具身智能を支える最先端素材、中国における産業化の新たな道筋

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この記事のポイント

• 具身智能ロボットの性能を左右する基幹材料の産業化が、中国で重要な課題となっています。
• 既存のディスプレイ産業で培われた基盤技術や、微細加工技術が、ロボット用電子皮膚などの材料開発に活用される可能性が示されています。
• 医療用ロボット材料では、革新的な新素材開発よりも、既存素材への微細加工による機能付加が、臨床応用への近道となる可能性があります。
• 脳型計算分野では、ナノ流体抵抗器が低消費電力かつ高効率な次世代コンピューティングの鍵となると期待されています。
• 産学官連携においては、学術界の「技術的先進性」だけでなく、産業界の「実用性」「コスト」といったニーズを起点とした、新たな協業モデルが模索されています。

具身智能ロボットの基幹材料、産業化への課題

具身智能（身体を持つ知能）が世界のテクノロジー界で注目される中、ロボットの「知覚・記憶・決定」を支える核心材料を、いかに研究室から生産ラインへと移行させるかが、喫緊の課題となっています。

先日開催された第28回中国科学技術協会年次総会では、「智能ロボット关键材料产业化路径与产学研协同（インテリジェントロボットの重要材料の産業化パスと産学官連携）」と題された円卓フォーラムが熱議を呼びました。参加した専門家たちは、中国のインテリジェントロボット産業は爆発的な成長の前夜にあるものの、重要材料の産業化においては、産学官の各連携段階におけるボトルネックを解消する必要があるという共通認識に至りました。

電子皮膚の最適化パスを模索

インテリジェントロボットは、新世代AIと先進製造技術が深く融合した中核的な担い手であり、その性能、寿命、適合性、そして知能レベルを決定づける基盤となるのが重要材料です。

「現在の器用な手（灵巧手）の触覚センサーは、一般的に単純な圧力しか測定できず、一部は外部にカメラを搭載しているに過ぎません」と、電子科技大学医学院の馬漢彬教授は、具身智能の知覚層における尷尬な現状を指摘します。馬教授は、「半導体薄膜電子デバイス＋バイオチップ」および具身実験室のスマート自動化における医工学融合分野を長期にわたり研究しています。

ロボットの視覚能力は、業界で「非常に優れている」と評価されていますが、人間のように操作できるロボットを実現する上で核心となる触覚能力は、依然として初歩段階にあります。さらに深層的な問題は、学術界がどの材料パスが最適か議論している間に、中国はすでに世界で最も包括的なフレキシブルエレクトロニクス製造基盤を有しているという点です。

「我が国のフラットパネルディスプレイ産業の生産能力は世界第一位であり、大画面LCD、中画面OLEDなどの主要分野で世界をリードしています」と馬教授は述べています。「なぜ中国の新エネルギー車にはこれほど多くのスクリーンが搭載されているのか？それは、十分な生産能力とコスト管理が可能だからです。一方、海外の自動車メーカーはそれができません。」

この産業的現実が意味するところは、酸化物や低温ポリシリコンなどのディスプレイ用半導体材料が、理論上、電子皮膚の活性マトリクスアレイに直接移行可能であるということです。京東方（BOE）や天馬微電子（Tianma Microelectronics）などの企業は、非ディスプレイ用途向けの研究開発部門を設置しており、研究チームに製造能力を提供できます。「回路設計は研究チームが自ら行う必要があり、企業は製造と流片（シリコンウェハーの製造・加工）を担当します」と馬教授は説明します。

言うまでもなく、中国の豊富なディスプレイ産業リソースに依存することで、薄膜電子活性マトリクス技術は、具身智能や感存算一体型（知覚・記憶・計算一体型）電子皮膚に向けた最適なパスの一つとなることが期待されます。

新材料の産業化見通しを推演

医療用ロボット材料分野において、安徽医科大学の楊潤懷教授は、医療分野における新材料への姿勢は学術界の想像とは異なると指摘します。「臨床応用における核となるのは、革新性だけでなく、『使いやすさ』と『十分な安価さ』です。」

医療機器の登録認証取得期間は通常、年単位に及び、材料は薬事局の認証を通過する必要があります。楊教授は、医療機器の加工、医療用フレキシブルセンサー、ロボット研究に長年従事しており、伝統的な材料の微細加工技術の革新が、「第15次五カ年計画」期間中に率先して臨床応用される可能性があると分析しています。

チタン合金やPEEK（ポリエーテルエーテルケトン）など、すでに臨床承認されている医療用材料を例に、楊教授は、レーザー加工やデジタル光処理などの微細加工技術を用いて特殊な構造やコーティングを施すことで、軽量化、徐放性、またはインテリジェントな応答特性を持たせることができ、登録・承認期間の短縮と臨床応用の迅速化の両方を実現できると説明します。

