製造計画でロボットの性能を試す
北京は、年間20万台の身体性知能ロボットを生産できる工場、1回の充電で4時間超稼働できる機械、そして中国の生産能力の4分の1を担う地域サプライチェーンの構築を目指している。最新のロボット計画では、製造と信頼性に関する具体的な目標を掲げ、中国各都市が人工知能の進歩を実用的な物理作業につなげようと競い合っている。
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北京市経済・情報化局は2026年11月11日、「身体性AIロボット産業の高品質発展に向けた行動計画（2026～2028年）」を発表した。2028年までに、国際的に先進的とみなされるヒューマノイドロボットメーカーを少なくとも5社、中国国内で先進的とみなされるメーカーを10社育成することを目指す。
上海、深圳、杭州、湖南省も関連政策を進めており、補助金、産業サプライチェーン、訓練施設、法整備を組み合わせている。国としては、第15次五カ年計画の下で、身体性知能を経済成長の新たな源泉とすることを目指している。
身体性知能とは、物理的な機械を通じてAIが働くことを指す。周囲を感知し、行動を判断し、実際に動く。ヒューマノイドロボットはその一形態だ。ロボットアーム、車両、四足歩行機械なども含まれる。倉庫の顧客にとって実用上の問題は、ロボットが人間に似ているかどうかではなく、荷物を確実に運べるかどうかだ。
実用的な作業への転換は、北京の計画全体に通底している。生産能力に加え、積載量、機器の耐用年数、製造サービスの共有、顧客の投資回収に関する目標を定めた。工場から出荷される機械が増えることを、顧客が対価を払う仕事をこなす機械の増加につなげられるかが課題となる。
北京が2028年までに目指すもの
北京が掲げる完成ロボットの年間生産能力20万台には、受託製造業者による生産と、ロボット開発企業自身が整備する生産ラインの双方が含まれる。北京、天津、河北省からなる地域では、全国の生産能力の25％を担い、主要部品の60％超を地域産業ネットワークから調達する目標を掲げる。
計画は、さまざまな現場に導入できるロボットプラットフォームを3～5種類整備するよう求めている。モジュール設計を採用し、製造業者がすべての製品を一から設計するのではなく、共通のハードウェアとソフトウェアを応用できるようにする。
性能目標には、ロボット自重の40％を超える定格積載量、故障までの平均稼働時間2,000時間超、設計寿命5年超、連続作業時のバッテリー駆動時間4時間超が含まれる。例えば、重量50キログラムのロボットが積載量の目標を満たすには、定格積載量が20キログラムを超える必要がある。
中核となる駆動部品やエンドエフェクター（作業を行う手や工具）の年間故障率は10％未満を目指す。また、器用に動くロボットハンドの価格を1台1万元未満とし、エネルギー密度が1キログラム当たり350ワット時のバッテリーを実現する目標も掲げている。
北京にはすでに大規模な産業基盤がある。北京市経済・情報化局の蒋広智局長によると、市内にはヒューマノイドロボットのサプライチェーンに関わる企業が940社以上あり、国と地方が共同で開発した初のヒューマノイドロボットイノベーションセンターも設立された。完成品を製造するヒューマノイドロボットメーカーも30社以上が北京に拠点を置く。
商業化の見通しよりも速く伸びる生産
工業・情報化省の熊継軍次官が引用した数字によると、中国は2026年上半期に完成品のヒューマノイドロボットを4万台超生産した。通年の生産台数は10万台を超える見通しだった。
北京の産業統計では、同期間に主要ヒューマノイドロボットメーカーが生産した台数は約6,000台に達し、前年同期のほぼ10倍とされる。市内のロボット産業全体の売上高は2025年に518億元となり、2023年の150億元から約3.5倍に増えた。
市場調査会社IDCが測定したのは、事業の別の側面である出荷台数だ。同社の数字によると、上半期の世界のヒューマノイドロボット出荷台数は約2万5,000台で、中国向けは1万9,000台超となり、世界市場の約77.9％を占めた。生産台数は製造された機械の数で、出荷台数は市場に送り出された機械の数を示す。
