ロボット工学と自動化の分野はどこにいますか？見出しはブレークスルーでいっぱいです
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公開：2025年7月17日 /更新：2025年7月17日 - 著者： Konrad Wolfenstein
ロボット工学と自動化の分野はどこにいますか？見出しはブレークスルーでいっぱいです - 写真：xpert.digital
ロボット工学の現在の開発の包括的な分析
自動化デコード：希望と挑戦の間の将来のテクノロジー
私たちの時代の技術的流れを注意深く追求する人として、中心的な問題が常に生じます。私たちは本当にロボット工学と自動化の分野にいるのですか？見出しは、ブレークスルー、投資、懸念に満ちています。ここで明確な絵を描くには、パズルの個々の部分を体系的に見て、背後のパターンを認識する必要があります。
1.私の最初の基本的な質問は、ロボティクスの革新の現在の波を駆り立てる経済的駆動スプリングは何ですか？それは技術的な進歩についてだけですか、それとも首都の根本的な変化が見られますか？
これに対する答えは複雑ですが、その中心にあるのは、資本の流れと戦略的市場の統合の強力な共生に起因する可能性があります。特に人工知能の分野での技術の進歩は、間違いなく点火火花ですが、大規模な投資とターゲットを絞った買収により、火災は維持され、拡大されます。
私が統合について話すとき、それはそれとはどういう意味ですか、そしてこの論文を支える例は何ですか？
統合は、市場の成熟度の明確な兆候です。これは、大規模で確立された企業が、テクノロジー、才能、市場シェアを確保するために、より小さく革新的な新興企業を購入し始めることを意味します。製品を購入するだけでなく、将来の視点を購入します。ダイナミクスを完全に示す主要な例は、最近発表された医療技術の巨大な部屋によるモノグラム技術の買収です。
なぜこの取引はそんなに重要なのですか？ルームバイオメットは、整形外科手術の分野で確立されたプレーヤーです。一方、モノグラムは、自律的な手術ロボット工学を専門とするアジャイル企業です。彼らのテクノロジーは、運用を支援するだけでなく、自律的に実行することがあり、精度を高め、患者の結果を潜在的に改善することを約束します。 Zimmer Biometは、年間と膨大な量を同等のテクノロジーの開発に投入し、失敗のリスクを冒す代わりに、イノベーションを直接購入します。これは2つのことを示しています。最初に、手術の自律的なロボット工学はもはやサイエンスフィクションではなく、確立された企業が高額を支払う意思がある戦略的資産です。第二に、セクターの他の新興企業に、彼らの開発には明確な「出口チャネル」があることを示しており、それが初期段階に投資する意欲を促進します。市場はそれ自体を調整するのではなく、最も有望な先駆者である大きなものを構造化することによって構成されています。
これにより、次の質問に導かれます。確立された企業が購入し、次世代のイノベーターに資金を提供するのは誰ですか？お金はすでに既知のエリアにのみ流れますか？
ここでは、驚くべき多様化を観察します。投資は高いだけでなく、広くて幅広い情報源から来ています。リスク資本家（VC）のみがハイテクスタートアップに投資する伝統的な絵は、長い間時代遅れでした。
第一に、以前はより自動化ラッカーと見なされていたセクターでのかなりの金額が流れています。建物は優れた例です。オフショアウィンドファームなどの建設プロジェクトのために海洋床を自動化するためのロボットを開発するロボット工学などの新興企業は、かなりの投資を引き付けています。なぜ？建設業界は膨大な生産性の圧力にさらされており、自動化は巨大なレバーであるためです。測定から溶接、重機まで、自動化できるプロセスは、大幅な効率の向上を約束します。
第二に、高度に専門化されたニッチと戦術的なロボット工学への高い投資が見られます。兵士が複雑な都市環境でドローンとロボットを直感的に制御できるようにするシステムを開発するXTENDのような企業は、現代の紛争がそのような技術の必要性を紛れもなく示しているため、資金調達を受けます。それは、人々を直接危険ゾーンから追い出し、同時に運用パフォーマンスを向上させることです。
