人工ロボット購入者ガイド 2026:モデル,コスト,使用例を比較する
2026年,ヒューマノイドロボットを購入またはレンズするためのガイド Unitree G1 を比較する 02,Agility Digit,Boston Dynamics Atlas,Apptronik Apollo,Tesla Optimus Gen 2 を比較する
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2026年に登場する人間形ロボット市場への 誠実なガイドです 売っているのは誰なのか 何が機能するのか 何が機能しないのか
2026年に人間型ロボットがどうなるか
2026年のヒューマノイドロボット市場には,巨大なハイプ,大規模なベンチャーキャピタル投資,デモビデオと現実世界の能力の間の格差が広がっている.2023年以来,ヒューマノイドスタートアップに60億ドル以上が投資されている.少なくとも8つの企業は,歩行し,物体を操作する全身プロトタイプを持っている. しかし,正直な評価はこちらです. 現在,外部顧客が購入できるプラットフォームは2つだけ (Unitree G1とH1), 1つが企業リース (Agility Digit) に利用可能で,残りのものは閉鎖されたパートナープログラム,内部展開,または商業化前の開発です.
機能するものは:平面表面で双脚歩行はほとんどのプラットフォームで信頼性があります.基本的なピックアンドプレイス操作 (既知の物体,構造化された環境) は,適切な腕でプラットフォーム上で動作します.テレオペレーション
機能していないもの:新しい物体の自動操作,転落や意外な乱射から回復,真に構造化されていない環境での操作,そして人間の介入なしに多段階的な推論を必要とするあらゆる作業. 遠隔操作による示範と自動実行の間のギャップは依然として大きい. 2026年にヒューマノイドを購入するなら 自動運転作業員ではなく 研究プラットフォームやデータ収集ツールを購入します
人性 型 に 備え て いる の は なぜ です か
人形プラットフォームに16,000~250,000ドルを費やする前に,これらの5つの質問に正直に答えましょう.ほとんどのチームにとって,そのうちの少なくとも3つに正直に答えるのは"ノー"です.それは大丈夫です.つまり,まずは [ロボット武器] (T1
- 操作 に 伴う 双脚 の 移動 が 特別 に 必要 な の です か.** もし,操作 の 作業 が テーブル 上 で 行なわ れ て いる なら,3,500 ドル の ロボット 腕 は,16,000 ドル の 人体 型 に 比べ より 早く より 良い データを 収集 する.人間型 は,操作 研究 の ほとんど に 関係 ない 移動 の 複雑さ を 加え ます.
- ** 床が平らで,少なくとも5m x5m の 透明な面積と安全インフラが備わっている研究室空間はありますか?** ヒト物体は落ちます. 35-90kg のロボットが落ちると,それ自身,環境,そして近くの人間にもダメージを与えることができます. 床に敷き詰められた床,安全障壁,緊急停止システム,ロボットが衝突せずに移動するスペースが必要です.ほとんどの大学研究室には,変更なしにこの機能はありません.
- ** 動力制御や全体制御の経験を持つ少なくとも1人のエンジニアがいますか?** 動力操作のフレームワークと比較して,人間性ソフトウェアスタックは未熟です. 歩行調整,バランス回復,全体逆動力学,動力操作の調整にかなりの時間を費やします. 移動の専門知識がなければ 腕をベースにした研究室が 完全に 省くような問題を数ヶ月間 解決するでしょう
- ** 機器だけでなく,システム全体にも十分な予算はあるか?** ハードウェアは総コストの40
60%です.安全インフラ (5,00015,000ドル),配備部品と保証延長 (3,00010,000ドル/年),GPU (30008,000ドル),遠隔操作機器 (2,00010,000ドル) と統合エンジニアリング時間 (26人月) の予算は別途です. - ** テスト結果を公開したり,よりシンプルなロボットで製品を作ったりしましたか?** チームで単腕操作をマスターしていない場合は,ヒューマノイドから始めては,F1車で運転を学ぶようなものです.基本的なアルゴリズム (認識,把握,計画) は同じですが,ヒューマノイドでデバッグすることは5~10倍難しく,遅いです.
ヒトモイドの購入は意味がある.そうでない場合は,ロボット腕から始めます.
人体ロボット比較表:8つの主要なプラットフォーム
この表は2026年4月以降のあらゆるヒューマノイドプラットフォームを意味のある引力でカバーしています.価格は利用可能な場合のベースユニットです. "販売対象ではない"とは,通常のチャンネルを通じて,お金の金額が手に入らないことを意味します.