これは短期的な産業投資にある程度の方向性を示唆しています。医療用ロボットの新材料分野においては、「破壊的な新素材」の研究開発と比較して、「微細加工＋成熟素材」の統合的革新は、短期的にはリスクが低い可能性があります。特に、国家によるコスト管理や集団購入（集中調達）の拡大が進む中で、「十分な安価さ」は技術が応用可能となるかの前提条件となっています。

脳型計算分野では、ナノ流体抵抗器が、脳型ソフト具身智能の究極の形態となり得るのでしょうか？北京理工大学の黄亞鑫教授は、2023年に『サイエンス』誌に掲載された2つの論文が、ナノ流体を用いて人間の脳の記憶機能をシミュレーションする可能性を提唱したことを紹介しました。これは、イオンを情報キャリアとし、液相系に基づいた「ソフト基盤」という特性が人間の脳に非常に近く、さらに従来のアーキテクチャよりもはるかに低い消費電力で動作します。「人間の脳が思考するときのエネルギー消費は非常に低い。これが炭素ベースの知能の効率的優位性です。」

黄教授の研究分野は超高速レーザー微細加工および微細スマートデバイスであり、流体抵抗器、マイクロ・ナノロボット、イオンデバイスなどの分野で革新的な成果を上げています。

彼の見解では、抵抗器は現在、単なる「記憶ユニット」であり、コンピュータにおけるCMOSトランジスタのようなものです。真の知能には、「知覚・記憶・計算」の統合とソフトウェアアーキテクチャの連携が必要です。

「中国は、炭素ベース材料、二次元材料における包括的な産業チェーンのレイアウトにおいて、国際的にトップクラスです」と黄教授は述べています。「『第15次五カ年計画』期間中、我が国はナノ流体抵抗器分野でブレークスルーを達成することが期待されています。」

産学官連携の新たなモデルを探る

学術界が「技術的先進性」に焦点を当てるのに対し、産業界は「使えるかどうか」をより重視します。北京度量科技有限公司のCTOである王功潔氏は、応用端からセンサーの4次元評価を提唱しました。すなわち、感度、遅延、統合度、安定性です。

王氏は、モーションキャプチャシステムメーカーとして、度量科技は「データプラットフォーム」による逆方向のエンパワーメントを期待していると述べています。これは、様々なセンサーデータと本体データを時系列で同期させ、業界ユーザーとエンジニアに分析可能なデータ資産を提供することです。

この「需要端からの逆押し（ニーズ主導）」のロジックは、産学官連携モデルを再構築しています。過去は「研究成果が出て、産業が応用を探す」という流れでしたが、今後は「シーンが指標を定義し、指標が研究開発を牽引する」という形になるでしょう。王氏は、度量科技がすでに複数のロボット本体メーカーや器用な手メーカーとデータ連携を確立していることを明かしました。「産業界は新技術を強く求めており、企業側として学術界をエンパワーし、共に産業化の実現を推進したいと考えています。」

「この円卓フォーラムでは、学術界と企業界の専門家が一堂に会し、ナノ流体、抵抗器から電子皮膚の産業パスまで、技術だけでなく、落地（実用化）、コスト、産業チェーンの連携についても議論しました。このような交流は、研究室のサンプルから生産ラインの製品へと、思考を転換させる上で強力に推進力となりました」と、貴州大学機械工程学院副院長の唐正強氏は語ります。

唐副院長はさらに、貴州省は航空、宇宙、航空エンジンという完全な「三航」システムを有しており、「富鉱精開（豊富な鉱物資源を高度に開発・活用する）」という省の発展戦略の下、インテリジェントロボットが旧工業基地の変革・高度化の新たな契機となっています。多くの企業がロボットに対して特殊なシーンでの大量のニーズを抱えており、「参加された専門家や企業に、貴州のシーンに技術と製品を応用していただくことを強く歓迎します」と述べています。

ロボット開発企業にとって、これは「シーン即注文（シーンがそのまま受注につながる）」を意味します。航空、宇宙、航空エンジン、鉱山機械などのシーンにおける、ロボットの極限環境への対応や高い信頼性要求は、差別化された技術パスとサプライチェーンの機会を生み出す可能性があります。

材料が強ければ装備が強くなり、装備が強くなれば産業が強くなります。中国のインテリジェントロボットの重要材料産業は、技術的蓄積、製造基盤、そして応用シーンのいずれも欠けていません。ディスプレイ生産ラインの再利用、医療用材料の微細加工による改造、そして炭素ベースの知能への長期的な布陣に至るまで、インテリジェントロボット重要材料の産業化における究極のロジックは、単一技術のブレークスルーではなく、システムレベルの統合能力の向上にあります。「第15次五カ年計画」の幕はすでに開かれ、「シーン主導、生産ライン再利用、システム統合」という中国式産業化パスが、徐々に明確になっています。

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