第三に、これが最も興味深いかもしれません。投資家は自分自身を多様化します。 VCSだけではありません。エンジンとムーブメントシステムのグローバルメーカーであるジョンソンエレクトリックなどの産業企業は、ヒューマノイドロボット工学の分野で合弁事業を発見しました。これは純粋な金融投資ではなく、自動化の次の主要なパラダイムシフトに参加し、独自のコアコンピテンシーを新世代の製品に持ち込むための戦略的なステップです。また、非国内企業はターゲットを絞った方法で投資しています。ファッションの巨人Inditex（Zara Parent Company）がロボット工学のスタートアップに投資している場合、ロボットを構築したいからではなく、独自のロジスティクスとサプライチェーンを最大限に最適化する必要があるためです。ここでの投資は、あなた自身の変革の目的のための手段です。
結局のところ、私たちは州と準状態の俳優を忘れてはなりません。ロボットを含むMintイニシアチブ（数学、コンピューターサイエンス、科学、技術）を促進するためのメタ寄付は、企業への直接投資ではなく、このセクターを運ぶ将来の「人的資本」への投資です。ロボット工学エコシステムの強さは、資格のある専門家の可用性に依存することが認識されています。
要約すると、ロボット工学の経済的基盤はこれまで以上に幅が広く安定していると言えます。これは、市場リーダーによる戦略的買収、ターゲットを絞ったベンチャーキャピタルへのアプリケーションへの投資と、トレーニングベースの促進によって補足された業界内のグループの戦略的投資を対象とすることによってサポートされています。
2。資本が燃料である場合、エンジンは何ですか？私の次の試験は、テクノロジー自体を対象としています。今日のロボットが前任者よりもはるかに強力な理由は何ですか？答えは、人工知能（AI）と自律性にとって避けられないようです。しかし、それはどういう意味ですか？
その通り。私たちが経験する定性的ジャンプは、AIの進捗と切り離せません。動きの貧しい人や車輪の動きは、何十年も解決されてきました。真の革命は、マシンの「決定」で起こります。これは、私たちを変化の核心、つまり自治の追求に導きます。
自動化されたシステムと自律システムの違いは何ですか、そしてなぜこの傾向がそれほど決定的なのですか？
自動化されたシステムは、事前に定義された繰り返しのタスクを実行します。組立ラインの古典的な産業ロボットが自動化されています。彼は常に環境を「理解」せずに同じ場所で溶接します。コンポーネントが正確に配置されていない場合、失敗します。
一方、自律システムは、その周囲を認識し、状況を解釈し、目標を達成するために予期せぬ変化にその行動を適応させることができます。直接的な人間の介入は大幅に少ないか、またはまったく必要ありません。この傾向は、工場ホールの厳密に制御された環境から混oticとした非構造化された現実の世界に離れて、ロボットの適用領域を指数関数的に拡大したため、重要です。
投資の文脈ですでに見た例は、これを印象的に示しています。
手術（部屋/モノグラム）：自律手術ロボットは、操作の特定のステップを実行するだけでなく、インプラントの骨の正確な粉砕など、外科医が計画を発表した後、独立して超人的な精度を備えています。患者の最小限の動きにリアルタイムで適応します。
建物（脅威）：自律的な水中ロボットは、人が指定するルートを刺すことで海底をマッピングするのではなく、独立してナビゲートし、障害物を切り替え、センサーを状況に最適に整列させます。
水中のメンテナンス（Remora Robotics）：植生の小麦粉を掃除するロボットは、これを自律的に行います。彼らは胴体に固執し、どの領域を掃除する必要があるかを認識し、ダイバーやパイロットを永久に制御することなく体系的に動作します。
Tactical Robotics（XTEND）：これは「監視された自律性」に関するものです。男は目標を指定します（例：この建物の探索）が、ロボットはドア、コーナー、階段の周りに独立してナビゲートします - 手動リモコンを非常に困難で遅くするタスク。
一般的な分母は、人間の認知負荷の減少です。人間は、「パイロット」のロボットシステムの「マネージャー」または「司令官」になります。
AIはこの自律性をどのように有効にしますか？ここで決定的な先駆者はどのような特定のAIテクノロジーですか？
AIはここではモノリシックなブロックではなく、さまざまなテクノロジーのツールボックスです。最も重要なのは、コンピュータービジョン、センサーの負債、機械学習、計画アルゴリズムです。ただし、過去数年間の真のブレークスルーは、AIモデルのパフォーマンスとトレーニングデータの可用性の2つの分野にあります。
