小米（シャオミ）の人型ロボット、EV工場で98%の成功率を達成—オープンソースAIモデル公開と残された課題

より複雑な作業への拡大

ナット取り付けに加え、小米はロボットの担当業務を拡大している。新たに導入された2つの作業——センターコンソールのサイドパネル選別と、部品箱の折りたたみ・リサイクル——では、いずれも90%の成功率を達成した 。2026年4月には、4年の開発期間を経た新型フルサイズ人型ロボットを投資家向け説明会で公開。すでに工場内で複雑な組立作業を90%超の成功率でこなしている 。

Xiaomi-Robotics-U0：オープンソースAIモデルがロボット性能を飛躍的に向上

2026年7月15日、小米は380億パラメータのマルチモーダル自己回帰型世界基礎モデルXiaomi-Robotics-U0を発表し、完全オープンソース化した 。主な特徴は以下の通り。

• 統合フレームワーク：テキストから画像生成、画像編集、具身シーン生成、具身ビデオ生成の4カテゴリの具身生成タスクを単一の自己回帰フレームワークで処理 。
• アーキテクチャ：EMU3.5とQwen-3-32Bをベースに構築され、「次のトークン予測」アーキテクチャで物理世界の相互作用をシミュレーション 。
• 処理速度：FlashAR+推論高速化スキームにより、元の自己回帰パラダイムと比較して生成効率を約83倍向上 。
• ベンチマーク性能：具身ビデオ生成のWorld Arenaベンチマークで1位を獲得。具身シーン生成の人間評価ではGPT-Image-2.0を上回った 。

実世界へのインパクト：U0が生成した合成データで訓練されたロボットポリシー（π₀.₅と命名）は、実世界の分布外（OOD）タスクで成功率が**36.9%から63.2%**へと、26.3ポイントの大幅な改善を示した 。

公開された改良の軌跡

これは4ヶ月間で7.8ポイントの向上を意味する。小米の雷軍（レイ・ジュン）CEOは、今後5年以内に**「大量の」**人型ロボットを同社の生産施設に配備する目標を掲げている 。

残された課題：「インターン」から「正社員」へ

急速な進歩にもかかわらず、人型ロボットがフルタイムの組立ライン作業員として稼働するには、いくつかの大きなハードルが残っている。

1. サイクルタイム：76秒のサイクルタイムは3月の試験で達成されたが、自動車生産ラインでは一般的にさらに速いペースが求められる。ロボットが複数時間のシフト全体を通じてこの速度を維持できるかどうかは未確認である 。
2. 稼働率と信頼性：試験は3時間のみ。フルタイム作業員は8時間以上のシフトで、計画外のダウンタイムはほぼゼロ。小米はより長時間の信頼性データを公開していない 。
3. 不良コスト：98%の成功率でも、2%の不良率は自動車組立において現実的なコスト——手直し、スクラップ、後工程への品質影響——に直結する。99%超の人間作業員には依然として優位があり、安全重要タスクではppm（100万分率）単位の不良率が要求されることもある 。
4. タスクの幅：ナット取り付けは単一の比較的単純な作業。車両全体の組立に必要な数十種類の多様な巧緻作業に拡大することは、はるかに難しい課題である。フレキシブルなワークピースハンドリングやマテリアルハンドリングへの拡大は有望だが、依然として限定的である 。

要するに、小米の人型ロボットは純粋な実験室から実工場のトライアルへと移行し、測定可能な改善結果を示している。しかし、同社の盧社長が言うように、彼らは依然として「インターン」——まだフルタイムの仕事に就く準備はできていないのだ。

注記

本記事は、小米の2026年7月15日時点の公式発表および関連報道に基づく。引用元は文中の上付き数字で示す。