Unitreeの工場を視察した。私はますます西側に楽観的になった

Unitreeの工場を視察した。私はかつてないほど西側に楽観的になった

誰もが中国のロボット工場は自動化されていると思っている。しかし、そうではない。ロボットは中国製だが、ロボットを作るロボットは西側製になるだろう。

水曜日、私は杭州にあるUnitreeの工場を視察したが、写真は撮らせてもらえなかった。あらゆる関節を駆動するモーターであるアクチュエータを製造する建屋には、1つか2つの新しい自動化ラインがあった。それ以外のフロアは、昔ながらの巻き線機を操作する人間で埋め尽くされていた。（巻き線とは、モーターコアに銅線を巻き付けることだ。）自動化ラインで製造されているモーターの割合は不明だ。しかし、人間を配置することは理にかなっていた。

［画像: Unitreeのショールームにて、人型ロボットと一緒に。写真撮影が許可された唯一の場所。私たちの後ろには、ロボットがステージにうつ伏せに並んでいる。］

写真撮影が許可された唯一の場所であるショールームで、人型ロボットと一緒に。私たちの後ろには、ロボットがうつ伏せに並んでいる。

Unitreeは、自社工場で組み立てを行う人型ロボットのバイラル動画（2800万回再生）を公開しており、これを「実際のデプロイメント」と呼んでいる。しかし、そのIPO目論見書では、これをパイロットと呼び、組み立ては「現在主に手作業」であると述べている。2025年末時点で、Unitreeの全機械設備は帳簿上で約170万ドルの価値があり、その年に約32,000台のロボットを製造した企業にしては、ロボット1台あたり約50ドルの機械設備しかない！

Unitree Embodied AI Model Manufactures Robots in Factory🤩 UnitreeのUnifoLM-X1-0というAIモデルに基づいた、自社ロボット工場での実際のデプロイメント。

それ以上の必要はない。2025年のロボット製造コストの8%が人件費であり、それ以外の大半は部品費だった。その手で、2025年には約26,000台のロボット犬を製造したが、これはその前年に世界全体で出荷されたとされる約20,000台よりも多い。

したがって、機械で節約できることには限界がある。請求額の8%のコストを半分にしても、節約できるのは4%に過ぎない。Unitreeは、現在建設中のモーターラインが、各モーターの人件費を半分以上に削減し、1つのロボットモデルのコストを2%未満削減すると予想している。同社のロボット1台あたりの人件費は2023年から約半分になった（当方の計算）が、目論見書では規模の経済、標準化されたプロセスと、より熟練したスタッフを要因として挙げている。これらは機械ではなく、2つはカイゼンであり、私は自社名をKAIKAKU（改善）と名付けたのは後者の言葉にちなんでいる。

［画像: Unitreeのコストにおける人件費の割合：杭州では8%、アメリカの賃金では約40%。Unitreeの2025年の売上原価は、材料費81.7%、間接費10.2%、直接人件費8.1%。アメリカの人件費で換算すると、直接人件費は約40%になり、ロボットの製造コストは約半分高くなる。Unitreeは、モーター自動化ラインが人件費をモーターあたり57%削減すると予想しているが、ロボットモデル1台あたりの総コストはわずか1.7%しか削減されないと見込んでいる。出典：Unitree目論見書、上海証券取引所へのUnitreeの回答、2026年3月20日、アメリカのラインは当方の推定。］

下の棒グラフは、Unitreeが依然として手作業で製造している理由を示している。新しいモーターラインがロボットモデル1台のコストをわずか1.7%削減すると予想しているためだ。

Unitreeが手作業で製造するもう一つの理由は、ショールームから始まる。我々の担当者は、UnitreeのCEOであるWang Xingxing氏が、GPT-6を搭載したG1に別の部屋から水のボトルを取ってくるように指示したと語った。ロボットはそれを実行したが、ゆっくりだった。Unitree自身のスライドでは、ロボットが「ChatGPTモーメント」、つまり見たことのないタスクの80%を80%の時間で実行できるようになる時期を、2〜3年後としている。そのスライドは昨年のものであるため、早ければ来年である。

［画像: Unitreeのロードマップスライド。杭州で提示されたもの。手前はプレゼンター。自動車の自動運転レベルと人型ロボットを対比。人型ロボットについては、「見たことのないタスクの80%を80%の時間で成功させる」という「ChatGPTモーメント」が「今後2〜3年：Xingxing（CEO＆CTO、Unitree）」と記されている。］