ここでの重要な用語は、Google Deepmindによって開発されたものなど、ロボット工学の基本モデル（基礎モデル）です。アイデアは、オブジェクト、タスク、シミュレーションなどの人々をつかむロボットの物理的相互作用に関する膨大なデータを使用して、巨大なAIモデルをトレーニングすることです。結果は、物理学、因果関係、行動の基本的な「理解」を開発するモデルです。この一般的なモデルは、比較的少ない労力で特定のタスクで「細かく調整」することができます。したがって、新しいタスクごとにロボットをゼロからプログラミングする代わりに、この以前の知識に頼ることができます。これにより、開発が劇的に加速します。
同時に、シミュレーションベースのデータ生成はトレーニングに革命をもたらします。研究者と他の場所では、非常に現実的な仮想環境を作成します。これらのシミュレーションでは、ロボットは非常に短い時間で何百万もの実験を実行して、能力を学習することができます。彼は高価なハードウェアを損傷することなく「失敗」することができます。シミュレーションで学んだ「ポリシー」（アクション戦略）は、実際のロボットに転送されます。これは、ロボットAIの最大の針葉樹の1つである、実際のトレーニングデータの欠如を解決します。
パズルのもう1つのピースはエッジキです。それはどういう意味ですか？従来、複雑なAIモデルには、クラウド内の巨大なデータセンターが必要でした。ロボットは常にセンサーデータをクラウドに送信し、そこで処理してコマンドを回復する必要があります。遅延（レイテンシ）は、多くの実際のアプリケーションに対してこれを非現実的にします。 Edge-KIプロセッサは、ロボットで（エッジで）直接AI計算を直接実行することを可能にする高度に専門的でエネルギー効率の高いチップです。これは、自動運転車、ドローン、および一定のインターネット接続なしで迅速で信頼できる決定を下す必要があるすべてのモバイルロボットに不可欠です。
このすべての増加した知性と自律性により、倫理的な質問は必然的に前面に出なければなりませんよね？
絶対に。これはおそらく最大かつ最も難しい課題です。システムがより自律的になるほど、より多くの責任が人間のオペレーターから開発者、メーカー、システム自体にシフトされます。質問は基本的です：
責任：自律的な手術ロボットが間違いを犯した場合、誰が責任を負いますか？介入を監視した外科医？病院？ソフトウェアメーカー？
ジレンマタでの意思決定：自動運転車は、事故が避けられないかどうかをどのように決定すべきですか？情報状況が不明な場合、自律兵器システムは戦闘員と民間人をどのように区別すべきですか？
バイアス：AIモデルはデータから学習します。このデータに歴史的な偏見が含まれている場合、ロボットはこれらの偏見を再現または強化します。どのようにして公平を確保しますか？
透明性：複雑なAIの決定を理解することさえできますか？ロボットが予期しないアクションを実行する場合、なぜ彼がそれをしたのかを理解するために「AIを説明する」（XAI）能力が必要です。
したがって、AIロボットの開発は、技術的なだけでなく、深く倫理的および社会的課題でもあります。これらの強力なツールが私たちの人間の価値と調和して開発され、使用されることを保証するガイドラインと基準を確立することです。倫理的ガイドラインへのコンプライアンスは、設計プロセスの不可欠な部分である「設計による倫理」にならなければなりません。
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業界の変化：ロボットイノベーションはすべてを変えます
3.経済的および技術的基本を照らした後、論理的な次の疑問が生じます。これらの変化の波はどこに開かれていますか？ロボット工学は、さまざまな業界でどのように機能していますか？
効果はセクター全体にありますが、変換の種類と深さは大きく異なります。ここで最も重要なセクターのいくつかを選び、特定の変更を分析したいと思います。
最も伝統的な産業の1つである建設から始めましょう。ここでロボット工学はどのようにして足場を得ることができますか？
建設は混乱の熟しています。生産性の低下、熟練した労働者の不足、および事故率が高いことがあります。ロボット工学はここから始まります。プロセスチェーン全体の自動化が見られます。自動運転の建設機、プランナーの毛虫、ローラーは、GPSおよびLIDARセンサーを介して非常に正確な土工を行うことは、もはや将来の音楽ではありません。危険な地域で働かなければならない人が少ないため、効率とセキュリティを向上させます。特殊なロボットは、壁、鋼鉄のキャリアの溶接、ファサード要素の取り付けなどのタスクを採用しています。 （ロボット工学と同様に）検査のためのロボットの使用は、予備試験とメンテナンスの時間とコストを削減します。ロボット工学は、建設プロセスをより予測しやすく、より速く、より安全にすることを約束します。
