Xiaomiの工場内ロボットがナット組み立てで98%、新たな2つのタスクで90%以上を達成

Xiaomiの人型ロボットが3つの具体的な生産タスクを実行 - 具現化レースで中国側の数値内訳を発表

簡単に言えば

XiaomiはEV工場に導入された「インターン」型ヒューマノイドロボットのパフォーマンス数値を公開した。元の作業（車体へのナット取り付け）では成功率が98%に達し、当初は90.2%だった。その後に割り当てられた2つの新しい作業（内装部品の仕分けと再利用可能な物流ボックスの折りたたみ）では、いずれも「90%以上」を記録した。

ストーリー

ETNews（7月18日報道）によると、Xiaomiは今年初めにEV工場に導入したヒューマノイドロボットのパフォーマンスを詳細に発表した。車体へのナット取り付け作業における成功率98%（当初は90.2%）は、熟練作業員との差がわずか1%以内であるとXiaomiは主張している。その後、ロボットには内装部品の仕分けと再利用可能な物流ボックスの折りたたみという2つの新しい作業が割り当てられたが、いずれも90%以上の成功率を記録した。Xiaomiは次なる取り組みとして、力制御操作の向上に注力すると述べている。

この「 Embodiment Foundation Race（具現化基盤レース）」の文脈が重要だ。LimX Dynamics、X-Square Robot、Nvidia GR00Tは、単一の「基盤モデル」が言語モデル（LLM）のようにロボット工学を解き放つと主張してきた。一方でFigureやAgility Roboticsは、産業レベルの信頼性を実現するには、汎用的な基盤モデルではなく、目的に特化したシステムが必要だと反論してきた。Xiaomiの発表は議論を特定の方向に傾けるものだ。つまり、Xiaomiが管理する工場内の限定的で反復的な組み立て作業において、基盤モデルのアプローチが人間に近い数値を達成できるという点だ。新しい作業では、当初は98%ではなく90%以上の成功率から始まっており、これが正直なデータポイントと言える。

内容

• 作業1：車体へのナット取り付け：成功率98%（当初は90.2%）（ETNews経由のXiaomi自己報告）
• 作業2：内装部品の仕分け：90%以上
• 作業3：再利用可能な物流ボックスの折りたたみ：90%以上
• 人間との差：Xiaomiは98%を熟練作業員と比較して約1%の差と位置付けている
• 導入場所：Xiaomi EV工場（中国）
• 関連モデル：Xiaomi Robotics-U0（38B、オープンソース、約2週間前に公開 #1139）
• 次なる方向性：力制御操作の向上

重要なポイント

3つの示唆がある。産業用自動化の買い手にとって、これはFigureのボーイング/BMWと比較可能な中国側のデータポイントだ。つまり「実際の工場で機能するのか？」という問いに対し、タスクごとの回答が得られたことになる。具現化レースの観点では、垂直統合モデル（自社工場、自社ロボット、自社基盤モデル、自社データパイプライン）が、限定的なタスクにおいて最も迅速な向上を見せており、他社のプラットフォームにとっては、他社の工場やデータで販売する際の逆風となる。ライバル、特にAgility RoboticsとFigureにとっての課題は、同等の環境下で同等の内訳を公開することだ。今後注目すべきは2つのフォローアップだ。98%という数値の独立した検証と、2つの90%以上のタスクがどれだけ早く人間並みの閾値に達するかだ。その向上曲線こそが本当のシグナルであり、ヘッドラインではない。