現在、Xpert.Digital-Marktboomによる最大のヒューマノイドロボット学研究先：ロボットプロトタイプから練習まで

管理のための：不一致の克服 - ロボットの統合戦略がリーダーシップである理由

ヒューマノイドロボット工学はターニングポイントに立っており、特に産業環境での研究プロトタイプから最初の商業実装への移行を取ります。この急速な発展は、人工知能（AI）の進歩、特に具体化されたAI（具体化されたAI）、大規模な言語モデル（LLM、LLM）、視覚長のアクションモデル（VLA）、およびハードウェア領域の革新によって大幅に促進されます。市場予測はかなりの成長を示しており、300億ドルから2,000億ドルを超える範囲の推定値は300億ドルです。アプリケーションの分野は多様であり、業界からヘルスケア、個人支援システムにまで及びます。大きな可能性にもかかわらず、バッテリー技術、手動スキル（器用さ）、コスト効率、スケーラビリティ、倫理的ガバナンスなどの分野には依然として重要な課題があります。ハードウェアコストの低下、AIの改善、労働力の不足の収束は、ヒューマノイドロボットの加速された導入を支持する一種の「完全な嵐」を生み出します。これにより、ターゲットを絞った産業用アプリケーションの償却（投資収益率、ROI）は、保守的な推定値によって予測されるよりも速く達成でき、これらのニッチの採用サイクルが速くなります。企業はますます自動化ソリューションを実装するインセンティブを持ち、ヒューマノイドロボットは、その汎用性のために人間を介した環境に適応可能なソリューションを提供します。

ユニバーサルAIの開発と高度に専門化されたハードウェアコンポーネント（アクチュエータ、センサー）の開発に焦点を当てることは、複雑な相互作用につながります。ある分野での進歩は、他の分野のボトルネックによって減速することができます。これは、市場リーダーのための全体的で統合された開発戦略が決定的であることを示しています。たとえば、高度に開発されたAIは、バッテリーボトルネックのため、機械的スキルの低下や操作時間が限られていることを完全に補償することはできません。逆に、高度なハードウェアは、十分なインテリジェントなソフトウェアなしでは最大限の可能性を開発することはできません。したがって、テスラの垂直統合アプローチの場合のように、ハードウェアとAIを一緒に開発できる企業は、競争上の優位性を持つ可能性があります。

この10年（2025-2035）は、仕事、社会、日常生活を変える可能性のあるヒューマノイドロボットの変革的な時代を鳴らすことを約束します。

に適し：

• 最も有名で有名な人型ロボットのトップ 10: アトラス、ソフィア、アメカ、ディジット、GR-1 からフェニックス、オプティマスまで

技術的なブレークスルー：ヒューマノイドロボットが私たちの生活をどのように変えるか

ヒューマノイドロボットは、21世紀の最も動的で潜在的に変革的な技術分野の1つに発展しました。ヒューマノイドロボットは、人工知能、高度な機械工、電子機器、材料科学のインターフェースに立って、人々が働き、交流し、生きる方法を変えることを約束します。この研究では、現在のスタンド、歴史的発展、技術基盤、多様なアプリケーション、市場の状況、中心的な課題、2025年までの期間に特に焦点を当てたヒューマノイドロボットの将来の開発の観点の包括的な分析を提供します。

ヒューマノイドロボットの定義

ヒューマノイドロボットは、定義上、外部の形で人体に似たロボットであり、通常は船体、頭、2本の腕、2本の脚を持っています。この人間のような形状は、美的特徴であるだけでなく、多くの場合、人間のために設計されたツールや環境との相互作用や実験目的など、2つの足の移動を調査するなど、機能的な目的を果たします。

学問的な定義は、純粋な身体的類似性を超えており、人間の外観を模倣するだけでなく、人間の行動を模倣するために、ヒューマノイドロボットが慎重に構築されることを強調しています。これには、知覚、意思決定、相互作用などの機能の複製が含まれます。擬人化されたデザインにより、他のロボット形式よりも自然な相互作用とより高い適応性を可能にするため、人間中心の環境には固有の利点があります。人間のために作成された部屋に移動し、人間のために開発されたツールに対処する能力は、その機能とその利点の核となる側面です。

「ヒューマノイド」自体の定義は進化の対象となります。もともと、焦点は物理的な人物に強くありました。しかし、最近の学問的な考慮事項と技術の進歩は、この焦点が行動と認知機能の模倣にますますシフトするようになりました。この開発は、人工知能の進歩によって大幅に促進されます。ヒューマノイドロボットが人間に見えるだけでなく、ますます「行動」し「結論」に見える場合、これは相互作用の障壁を減らしますが、同時に欺ception、感情的な愛着、知性の性質に関するより深い倫理的な疑問を提起します。

研究の重要性と範囲

ヒューマノイドロボットは、重要な技術的限界を表し、さまざまな科学的および技術分野の収束を具体化します。産業に革命をもたらし、労働力の不足に対抗し、危険な仕事を支援し、日常生活を改善する可能性は計り知れません。ヒューマノイド設計の「機能的目的」 - 人間の道具や環境との相互作用 - は、主要な経済的要因に発展しています。この適応性は、企業が専門のロボットの工場や倉庫を再設計する場合よりも、より低い障害と資本費用を備えた既存の作業プロセスにヒューマノイドロボットを統合できることを意味します。この固有の利点は、自動車産業やロジスティクスのパイロットプログラムが示すように、強力な販売議論であり、受け入れのための強力な触媒として機能します。

この研究の目的は、現在のスタンド（2025年頃）、歴史的背景、技術の基本、アプリケーション、市場景観、課題、ヒューマノイドロボット工学の将来の開発パスの包括的な分析を提供することを目的としています。これは、研究者、開発者、政治的意思決定者、投資家、一般大衆がこの新興技術の複雑さとはるかに忍び寄る意味を理解するための適切なリソースとして機能することを目的としています。

ヒューマノイドロボット工学の歴史的発展

人間に似た人工存在の魅力は、歴史にはるかに遡り、ヒューマノイドロボット工学の発達を大きく形作っています。古代の神話から今日の高度に発達した機械まで、人間のような形の形における人間の努力、知性、動きのさらなるアーク。

初期の概念と機械

人間のような人工存在のアイデアは、すでに像が生命に目覚めた機械的な召使い、またはピグマリオンを生み出したヘファイストスのようなアンティーク神話にすでに見られます。初期の機械的構造、そのようにコールされたマシンは、この初期の関心を証明しています。この例は、12世紀の中国人エンジニアのキング・シュ・ツェ（紀元前400年頃）の機械的な鳥と馬、または12世紀のアル・ジャザルのプログラム可能なミュージシャンを倒す可動人の人間の姿を持つエジプトの水時計です。レオナルド・ダ・ヴィンチの15世紀後半の機械的騎士のスケッチは、腕、頭、顎を動かすことができたことも、この一連の概念に属しています。これらの初期の例は、人工的な存在の創造に対する長く描かれた人間の魅力を示しており、後の開発のための概念的な基盤を築きました。

ロボット開発の歴史的マイルストーン（1970年以前と20世紀の重要な理論的/初期の実践的なステップ）

1970年以前のロボット工学の歴史的発展は、多数のマイルストーンと理論的進歩によって特徴付けられます。ヘファイストスとピグマリオンの神話によるギリシャ神話ではすでに紀元前3500年頃、インテリジェントなメカニズムと人工存在の最初のアイデアが説明されました。紀元前1500年頃、エジプト人は、機械的自動化の最初のアプローチを表すヒューマノイドの姿で水時計を開発しました。西暦1206年に、Ismail al-Jazarīは、ミュージシャンボートでプログラム可能なヒューマノイドロボットの初期の形式を構築しました。レオナルド・ダ・ヴィンチは、1495年の広告スケッチで、座って頭と腕を動かすことができた機械騎士団のスケッチをデザインしました。 1769年、Wolfgang von Kempelenは、隠された人によって制御されていましたが、チェスを演奏できるヒューマノイドがリリースしたマシンである「シャフトTürken」を開発しました。

1920/1921年、カレル・チャペックは、チェコ語の「ロボタ」に触発された彼の劇「Rur」に「ロボット」という用語を導入しました。これは「強制労働」を意味します。 1939年の世界展示会で、ウェスティングハウスエレクトリックはロボット「エレクトロ」を発表しました。 1940年代、ジョージ・デボルは「Unimate」産業ロボットを開発しました。これは、繰り返しのタスクを自動化することで工業生産に革命をもたらしました。 1942年、Isaac Asimovは、彼のサイエンスフィクションの物語、ロボットを扱うための倫理的ガイドラインで有名な「ロボット工学の3つの法則」を策定しました。

1948年、ノーバートウィナーは画期的な作品「Kybernetik」を発表しました。これは、機械と生物の規制とコミュニケーションに取り組み、ロボット工学の開発に強く影響しました。同じ年に、ウィリアム・グレイ・ウォルターは、環境の変化に反応することができた自律的なロボット「エルマー」と「エルシー」を作成しました。最後に、1950年に、アランチューリングはチューリングテストでコンセプトを提示しました。これは、人のそれと区別できないインテリジェントな行動を示す機械の能力を調べる必要があります。