昨年、杭州で提示されたUnitree自身のスライド：人型ロボットの「ChatGPTモーメント」は2〜3年後、つまり早ければ来年である。

それまで、人型ロボットは主に研究者向けの玩具である。担当者は、Nvidia、Amazon、Meta、大学の名前を挙げた。2025年第1四半期の人型ロボット売上の4分の3は研究・教育分野からであり、工場やその他の産業用途からは5%未満であった（Unitreeが「産業」として計上しているものの半分以上は、企業でのガイドツアーを行うロボットである！）。65万ドルから販売されている乗り物型メカ「GD01」について、その用途は何かと尋ねられた際、回答は「Wangが子供の頃から欲しかったものだ」というものだった。

Unitree Unveils: GD01, A Manned Transformable Mecha, from $650,000 👏 世界初の量産可能な有人メカ。変形可能。民生用車両。搭乗時約500kg。皆様、ロボットは友好的かつ安全に使用してください。

仕事のない製品は毎年変化し、カスタムマシンは製品がほぼ固定されている場合にのみ機能する。そのため、今年のロボット用に作られた機械は来年にはスクラップになる。それは10代の少年のためにスーツを仕立てるようなものだ。現在、モーター以外はすべてが絶えず変化している。Unitreeはまずジョイントモジュールを自動化しているが、それはロボットが最も共有する部品だからだ。私が彼の工場を視察したのと同じ水曜日、Wang氏は烏鎮でのカンファレンスで、Unitreeはロボットのボディに10年を費やし、今後は「脳」に注力すると語った。私がドローン工場を視察した際、回路基板とモーターは機械で作られ、最終組み立ては手作業で行われた。ドローンではモーターはコンポーネント全体だが、人型ロボットではその半分、つまり銅と磁石の部分であり、その半分は、毎年クリスマスに再設計されるおもちゃの単三電池のように、変化が止まっている。

5月、私は中国の新工場が「あらゆるものにロボットを組み込んでいる」と述べ、西側は「工場フロアを消去すべき」だと主張した。最初の部分は、私が訪れた工場には当てはまらなかった。今のところ、Unitreeは正しい。後者の部分は依然として信じており、それが私が杭州を離れて、これまで以上に西側に楽観的になった理由だ。中国のロボットは機械ではなく安価な手で作られているため、機械はまだ手つかずの状態であり、西側は機械の製造に長けている。 AIにより、それは容易になる。システム2モデルを借りれば、ロボットプログラマーの仕事の多くをこなせるようになるため、西側は単純な作業を自動化するために中国のエンジニア軍団を必要としない。

（翌日、BYDで、私はこの状況のもう一方の端を見た。自動車工場では、私が目にしたすべてが自動化されていた。これについては最後に詳述する。）

フォードの最初のラインには機械がなかった#

フォードは次に何が起こるかの最良のガイドである。なぜなら、彼はUnitreeと全く同じ状況から始めたからだ。彼の最初の移動組立ライン（1913年、ハイランドパーク）は、モデルTのフライホイールにマグネットを取り付け、マグネトー（小さな磁石とコイルの発電機で、Unitreeの巻き線フロアのモーターに似ている）を製造した。作業は29の工程に分割され、フォードの言葉によれば、各作業員は「可能な限り、1つの動きで1つのことだけ」を行っていた。

［画像: 1913年、ハイランドパーク、ミシガン州でのフォード初の移動組立ラインでのフライホイールマグネトーの組み立て作業。写真：フォード・モーター・カンパニー、米国国立公文書館、パブリックドメイン。］

フォード初の移動ライン、1913年：マグネトーを手作業で組み立て。写真：フォード・モーター・カンパニー、国立公文書館。

フォードがモデルTを固定した後、機械が導入され、1914年にはハイランドパークが専用工作機械でいっぱいになった。1927年にモデルAがTに取って代わった際、フォードは工場を6ヶ月間閉鎖し、工作機械のほとんどを再構築またはスクラップした。その結果、シボレーが初めてフォードを上回る売上を記録した。1年後、GMは3週間でシボレーのモデルを変更した。毎年新しいロボットを出すUnitreeは、1927年のGMであり、フォードではない。2011年、Foxconnのテリー・ゴウは3年以内に100万台のロボットを約束したが、2016年末までにFoxconnは約4万台を保有し、「消費製品のライフサイクルがますます短くなるにつれて、人間の方が安価で柔軟に対応できる」ため、ロボット導入を遅らせていると述べた。