そして、医学では、ハイテクセクターは卓越性ですか？ Da Vinci Robotなどのすでに確立されたシステムを超えて何が起こりますか？
医学では、この傾向は、より高い精度、より強力なパーソナライズ、より低い侵襲的介入に向けて明確です。ロボットベースの脊椎手術は優れた例です。ここでは、ロボットにより、外科医、ネジ、インプラントがサブミリメートル範囲に正確に配置され、神経損傷のリスクが大幅に低下します。実際の次の波は、新しいアプローチから来ています。たとえば、Endoquest Roboticsは、内腔内手術のためのプラットフォームを開発します。これは、腹部での操作は、大きな切断を要求する代わりに、自然の体の開口部（口など）によって実行できることを意味します。柔軟なロボットは胃腸管をナビゲートし、そこから動作することができます。これは、低侵襲手術の縮図であり、患者にとって劇的に速い回復を約束します。したがって、ここでは、ロボット工学なしでは考えられないまったく新しい外科的方法に向けた開発が見られます。
戦略的に重要なもう1つのセクターは、防衛です。ここでロボット工学はどのような役割を果たしますか？
防衛エリアでは、ロボット工学は世界中の近代化戦略の中心的な要素になっています。それはもはや教育的ドローンだけではありません。地上の戦術的なロボットシステム（無人の地上車両、UGV）は、歩兵ユニットの直接的な支援にも使用されます。 Kraken Roboticsのような企業は、独立して鉱山を検索および識別できる自律的な水中車両（AUV）を開発しています。これは、Minet DiversまたはRemote -Controlled Systemsによってこれまでに行われてきた危険で時間のかかるタスクです。自律性は、鉱山防衛の速度と安全性を大幅に向上させます。ウクライナの防衛ロボット会社への量子システム企業の参加は特に明らかになっています。これは、次世代の軍事ロボット工学がAIだけでなく、優れたナビゲーションとターゲット検出のための量子センサー、または蚊に安全な制御のための量子通信にも依存できることを示しています。ロボットは戦場を根本的に変えます。
ロジスティクスや小売など、すでに高度に自動化されていると考えられている領域はどうですか？
ここでもイノベーションに大きなジャンプがあります。 Amazonなどの企業による倉庫の自動化が既知です。ロボットは従業員に棚をもたらします。次の段階は、「ピックアンドパック」プロセスの完全な自動化です。 Amazonは、コンテナから個々の異なる記事に到達して梱包できるロボットを開発します。これは、オブジェクトの変動性のためにこれまで自動化するのが非常に困難でした。別のエリアは「ラストマイル」です。 7エルブなどのチェーンとのパートナーシップでテストされたPudu Roboticsなどの企業のLiefロボットは、都市部屋の配達を自動化することを目指しています。在庫またはモバイル情報ポイントのロボットが小売自体に表示されます。ロボット工学は、大きな目に見えないロジスティクスセンターから顧客に見えるエリアに浸透します。
生産と農業の進歩もありますか？
はい、絶対に。生産では、ロボット工学とアドオン生産（3D印刷）のより近い連動が見られます。ロボットアームは、大規模なコンポーネントを製造するためのモバイル3Dプリンターとして使用されているか、印刷された部品の後処理とアセンブリを引き継ぎます。これにより、複雑なコンポーネントの非常に柔軟で分散化された生産が可能になります。
しばしば「精密農業」と呼ばれる農業では、その効果も膨大です。 AI制御ドローンとロボットは、1つのフィールドの個々の植物の状態を分析します。必要な場合に肥料、水、または農薬のみを使用することができます。これにより、リソースを節約し、環境を保護し、収穫量を増やします。自律型トラクターと収穫機も増加しています。 「Moldova Digital Agriculture Incubator」などのイニシアチブは、これが先進国の純粋な現象ではなく、世界的な食料供給を確保するための重要な技術と見なされていることを示しています。