北京の20万台という数字は将来の年間生産能力を示す一方、全国の数字は現在の生産台数を示している。計画中の工場がどの程度稼働するかは、受注、運用コスト、顧客による導入の速度に左右される。
地域連携で工場への道のりを短縮
北京は、北京、天津、河北省に製造サービスプラットフォームを少なくとも5カ所、共同加工プラットフォームを少なくとも10カ所整備する計画だ。構造部品、表面・熱処理、基板組み立て、ワイヤーハーネス製造などのサービスを提供する。
設計変更後、1～2日以内に新しい部品サンプルを納入することを目標とする。サンプルを迅速に入手できれば、開発企業は改良部品を早く試し、製造上の問題を特定し、大規模生産に踏み切る前に試作を繰り返せる。
無界動力（Wujie Power）の創業者兼最高経営責任者（CEO）、張宇峰氏は、同社が北京・海淀区にK15ロボットの製造と検証を行う試験生産プラットフォームを設けたと述べた。地域間の連携強化は、品質向上やコスト削減に加え、設計段階で生産上の問題を見つけることにつながると説明した。
北京は、インテリジェント・コネクテッド・ビークル（ICV）産業のサプライヤーをロボット分野に参入させることも目指している。亦荘にはすでにロボット・身体性知能関連企業が300社以上集まり、サプライチェーンの規模は200億元を超える。精密加工、配線、大量生産の技術は、自動車とロボットの双方に活用できる。
最初の活躍の場は工場、店舗、倉庫
北京の導入目標は、工業分野で少なくとも20の現場、サービス分野で20の現場、緊急救助や職場の安全など専門分野で10の現場を対象とする。また、個別の実証プロジェクトにとどまらず、顧客をまたいで繰り返し導入できるソリューションを少なくとも15件整備することも目指す。
銀河通用（Galbot）のロボットは、寧徳時代（CATL）、ボッシュ、トヨタ、北京汽車（BAIC）の生産ラインに導入され、検査や荷物の積み下ろし、仕分けを行っている。中関村のコンビニエンスストアでは、同社のロボット店員が飲料、コーヒー、焼きソーセージを扱い、両腕で別々の作業を同時にこなした。
無界動力のロボットも北京の七鮮コーヒー店舗で稼働を始め、ZF LIFETECとAumovioの工場で試験と改良に取り組んでいる。こうした導入現場は、変化する物体やレイアウト、生産要件に対応できるよう、機械を訓練する機会となる。
上海での経験からは、シフト全体を任せることがいかに難しいかが分かる。11月2～3日に実施した24時間の店舗実証では、智元（Agibot）のロボット6台が1,730件の作業を完了したが、評価に合格したのは4台だった。棚の点検や清掃で問題が生じ、清掃ロボット1台は経路を外れて屋外に出てしまった。
銀河通用の共同創業者で大規模モデル部門責任者の張志正氏は、開発企業が直面する課題として、モデルが未知の状況に対応できるようにすること、ソフトウェアとハードウェアの適合性を高めること、さまざまな作業環境に合わせて導入を調整することを挙げた。これらの能力が、成功した導入事例を別の場所でどれだけ容易に再現できるかを左右する。
物流事業者が訓練用に実際の職場を開放
菜鳥（Cainiao）は11月5日、身体性知能の訓練と試験の場として、世界各地の倉庫網を業界パートナーに開放すると香港で発表した。菜鳥国際の熊偉総裁は、数百万平方メートルの倉庫と25カ国以上で培った運用経験を利用できると説明した。
この取り組みでは、数十の業界にまたがる100以上の実用的な試験シナリオを提供する。熊氏は物流ロボットの作業を3段階に分類した。荷物をコンベヤーに載せてラベルを貼るような短い手順、個々の商品をより正確につかむ作業、箱詰めや複雑な積み上げのような長い計画を要する作業だ。
それぞれの段階で異なる能力が求められる。荷物を移動するには形状を認識し、しっかりつかむ必要がある。混み合った容器から商品を取り出すには、重なり合う物体について、より精緻な判断が求められる。箱詰めでは、複数の商品をどのように、どの順番で配置すれば収まるかを計画しなければならない。
