元シャオミ幹部がロボットで起業

「ヒット商品の論理」で産業汎用エンボディドAIに挑む

小雨智造の創業者・喬忠良氏には、「シャオミ系」エンボディドAI起業家の典型的な特質がある。実装シーンを見つけるのが得意で、商業化の考え方が極めて実務的だ。

2023年2月の設立時から、小雨智造は「産業汎用エンボディドAI」という目標に照準を定めてきた。「道中で卵を産む」第一号製品としての溶接ロボットは、2025年第4四半期に顧客の生産ラインに投入された。

2010年、北航コンピュータ学科の修士を修了した後、喬忠良氏は創業段階のシャオミに加わり、シャオミ初の新卒社員となった。退職時にはすでにシャオミMIUI研究開発責任者を5年間務め、シャオミで新卒からゼネラルマネージャーへ昇進する最速記録を打ち立てていた。

シャオミに在籍した13年間で、喬忠良氏は携帯システムとMIUIのゼロからイチへの研究開発・反復に相次いで参加し、「一度開発・多端末展開」というソフトウェアアーキテクチャの変革を主導し、同一のシステムを携帯・時計・テレビなど複数の端末に展開できるようにした。

この経験は喬忠良氏に大規模なソフト・ハード協調システムの統合経験を蓄積させ、また「汎用性」への偏執的とも言えるこだわりをもたらした。基層論理を再利用できるインテリジェント製品を作りたいというものだ。より平たく言えば、各デバイスに個別の「頭脳」を作るのではなく、汎用の「大脳」を一つ作り、異なるハードウェアの「身体」を制御できるようにすることだ。

この発想を携えて、喬忠良氏は小雨智造を創業した。目標は「一脳多形」――一つのマルチモーダル・エンボディドAI大脳で、単腕・車輪型双腕・人型など異なる形態のロボットを駆動することである。

「ただし、まずこの『スーパー大脳』が、持続的にキャッシュを生み出せる商業化シーンを精確に見つけ出し、そこでデータフライホイールを回し切る必要がある。」喬忠良氏は現在のアルゴリズム発展の進度から、あるシーンで「一脳一形」を実現できれば、そのシーンの本体横断適応の難度は10%程度まで下げられる見込みだと試算する。

シーン選定：三つの法則

シーンを探すため、創業当初、喬忠良氏は大量の市場調査を行った。彼は小雨智造のロボットがシーンを選ぶ「三つの法則」をまとめた。人がやりたがらないことをする、人が習得に長い時間を要することをする、付加価値の高いことをする、である。

この三つの基準を携え、喬忠良氏は素朴な方法を採った――人社部（人的資源・社会保障部）でどの工種の欠員が最も大きいかを調べたのだ。すると、溶接工は単体工種で欠員1000万人以上、ガスシールド溶接だけでも200万人あり、第一位だと分かった。

造船所・建設現場・重工業企業を一巡した後、喬忠良氏は溶接作業が肺・目・腰を傷め、訓練期間が1〜2年に及ぶことを知った。そのため溶接工の平均月収が1万元以上に達しても、若者は依然としてやりたがらない。

さらに重要なのは、溶接が物理フィードバックの最も複雑なシーンの一つだということだ。溶融池のダイナミクス、金属の伸縮、煙塵の干渉……これらが情報量が膨大で変数が多い環境を形づくる。喬忠良氏の判断はこうだ。汎用大脳が溶接で「正確に見て、合わせて、安定して制御する」という物理閉ループを回し切れれば、異なる本体に変える際も、主に運動学とセンサー視点の差異への適応にとどまる。

「ヒット商品の論理」をB向けへ

溶接シーンに照準を定めた後、喬忠良氏はシャオミで蓄積した「ヒット商品」方法論をB向けに移植した。中核は、体験と安定性を保証した上で製品を極限まで作り込むことだ。そのため小雨智造は核心部品にトップクラスのサプライチェーンを採用しつつ、規模出荷によって研究開発費を分散する。

小雨智造は、インテリジェント溶接ロボットの需要が千万台級に達し得ると見込む。10%のシェアを占めるだけで、「ヒット商品」となる市場条件を完全に備える。2025年第4四半期以降、同社が研究開発した溶接ロボットは顧客の工場に投入され、数百社の購入意向先を有している。