ロボットはコンピューターのようなものだ。コストの大部分はソフトウェアである。ロボットのプログラミングと統合は、通常、アプリケーションコストの50〜70%を占める。そして、再設計のたびにプログラミング費用が再び発生する。GMが1980年代にハムトラック工場にロボットを導入した際、彼らは車を区別できなかったため、キャデラックにビュイックのバンパーを取り付けたと伝えられている。

［画像: 東莞の金型工場。鋼鉄のブロックはそれぞれ射出成形金型であり、1つのプラスチック部品を作るカスタム機械である。後方の作業台では、金型職人が作業している。］

東莞で視察した金型工場。鋼鉄のブロックはそれぞれ1つのプラスチック部品を作り、部品が変わるとスクラップになる。

人件費が高くなりすぎると、工場には3つの選択肢がある：

• フォードやFoxconnが最盛期に行ったように、あるいはUnitreeが現在行っているように、より良く組織化する。
• 他の場所でより安い労働力を見つける。
• 作業を自動化する。これは常に固定された部品を必要としていた（AIがそれを終わらせつつある）。

［画像: 1937年3月4日、ニュージャージー州カムデンのRCAビクターのコイル巻き機。アーカイブのキャプションには、「この作業に適した指を持つ女性なら、3週間でこの仕事のエキスパートになれる。生まれつき器用でない者は、決して習得できない」とある。写真：ルイス・ハイン（WPAナショナルリサーチプロジェクト）、米国国立公文書館、パブリックドメイン。］

1937年、カムデンのRCAで手作業でコイルを巻く様子。写真：ルイス・ハイン、国立公文書館。

アメリカは安価な選択肢を閉ざす#

太平洋を渡ると、Unitreeの計算は逆転する。アメリカでの工場労働1時間あたりのコストは、中国でのコストの約6倍である（当方推定）。そのため、アメリカの賃金水準では、人件費はUnitreeのコストの8%ではなく約40%になる。杭州では人件費はUnitreeの請求書の端数に過ぎないが、アメリカではメインコースになる。そして、移転しても助けにはならない。中国の手は締め出されつつある。

アメリカは以前にもこの実験を行っている。1964年、約50万人のメキシコ人農業労働者が締め出された。1965年には、カリフォルニアのトマトの20%が機械で収穫されていたが、1970年までにはその割合は99.9%になった。トマトは、機械で収穫できるように、より丈夫で四角い形になるように品種改良された。

［画像: 1968年の畑での機械式トマト収穫機。この年、農務省は「作物は機械で収穫できるように設計されなければならない」と書いている。写真：米国農務省年鑑1968、パブリックドメイン。］

1968年のトマト収穫機。この年、米国農務省は「作物は機械で収穫できるように設計されなければならない」と書いている。写真：米国農務省年鑑、パブリックドメイン。

［画像: 安価な労働力を締め出すと、機械が急速に勝利する。カリフォルニアの加工用トマトの機械収穫率：1961年は0.5%。1964年にアメリカはブラセロ・プログラムを終了し、約50万人のメキシコ人農業労働者を締め出した。1965年は20%、1966年は70%、1970年は99.9%。トマトは収穫機に合わせて、より丈夫で四角い形に品種改良された。出典：The Henry Ford、Clemens, Lewis and Postel, American Economic Review (2018)、UC Davis。］

ブラセロ・プログラム終了後、最初の年は20%、2年目は70%の収穫が機械で行われた。

7月、FCCは、アメリカ製でコストの65%以上がアメリカ製部品である（2029年からは75%）新しい人型ロボットやロボット犬の承認を停止した。

国防総省は、購入するドローンのプログラムに関してさらに踏み込んでいる。2027年8月以降、そのステータは中国およびその他の数カ国以外で巻かれなければならない。

西側が勝利する方法#

Unitreeが1つのロボットモデルのコストを1.7%削減すると予想しているモーターラインは、アメリカの賃金水準では約9%を節約できるだろう。機械は杭州では5〜6倍の価値があるため、西側は誰にも止められない機械に投資できる。

［画像: 1780年頃のイギリスでのジェニー紡績機の年間の収益率。イギリスでは38%、フランスでは2.5%、インドでは約5%の損失。出典：Robert C. Allen, Journal of Economic History (2009)；彼の高賃金説は議論の余地がある。］