熊氏は、より単純な作業の商業化が2027年に加速するとの見通しを示した。京東（JD）も関連する取り組みを進めており、実際の現場で人間が作業する様子を示す動画を1,000万時間超、ロボットの稼働データを100万時間超、2年間で収集する計画だ。同社の物流網には3,600カ所以上の倉庫がある。
梅卡曼徳（Mech-Mind）の邵天蘭創業者は、成熟度を測る実用的な基準として、ロボットが人の介入なしで稼働する時間、導入に必要な人員と費用、顧客の投資利益率の3点を挙げた。目安として、人の介入なしに2週間稼働できること、一般の人が半日で導入できることを提案した。
データと計算能力が共有インフラに
北京は、実際の現場100カ所以上から質の高いデータを100万時間超収集し、合計5万ペタフロップスを超える専用計算クラスターを追加する計画だ。ペタフロップスは、コンピューターが1秒間に実行できる1000兆回の数値演算を示す単位である。
市は、作業者の視点を映すカメラや、録画のたびにロボットを必要としない方法など、訓練データを集める複数の手法を支援している。また、顧客が作業内容を定め、モデルがその作業を完了できるかを検証する常設の評価制度も提案している。
研究支援の対象には、画像と言語による指示を動作につなげる視覚・言語・行動モデル、物理環境がどのように変化するかの予測を支援する世界モデル、試行した行動へのフィードバックを通じて動作を改善する強化学習が含まれる。
計算能力の確保は依然として制約となっている。カーネギー国際平和基金の研究者、パブロ・ズベニホロドスキー氏とスコット・シンガー氏は、2025年11月24日付の身体性AIに関する研究で、先端AI半導体、計算資源、輸入に頼るトルクセンサーや力センサーを弱点として挙げた。計算資源への圧力は続いており、購入希望者が輸入承認を求めるなか、H200半導体の中国本土への搬入は認められていない。
開発企業は既存設備をより効率的に使う方法も模索している。曲景科技の創業者兼CEO、艾志遠氏は、同社のシステムが、訓練済みモデルを実行する推論処理を、グラフィックス処理装置（GPU）、汎用プロセッサー、メモリー、ストレージに分散させると説明した。中間計算を再利用することで、必要な計算量を抑えられる。
各都市は異なる政策手段を選択
上海が2025年7月に発表した実施計画は、2027年までに中核アルゴリズムと技術で少なくとも20件のブレークスルーを実現し、専門インキュベーターを少なくとも4カ所設置し、中核産業の規模を500億元超にする目標を掲げる。提案する5つの支援プラットフォームは、計算資源、実地訓練、試験生産、投資、リースを対象とする。
上海は、主要技術プロジェクトに対し、認定投資額の最大30％、上限5,000万元を支援する。イノベーションサービスプラットフォームへの支援は最大50％、上限2,000万元。対象企業は年間最大4,000万元相当の計算資源バウチャーを受け取れる。計算資源や訓練データを企業の株式に組み入れる投資方式も検討している。
深圳は2025年3月に初の行動計画を発表し、2026年6月に改定した。AI半導体、器用に動くロボットハンド、ロボット制御、ロボット内部に搭載する国産計算用半導体・モジュールなどを重点分野とする。2027年までに、企業価値が100億元を超える企業をさらに10社以上、年間売上高が10億元を超える企業を20社以上増やすことを目指す。
身体性知能ロボットの振興に関する杭州の条例は2026年5月1日に施行された。導入、標準、監督、サプライヤー間の連携を対象としている。別途、産業計画では2027年までに完成ロボットメーカーの生産額を200億元超、サプライチェーン全体の規模を500億元超とする目標を掲げる。
湖南省が9月に発表した政策は、建設機械、鉄道設備、航空宇宙、素材、電子産業の強みを生かす。産業用ロボット、専門作業、消費者向けサービスに重点を置き、部品開発を試験、生産、導入、稼働データに基づく改善につなげる。
政策推進の歩み
地方政府の計画は約2年にわたって積み重ねられ、新興産業の特定から、製造サービス、商業化の検証、法的責任の具体化へと進んできた。
