ロボットが実験室から本格的な産業応用へと進む過程は、想像以上に複雑です。

昨年一年間、ロボット研究分野では確かに多くの成果が出ました——VLA、Sim2Real、跨本体泛化、巧妙な操作などの技術進展は非常に堅実です。しかし面白いのは、学術界と産業界の最先端の関心事が全く異なることです。機械学習チームが関心を持つことと、実際に産業用ロボットを作る企業が関心を持つことの間には、越え難い大きな溝があります。

主な課題は三つあります：一つは、訓練用のデータと実際の展開環境がしばしば異なることです。ラベル付けされたデータセットを生産ラインに投入すると、トラブルが起きやすい。二つ目は、研究では平均性能を重視しますが、産業応用で最も恐れるのは極端な状況です。一度のミスがコストに直結します。三つ目は、性能と遅延は常に対立関係にあります。高速処理を行うモデルは精度が不足しがちで、正確なソリューションは応答時間を犠牲にできません。これら三つのポイントが解決されない限り、いかに優れた技術論文も机上の空論に過ぎません。