4.これまでのところ、私は何よりも「内的価値」、つまりソフトウェアとアプリケーションの領域について話しました。しかし、ロボットの物理的な形態も変化しますか？私たちはサイエンスフィクションが何十年も描いた世界に移動していますか？
この質問は絶対に正当化されます。そして、答えは明確なイエスです。私たちは、古典的なロボットアームやモバイルシャーシをはるかに超えるロボット形式の魅力的な多様化を経験しています。
最も象徴的な形式はヒューマノイドロボットです。それは単なる仕掛けですか、それともここに深刻な進歩と本当の利点がありますか？
ヒューマノイドロボットのアイデアはルネッサンスを経験しており、今回はプラグマティズムによって運ばれます。ヒューマノイドロボットの決定的な利点は、人間によって作成された世界のために設計されていることです。彼は階段を登ったり、ドアを開けたり、人間の手のために作られたツールを使用したりできます。環境全体を（工場のように）ロボットに適応させる代わりに、ロボットは周囲に適応します。これにより、ロジスティクス、メンテナンス、ケア、さらには産業においても、巨大なアプリケーションの分野が開かれます。
ジョンソンエレクトリックの投資と中国企業の協力は、ここで戦略的レースが始まっていることを示しています。具体的で印象的な例は、HD造船（以前のヒュンダイ重工業）でヒューマノイド溶接ロボットを使用することです。これらのロボットは、従来のかさばる溶接ロボットの使用が不可能である船の狭い、困難な - アクセス領域で動作できます。彼らは人間のような機動性を使用して、湾曲した表面に複雑な溶接継ぎ目を実行します。これは、研究研究所のデモンストレーションから、実際の付加価値アプリケーションへの移行です。
それでは、傾向は人間のようなロボットにのみですか？
まったく逆です。ヒューマノイドなどのジェネラリストの発達と並行して、専門化の爆発が見られます。自然はすべての生態学的ニッチに対して独自のソリューションを生み出しており、ロボット工学は同様の原則に従います。
cr屈な部屋での検査：Cleo Roboticsは、埋め込みプロペラのように見えるドローンを開発します。非常にコンパクトで衝突耐性であり、タンク、パイプ、または換気シャフトで安全に飛ぶことができます - 従来のドローンや人間にとって危険または到達不可能な場所です。
水中のメンテナンス：Sea Teknik Roboticsは、汎用ダイビングロボットを開発するのではなく、たとえば1つのタスクのみを実行する高度に専門化されたシステムを開発します。フィッシュファームのネットワークのクリーニングです。それらは、この1つのタスクと周囲のエリアに完全に適応しており、それは無敵の効率的です。
Swarm Robotics：ハーバード大学の研究者は、小さなシンプルなロボットの群れに取り組んでいます。各単一のロボットは特にインテリジェントではありませんが、組み合わせて、アリの状態と同様に複雑なタスクを解決できます。それらは、農業や建設作業のために、広い地域を探索するために使用できます。原則は、冗長性と多くの小規模プレーヤーによる大きな問題の解決策による堅牢性です。
地平線上に見える本当に未来的なスキルはどれですか？自己修復のような概念はどうですか？
ここでは、基礎研究の領域に入りますが、その結果は10年または20年でロボット工学を形作る可能性があります。自分で修理できるロボットの研究はそのような領域です。特に魅力的なアプローチは、「ロボット共食い」です。アイデアは、取り返しのつかない損傷を与える群れのロボットが、他のロボットによって「スペアパーツ倉庫」として使用されるということです。したがって、機能するロボットは、「死んだ」同僚の欠陥のある部分を除去し、自分でそれらをインストールする可能性があります。これは、たとえば火星、深海、または災害地域など、人間のメンテナンスなしの長期的なミッションに大きな意味があります。これは、使い捨ての電子機器から持続可能な回復力のあるシステムへのパラダイムシフトです。
スキルについての最後の質問：私たちは知性について話しましたが、感情はどうですか？なぜロボットが感情を表現できるのですか？
