智元、清華大学などとCELを発表　96台のロボットで群体学習を検証

何が起きたか

智元創新（上海）科技股份有限公司は2026年10月30日、清華大学、無问芯穹と群体経験学習（CEL）を発表した。96台の実機を含むロボット群で、插花、叠衣服、手機充電、凳子组装、手機包装の5作業を評価し、CELの全体成功率は97.5％だった。公式記事は2026年11月2日掲載。

詳細

CELでは、失敗直前の観測情報から学習対象となる状況を特定し、群体で共有する成功軌跡から類似状況の操作を検索する。更新した方策をロボット群に配布し、新たな成功・失敗の軌跡を次の学習に回す。記事は、5作業でCELの成功率がSFTの36.3％、HG DAggerの81.0％を上回り、6人の人間遠隔操作員の平均も超えたとしている。 学習基盤のFATSは100台のロボット、50個のエッジノード、6台のクラウドサーバーを動的に管理する。96台での実験では9834回のタスク収集を行い、ロボット故障30件による稼働時間の損失は集群全体の1.3％だった。記事は、手機包装では参加台数を6台から96台に広げた際、成功率が86.7％から98.3％に上がったと記載する。また別の箇所では、16台から96台への拡大と成功率86.7％から98.3％を述べているが、両記述の対象範囲は同一とは確認できない。

Key Facts

本紙の見方

CELで目を引くのは、ロボット台数を単に実験規模として増やしたのではなく、作業軌跡を共有し、次の方策更新に使う学習単位として扱った点だ。失敗した作業の観測から学習対象を絞り、成功例を共有経験池から検索するFERTと、個々の機器の停止を群体全体の中断に波及させないFATSを組み合わせる。したがって、報告された成功率の伸びは、学習アルゴリズムだけでなく、実機・通信・計算資源を途切れず運用する構成と一体で読む必要がある。 智元の過去の発表を扱った智元創新が仿真平台「Genie Sim」を更新、柔性物体のシミュレーションに対応では、仿真・評価・後訓練が扱われていた。今回のCELは、少なくとも公式記事の記述上、実作業から得た成功・失敗軌跡を群体内で再利用する仕組みである。両者が連結した運用工程だとは発表されていないが、シミュレーションでの評価と実機上の経験共有は、開発過程の異なる局面として区別できる。 また、智元、ロボットの稼働量指標「Worken」を提案　leaderobot.com報道で紹介された算式は、稼働台数、自律作業時間、産出効率比を組み合わせる指標だ。CELの発表は、台数を増やした条件でのタスク成功率を示すが、稼働量や産出効率を測る指標としての適用を示したものではない。異なる指標を混同せず、成功率と実際の稼働量を分けて評価する必要がある。 検証範囲は5作業、累計600回の実機テスト、約30ロボット時間であり、報告された成績を他の作業や長期運用にそのまま当てはめる根拠は示されていない。さらに、台数拡大の説明には、5作業全体の16台から96台という記述と、手機包装の6台から96台という記述が併存する。各比較の条件・成功率の集計範囲を明確にし、反復試験で同様の傾向が得られるか、共有軌跡の品質や安全性をどう管理するかが、次に確認すべき論点となる。

なぜ重要か

CELは、成功した操作を群体で共有し、失敗場面を次の学習対象の選定に使う仕組みとして発表された。智元の実験では、5作業の全体成功率97.5％と、96台での故障による稼働時間損失1.3％が報告されており、学習成果だけでなく多数の実機を継続運用する能力も評価対象になる。