20世紀：現代のロボット工学への出発

20世紀は、理論的基礎と最初の実践的実現を特徴とする現代のロボット工学の始まりをマークしました。 「ロボット」という用語は、1920/1921年にカレル・チャペックが彼の劇「ロッサムのユニバーサルロボット」で特徴付けられました。これは、強制労働を意味するチェコ語の単語「ロボタ」に由来しています。彼の「ロボティクスの3つの法則」（1942年）との貢献と同時に「ロボット」という用語を普及させました。マシンインテリジェンスの評価のための概念的な枠組みは、1940年代から1960年代の自動化技術の重要なステップであり、この期間に革命をもたらしました。

1970年以降の重要なマイルストーン：機能的なヒューマノイドの台頭

1970年以降、機能的なヒューマノイドロボットの時代が始まり、ますます複雑なタスクを果たすことができました。

• Wabot-1（1972-1973、Waseda University）：このロボットは、世界初の完全に機能的でインテリジェントなヒューマノイドロボットと考えられています。 「パーソナルロボット」を作成することを目的として開発されたWabot-1は、日本語の人とコミュニケーションを取り、距離と方向を人工の目と耳のあるオブジェクト、そして手で物をつかんで輸送することができました。
• Wabot-2（1984、Waseda University）：「Special Robot」として設計されたWabot-2は、成績を読んで電子オルガンで演奏できるヒューマノイドミュージシャンでした。
• Honda E-Series（1986-1993）＆Pシリーズ（1993-1997）：ホンダは二足歩行の移動で先駆的な仕事をしました。 eシリーズは基礎研究に役立ちましたが、Pシリーズはより高度なプロトタイプにつながりました。 P2（1996）は、外部ケーブルなしで行くことができる最初の完全に独立した二足歩行ヒューマノイドロボットである最初の自己規制、2本の脚のロボット、およびP3（1997）でした。
• Asimo（2000、Honda）：Hondas 11番目のBipedal Humanoid Robotとして、Asimoは半自律的なタスクを実行、相互作用、実行することができました。改良版が2011年に発表されました。Asimoは2004年にロボットの殿堂に含まれていました。開発は2018年に廃止され、Asimo 2022は公式に「退職」しました。 Asimoなどのプロジェクトの設定は、必ずしも失敗を示すものではなく、多くの場合、より実用的またはより経済的に収益性の高いアプリケーションに対する戦略的な再編成です。これは、研究開発投資が具体的な市場のニーズと収益性にますます調整する必要がある市場の成熟度を反映しています。
• HRPシリーズ（日本、AIST/Kawada）：ヒューマノイドロボットプロジェクト（HRP）は、Honda P3ロボットを修正し、さらに開発しました。 HRP-2（2002）は二足歩行ロボットでした。 HRP-4C「Miim」（2009）は、歌って踊ることができる女性デザインのロボットでした。
• Actroid（2003、大阪大学/ココロ）：このロボットは、現実的なシリコンの肌で特徴付けられ、人間のような外観に焦点を当てています。
• Hubo（2005、Kaist）：韓国初の散歩型ヒューマノイドロボットでした。
• NAO（2006、Aldebaran Robotics/SoftBank）：研究と教育に広範な分布を見出したオープンソースのアプローチを備えた、小規模でプログラム可能なヒューマノイドロボット。
• Atlas（2013-Today、Boston Dynamics）：もともとDARPA Robotics Challengeのために開発されたAtlasは、ウォーキング、ランニング、ジャンプ、逆転などの複雑な動きを実行できる非常にダイナミックなヒューマノイドロボットです。スキルが向上した完全な電動バージョンが2024年4月に提示されました。DARPARoboticsChallengeは、災害シナリオでヒューマノイドスキルの境界を拡大し、現在市販製品に組み込まれているイノベーションを促進する重要な触媒として機能しました。これらの課題のために開発された高度な機動性と堅牢性は、現在、商業または標準のロボットの特徴です。
• Valkyrie（2013、NASA）：DARPA Robotics Challengeのために開発されたValkyrieは、人間によって作成された損傷した環境で使用するように設計され、宇宙ミッションの可能性があります。
• 最新の注目すべき開発（2020年以降）：
  • Ameca（Engineered Arts、2022）：彼の非常に表情豊かな顔で知られています。
  • Optimus（Tesla、2022）：製造に使用し、潜在的に家庭で使用するために開発された万能ヒューマノイド。
  • Unitree G1（2024）：比較的安価なヒューマノイドロボット。
  • 図01/02（図AI）：産業パイロットプロジェクトで既にテストされている万能ヒューマノイド。

歴史的発展は、大学に照らされた基礎研究（Sadeda、Hondasの初期の仕事など）から、特定のアプリケーション目標（たとえば、製造用のTeslas Optimus、Logistics for Logistic for Logists for Logists for Ligitivesなど）を備えた商業的に駆動される開発に大きく変化することを示しています。これは、現場の成熟度の増加と経済的収益性の高まりを示しています。

コアテクノロジーとコンポーネント

ヒューマノイドロボットのスキルは、さまざまな核技術とコンポーネントの複雑な相互作用に基づいています。これらは、動きと構造を提供する機械システムから、環境の認識まで、洗練されたソフトウェアやAIアーキテクチャまで、制御、学習、および相互作用を可能にします。これらの各領域の開発は、ヒューマノイドロボット工学全体の進行に不可欠です。

機械システム

機械システムは、ヒューマノイドロボットの物理的基礎を形成し、動きのためのアクチュエーター、構造用の材料、および動作のためのエネルギーシステムを含みます。

活動

自動車役は、ロボットの動きに関与し、人間の筋肉と関節の機能を模倣するエンジンです。理想的なアクチュエーターは、高出力密度、低質量、および小さな寸法を持つ必要があります。

• 電気アクチュエーター：それらは最も広範囲にわたる種であり、通常は小さくなります。ただし、人間のサイズのジョイントの場合、十分な強度（例：HRP-2）を生成するために、関節あたりのいくつかの電気アクチュエーターが必要になる場合があります。永久磁石（たとえば、ネオジム鉄のホウ素）の進歩は、電気エンジンの電力密度を大幅に増加させ、油圧システムへの距離を減らしました。電気アクチュエーターは、高効率（75〜80％）、コンポーネントの数が少ないこと、および油圧システムと比較してメンテナンスの取り組みが低いことを特徴としています。新しいAtlasなどの非常にダイナミックなロボットを使用しても、電気アクチュエーターへの傾向は、生のトップパフォーマンスだけでなく、商業的な収益性（効率、メンテナンス、コスト）を使用することを目的とした市場の成熟度を示しています。これにより、産業家への紹介が加速し、潜在的に消費者アプリケーションになります。
• 油圧アクチュエーター：これらは、より高いパフォーマンスとより良いトルク制御を提供しますが、非常にかさばることができます（例：元のアトラス）。電気油圧アクチュエーター（EHA）は、このサイズの問題を軽減するための解決策です。油圧システムは強度が高くなりますが、効率が低く（40〜55％）、より多くのメンテナンスが必要です。
• 空気圧アクチュエーター：ガスの圧縮性に基づいて機能します。よく知られた例は、マッキベンの筋肉です。

たとえば、川崎は、ヒューマノイドロボットkaleidoに高い衝撃抵抗と電力密度を提供するはずの電気油性アクチュエーターである「ハイドロサーボマッスル」を開発します。新しいAtlasを完全に電気的にするというボストンダイナミクスの決定は、商業化とより広い適用性への傾向を示しています。

ヒューマノイドロボットのアクチュエータテクノロジーの比較分析

ヒューマノイドロボットのアクチュエータテクノロジーの比較分析は、電気俳優が高効率、良好な制御、低メンテナンス要件、コンパクトさを持っていることを示していますが、最大強度が制限されており、これの過熱例はHRP-2、Asimo、および新しいAtlasです。油圧アクチュエーターは非常に高い力、高い出力密度、堅牢性を提供しますが、元のAtlasが示すように、かさばり、非効率的で、漏れがあり、複雑な周辺を必要とします。空気圧アクチュエーターは、簡単に、柔軟性、コスト効率で感動しますが、制御が困難であり、空気の供給が圧縮される必要があります。たとえば、マッキベンの筋肉です。電気油圧アクチュエーター（EHA）は、電気ドライブと油圧ドライブの強度を組み合わせており、計画されたカレイドの場合のように、純粋に油圧システムよりもコンパクトですが、複雑で潜在的に高価です。

材料と構造設計

軽量構造は、ヒューマノイドロボットの柔軟性、省エネ、およびより長いバッテリー寿命に重要です。高負荷重量比と構造の高い剛性が望ましいです。進化構造最適化（ESO）の方法は、剛性や振動挙動に影響を与えることなく、フレームワーク構造（50.15％の研究で）の重量を大幅に削減するために使用されます。マグネシウム合金とプラスチック樹脂は、Asimoなどの材料として使用されます。

エネルギーシステム（バッテリー）

エネルギー供給は最大の課題の1つです。リチウムイオン（liイオン）およびリチウム鉄リン酸リチウム（ライフポー）が一般的です。 Tesla Optimusは、たとえば2.3 kWhの52Vシステムを使用し、Unitreree H1は15AH（0.864 kWh）のバッテリーを使用します。 Valkyrieバッテリーの容量は1.8 kWhで、約1時間の動作を可能にします。

中心的な課題は限られたエネルギー密度であり、これは短い動作時間、動的アクションに必要な高性能税、荷重の遅い速度（産業用途はしばしば20時間、現在4〜6時間以上動作します）、極端な環境条件下でのバッテリーの安全性につながります。より高いエネルギー密度（たとえば、500 wh/kgのXinwangda、> 330 wh/kgのファラシスエネルギー、> 400 wh/kgのrept）を約束する半固体状態および固体バッテリーで進歩が予想されます。高速充電技術も非常に重要です。

