延の3つの特性の能力と結びつけることで、ロボットの可能性はさらに解放されるだろう。
いわゆる「ロボットシステム」も、消費者の目の前のハードウェア機器にとどまらず、クラウドにまで拡張され、機能と体験の全方位的な拡張を実現している。

「クアルコムはまた、コア半導体の設計と製造のためのチームとパートナーを提供してくれた。これにより、マザーボードの設計において回り道を少なくし、製品の品質を向上させることができ、コスト面でも大きなメリットがあります。」

今日では、徐々に形成されたスマートロボットの生態系の下で、クアルコムはパートナーに安定した包括的なシステムレベルのソリューションを提供することができ、これらの深いサポートは静かにORIONSTARなどのロボット企業の成熟した製品に変換され、私たちの生活の中に絶えず入ってきています。

5Gが生活を変える

「将来、ロボットは『AI+IoT』のような市場に向かって発展するだろう。この分野では、ロボット以外にもAI計算力を必要とするさまざまなスマートデバイスが登場し、応用シーンが非常に多く、成長の余地が大きくなると信じている。これは将来的に携帯電話業界を上回る市場になるだろう」

ロボットの将来の応用について、童寧氏は十分な展望を示した。

サービス業の急速な成長を背景に、サービスロボットをはじめとする人件費削減可能なAI機器には、より広い市場空間がある。
現在、サービス規模が最大のロボット企業であるORIONSTARは、20以上の業界シーンで稼働している。
2021年2月末時点で、ロボット従業員は18890台以上が勤務し、2500社以上の顧客にサービスを提供し、1日平均音声対話回数は922万回以上、延べサービス回数は2億1000万回以上に達した。

中国は人口大国であり、長年の労働集約型産業の急速な発展は、より多くの住民が都市生活に集中することを促進し、サービス業を含む異なる産業にローエンド労働力への依存を形成させた。
より多くの労働力を基礎的な仕事から解放し、より付加価値の高い仕事に従事させてこそ、これらの産業は効率の高度化を迎えるチャンスがある。

近年「スマート化への転換」が繰り返し言及され、「5G+IoT」をはじめとする技術インフラ改革が、広く議論されるようになった根本的な原因でもある。

この過程で、多くの基礎科学技術企業の異なる業界に対する技術サポート、能力付与、支援に力を入れており、5G、スマートロボット、AI、ビッグデータなどの技術の相互融合を推進しており、サービス業、工業、農業などの産業の新たな生産進化を推進している。

サービスロボットなどの製品の基礎となるソフトウェアとハードウェアの技術が次第に完備され、より多くの応用製品が各業界に能力を与え、コスト削減と効率向上を達成すると同時に、私たちの生活も想像の限界を打ち破り、スマートをもはや遠くないようにする。

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