これは、しばしば誤解される優れたポイントです。この分野でのディズニーイマジナーリングの仕事は、ロボットに本当の感情を与えることを目指していません。それは、人間とロボットの相互作用を改善することです。感情は、人間のコミュニケーションの中心的な手段です。笑顔、眉をひそめ、驚いた表情 - これらはすべて、1秒の分数の人の状態と意図に関する豊富な情報を輸送します。ロボットがその状態を表現できる場合（たとえば、「オブジェクトを認識している」、「私は不確かです」、「私は助けが必要」）、読みやすい表情またはボディーランゲージによって、協力はより直感的で、よりスムーズで安全になります。それは構築され、テクノロジーを扱う際の阻害しきい値を減らします。したがって、それは人為的な認識に関するものではなく、より効果的なインターフェースについてです。
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ローカルからグローバルへ: 中小企業は賢い戦略で世界市場を征服 - 画像: Xpert.Digital
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業界の変化：ロボットイノベーションはすべてを変えます
5.現在、テクノロジーとそのアプリケーションの詳細な画像があります。しかし、すべての深遠な技術的変化には、社会的結果がはるかに大きくなります。ロボット工学の進歩により、どのような経済的および社会的影響が生まれていますか？
この質問は、テクノロジーが空の空気中に存在しないため、中心的に重要です。それは私たちの社会、私たちの仕事、そして私たちの共存を形作ります。
最も頻繁に尋ねられ、恐れられている質問は次のとおりです。ロボットは仕事を奪っていますか？
答えは、はいまたはいいえほど簡単ではありません。仕事の世界には大きな変化があり、仕事の単純な排除はありません。ガートナーの予測は、サプライチェーンマネージャーのかなりの割合が2030年までに管理され、もはや人々を管理しておらず、もはや人々がここで非常に明らかになっていないことを予測しています。サプライチェーンマネージャーが失業したという意味ではありません。むしろ、彼の職務記述書は根本的に変化します。彼の仕事は、自律的なロボットの艦隊を監視し、そのパフォーマンスを分析し、戦略的な決定を下し、例外や障害を管理することです。繰り返し、マニュアル、データ処理のアクティビティは自動化され、人間の仕事は戦略的、創造的、問題解決タスクに移行します。
しかし、これはまた、資格要件が大幅に変化していることを意味します。新しい職業が発生します（例：ロボットフリートマネージャー、AI倫理、ロボットメンテナンススペシャリスト）が、他の職業は重要性を失います。社会にとっての課題は、従業員の「失われた世代」を避けるために、教育、再訓練、生涯学習を通じてこの移行を設計することです。それは変革であり、黙示録ではありません。
仕事の世界に加えて、人口統計学の変化など、ロボット工学の主要な社会的課題に取り組む可能性もありますか？
はい、これは非常に重要なアプリケーションの分野です。多くの先進国は、看護師が同時に不足している老化した人口の問題に直面しています。ここでは、ロボット工学は、人間のケアの代わりとしてではなく、サプリメントとして、支持的な役割を果たすことができます。ロボットは、たとえば人々を持ち上げるなど、身体的に疲れ果てたタスクに役立ちます。インテリジェントなアシスタントとして、薬物療法を思い出させ、重要なデータを監視し、緊急時にヘルプを自動的に呼び出すことができます。ソーシャルロボットは、講演、ゲーム、または孤独のメンバーとのつながりに対抗できます。研究は、そのようなシステムが高齢者の生活の質を改善し、馴染みのある環境で独立して生活できるようにする方法を集中的に調べます。
人口の間の受け入れはどうですか？人々はこれらの新しいマシンを信頼していますか？
信頼は、社会へのロボット工学の統合を成功させるための鍵です。この信頼は積極的に構築する必要があります。興味深い研究結果は、ここで微妙なデザインの決定が大きな役割を果たすことを示しています。たとえば、適切なアイコンタクトを作成するロボット、つまり、話す前またはアクションを開始する前に人を見る - がより信頼できるインテリジェントであると認識されることが示されました。それは、ロボットの行動を人間にとって予測可能で安全で直感的にすることです。システムのスキルと限界に関する透明性も重要です。どんな信頼（正しい）は、基本的な不信と同じくらい危険です。
すべてのネットワーキングとデータ収集により、セキュリティについてもかなりの懸念があるに違いありませんよね？