に適し：

• ヒューマノイドスタンディングアップコントロール：「ホスト」のヒューマノイドで起きることを学ぶ - 日常生活のロボットのブレークスルー

センサーと知覚システム

ヒューマノイドロボットは、安全かつ効果的に対話できるように、周囲を正確に知覚する必要があります。知覚は、人々や周辺地域とのシームレスな相互作用を可能にする上で基本的な役割を果たします。視覚システムへの唯一の依存は、複雑な操作や混乱または隠された環境での安全な相互作用には十分ではありません。したがって、固有受容および触覚センサーは、ヒューマノイドのセンサー技術の次の重要な制限に発展します。グリップオブジェクトや正確な力の使用などのタスクの視覚的認識の限界は、これらの他の感覚モダリティにおける重要な研究開発努力を促進します。これらの分野での成功は、新しいレベルの操作能力を開きます。

視覚システム

カメラ（RGB、ディープカメラ）、LIDAR、レーダー、超音波センサーは、環境記録、オブジェクト認識、ナビゲーションに使用されます。 Tesla Optimusはカメラ（車両に似たマルチカメラのセットアップ）に強く依存していますが、ボストンダイナミクスのAtlas Lidar、Depth、RGBセンサーの使用が使用されます。 Valkyrieは、Carnegie Robotics Multisense SLシステム（レーザー、ステレオ、IR構造の光）と追加の危険カメラを使用しています。

聴覚システム

マイクは音声認識と周囲ノイズの記録を提供します。

触覚センサー

これは、操作、オブジェクト特性（形状、剛性、柔らかさ）の認識、および安全な相互作用に不可欠です。強度、圧力、トルク、スリップ、温度センサーが含まれます。人間の手には約17,000個のテトレット受容体があります。これを置き換えることは大きな挑戦です。進歩には、柔軟な電子スキン（E-Skins）と高度なAIアルゴリズムが含まれます。 Sanctuary AI（Phoenix Robot）、Meta AI（Gelsish Technologyを備えたDigit 36​​0）、Duke University（Soniksenseを使用した音響を使用）などの企業は、ここで進歩しています。触覚センサーは、ブラインドを盲人に誘うことを可能にします。これは、多くの現在のロボットグリッパーがまだ単純な2つの指や吸引システムであるため、特に重要です。これは特に重要です。

固有受容

これは、視覚的または聴覚的刺激のないあなた自身の体の位置と動きのポイントであり、特にソフトロボットを使用した堅牢な制御に批判的です。これは、生物系にとっても課題です。この広範なフィードバックは、多くの場合、現在のロボットから欠落しています。 Kinesoftフレームワークは、たとえば、ソフトロボットハンドの形状推定に拡張センサーアレイを使用しています。

Sensorusおよび州の推定

ベイズのフィルターや最適化手順などの手法を使用した複数のセンサー（マルチセンサー融合）からのデータの組み合わせ（最大A後、MAP）は、外部環境の堅牢な内部状態の推定と理解に不可欠です。機械学習は、通常のシステムよりもますます好まれています。

ソフトウェア、AI、および制御アーキテクチャ

ヒューマノイドロボットのインテリジェンスと動作は、複雑なソフトウェア、高度なAIモデル、洗練された制御アーキテクチャによって決定されます。個々のコンポーネント（アクチュエーター、センサー、バッテリー）の開発は、AIおよび学習ベースの制御システムの要件によってますます決定されています。これにより、AIの進行がより良いハードウェアを必要とし、より複雑なAIがハードウェアを改善できるようにするフィードバックループが作成されます。全身操作やアジャイルな移動などの複雑なタスクのAIモデルには、非常に反応性のあるアクチュエーター、密な感覚フィードバック（特に触覚）、および十分なエネルギーが必要です。学習ベースのアプローチは、たとえば、ML互換性のために設計されたハードウェア（単純なデータ収集、堅牢なセンサーなど）から利益を得ます。このコボリューションは、現在のパフォーマンスのプラトーを克服するために不可欠です。

移動と動的バランス

動的バランスを維持することは、ゼロモーメントポイント（ZMP）などの概念に基づいています。モデル予測制御（MPC）と全身制御（WBC）は、要求の厳しいモデルを統合し、準拠した動きを生成するための一般的なアプローチです。手動の調整は非常に労働集約的であるため、パラメーターの選択は依然として課題です。 Dittuneなどの方法は、自動調整のために微分可能なプログラミングを使用します。学習アプローチ（補強学習など）は、2つの足の移動と作成に使用されます。

操作と器用さ

全身制御（全身制御）は、複雑なタスクの多くの自由度を調整します。人間の細かい運動能力のレプリカは、研究の重要な分野です。全身操作、つまり相互作用のために身体部分を使用することは、大きな課題です。たとえば、ロボットロボットロボパノプトは、全身の器用さに全身視力（21カメラ）を使用しています。人間のデモンストレーション（模倣学習）を学ぶことは重要なアプローチです。

ナビゲーションと周囲の相互作用

スカウトの計画、障害物の回避、および複雑な環境での移動には自己衝突検出が重要です。 SLAM（同時ローカリゼーションとマッピング）補強学習（RL）と組み合わせて、モバイルロボットのナビゲーションは、収束を改善し、衝突を減らすために使用されます。

人間のロボット相互作用（HRI）と認知スキル

LLMSおよびビジョン言語モデル（VLM）は、ロボットの論理的思考、コンテキストの理解、より自然で対話指向の相互作用を可能にします。ロボットには「パーソナリティ」と奇妙な行動が装備されています。課題は言語のあいまいさであり、それは物理的行動に対する言語のイラストの間違いと複雑さにつながる可能性があります。ロボットデータ（Vision言語アクションモデル-VLAS）でのLLMの微調整は、有望な方向です。

学習パラダイムとAIモデル

機械学習（ML）とディープラーニング（DL）のルールベースのシステムに変更があります。補強学習（RL）は、人間のデモの学習を模したように、運動能力に使用されます。効率的なトレーニングには、SIMからリアルへの転送が重要です。たとえば、MLの互換性とデータ収集のために、幼児用プラットフォームが開発されました。究極の目標は、人工的な一般情報（AGI）です。これにより、特定の事前プログラムなしでさまざまなタスクにわたってロボットのような学習、論理的思考、適応性が可能になります。特に深い学習におけるいくつかの高度なAIモデルの「ブラックボックス」の性質は、セキュリティが批判的なアプリケーションとデバッグにとって課題です。これには、ヒューマノイド制御システムで説明および検証するための新しいアプローチが必要です。 AIは前例のないスキルを可能にしますが、特に人々と交流したり、危険な環境で働いたりするロボットにとって、深い学習モデルがどのように意思決定を得るかを理解するのが難しいことです。この解釈可能性の欠如は、セキュリティ認証とトラブルシューティング、およびより透明なAIまたはより堅牢な検証方法の研究を妨げる可能性があります。

Xpert.Digital は、さまざまな業界について深い知識を持っています。 これにより、お客様の特定の市場セグメントの要件と課題に正確に合わせたオーダーメイドの戦略を開発することが可能になります。 継続的に市場動向を分析し、業界の発展をフォローすることで、当社は先見性を持って行動し、革新的なソリューションを提供することができます。 経験と知識を組み合わせることで付加価値を生み出し、お客様に決定的な競争上の優位性を提供します。

詳細については、こちらをご覧ください:

• Xpert.Digital の 5 倍の専門知識を 1 つのパッケージで利用可能 - 月額わずか 500 ユーロから

ヒューマノイドロボットのアプリケーション（セクターによると、焦点2025）

ヒューマノイドロボットは、さまざまなセクターでますます使用されており、人間のような形と成長するスキルは、伝統的に人々によって実行されてきたタスクのためにそれらをプレゼスティンにしています。 2025年までに、特に工業地域、ヘルスケア、ニッチアプリケーションで、テストと最初の実装に大きな進歩があります。人間のような形は、両刃の剣です。人間の環境と人間とロボットの相互作用（HRI）への統合を促進しますが、現在会うのが難しいスキルと知性の高い期待も設定しています。スキルが擬人化を約束しない場合、これは失望につながる可能性があります。人間の手には信じられないほどのスキルがあり、人間の知性は非常に順応性があります。現在のロボットは、改善しますが、構造化されていない環境での細かい操作と堅牢な動作に依然として困難です。外観と実際のパフォーマンスの間のこのギャップは、慎重に管理されていない場合、受け入れと知覚される利益に影響を与える可能性があります。

に適し：

• AI ヒューマノイド ロボット: Tesla の Qinglong、Optimus Gen2、Leju Robotics の Kuavo、ULS Robotics の外骨格ロボット

産業自動化（生産と物流）

産業用自動化では、ヒューマノイドロボットは、組立ラインの合理化、メンテナンスおよび検査作業、および物流プロセスを約束します。

製造：ヒューマノイドロボットは、精密なタスク、重い負荷を持ち上げ、繰り返し活動する人間の労働者を支援します。

• ケーススタディ：BMW＆フィギュアAI：図02ロボットは、サウスカロライナ州スパルタンバーグのBMWプラントで、シャーシのアセンブリや輸送部品などのタスクについて使用されています。 2024年の最初のパイロットプロジェクトによると、2025年の初めに恒久的な実装が行われました。機能アップグレードにより、2024年11月までに移動速度が400％増加しました。つまり、ロボットは1日あたり最大1,000コンポーネントを配置できます。図AIは、今後4年間（2025-2028）で100,000〜200,000ユニットを生産する予定です。
• ケーススタディ：Mercedes-Benz＆Apptronik：Apollo Robotは、制作ホールの労働者を支援しました。
• Teslaは、2025年に数千ユニットが有意義なタスクを引き受けるために数千ユニットが使用され、2025年に1,500人のヒューマノイドを使用することを目的とし、20,000から2026年までのスケーリングを目指しています。

