Unitree、G1の累計生産は1万〜2万台　AIが書いたコードを自社ロボットで試す構想

Unitree創業者の王興興氏は10月22日、杭州で開いた同社の2026 World Physical AI Conferenceで、2024年5月に発表したヒューマノイドロボットG1の累計生産台数が約1万〜2万台に達したと述べた。同じ壇上で、今年のUnitreeにとって最も重要な取り組みの一つと位置づけるプロジェクトも紹介した。「Physical AI Robot Self-Evolution V1.0」の予備研究で、海外メディアはUnitree Rehearsalと呼んでいる。

Unitreeが賭けているのは、ロボット知能での優位がすでに売ったロボットとこれから造れるロボットの数から生まれ、最良のモデルを自前で持つ必要はない、という見立てだ。このループは考える部分を外部の最先端モデルに頼り、試す部分には実機が要る。この規模のG1があることが効いてくるのはそこだ。

モデルは借り物、試験台はUnitreeのもの

王氏の説明では、まずUnitreeがスキル、ツール、タスクの制約を定める。次に最先端のAIモデルが最新の論文やオープンソースのコードを探し、ロボットの制御コードを書く。コードはシミュレーションで学習・検証したうえで実機で動かす。結果はAIモデルと人間の評価者が採点し、その点数がコーディングエージェントに戻って次の回に進む。

王氏はループの条件として四つを挙げた。より強い基盤モデル、多様なデータの大規模化、実機配備の拡大、そしてスキルが積み上がって大規模なスキルのエコシステムになることだ。四つのうち三つはデータ、現場のロボット、蓄積されたスキルにあたる。

借り物のモデルがすでに何をできるかの例も示した。GPT-6を学習なしでUnitreeのロボットに載せたところ、絵を描いて筆を洗い、細かい盤面で囲碁や中国将棋を指し、台所を見つけて道具を探すことができたという。RobotJiaによると、王氏は「これらの動作のために専用のプログラムは書いていない」と語った。

Unitreeが会場で示した三つの方向性も同じ賭けに沿っている。将来の数千万台から数億台規模の需要に備えた量産能力、自社ハードウェアに合わせて自社開発と提携で進める小型のフィジカルAIモデル、そして超大規模の計算クラスターだ。

モデルと実機のずれはまだ埋まっていないと王氏

この賭けに対する最も強い反論は王氏自身から出ている。ループは予備研究の段階にあり、王氏は計画の問題はほぼ解決したものの、最大の未解決課題はAIモデルの入力と出力の間のアライメント誤差だと述べた。現実の物体との接触や相互作用もまだうまく扱えていない。この誤差が縮まらなければ、ロボットの台数が増えても採点すべき失敗が増えるだけになる。

王氏はエンボディドAIの「ChatGPTモーメント」を、未知の場面の80%で、ロボットが音声や文字の指示からタスクの約80%をこなせる状態と定義した。時期は早ければ来年、遅くとも5年ほど先とみている。

規模感を比べると、Zhidxが引用した工業・情報化省のデータでは、2026年上半期の中国のヒューマノイドロボット出荷台数は4万台を超えた。Unitreeの目論見書によると、同社の2025年のヒューマノイド出荷台数は5500台超だった。