ロバート・アレンは、ジェニー紡績機がイギリス、フランス、インドでどれだけ稼いだかを計算した。Unitreeは今日、同じ計算をしている。

西側では、量産が進んでいる：

• Figureは、BotQ工場が4ヶ月未満で1日1台から1時間1台の生産になったと主張している。
• Teslaは、年間100万台のOptimusロボットを製造するラインの大部分がフリーモント工場にあると述べている。
• Digit人型ロボットをオレゴンの自社工場で製造しているAgilityは、11月5日にナスダックに上場し、Foxconnが主導する約2億100万ドルの資金調達を行ったが、昨年はわずか180万ドルのロボットしか販売していない。
• 1Xは、カリフォルニア州ヘイワードにある同社のエンジニアが設計・製造した自動化機械で、銅線から完成したアクチュエータまで、自社でモーターを製造していると述べている。

Assembly is not vertical integration 1X bends the copper, solders the phases, potts the stator and builds the magnet arrays. Raw materials to finished actuators on our automated line. That is vertical integration. That is reindustrialization

これらのラインを構築する誰かが必要であり、私たちは西側では、たとえ中国が昨年工作機械の最大の輸出国になったとしても、物を作る機械の製造に非常に長けている。アメリカ自身はまだそれができない。10月28日、ホワイトハウスは、アメリカが「ほとんどの種類のロボット、産業機械、およびそれらの部品やコンポーネントを外国からの輸入に依存している」と指摘した。

労働力不足の国は通常、機械を製造する。労働力不足の日本はアメリカに対してそれを行った。GMは1961年に最初のユニメート産業用ロボットを購入し、川崎は1968年にライセンスを取得し、1990年までにアメリカ初のロボットメーカーはヨーロッパに売却された。今、アメリカは労働力不足であり、機械メーカーが進出してきている。Mazakはケンタッキーで4万台の機械を製造し、安川電機はウィスコンシンでロボット工場を建設し、ファナックはミシガンに用地を取得した。

［画像: 1967年10月3日、ロサンゼルス、ビルトモアホテルにてコーヒーを注ぐユニメート産業用ロボット。写真：フランク・Q・ブラウン、ロサンゼルス・タイムズ写真アーカイブ、UCLA図書館特別コレクション、CC BY 4.0。］

1967年、ロサンゼルスでコーヒーを注ぐユニメート。今日、中国の国家訓練センターでは、訓練データのために人型ロボットが同じことをしている。写真：フランク・Q・ブラウン、ロサンゼルス・タイムズ、UCLA図書館、CC BY 4.0。

そしてプログラミングの問題がある。その費用を支払うことが、カスタム機械が固定された製品に対してのみ意味があった理由であり、AIはその費用を削減している。HD HyundaiとPalantirは、ロボットプログラミングの問題を修正する平均時間を21.5日から7.9日に短縮したと述べている。Appleは、アメリカで8,700人の産業エンジニアを雇用するには最大9ヶ月かかると見積もっていたのに対し、中国では15日だった。中国も同じAIツールを持つだろうが、アメリカではエンジニアの時間あたりの費用が3〜5倍高いため、AIが節約する1時間あたりの価値はそれだけ大きくなる。中国が最も早く失うであろう利点は、そのロボットプログラマー軍団である。

ソフトウェアはまずこのすべてを経験した。かつては大規模なプログラムは工場のように計画されていた。変更には数ヶ月のプログラマーの時間が必要だったため、チームは仕様を固定し、年に一度出荷していた。今日では、コーディングエージェントが昼食前に変更を加え、製品は毎週出荷される。私の最後の記事で、私はロボット版をエージェント型ロボティクスと呼んだ。市販のシステム2、Claudeのようなモデルが、センサーでチェックできるあらゆるタスクについて、ロボットのプログラムを作成し、実行し、自分で修正する。洗濯物を除くすべてが引き出しであり、モーターラインの大部分は引き出しである。

［画像: AIとシミュレーションはプログラマーの時間を短縮している。現在の各ジョブのエンジニアリングに必要な時間（以前必要だった時間に対する割合）：HD Hyundai RoboticsとPalantir、AIエージェントによるロボットプログラミング問題の解決、21.5日から7.9日。ABB、AIロボットトレーナーによるエンジニアリングとコミッショニング、最大75%削減。Siemens、新製品の仮想立ち上げのためのエンジニアリング作業、最大85%削減。BMW、新モデルが工場に適合するかどうかの確認、約4週間から3日。プログラミングと統合はロボットアプリケーションコストの50〜70%を占める。企業データ、報告による；50〜70%はIFRによる。］