ロジスティクスと倉庫：ヒューマノイドロボットは、材料の取り扱い、在庫管理、およびピッキング、パッケージング、ソートプロセスを最適化します。

• ケーススタディ：Amazon＆Agility Robotics：Amazonは、研究開発センターと倉庫でコンテナの取り扱いとリサイクルのロボット桁をテストします。数字は8時間のレイヤー用に設計されています。 AmazonはApptronikのApolloもテストします。
• ヒューマノイドは、商品を受け入れ、排出、保管、ピッキング、パッケージング、ラベル付け、出荷、積み込みと在庫を受け入れることで人間の仕事を減らすことができます。
• 2025年初頭、IdteChexは倉庫で限られた数のパイロットプロジェクト（100匹のヒューマノイド）のみを記録しました。 18〜30か月のテストサイクルのため、2025年末までに大規模な紹介（数千単位）は予想されません。 2026-2027では、ロジスティクスのブレークスルーが予想されます。

これまでで最も成功したアプリケーションは、病院の物流におけるMoxiやコンテナの取り扱いを処理する際の桁など、一般的な自律性の代わりに比較的構造化された環境で特定の繰り返しタスクに焦点を当てています。これは、より広範な受け入れへの道を示しています。専門化を開始し、技術の成熟度を高めることで一般化します。 Moxiは配達を行い、数字はコンテナを移動します。これらは明確に定義されたタスクです。このアプローチは、すべての目的ロボットのビジョンとは対照的です。タスクの成功 - 特異的ヒューマノイドは、ROIを提供し、一般的なスキルを向上させるためのデータを生成し、肯定的な循環を生み出します。この段階的なアプローチは、最初から完了する完全な能力を実装しようとするよりも実用的です。

ヘルスケアと老人ケア

この分野では、ヒューマノイドロボットは、医療関係者、患者ケア、ソーシャルサポート、リハビリテーション対策を支援しています。

病院の物流：勤勉なロボット工学のMoxiは24を超える医療システムで使用されており、人員の節約と節約を節約する約100万の配達（実験室サンプル、消費資料）を実施しています。 ROIは、効率の向上とスタッフの燃え尽き率の低下で明らかです。サービスとしてのロボティクス（RAAS）モデルは、おそらく中小企業（SME）を導入し、高い予備投資が法外なコストを表し、したがって進行性ロボット工学へのアクセスを民主化するセクターでのヒューマノイドの使用の決定的な要因となるでしょう。高い買収コストは大きなハードルです。 RAASモデルは、投資費用（CAPEX）の費用を営業費用（OPEX）に移行することにより、エントリーバリアを下げます。 HealthcareでのこのモデルでのMoxiの成功は、その収益性を示しています。ヒューマノイドがより強力になった場合、Raasは、大規模な初期投資なしで小規模企業または部門を使用できるようにすることができ、市場の浸透を加速できます。

高齢者のケア、サポート、支援：Grace（Hanson Robotics）、Pepper（SoftBank）、Nadine、Paro、Elliq、Temi、Toyota HSRなどのロボットは、社会的相互作用、薬物記憶、健康監視、日常活動とのサポートを提供します。研究は、前向きなコミットメントと感情的なサポートを示しています。

リハビリテーション：BaxterやNAOなどのヒューマノイドは、脳卒中患者と子供の治療助手として使用され、運動を導き、患者をバーで維持します。

外科的支援：Da Vinci Surgical Systemは、低侵襲手術をサポートしています。

宇宙研究と危険な環境

宇宙研究：宇宙飛行士のサポート、船外作戦の実施（EVAS）、生息地の準備、ISSまたは将来の月/火星の基地のメンテナンス。例としては、NASASロボナウト2（宇宙の最初のヒューマノイド）、ヴァルキリー（火星ミッション用に設計）、DLRロボットロリーンジャスティン、アジャイルジャスティン、トロがあります。通信の遅延により、自律操作が重要です。修復可能性のためのモジュラー設計は重要です（例：Valkyrie）。

危険な環境（災害保護、原子力エリア）：危険な地形での航行、捜索と救助、救援用品の配達、有毒物質の取り扱い、消防闘争の支援。例：ボストンダイナミクスによるAtlas（そのようなタスク用に設計）、ダイチ福島のスポット、瓦rubの放射線測定、サンプリング。福島では、ロボットを使用して、燃料破片の除去を監視、除染、準備します。

個人的な支援と予算アプリケーション

ヒューマノイドロボットは、将来、家事（掃除、調理、洗濯物）を引き受け、セキュリティを提供し、仲間として機能する必要があります。このエリアはまだ非常に早い段階にあります。 1XテクノロジーのNeo Gammaは、コーヒーや調理支援（リモートコントロール）などのタスクについて、家庭環境でテストされました。課題は、構造化されていない国内環境、セキュリティ、コスト、および必要な一般情報です。

教育、エンターテイメント、顧客サービス

教育：インタラクティブなティーチングアシスタント、特に特別なニーズを持つミントの科目と学生向けのパーソナライズされた学習。 SoftBank RoboticsのNAOは、70か国以上で13,000ユニット以上）であり、プログラミング、文化遺産、数学的概念を教えるために使用され、自閉症の子どもたちをサポートしています。研究によると、NAOはコミットメントを増加させますが、騒々しい環境ではユーザーにフレンドリーな問題を抱えている可能性があります。

エンターテインメント：インタラクティブなホスト、テーマパーク、イベント、メディアの俳優。 Engineered ArtsのAmecaは、リアルな表情で知られています。 Robothespianは演劇のパフォーマンスに使用されます。エンターテインメントの市場は大幅に成長するはずです。

カスタマーサービスとホスピタリティ：レセプションスタッフ、情報アシスタント、小売業、ホテル、銀行のコンシェルジュ。 Softbank Pepperは、病院や小売店でレセプションロボットとしてテストされました。

アップ - および - ニッチアプリケーション

その他の適用分野には、軍事と防衛（明確化、兵器の処分、トレーニングシミュレーション）、および農業と建設が含まれます。

ヒューマノイドロボットの適用と適合性の重要な領域（2025年現在）

2025年の適用の重要な領域とヒューマノイドロボットの適合性には、多数のフィールドが含まれます。工業生産では、ロボットはアセンブリ、部品輸送、品質管理、重量の移動などのタスクを引き受けます。図02（BMW）、アポロ（メルセデス）、オプティマス（テスラ）、HRPシリーズなどのプロジェクトでは、平均から高レベルの成熟度を達成していますが、コスト、バッテリー寿命、人間の近くの安全性により制限されています。ロジスティクスと倉庫では、ヒューマノイドロボットがピッキング、ソート、輸送に使用されます。 AmazonやCadebotやJunobotのDigitやApolloなどの例はPilothorizo​​nsを示していますが、ダイナミックな環境やさまざまなオブジェクトの取り扱いなどの課題があります。ヘルスケアシステムでは、ロボットは主に病院ロジスティクスで見つけることができます。病院ロジスティクスでは、サンプルや薬を促進することで看護スタッフを緩和するためにMoxiなどのモデルが確立されています。 GraceやPepperなどのヒューマノイドは、老人ケアの日常的な支援をサポートしていますが、倫理的な懸念とデータ保護の問題は障害のままです。やる気を起こさせるエクササイズ、BaxterやNAOの衝動などのロボットなどのリハビリテーションのためには、相互作用をさらに適応させるためにはまだ研究が必要です。外科的支援の分野の先駆者は、このダヴィンチ手術システムであり、高精度での低い侵襲的介入を可能にしますが、特定の用途と高コストでのみ使用できます。

宇宙研究では、ロボナウト2、ヴァルキリー、ロジンジャスティンなどのロボットは、危険な環境でメンテナンスと生息地の準備を実施し、宇宙飛行士のリスクを最小限に抑えるために使用されます。それにもかかわらず、自律性、堅牢性、修復性には課題があります。 AtlasやSpotなどのロボットは、災害保護や原子力シナリオなどの危険な環境で操作する際に重要なサービスを実行します。個人的な支援とハウスキーピングは、NEOガンマなどのプロトタイプを実験的に依然として依然として依然として依然として、構造化されていない環境でのコスト、セキュリティ、柔軟性を依然としてハードルを表しています。教育では、NAOやPepperなどのロボットがインタラクティブな学習とパーソナライズされたサポートを促進しますが、コストとカリキュラムへの統合は依然として課題です。エンターテインメントでも、AmecaやRobothespianなどのシステムが存在し、博物館の指導者や俳優として新しい体験を提供しています。カスタマーサービスでは、24時間365日という利点を持つレセプションと情報に支持的な効果がありますが、対話スキルと受け入れが限られていることが問題です。全体として、ヒューマノイドロボットは大きな可能性を示していますが、現在、完全なスペクトルを開発するための技術的、財政的、社会的障害に遭遇しています。

市場の風景と商業化（2025年現在）

ヒューマノイドロボットの市場は、2025年に研究開発から商業利用の始まりに移行する動的な段階にあります。確立されたテクノロジーグループからアジャイルスタートアップまで、ますます多くの企業が、この有望なセクターの市場シェアの革新と闘争を推進しています。