技術路線において、小雨智造はテスラFSDが検証済みの路線を進む――エンドツーエンド、データ駆動だ。インテリジェント運転が一台の車を道路上で走らせるのに似て、溶接エンボディドAIはロボットに巧緻な操作をさせるが、難点は「溶接の最後の数ミリをどう合わせるか」にある。

そのため同社はデータ駆動のネイティブ・マルチモーダル3Dワールドモデルを採用する。事前学習段階では実尺度付きのシミュレーションデータを用い、事後学習段階では産業シーンで蓄積した大量の高精度センサーデータを用いることで、真の物理尺度理解能力を備えた基座モデルを獲得する。

だが溶接は起点にすぎない。喬忠良氏が描く未来は「扇形拡張」の図景だ。溶接から切り込み、「根拠地」と十分なキャッシュフローを築き、次いでリベット・研磨・塗装など上下流へ展開する。シーンは重工業・自動車・消費電子などの領域をカバーする。溶接を走り切った後、彼は業界エコシステムを構築し、ソリューションベンダーを支援し、サプライチェーン・チャネル・ブランドを再利用し、データプラットフォームと基座能力を共に築く計画だ。喬忠良氏はこの戦法を「統一戦線」と呼ぶ。本質は投資と協力を通じて単点能力を複製し、経営業務を拡大することだ。

先ごろ、『智能涌現（AI Emergence）』は独自に、小雨智造がシリーズBラウンドを完了したことを把握した。本ラウンドは華業天成がリードし、招銀国際・茅台基金・貴州省科創天使基金が共同で跟投、既存株主の滴滴とシャオミ共同創業者の黎万強が追加出資した。設立以来、小雨智造は科大讯飞・北京信産基金などの著名機関からも投資を受けている。

以下は『智能涌現』による喬忠良氏へのインタビュー対話を、筆者が整理したものである。

智能涌現：小雨智造が作ろうとしているのは「一脳多形」の溶接ロボットですが、現在の製品はどのような形態ですか。「一脳一形」を制御するだけでも既に難しいのに、どうやって「一脳多形」を実現するのですか。

喬忠良：我々の「一脳多形」は、まず「脳」を鍛え上げ、その後で異なる「形」に適応させることが核心です。というのも、産業シーンには高価な「ルールの積み上げ」ではなく、自己進化できる「汎用大脳」が必要だと考えているからです。具体的には、我々が採用するロボットは核心となる形態がいずれも「手・眼・脳」、すなわち「アーム・カメラ・大脳モデル」の組み合わせです。現在の主力製品は単腕＋カメラ＋大脳モデルです。しかしこの大脳は将来、単腕・移動式ロボットアーム・車輪型双腕、そして人型を駆動できます。「一脳一形」こそが最も難しい部分です。一つの大脳を単腕を上手く制御できるまで鍛え、どう溶接し、どう障害物を避け、どう姿勢を調整するかを分からせれば、その80%以上の汎用能力は既に解決しています。最初の全量シーンを攻略すれば、本体横断の適応難度は10%程度まで下がる見込みだと判断しています。

智能涌現：「一脳多形」を強調すると、小雨智造は大脳作りが主だと思われます。では会社の正確な位置づけはどのようなものですか。

喬忠良：現在顧客に納入しているのはソフト・ハード一体のソリューションですが、我々の研究開発の重点は確かに大脳が主です。人員構成から見ても、エンジニアの3分の2はモデル・アルゴリズム関連、つまり脳作りが中心です。

智能涌現：小雨智造の商業計画は「道中で卵を産み、最後に汎用へ向かう」物語のように聞こえます。

喬忠良：正確に言えば、我々の拡張パスは「扇形」です。まず溶接シーンから切り込み、最後は扇のようにゆっくり広げ、応用シーンがますます豊かになり、計算能力がますます強くなる。私はモデルを分厚く作ってから実装がない、という進め方はしません。それでは一方でデータがフライホイール閉ループを形成できず、他方でキャッシュフローの支えもない。この一点から切り込んで徐々に拡大するパスが、最終的に指し示すのは汎用エンボディドAI企業になることです。