AIエージェントは、HD Hyundaiがロボットプログラミング問題の平均解決時間を21.5日から7.9日に短縮するのに役立った。

中国は磁石を製造しているが、MP MaterialsはGMでの磁石の認定を完了しており、テキサス工場は2026年末までに納入を開始する。BMWはシュタイアで永久磁石を使用しないEVモーターを製造しており、今年はこのモーターの10万台以上の生産能力を求めている。

これが我々が失う方法だ。2022年までに、太陽光パネル製造装置のトップ10メーカーすべてが中国製になった。中国は電気自動車モーターを製造する機械の多くも製造している。数年以内に、中国のヘアピン巻き線機のメーカーはドイツやイタリアのメーカーに追いつき、ソフトウェアでの切り替えが可能になり、価格を最大半分に抑え、ヨーロッパ全体にラインを輸出し始めた。巻き線機はモーターコストの小さな部分であり、アメリカの賃金は高いため、価格が2倍の巻き線機であっても、ロボットのコストを8〜9%節約できる。西側が許容できないのは、切り替えが遅い機械である。

ひどく、短絡的な動きだ。我々はここで自分たちの足を撃っている。私は、2026年に中国製ハードウェアを禁止することの愚かさ、そして米国がハードウェアで競争優位性をどのように回復できるかについて、政策立案者に納得してもらうために時間を使っても構わない。アメリカはもっと見るの立場にはない。

昨日、議会は敵対国管理ロボットをアメリカのインフラから排除するための超党派法案であるGUARD Actを審議した。当社のCEOであるPeggy Johnsonは、この公聴会がなぜ重要なのかについて、@PirateWiresとの新しい論説で述べている。🧵

Eric Jangは中国製ハードウェアの禁止を愚かだと考えており、アメリカ製のUnitreeを求めている。同意する！しかし、機械で作るべきだ。（開示：私は自律組立ラインを製造するStandard Manufacturing、およびFCC規則から恩恵を受ける米国の人型ロボットメーカーであるDirac、Isembard、RMFG、Minervaに投資している。）

お金はどこにあるのか#

Teslaだけでも年間100万台のOptimusを求めている。Schaefflerは人型ロボットに25〜30個の主要関節アクチュエータ（手は除く）があると数えており、モーターは2500万個と見積もられる。FCC規則では、人型ロボットのコストの65%はアメリカ製部品でなければならないとされている。そしてモーターを作る機械は？ほとんどが輸入品だ。

• 人型ロボットではなくモーターを作る。人型ロボットは依然として主に研究室に販売されている。ロボット、ドローン、電動自転車は常にモーターを必要とし、モーターは世代から世代へとほとんど変化しない。
• Mabuchiのように標準化する。1971年に顧客に標準モーターの採用で20%の割引を提供し、今日では約90の基本設計から年間約14億台を製造している。
• 新しいサイズに迅速に対応できるステータ・ラインを構築する。なぜなら、モーターサイズは依然として変化するからだ。
• オハイオでロボットを手作業で作らない。

中国では手が勝つ。西側では機械が勝つ。

BYDで見たこと#

翌日、私はBYDを訪れた。深センの東にある最終組立工場である。BYDが1995年にバッテリー製造を開始したとき、創業者である王伝福はUnitreeと同じ計算をしたとCCTVは伝えている。輸入機械は20万ドルで、月2万人民元で償却でき、これは12人の労働者を雇うのに十分だった。「人＋治具＝ロボット」と彼はCCTVに語った。30年後、私が目にしたすべては自動化されていた。ロボットが車体を溶接し、完成した車がラインを流れてBYD自身の船に積み込まれていた。

特別なものではない。見たロボットはファナックやKUKAのアームで、Teslaが使用しているものと同様に事前プログラムされた経路をたどっていた。グリッパーはアルミニウム押出材に穴を開けて組み立てられていた。誰でも購入でき、私が目にしたものは、アメリカの工場でできないものはなく、ただ人がいないだけだ。ファナックはドリルを販売し、BYDは木工職人を抱えている。BYDは研究開発だけでTeslaの全従業員数とほぼ同数を雇用している。

［画像: 深セン東部の深山にあるBYDの最終組立工場内部：入り口の顔認証回転扉と、頭上のラインを流れる車体。ウェルカムウォールにあるスタッフのポートレートはぼかされている。］

BYDの最終組立工場内部。撮影許可を得られた数少ない写真の一つ。

では、ロボットが運営する工場で、それらのエンジニアは何をしているのか？そして、エージェントがその仕事をこなせるのか？それはパート2である。

Braindump by Josef Chen

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