ヒューマノイドロボットの大手企業とプラットフォーム

ヒューマノイドロボットの開発と商業化を前進させる最も著名な俳優には（2025年の時点で）：

• Tesla：Optimus Gen 2を使用して、Teslaは彼自身の制作で使用し、潜在的に一般的な支援タスクで使用することを目指しています。
• ボストンダイナミクス：電気アトラスは、その並外れたモビリティで知られており、研究、産業検査、災害保護のためにさらに開発されています。
• 図AI：図01、図02モデルと発表された図03では、同社はBMWのパイロットプロジェクトなど、業界と物流のためのすべての目的ロボットに焦点を当てています。
• Agility Robotics：Digit Robotは、ロジスティクスアプリケーション向けに特別に設計されており、たとえばAmazonによってテストされています。
• Apptronik：Apolloは、Mercedes-BenzおよびAmazonとのパートナーシップにより、産業用アプリケーションとロジスティクス向けに開発されています。
• Unitree Robotics：G1やH1などのモデルを使用して、研究、教育、軽い産業用タスクのためのより機敏で安価なオプションを提供します。
• Sanctuary AI：ロボットフェニックスは、さまざまなセクターの複雑なタスクの認知スキルと人間のような行動を目指しています。
• 1xテクノロジー：Neoは、世帯での使用およびアシスタントタスクを目的としています。
• PAL Robotics：研究、ヘルスケア、サービスアプリケーションのための多くのロボット（Reem、Tiago、Talos、ARI）を備えた確立されたヨーロッパのメーカー。
• ホンダ：アシモは雇われましたが、会社の相続と基礎研究は依然として業界にとって重要です。
• Engineered Arts：Amecaは、主に社会的相互作用と顧客サービスのために、非常にリアルな表情とインタラクティブなスキルで知られています。
• Ubtech Robotics：さまざまなアプリケーション用のWalker Xのようなモデルを使用します。
• Neura Robotics：4NE-1は、国内および産業環境での人間のロボットコラボレーションのために設計されています。
• ディープロボット：DR01は、産業精度のタスクのための堅牢なヒューマノイドです。
• フーリエインテリジェンス：GR-1はさまざまなコンテキストで使用されます。

著名なヒューマノイドロボットプラットフォーム（約2025年）

注：データは推定値であるか、利用可能な情報に基づいています（スタンドQ1/Q2 2025）。 「ka」=声明なし。 DOF =自由度（自由度）。

2025年の著名なヒューマノイドロボットプラットフォームには、産業家と国内および科学的使用の両方で使用できるさまざまな印象的なモデルが含まれています。 1.73 mの高さと最大20 kgの動的なペイロードを持つTeslaのOptimus Gen 2には、テスラFSDベースの人工知能が装備されています。 2025年の生産量が限られているため、目標価格は20,000〜30,000ドルの目標価格が求められています。電気ATLASにより、ボストンダイナミクスは、高度に開発されたダイナミクスと精密制御を特徴とするモデルをリードし、産業検査と災害保護のために設計されています。図02/03を使用して、図AIは、OpenAI統合と言語の高度な理解を使用し、150,000米ドルを超える価格で利用できる生産、ロジスティクス、およびあらゆる目的のためのモデルを提供します。

250,000ドル未満の敏ilityロボット工学の数字は、人間のような歩行と適応型グラインダーに輝いており、物流や倉庫に最適です。 ApptronikのApolloは、設計のモジュラーであり、AIとの複雑なタスクのために、生産とヘルスケアですでに使用されています。一方、約16,000米ドルの価格を持つUn -Tree Robotics G1などの安価な代替品は、軽い産業および教育的治療の俊敏性と効率を提供します。 Sanctuary AIのフェニックスは、人間のような行動と高度なAIでスコアを獲得し、1XテクノロジーのNEOは家庭の支援と日常のアプリケーションで特徴付けられます。どちらもまだパイロットフェーズにあります。

ソーシャルインタラクションとエンターテイメントのために、AMECAは50以上の生涯にわたる表情を持つEngineered Artsによって開発されており、すでに100,000米ドルから入手できます。 Valkyrieを使用すると、NASAは極端な状況でレイアウトされた宇宙研究用のロボットを提供しますが、PAL RoboticsのTaslosは、その堅牢でトルク制御された構造のおかげで研究や業界に最適です。上記のロボットプラットフォームは、テクノロジー、AIの統合、柔軟性の顕著な進歩を示しています。これにより、各プラットフォームは特定の要件に合わせて調整され、幅広いアプリケーションをカバーしています。

投資と資金調達の傾向

ヒューマノイドロボットセクターは、かなりのリスク資本投資を魅了しており、それにより、資金調達はますます少ないが、より大きなラウンドに焦点を当てています。この例は、Nvidia、Jeff Bezos、Openai、Microsoftなどの投資家から2024年2月に6億7,500万ドル、4億ドルの物理的インテリジェンス、3億5,000万ドルのApptronicsから6億7,500万ドルを受け取った図AIです。また、Openaiは1倍のテクノロジーに2350万ドルを投資しました。ヒューマノイドの新興企業への世界的な投資は、2020年の約3億800万ドルから2024年の11億ドルに増加しました。投資家は、高度なAIを備えた柔軟で多目的なロボットに特に惹かれ、医療用ロボット工学などの成長に強い地域に適用されていると感じています。同時に、特に中国（「Made in China 2025」、「14。Five -Year Plan」）での国家イニシアチブは、政府の支援と強力な国内サプライチェーンの設立を通じてロボット産業を大幅に促進します。

市場規模、成長予測、セグメンテーション

ヒューマノイドロボットの市場の成長の予測は、正確な数が分析によって異なる場合でも、一貫して楽観的です。一般に、2024年の進歩的なプロトタイプの開発により、2025年の大量生産の始まりを告げ、2026年により広範な商業的受け入れにつながることが期待されています。より楽観的な予測は、多くの場合、AIの急速な壊れたブレークスルーとコスト削減を想定しています。最終的な市場規模は、これらの要因がどのように発達するかに大きく依存します。

ヒューマノイドロボット工学の市場成長予測の概要

市場セグメンテーション：

• コンポーネントの後：ハードウェア（センサー、アクチュエータ、エネルギー源、制御システム）およびソフトウェア（AIベース）。
• モビリティの後：二足歩行（支配的、ロジスティクス、ヘルスケア、教育に適応可能）および車輪（安定性、コストの低下、レベルのコストの低下）。 Bipedale Robotsの市場は最も急速に成長しています（CAGR 54.47％2023-2028）。
• アプリケーションによれば、業界（自動車、物流率）、個人支援とケア（重大な成長）、研究、教育、娯楽、捜索と緊急サービス、広報、軍事。
• 地域によると、北米は現在リードしていますが、アジア太平洋地域（特に中国）は、強力なサプライチェーンと州の支援により、最速の成長と潜在的な支配があると予想されています。ヨーロッパでは、労働法と組合のために、より遅い紹介が予想されます。地政学的側面（KI対サプライチェーンにおける中国の支配での米国のリーダーシップ）は、技術基準の地域的分裂、フォーカス、市場開発につながり、異なるヒューマノイド「生態系」を潜在的に作成する可能性があります。米国は、AIと高特有のロボットによって特徴付けられています。中国には強力な生産ベースがあり、すぐに独自のヒューマノイドを開発します。これは、しばしば他の最初の市場を目指しています。これはさまざまな開発パスにつながる可能性があり、米国企業は高度なAI制御スキルに集中し、中国企業は製造とコストの利点にスケール効果を使用しています。貿易政策と国家安全保障の懸念は、これらの違いをさらに強化する可能性があります。

ヒューマノイドロボット工学の市場成長予測は、異なるアナリストによって分割される動的な開発を示しています。ゴールドマン・サックスは、2035年までに市場を38〜1540億ドルと見積もっており、人工知能（AI）の進展、コストの下落、および主要なドライバーとしての幅広い一般的な受け入れ。 2050年までに、モーガン・スタンレーは、世界中で最大6,300万台と米国で大きな賃金の影響を与える自動車産業を超えるグローバル市場を予測しています。 Idteechexは、自動車産業とロジスティクスの技術的進歩とコスト削減に起因する、2025-2035の年間32％の成長を見ています。 Technavioは、2029年から2029年までの59.180億の市場量を期待しており、AIおよびロボット工学の進歩により、個人的な支援、ケア、スマート製造について駆動セグメントとして言及しています。市場の砂市場は、2029年までに45.5％の年間成長を予測し、北米とアジア太平洋地域が率い、ヘルスケア、小売、ホスピタリティの需要が高まっています。 SNS Insiderは、州の資金調達プログラムの重要性を強調し、2032年までに成長を769億7000万ドルにし、北米をリードし、最速の成長が成長しています。 RoboticStomorrow/Market.usは、AI、機械学習、ロボット工学の進捗により、エンターテイメントとハードウェアで加速する796億ドルの量を予想しています。 Bain＆Companyは、2035年までに市場を38億ドルから2,000億ドルを超えると予測しており、製造、ヘルスケア、生成AIなどの分野での可能性を見ています。対照的に、Forresterは依然として保守的であり、規制、セキュリティ、バッテリー効率などの課題により、2032年までに20億ドルしか予想されていません。全体として、テクノロジーの進歩の成長、AI、および自動化、生産性、効率性に対する需要の増加が促進されます。