智能涌現：あなたは溶接を「扇形拡張」における「根拠地」のような存在だと言いますが、溶接というこれほど細分化されたシーンから、どうやってより汎用的な未来市場へ向かうのですか。

喬忠良：まず溶接というシーンを「根拠地」として切り込み、次いで扇のようにゆっくり広げます。例えば溶接シーンを仕上げた後、技術的本質が近い上流のリベット、下流の研磨に拡張でき、さらに塗装などのタスクへ延ばせます。自分で溶接シーンを徹底的に走り切り、この道を歩めることを証明し、次第に能力を複製してより多くのシーンを走り切るのです。

智能涌現：扇形のシーンはすべて自社でやるのですか。多数のBUを設立するような経営になりますか。

喬忠良：自社で100個のBUを建てて全ての仕事を抱え込むことはしません。業界エコシステムを構築し、より多くのソリューションベンダーを支援して共にやる計画です。彼らは私のサプライチェーン・チャネル・ブランドを再利用し、私は彼らに資金の後押しを与え、データプラットフォームと基座モデルを共に築き共有します。

智能涌現：小雨智造には現在複数の産業投資家がいますが、彼らはシーン実装にどんな資源をもたらせますか。

喬忠良：極めて強いシーン協同を提供できます。例えば招商局は、傘下に造船やさまざまなインフラ重工業のシーンを持ち、年間1000億元超の規模があります。彼らが投資してくれた以上、我々は当然彼らのシーンでの実験・実装を優先します。またシャオミは、自動車・大型家電・3C領域の生産ラインシーンが極めて豊富です。

智能涌現：顧客ニーズに合う溶接エンボディドAIを作るために、自ら溶接を学ぶ必要もあるのですか。

喬忠良：必ず現場に入らねばなりません。現場でユーザーがどう使うか、どこが痛点かを見るのです。さらには顧客の言語体系に切り替える必要もあります。例えば溶接工がよく口にする「起弧率（アーク着火率）」は、溶接トーチが一日に何時間点灯しているかを労働者の勤務時間で割ったものを指します。溶接領域では「ROI」に似た指標で、労働者の作業効率を測ります。自ら現場に入ると「起弧率」の重要性をより良く理解でき、次の一歩ではロボットに「起弧率」を高めさせることに着手します。

智能涌現：ロボットは人のように疲労せず起弧率も保証できますが、現段階でエンボディドAIモデルが制御するロボットが単位時間内に完了する溶接の品質は、人間の労働者の水準に達しますか。

喬忠良：溶接ロボットの作業品質について言えば、主に二つの指標があります。第一に、空間汎化の水準。つまり溶接トーチが「到達」しているか――トーチが溶接が必要な位置まで行けるかで、現在80%のシーンで実現できます。第二に、溶接の操作と工法の水準。これは溶接位置と経路が正しい前提で、トーチが溶接を完了できるかを指し、すでに参入したシーンでは現在そのシーンの作業内容の50%以上をカバーできます。総じて、小雨智造のロボットは現在「大国の匠」の水準にはまだ差がありますが、優秀な溶接工の水準には達します。

智能涌現：エンボディドAIロボットの溶接は技術的にどう実現しているのですか。

喬忠良：我々はテスラFSD（テスラのインテリジェント運転モデル）が検証済みの路線を進みます――エンドツーエンド、データ駆動です。彼らは一台の車を道路上で走らせ、我々はロボットに巧緻な操作をさせます。

智能涌現：溶接は経路計画では確かに「産業版自動運転」に少し似ていますが、難点は「どう正しい経路を走るか」ではなく「最後の数ミリをどう合わせるか」のようです。モデル訓練で最も難しい点は何ですか。どう解決しますか。

喬忠良：溶接シーンに限らず、産業エンボディドの高精度タスクでは、難点はモデルに物理世界の真の尺度を分からせることにあります。具体的には、我々はネイティブ・マルチモーダルの3Dワールドモデルを事前学習しました。ロボットは純粋な視覚で多視点画像を取得し、モデルが出力するのは尺度付きの3D構造と物理属性です――「これが何か」を知るだけでなく、「自分からどれくらい離れているか」も知ります。しかしこの「距離感」は生まれつきではありません。まず事前学習段階で、大量の実尺度付きシミュレーションデータで事前学習し、次いでモデルの事後学習段階で、産業シーンで蓄積した大量の高精度センサーデータでSFT（教師あり学習）を行い、これによって真の物理尺度理解能力を備えた基座モデルを獲得します。