- 2025年2月：北京が2025～2027年を対象とする身体性知能の行動計画を発表。
- 2025年3月：身体性知能が国の政府活動報告に盛り込まれ、深圳が初のロボット行動計画を発表。
- 2025年7月：上海が身体性知能の実施計画を公表。
- 2026年5月1日：杭州のロボット産業条例が施行。
- 2026年6月：深圳が計画を改定。
- 2026年9月：湖南省がインテリジェントロボットの発展政策を発表。
- 2026年11月5日：菜鳥が訓練・検証用に世界の倉庫網を開放すると発表。
- 2026年11月11日：北京が最新計画を発表。2028年12月31日まで有効。
次の大きな目標年は上海、深圳、杭州の2027年で、その後に北京の2028年の期限が続く。物流のより単純な作業で導入が加速するという菜鳥の見通しも、2027年を軸としている。
投資、安全性、重複のリスク
急速な事業拡大に対し、中国の経済計画当局は警鐘を鳴らしている。国家発展改革委員会（発改委）の李超報道官によると、中国にはヒューマノイドロボット企業が150社以上あり、スタートアップや他業種から参入した企業が半数以上を占める。
李氏は記者会見で、業界の商業面・技術面の現状について次のように述べた。
「一方で、ヒューマノイドロボットは技術路線、ビジネスモデル、応用シナリオの面で、なお十分に成熟していない」と同氏は語った。
発改委は、標準や評価制度の策定、業界への参入と退出を規定する仕組みの整備を進めている。李氏は、似た製品が市場にひしめき、研究開発の余地を狭める事態に警鐘を鳴らした。
投資も大規模だ。コンサルティング会社の艾媒諮詢（iiMedia Research）によると、中国の身体性知能分野の資金調達額は2026年上半期に1,091億7,400万元に達した。カーネギーの2025年の研究は、存続期間15年の北京AI・ロボット投資基金（規模1,000億元）に加え、上海の身体性AI基金が5億6,000万元で初回募集を完了したと記した。研究者らは、地方政府による投資の重複が、重複開発や債務の増加につながる可能性を指摘した。
輸出実績からは、商業化の進展にどれほど差があるかが分かる。2026年版のロボット白書によると、主要な商業配送・清掃ロボット企業の一部では海外売上高が80％を超え、倉庫ロボット企業の海柔創新（Geekplus）では4年連続で70％を上回った。一方、多くの身体性知能企業は10～25％の範囲にとどまった。
北京は事業支援と安全策を組み合わせている。株式上場を目指す企業への個別支援、革新的企業200社以上の支援、大学・研究機関のロボットチーム100組の支援、国際標準8件以上・国家標準30件への参加を提案している。
安全対策には、緊急停止、悪意ある攻撃からの保護、個人の機微データの取り扱い、開発・生産から退役・リサイクルまでロボットごとに付与する固有識別コードが含まれる。ロボットと同じ工場で働く人や、介護・公共サービスを受ける人にとって、こうした要件は導入を実際に機能させるための一部となる。
発改委傘下のマクロ経済研究院の副研究員、龔丕銘氏は、地域間の連携と、ソフトウェア、ハードウェア、実際の職場を結び付ける産業連携を呼びかけている。今や商業化の課題は明確だ。安定して稼働し、手頃な費用で導入でき、継続して受注を得られる機械をつくることだ。
要点
- 北京は2028年までに、身体性知能ロボットの年間生産能力20万台を目指す。
- 北京、天津、河北省の地域は、全国の生産能力の25％と主要部品の地域調達率60％超を目標とする。
- ロボットの性能目標には、故障までの稼働時間2,000時間超と、バッテリーによる連続稼働4時間超が含まれる。
- 北京は訓練データ100万時間超、製造施設の共有、少なくとも50の導入基準となる現場を計画している。
- 上海、深圳、杭州、湖南省は、補助金、技術プログラム、法整備、製造業の強みをそれぞれ異なる形で組み合わせている。
- 倉庫の開放や職場での実証により、信頼性、導入費用、顧客の投資回収が商業化の中心課題となっている。
- 国の当局は製品の重複を警戒し、標準と評価制度の策定を進めている。