ビジネスモデル（例：Raas）

「サービスとしてのロボット工学」（RAAS）モデルがより重要になっています。これにより、企業は高い予備投資を行う代わりにロボットをリースできるようになり、中小企業（SME）がヒューマノイドロボットにもアクセスできるようになります。直接販売モデルとリースモデルは、産業環境を変えます。 RAASの出現は、単なる資金調達モデルではなく、入国障壁を減らして大企業を超えて市場ベースを拡大することにより、中小企業や新しいセクターの受け入れを大幅に加速できる戦略的要因です。高い買収コストは大きなハードルです。 Raasは、投資を運用コストに変換し、進歩的なロボット工学をよりアクセスしやすくします。これは、大きな投資を買う余裕がない中小企業に特に関連しています。ヒューマノイドをRAASを介して効果的に使用できる場合、これは販売が純粋に資本に基づいて行われ、おそらく保守的な採用予測を超える場合よりもはるかに速い市場浸透につながる可能性があります。

競争のダイナミクスと市場のポジショニング

競争は、垂直に統合された開発者（例：テスラ、ハードウェア、内部的にAI）とパートナーシップに依存する企業（例：Openaaiの図AI、GoogleのApptronikなど）の間で開催されます。米国はAIのトレーニングとハイエンドアプリケーションにつながりますが、中国はサプライチェーンを支配し、最初はエンターテイメントと教育に焦点を当てていましたが、産業部門ですぐに追いついています。 Gartner Hype Cycleによると、2024年のヒューマノイドロボットは「イノベーショントリガー」の段階に入り、それにより10年以上離れている可能性があります。 Forresterは、2025年にヒューマノイドをトップ10の新興技術の1つとして分類し、2030年まで破壊的な効果を予測しました。

企業のデジタル プレゼンスが成功を左右する現在、課題は、このプレゼンスを本物で、個性的で、広範囲に及ぶものにする方法です。 Xpert.Digital は、業界ハブ、ブログ、ブランド アンバサダーの間の交差点としての地位を確立する革新的なソリューションを提供します。 コミュニケーションと販売チャネルの利点を単一のプラットフォームに組み合わせ、18 の異なる言語での出版を可能にします。 パートナー ポータルとの連携、Google ニュースへの記事掲載の可能性、および約 8,000 人のジャーナリストと読者を含む報道配信リストにより、コンテンツのリーチと可視性が最大化されます。 これは、外部販売およびマーケティング (SMarketing) において重要な要素を表します。

詳細については、こちらをご覧ください:

• 本物。 個別に。 グローバル: あなたの会社の Xpert.Digital 戦略

ヒューマノイドロボット工学とその将来における重要な課題

急速な進歩と膨大な可能性にもかかわらず、ヒューマノイドロボット工学は、幅広く成功した実装を可能にするために克服しなければならない多くの重要な技術的、商業的、社会的課題に直面しています。

技術的な課題

ハードウェアの制限：

• バッテリーの寿命と性能密度：短い動作時間（多くの場合2〜5時間しかありません）と長時間の荷重時間は連続動作を制限します。動的アクションに必要な高出力は要求があります。
• 器用さと操作：細かいモータータスクとさまざまなオブジェクトの取り扱いのための人間の手スキルのレプリカは、大きなハードルです。現在のグリッパーはまだ簡単すぎることがよくあります。これには高度な触覚センサーが不可欠です。
• リベーターのパフォーマンス：アクチュエーターのパフォーマンス、速度、精度、効率、コストのバランスは依然として困難です。
• Sensorbustheitと統合：実際の条件下で信頼できるセンサーのパフォーマンスを確保し、さまざまなタイプのセンサーからのデータの効果的な融合を課しています。
• 全体的に信頼性：要求の厳しい構造化されていない環境のロボットが一貫して頻繁に故障することなく動作することを保証する必要があります。

ソフトウェアとAIの複雑さ：

• 一般的な知性と論理的思考：多様で予測不可能な状況における人間の適応性、問題解決スキル、および常識を達成することは、中核的な問題です。現在のAIシステムは、「愚かなエラー」を引き起こす可能性があります。 「一般的な知性」の課題は、技術的なAIの問題だけでなく、機械的スキルと感覚のシャープネスと密接に関連しています。身体的スキルが低い非常にインテリジェントなロボットは、使用が限られているだけで、その逆も同様です。これには、共同設計アプローチが必要です。ロボットを本当に普遍的に使用できるように、そのAIはさまざまなタスクと環境を理解し、それらを結論付けることができなければなりません。ただし、これらのタスクの実行には、洗練された物理的相互作用が必要です。これは、異なるオブジェクトの握り、複雑な地形でナビゲートする必要があります。 AIがプランを開発できるが、ハードウェア（手、脚、センサー）が確実に実行できない場合、または環境を正確に知覚できない場合、インテリジェンスは役に立たない。これは、単独で操作する代わりに、KIRおよびハードウェア開発の緊密な結合の必要性を強調しています。
• 人間のロボット相互作用（HRI）：特に専門家以外のユーザーを使用した自然で直感的で安全なHRIの作成は複雑です。 LLMSは可能性を示しますが、新しい複雑さももたらします。
• 学習効率とSIMからリアルへの転送：限られた実際のデータで複雑なスキルを効率的に学習し、シミュレーションから物理ロボットに学習した行動を確実に転送できるアルゴリズムの開発。
• セキュリティと予測可能性：特に人のすぐ近くにおける自律システムの安全な操作の保証、および行動の予測可能性と検証可能性が不可欠です。いくつかのAIモデルの「ブラックボックス」の性質は、ここで懸念を生み出します。

商業化とスケーラビリティの課題

• コスト：高ユニットコスト（モデルと20,000〜150,000ドルを超える機器に応じて）および総営業コスト（トレーニング、メンテナンス、ソフトウェアを含む）は障害です。いくつかの低資格の活動には、人間の仕事とのコストパリティが近づいていますが、まだ普遍的に到達していません。ヒューマノイドの高コストは障壁ですが、総運用コストと価値の約束（24時間年中無休の運用、危険なタスクのセキュリティ、労働者の不足の対処など）が最終的にROIを決定します。単価の純粋な焦点は不十分です。ロボットは100,000ドルで高価と思われますが、いくつかの人間の層を置き換え、継続的に働き、間違いを減らし、人々が望まない、または望んでいないタスクを実行すると、その経済的価値はかなりのものです。 ROIの計算は、全体的に行われ、生産性の向上、人件費の削減、セキュリティの改善、運用上の柔軟性の向上を考慮に入れる必要があります。この差別化された見解は、紹介を検討する企業にとって重要です。
• 投資収益率（ROI）：特に既存の専門的な自動化や人間の仕事と比較して、企業の明確で説得力のあるROIのデモンストレーションは課題です。ロジスティクス（18〜30か月）などの業界での長いテストサイクルは、意思決定プロセスを遅らせます。
• 製造およびサプライチェーン：複雑なヒューマノイドロボットの大量生産のスケーリングは、たとえば、高度の高度のネジが低いことなど、ボトルネックを満たしています。特殊なコンポーネントとグローバルサプライチェーンに依存しています。特殊なコンポーネントの生産ボトルネック（例：高精度のネジ、アクチュエーターなど）は、ヒューマノイド自体のサプライチェーン自体が投資と革新の重要な領域になる可能性があることを示しています。これにより、新しい専門化されたコンポーネントメーカーの開発や、主要なロボットOEMによる垂直統合につながる可能性があります。ヒューマノイドの大量生産には、多くの特別な部品で信頼できる供給が必要です。これらの部品の既存のサプライチェーン（例：精密ネジ）が増加するニーズをカバーできない場合、これによりヒューマノイド生産全体が制限されます。これにより、新しい企業がコンポーネントのサプライヤーとして、またはテスラなどの大規模なアクターがより多くのコンポーネント生産を垂直に統合して、コストを供給および制御する機会を生み出します。
• 既存の作業プロセスへの統合：既存の人間中心の環境へのロボットの適応と、費用のかかる大規模な変換のない作業プロセスが必要です。
• 国民の受け入れと信頼：雇用の喪失、セキュリティ、データ保護、および人間のような機械の一般的な存在に関する社会的懸念は克服されなければなりません。
• 規制および標準化のハードル：高度な自律型ヒューマノイドの明確でグローバルに調和した規制とセキュリティ基準はありません。

ヒューマノイドロボット工学における重要な技術的および商業的課題

ヒューマノイドロボット工学の重要な技術的および商業的課題には、それぞれが特定の問題を引き起こし、テクノロジーの受け入れに影響を与えるさまざまなカテゴリが含まれます。ハードウェアの領域では、バッテリーの実行時間が限られていることや、生産性を低下させ、ダウンタイムにつながる長い積み込み時間などの課題があります。ソリューションアプローチには、エネルギー密度が高いバッテリーの開発と高速充電技術が含まれます。別の問題は、タスクの多様性を制限する不十分な細かい運動能力とつかむことです。触覚センサーの進歩とバイオインスピレーションのハンドデザインは、ここで考えられるアプローチを提供します。自動車はまた、ダイナミクスとエネルギー消費に影響を与えるパフォーマンス、効率、サイズ、コストを組み合わせるという課題に直面しています。ここでは、新しい概念とよりコンパクトなアクチュエーターが開発されています。