絶対に。セキュリティの懸念は多様であり、純粋なサイバーセキュリティ（ハッキングに対する保護）を超えています。中心的なトピックは、データセキュリティと国家安全保障です。米国当局による製造業者DJIとAutelからドローンをチェックすることは、これを明確に示しています。ここでの問題は、ドローンをハッキングできるかどうかだけでなく、どのデータを収集しますか？このデータはどこで保存されますか？誰がそれにアクセスできますか？ドローンが発電所、橋、港などの重要なインフラストラクチャを検査すると、収集されたデータが戦略的資産になります。潜在的にライバルの状態からのロボット技術への依存は、ますます国家安全保障リスクと見なされています。これは、独自の、国家、または関連技術のエコシステムを構築する努力につながります。
6.私の最後の大きな質問は、これらすべての基礎を目指しています：人々。これらの複雑なシステムをすべて開発、構築、待機、管理するには、膨大な数の資格のある専門家が必要です。この革命を設計するための子孫がいることをどのように保証しますか？
この質問は非常に重要です。なぜなら、適切なヘッドがなければ、最高のテクノロジーでさえプロトタイプにすぎないからです。したがって、才能の促進は、企業や州にとって戦略的優先事項となっています。
ロボティクス競技などの課外活動はここでどのような役割を果たしますか？
彼らは、過大評価されることのない計り知れない役割を果たしています。 First Robotics CompetitionやRobocupなどのコンペティションは、たった1つのゲーム以上のものです。彼らは、次世代のエンジニアと科学者のインキュベーターです。学生と学生は、ここでプログラムまたは構築することを学ぶだけではありません。非常にやる気のある環境では、プロジェクト管理、チームワーク、時間のプレッシャーと戦略的思考の下での問題解決の実践的なスキルを習得します。アイデアから設計や構築、テストと改善まで、サイクル全体を体験できます。しかし、何よりも、これらの競争はテクノロジーへの情熱を引き起こし、ミントの被験者が具体的で刺激的な結果につながることを示しています。この経験に基づいて、多くの参加者は、対応するコースとこの分野でのキャリアを選択します。
そして、正式な教育システムはこのニーズにどのように反応しますか？
教育システムは、多くの場合、業界と緊密に協力して適応し始めます。ロボット工学、AI、メカトロニクスを明示的に組み合わせた新しいコースの出現が見られます。応用科学の大学や大学は、実際のプロジェクト、インターンシップ、デュアルコースを提供するために、企業とのパートナーシップを締結します。これにより、トレーニングが市場の実際のニーズに合格しないことが保証されます。また、すでにロボット工学を統合し、初期段階で基本を作成し、接触の恐怖を軽減するために、学校のレッスンにすでに統合されているプログラムも増えています。課題は、カリキュラムを迅速な技術開発に迅速に適応させ、十分な資格のある教師を訓練することです。
最終合成：これらすべての観察結果からどの全体像が生じるのですか？
私がこれらのすべてのファセット（資本、AI、産業固有のアプリケーション、新しい形式、社会的影響）をまとめると、セクターのイメージは指数関数的な成長と深い変換の段階になります。ロボット工学はついに工場のホールでニッチから解散し、私たちの生活と経済のあらゆる側面に影響を与える普遍的な重要な技術になりました。
成長は、自己強化スパイラル：技術的なブレークスルー、特にAIでは、新しいアプリケーションを可能にします。これらの新しいアプリケーションは、大規模で多様な投資を引き付けます。これらの投資は、技術開発の次の波と市場の戦略的統合の資金調達です。
構造化されていない現実の世界で作用できる自律的でインテリジェントなシステムへの明確な動きが見られます。同時に、高度に専門化されたツールから普遍的に使用可能なヒューマノイドまで、ロボットの物理的な形態が多様化します。
ただし、この開発は純粋に技術的なプロセスではありません。基本的な倫理的問題を提起し、労働市場を変革し、新しい地政学的依存関係を作り出し、教育システムの基本的な適応を必要とします。この未来の成功した設計は、インテリジェントなマシンを構築する能力だけでなく、それを責任を持って社会に統合する知恵に依存します。 Robotics Revolutionは本格的であり、私たちはその真の可能性と課題の始まりに過ぎません。
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