智能涌現：シャオミでの13年間、インターネット・モバイルインターネット・AIといった異なる産業の波を経験されました。その中で最大の収穫は何ですか。またその収穫は小雨智造の今の起業にどう応用されていますか。

喬忠良：シャオミで主に三つのことを学びました。爆品（ヒット商品）、群衆路線、統一戦線です。爆品の論理はインターネット産業の核心的特徴です。インターネットは勝者総取りだからです。平たく言えば、具体的な手法は製品と体験を極限まで作り込み、競合が一目見て入り込めないようにすることです。ただこの水準に達するには、通常は自分を「追い詰める」ほどに、研究開発・ユーザー体験・サプライヤー管理のあらゆる面を極限まで突き詰める必要があります。群衆路線とは、使用者に深く入り込み、閉じこもって作らないことです。これは産業シーンでは特に重要です。携帯は自分自身がユーザーですが、産業は他人の問題を解決するもので、現場に行かなければ体感がありません。統一戦線とは、団結できるあらゆる力を団結させることです。例えばシャオミのエコシステムチェーンのように、ソリューションベンダーを支援し、サプライチェーン・チャネル・ブランドを共有し、投資の方法で最終的に自らの業務範囲を拡大するのです。

智能涌現：過去に蓄積した経験の中で、今回の起業と今後の発展で「落とし穴を避けるべき」経路依存はありますか。

喬忠良：私の最大の経路依存は、初期に無意識にロボットのハードウェアをインターネット製品のように反復しようとしたことです――まず一つのバージョンを出し、その後で素早く直せばいい、と考えていました。しかしハードウェアはそうではありません。一つのセンサーの位置が定まれば、今後2〜3年のすべてのデータがこの構成に基づいて収集されることを意味します。一つ位置を変えれば、データは空間表現の再アライメントが必要になり、モデルも訓練し直さねばなりません。我々も初期にこの回り道を歩み、ソフトウェアのやり方でハードを進めた結果、速く見えて、実際は手戻りの周期ですべて取り戻される羽目になりました。後になって分かったのです。ハードウェアは長期戦略の計画を立てねばならず、最初から今後2〜3年どの構成が持ちこたえられるかを考え抜く必要がある、と。ハードウェアでは、速く進むより安定して進む方がよく、安定して進んでこそ遠くまで行けます。

智能涌現：なぜ会社を小雨智造（「小雨」は小降りの雨）と名付けたのですか。「小雨」の寓意と経営理念に関連はありますか。

喬忠良：起業の心構えから言えば「流水は先を争わず、争うのは滔々と絶えないこと」です。私は大きな浮き沈みが好きではなく、企業の平穏な発展をより重視します。第二に顧客哲学として「潤物細無声（物を潤して音もなし）」です。顧客に持続的に価値を提供したいが、何かを争うのではなく、自然と扇形の規模を形づくることを願っています。

智能涌現：この業界の終局はどうなると考えますか。小雨智造はその中でどんな役割を演じたいですか。

喬忠良：ロボットは携帯のように広く応用され、産業の終局は階層分業を形づくるでしょう――応用をやる人、大脳をやる人、本体をやる人、部品をやる人。しかし今、業界には二つの足かせがあります。一つは基座インフラが健全でないこと、もう一つはビジネスモデルが単一なことです。インフラが健全でないとはどういう概念か。例えば新興勢力が数年で新エネルギー車を作り上げられるのは、三電システムが揃っているからです。マスクが何年もかけたのは、当初これらの基座が健全でなかったからです。ビジネスモデルの単一とは、ソフトウェアがまだハードウェアを定義しておらず、ムーアの法則の反復状態に入っていないことです。皆が数個の部品で消耗戦をしており、業界全体が受け入れられる企業は非常に少なく、しかも誰も儲からない。全員が基座を研究するわけにはいかず、ビジネスモデルを構築する人が必要です。我々はテスラが電気自動車に、iPhoneが携帯にそうであったような会社の一つになりたい。最も重要なのは、基座とビジネスモデルを構築することです。