ソフトウェア側では、人工知能（AI）の一般化には中心的なハードルがあります。これは、人間のような知能や適応性のような達成が困難であるためです。柔軟性の欠如は、ロボットが特定のタスクに限定されたままであることを意味します。補強学習や転送学習などの分野での進歩は、これらの問題を解決することを目的としています。自然で直感的で安全なヒューマンロボット相互作用（HRI）を可能にするために、対話を認識して感情を認識するAIモデルの使用が促進されます。同時に、自律システムのセキュリティと予測可能性は緊急のトピックです。いわゆる「ブラックボックス」の問題は、セキュリティの懸念と認証の問題の両方を生み出すためです。ここでは、説明可能なAIと堅牢なテスト方法が必要です。

商業地域では、高い買収費用と、明確な投資収益率（ROI）を証明することの難しさが決定的なハードルです。これらの問題は、投資と市場の浸透を阻害します。ソリューションは、より安価なコンポーネント、価値分析のためのパイロットプロジェクト、およびas-a-service（RAAS）モデルのためのパイロットプロジェクトです。コンポーネントのボトルネックと複雑な製造プロセスによって引き起こされるスケーラビリティとサプライチェーンの問題により、迅速な生産を増やすことが困難になります。ここでは、堅牢なサプライチェーンとコンポーネントの標準化が求められます。

社会的には、国民の受け入れに影響を与える雇用の喪失、セキュリティ、データ保護についての懸念があります。透明なコミュニケーション、教育、倫理的ガイドラインは、偏見を減らすのに役立ちます。同様に、規制の欠如または一貫性のない規制は、法的な不確実性とイノベーションに障害をもたらす問題を表しています。したがって、国際的な基準とリスクベースの規制アプローチは、技術開発に対応する法的枠組み条件を作成するために必要です。

倫理的、社会的、ガバナンスへの影響

ヒューマノイドロボットの進歩的な発達と拡散の増加は、深い倫理的、社会的、規制上の問題を提起します。これらは、労働市場とセキュリティへの影響から、人間と機械のデータ保護、責任、基本的な関係にまで及びます。倫理的な議論は、それを構築できるかどうかの問題から、責任を持って統合する方法の問題に向かってますます動いています。これは、あなたの今後の到着の認識の高まりと、リアクティブなガバナンスの代わりに積極的なものの必要性を意味します。以前の倫理的議論はしばしば投機的でした。パイロットプロジェクトと急速なAIの進歩を考慮して、質問はより実用的で緊急になりました。使用できるコンテキストでの責任、バイアス、データ保護などの具体的なトピックなどのソース。この変更は、フィールドの成熟と短期的な結果の社会的調査を示しています。

脳倫理的懸念

• 職場の移動と経済的影響：以前に人間によって実施されていたタスクの自動化は、特に低資格の地域で失業または賃金の停滞につながる可能性があります。これには、再訓練プログラムと社会保障システムが必要です。
• セキュリティと保護：強力で自律的なロボットと対話する人々の物理的なセキュリティは、最も重要です。また、サイバーセキュリティリスクと攻撃に対する感受性もあります。
• プライバシーと監視：高度なセンサー（カメラ、マイク）、アパート、職場、公共の場での高度なセンサー（カメラ、マイク）が装備されているロボットによるデータ収集には、かなりのデータ保護の懸念が蓄積されます。生体認証追跡、顔認識、および動きの分析は特に心配です。
• 自律性、責任、説明責任：自律的なロボットが損傷を引き起こしたりエラーを犯したりした場合の責任の決定は複雑です。 AIの意思決定の「ブラックボックス」の性質は、これをさらに困難にします。
• プレハブと差別（バイアス）：AIシステムは、トレーニングデータからバイアスを採用および永続化することができます。これは、ヘルスケアや雇用などの分野で不公平または差別的な治療につながる可能性があります。
• 人間とロボットの相互作用の倫理（HRI）：
  • 欺ceptionと擬人化：人間のように見えるロボットや感情を示すロボットは、ユーザーを誤解させたり、不健康な絆を生み出したりする可能性があります。
  • 感情的依存：特に脆弱なグループ（高齢者、子供）にとって、コンパニオンまたは感情的なサポートとしてロボットに過度に依存するリスクがあります。
  • 人間の相互作用の交換：ロボットが実際の人間の接触を減らすことができるという懸念があります。

ヒューマノイドの倫理的規範の進化は、おそらく一般的なAI倫理における継続的な議論を反映している（そしてそれらの影響を受けます）が、物理的な具体化の追加の複雑さを伴うものです。この物理的な存在は、純粋にソフトウェアベースのAIでは利用できない直接的なセキュリティとHRIの懸念につながります。 AIの多くの倫理原則（バイアス、透明性、説明責任）は、ヒューマノイドに直接適用されます。しかし、ヒューマノイドの物理的な存在と世界で行動する能力は、ユニークなリスク（身体的損傷）と相互作用のダイナミクス（感情的な結合）をもたらします。したがって、ヒューマノイドロボットの倫理には、一般的なAI倫理に基づいているだけでなく、それを拡大する専門的な焦点が必要です。

ヒューマノイドロボット工学における倫理的および社会的懸念の概要

ヒューマノイドロボット工学の倫理的および社会的懸念は、いくつかのカテゴリに分けることができます。中心的な側面は、職場の変位であり、ロボットを介した人間の仕事の自動化から生じる可能性があります。これは、失業、賃金の停滞、不平等の拡大につながる可能性があります。再訓練プログラム、社会保障システム、新しい職業のための教育イニシアチブ、および無条件のベーシック収入に関する議論が対策として提案されています。ロボットは物理的な危険を引き起こすか、サイバーセキュリティリスクによって誤用される可能性があるため、別の懸念はセキュリティと保護です。怪我、物的損害または有害な使用を防ぐために、厳格なセキュリティ基準、フェイルセーフメカニズム、安全なプログラミング、包括的な浸透テストが必要です。

プライバシーと監視のトピックは、プライバシーの損失と個人データの誤用のリスクをもたらすため、大規模なデータ収集を通じてロボットセンサーを通じて重要性を高めています。保護対策には、プライバシーごとの設計、データの最小化、匿名化、暗号化、透明なデータガイドライン、およびGDPRなどのデータ保護法のコンプライアンスが含まれます。自律的なロボットの自律性と責任は、エラーや損害が発生した場合の責任に関する疑問を提起します。これにより、法的不確実性、信頼の喪失、損害規制の困難が生じる可能性があります。明確な法的フレームワーク条件、「Blackbox」レコード、および人間の監督 - 「ループ」としても知られる人間の監督は不可欠です。

さらに、AIシステムは差別と社会的不正につながる可能性のある偏見を採用および強化できるため、偏見と公平性について懸念があります。これには、多様なトレーニングデータ、バイアス認識と削減のための特別なアルゴリズム、倫理的AI開発ガイドライン、意思決定における透明性などの戦略が含まれます。特に、これらの人々が人間のような行動を誤解させ、感情的な絆を促進できる場合、ロボットを介した感情的な依存や欺ceptionも問題です。ロボットの本質、人間とロボットの相互作用の分野における倫理的設計原則（HRI）、および擬人化された欺ception戦略の制限に関する教育が重要です。

ロボットベースのテクノロジーへの不平等なアクセスが既存の不平等を悪化させ、「ロボットエリート」を作成する可能性があるため、さらなる社会的影響は社会正義とデジタルギャップに関係しています。デジタル能力に関する教育イニシアチブ、アクセスを促進するためのプログラム、手頃な価格のテクノロジーは適切な対策です。結局のところ、プログレッシブオートメーションは、人間の価値と仕事の再定義の文脈にあります。これはアイデンティティの危機と意味の問題を引き起こす可能性がありますが、人間の活動の価値と目的に関する新しい社会的物語が必要です。創造性、批判的思考、ソーシャルスキルの促進、および仕事の未来についての公開ディスカッションは、これらの課題を満たすための重要なアプローチです。

社会的影響

• 仕事の将来：ヒューマノイドロボットの統合により、仕事の役割の変革につながり、新しいジョブプロファイル（ロボットメンテナンス、AIプログラミング、倫理担当者など）を作成し、生涯学習の必要性を強調します。同時に、生産性の大幅な向上と経済成長の可能性があります。
• 社会正義とアクセシビリティ：有利なロボットテクノロジーへのアクセスが不均一に分散されている場合、デジタルギャップを引き締めるリスクがあります。同時に、ロボットは障害のある人のアクセシビリティを改善する可能性を提供します。潜在的なパラドックスが出現しています。労働力不足を軽減し、望ましくないタスクを引き受けるためにヒューマノイドが開発されていますが、それらの広範な導入は、これらの技術のアクセスと制御に基づいた新しい形態の社会的層別化を作成する可能性があります。これにより、デジタルギャップが公正に管理されていない場合、デジタルギャップが深まる可能性があります。ヒューマノイドは賃金を閉鎖することを約束します。ただし、それらの開発と使用には、かなりの資本と専門家の知識が必要です。これらの生産性へのアクセスを強化するツールが裕福な国や大企業に限定されている場合、これは世界中および企業内の経済的不平等を強化する可能性があります。デジタルギャップを克服することは、進歩的なロボット工学の時代にさらに重要になります。
• 国民の認識と信頼：一般の信頼の確立は、受け入れに不可欠です。これには、データの使用、明確なコミュニケーション、セキュリティおよびデータ保護の懸念のアドレス指定の透明性が不可欠です。 HRIの期待とロボットの受け入れにおける文化的な違いも役割を果たします。
• ヘマルの価値と分割の再定義：ロボットがより多くのタスクを引き受ける場合、人間の仕事、創造性、社会的関係の価値に関する社会的議論が強化されます。

ガバナンスと規制

ヒューマノイドロボットの開発と使用を操縦するには、堅牢な法的および倫理的枠組みの条件が必要です。既存の国際的なセキュリティ基準（例：共同ロボットのISO/TS 15066）は、高度なヒューマノイドのためにさらに開発する必要があります。透明性、公平性、説明責任、人間の監督、非損傷の原則などの原則が中心です。プライバシーごとの原則とデータ保護規制（GDPRなど）が関連しています。世界的に調和した規制の作成は、異なる文化的価値と優先順位のために課題です。 EU AI法は、リスクベースの規制の例として機能します。

工場ホールからリビングルームまで：アプリケーションロードマップのエリアの変化におけるヒューマノイド（2025-2035以降）

今後数十年は、技術的なブレークスルーと市場の受け入れの拡大によって推進された、ヒューマノイドロボット工学の継続的かつ加速した開発を約束します。ただし、広範な導入のロードマップは線形ではありませんが、おそらく誇大広告、幻滅、生産性の可能性を経験します（Gartnerの誇大広告サイクルに類似）。さまざまなアプリケーションが迅速に異なって熟します。構造化された産業環境での初期の成功は、より複雑で非構造化されたアプリケーションのための資金調達と持続可能な研究開発を確保するために重要です。ガートナーは現在、「イノベーショントリガー」にヒューマノイドを置いており、フォレスターは彼女の急速な重要性を認めています。歴史的な技術の受け入れは、しばしばそのようなサイクルに続きます。初期産業事業（自動車、物流）は、決定的な検証と収入を提供します。これらの初期のアプリケーションがROIの期待に正義をもたらす場合、これにより、タイムラインにある国内または高互換の領域でのより困難な課題に取り組むために必要なさらなる投資が促進されます。

次世代のテクノロジー

• センサー：視覚システムの継続的な進行（高解像度、AI処理の改善）、触覚センサー（感度の向上、耐久性、コスト効率）、および固有受容が予想されます。マルチモーダル感覚は重要な役割を果たします。
• 自動車役：よりエネルギー効率の良い、よりコンパクトで反応 - クイック電気アクチュエーターが開発されています。ソフトロボットティックアップドゥアトリックの可能性のあるブレークスルーは、柔軟で安全なHRIにつながる可能性があります。
• 材料：より軽く、より強力で、より耐久性のある素材が開発されています。焦点は、センサー機能を組み込んだ自己癒しの材料または材料にもあります。
• エネルギーシステム：エネルギー密度が高い（例：ソリッドステートバッテリーなど）、荷重時間の速度が高く、バッテリー管理システム（BMS）が改善されたバッテリーは、より長い動作時間とセキュリティの増加に重要です。
• AIおよび一般情報：人工的な一般情報（AGI）の方向に進むと、ロボットはより少ないデータでより複雑なタスクを学習し、抽象的に考え、コンテキストを深く理解し、常識を示すことができます。 VLAとマルチモーダルモデルはより洗練されています。ヒューマノイドにおけるAGIの長期的なビジョンは、人間との関係の根本的な再考を必要とし、潜在的に、今日の観点から予測するのが困難な新しい形態の協力、共依存、さらには社会構造さえもつながります。 AGIは、人間のような学習と思考を持つロボットを意味します。ヒューマノイドがこれを達成した場合、それらは単なるツール以上のものになります。彼らはパートナーまたは自律エージェントになります。これは、社会におけるその役割、その決定を決定する権限、「仕事」と「知性」の性質について深い疑問を提起します。必要な社会的調整は、現在の狭いAIアプリケーションよりもはるかに広範囲になります。

はじめに予測されたマイルストーンとスケジュール

• 短期（2025-2027）：
  • 自動車産業と物流におけるパイロットプロジェクトの増加。テスラとBYDは、2025年から2026年に数千のユニットを使用する予定です。
  • これらのセクターで特定の明確に定義されたタスクのための最初の商業紹介。
  • 信頼性の向上、コストの削減、産業環境での明確なROIの証明に焦点を当てます。
  • ロジスティクスでのヒューマノイドの使用は、2026 - 2027年に速度を記録すると予想されます。
• 中期（2028-2033）：
  • 産業環境でのより複雑なタスクへの拡張。
  • 他の商業サービス環境（小売、ホスピタリティ）およびヘルスケアにおける専門的な役割での幅広い受け入れ。
  • RAASモデルの成熟。これにより、アクセシビリティが向上します。
  • 器用さ、バッテリー寿命、AIスキルの大幅な改善。
  • 特定のタスクに対する国内/個人支援での制限され、監視された使用の可能性。
• 長期（2034-2040+）：
  • 多数の産業における広範な紹介、および一般的な支援タスクのために、潜在的に民間世帯での紹介。
  • 自律的な決定が可能であり、強く非構造化された環境で動作できるヒューマノイドロボット。
  • 人間社会への密接な統合は、労働市場の大幅な変化と仕事の再定義につながる可能性があります。
  • Morgan Stanleyは、2040年までに米国で800万人の作業型ヒューマノイド、2050年までに6300万人を予測しています。

変革の可能性と長期的なビジョン

ヒューマノイドロボットは、ほぼすべてのセクターで人間のスキルを拡大できるすべての目的のツールと見なされています。彼らは、労働力不足、老朽化し​​た人口、危険な仕事などの大きな社会的課題に取り組む可能性があり、生活の質を向上させる可能性があります。多くの人は、ロボット工学の「iPhoneの瞬間」を見ており、それが大規模な受け入れとヒューマンマシンコラボレーションの新しい時代につながります。経済的可能性は膨大であり、生産性の向上とGDPの成長の見通しがあります。長期的なビジョンには、日常生活にシームレスに統合され、幅広いタスクを実行し、もちろん人々と対話するロボットが含まれます。 「汎用ヒューマノイド」の開発は、「普遍的な物理インターフェイス」の追求です。これが達成された場合、これにより、すべての段階的コンピューターと同様に、多くの形態の物理的な作業と専門的なロボットハードウェアが必要になる可能性があります。目標は、多くのタスクを実行できるロボットです。単一のヒューマノイドプラットフォームが、現在いくつかの専門的なロボットまたは人間の労働者を必要とする高度なAIおよび適応可能なハードウェアを介してタスクを実行できる場合、これはパラダイムシフトを表します。この「普遍性」は、生産におけるスケール効果につながり、さまざまな種類の特殊な自動化デバイスの必要性を大幅に減らし、ロボット市場と作業経済を根本的に変化させるでしょう。

に適し：

• 人型ロボットの比較: Tesla Optimus、Boston Dynamics Atlas、Agility Robotics Digit、Unitree G1

サイエンスフィクションから現実まで：ヒューマノイドロボットの時代が始まります

ヒューマノイドロボットは、その開発の重要なポイントにあります。人工知能の大幅な進歩、ハードウェアコンポーネントの改善、市場需要の増加によって駆動されるこれらの人間のようなマシンは、純粋な研究オブジェクトから、産業、ヘルスケアなどの実際の問題のための具体的なソリューションに移行します。人とシームレスに働き、人間のために設計された周囲のタスクを引き受けるロボットのビジョンは、現実に近づきます。

分析は、特に活動、センサー、エネルギー供給、AIベースの制御の分野で、技術的基盤が急速に進歩することを示しています。同時に、人間のスキルと知性のレプリカの複雑さ、高コスト、生産のスケーラビリティ、セキュリティと信頼性の保証は依然としてかなりの課題です。市場は、多様な予測によって証明されるように、大きな成長の可能性を示していますが、幅広い商業導入の速度は、これらのハードルがどれほど効果的かによって異なります。

倫理的および社会的意味は深遠であり、積極的な議論が必要です。仕事の移動、データ保護、責任、セキュリティの問題に加えて、人間とロボットの相互作用と一般の受け入れのより微妙な側面に対処する必要があります。産業、科学、政府、一般の人々の間の幅広い協力に基づいた責任ある革新、および将来の見通しガバナンスは、ヒューマノイドロボットの開発と使用が社会の井戸に役立つようにするために不可欠です。

要約すると、ヒューマノイドロボットは、今後数十年で仕事、社会、日常生活を変える可能性があると言えます。サイエンスフィクションから日常の現実への道は依然として課題で舗装されていますが、進歩のダイナミクスは紛れもないものです。これらの技術の統合を成功させるには、技術的野心、経済的収益性、倫理的責任の間のバランスの取れた関係が必要です。今後数年間は、この変革の可能性が完全に活用されるかどうか、どのようにしても決定的であり、それにより、特殊なアプリケーションからより一般的なスキルへの移行が重要なマイルストーンになります。

☑️ 戦略、コンサルティング、計画、実行における中小企業のサポート

☑️ デジタル戦略の策定または再調整とデジタル化

☑️ 海外販売プロセスの拡大と最適化

☑️ グローバルおよびデジタル B2B 取引プラットフォーム

☑️ 先駆的な事業開発

 

あなたの個人的なアドバイザーとして喜んでお手伝いさせていただきます。

以下のお問い合わせフォームにご記入いただくか、 +49 89 89 674 804 (ミュンヘン)。

私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。

 

 

Xpert.Digital は、デジタル化、機械工学、物流/イントラロジスティクス、太陽光発電に重点を置いた産業のハブです。

360°の事業開発ソリューションで、新規事業からアフターセールスまで有名企業をサポートします。

マーケット インテリジェンス、マーケティング、マーケティング オートメーション、コンテンツ開発、PR、メール キャンペーン、パーソナライズされたソーシャル メディア、リード ナーチャリングは、当社のデジタル ツールの一部です。

www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plusをご覧ください。