| Platform | Price | Availability | DOF | ペイロード (arms) | Battery | SDK | Best For |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Unitree G1 | $21,500-$73,900 | Available now | 43 | 2 kg/arm | 1-2 hrs | Python, ROS2 | Research, gait learning, budget teleop data |
| Unitree H1 | $90,000 | Available now | 19 (base) + arms | 5 kg/arm | 1-2 hrs | Python, ROS2 | Industrial trials, human-scale research |
| Figure 02 | Not for sale | Partner program | 16+ (loco + hands) | TBD | ~5 hrs (claimed) | Proprietary | BMW/commercial partner deployments |
| Agility Digit | $250,000 (lease) | Enterprise lease | 28 | 16 kg total | 4+ hrs (w/ swap) | ROS2 (limited) | Warehouse logistics, tote handling |
| Boston Dynamics Atlas | Not for sale | Internal / research | 28+ | 25 kg | ~1 hr (electric) | Spot SDK subset | Hyundai factory pilots, R&D showcase |
| Apptronik Apollo | $150,000+ (est.) | Enterprise trials | 30+ | 25 kg each arm | 4 hrs (target) | ROS2 | Logistics, heavy payload tasks |
| Tesla Optimus Gen 2 | Not for sale | Internal only | 28+ (est.) | 9 kg (est.) | Unknown | Proprietary | Tesla factory automation (internal) |
| 1X Neo | TBD | Research program | ~30 | TBD | TBD | TBD | Home environments (long-term vision) |
深海 潜水: 理解 する べき 3 つの プラットフォーム
ユニットリーG1: 最もアクセス可能な人間性
Unitree G1は21,500ドル (基本設定) で,誇張することなく,人間型ロボット市場の最も重要な製品発売です.G1以前,研究購入可能な最も安価な人間型プラットフォームは90,000ドル以上 (Unitree H1自身またはFourier GR-1).G1は,その階を75%下げた.以前はロボット腕しか買えなかった研究室に人間型研究を開設した. 基本設定には,ドミハンド付き23のDOFが含まれています.Edu Standard (43,900ドル) は100のTOPS開発計算を追加しています.Edu Pro (56,900ドル) は 37のDOFにDex3-1の3指触覚ハンドを追加しています.Edu Ultimate (67,900ドル - 73,900ドル) は 41-43のDOFに5指インスパイアまたはBrainCoのハンドをもたらしています.
G1では,平面表面で2m/sまで歩行することは,信頼性があり,滑らかです.Python SDKとROS2ドライバー (unitree_ros2) は機能的で,積極的に維持されています.VRコントローラーまたはリーダーフォロワー設定を通じてデータ収集のためのテレオペレーションが動作します.コミュニティは,GitHub,Discordサーバー,大学でのコラボレーションで活発なリポジションを持つ人間型プラットフォームの中で最大のものです. 機能しないのは:高さ1.27mはG1が標準的なカウンタータップや棚に到達できないことを意味します. 小さくて子供の身長に近い小型の人形です.腕あたり2kgの有用荷は軽量物体に操作を制限します.バッテリー使用期間は1時間2時間です. 巧妙な手オプションは能力が追加され,また重要な複雑性と失敗モードも追加されます.合理的な予算でヒューマノイド研究を開始する研究室では,G1は2026年に明確な最初の選択です.
図2: 最も予想されたプラットフォーム
図2は,BMWと他の製造企業との提携で商業部署のために設計された2世代プラットフォームです. 図の重要な違いは,手デザインです 02の手は業界で最も巧みな手です. 他のヒューマノイドが試みることができない操作作業を可能にする個々の指のアクチュエーションがあります.
率直な評価:Figure 02を購入することはできません.この会社はパートナープログラムモデルを運営しています. 部署はパートナー施設 (主にBMWのスパルタンバーグ工場) にFigureエンジニアを現場で配置しています.自営業購入オプション,SDKドキュメントが公開され,一般利用時間はありません.デモビデオは印象的ですが,重点策定されています. 図2は,計画ではなく,見るべきものなのです. もし,研究タイムラインに12ヶ月以内にハードウェアが必要なら,UnitreeやAgilityをご覧ください.
敏捷性 指: 最も 使われる人間形
アギリティ・ロボティクス・ディジットは,現実の世界での部署時間が最も検証されたヒューマノイドです.倉庫トーゲ処理のためのアマゾンとのパートナーシップは,他のヒューマノイドプログラムよりも多くの運用データを生産しています. デザイン哲学は実用的で,足は歩行効率を美学上よりも優化したユニークな逆膝配置を使用し,腕は手持ちと配置のために設計されています. 巧妙な操作ではありません.
Digitは,ハードウェア,サポート契約,ソフトウェア更新,および現場部署支援を含む約25万ドルの企業リースとして提供されています.ターゲット顧客は10以上のユニットを部署する大型物流および製造企業です.Agilityは年間数千ユニットの生産能力を備えたオレゴン州セレム (RoboFab) で工場を運営しています. 研究研究室では,Digitは一般的には利用できない. リース条件と価格設定は,個別単位研究ではなく,企業艦隊部署のために設計されている.あなたの使用例は,規模での倉庫物流であり,予算がある場合は,Digitは市場で最も生産準備ができているヒューマノイドです.他のすべての場合,コストと企業集中により,それは不実用です.
ヒトと腕と四重型:どちらを買うべきか
これはこのガイドの中で最も重要な決定です. 多くのチームは周囲の興奮のためにヒューマノイドにデフォルトします. しかし,ほとんどの使用例では,異なる形式因子がより実用的でコスト効率的です.
| Your Need | Best Form Factor | Recommended Platform | Budget |
|---|---|---|---|
| Tabletop manipulation research | Robot arm | OpenArm ($3.5K) or Franka FR3 ($25K) | $5K-35K |
| Mobile inspection / patrol | 四足歩行ロボット | Unitree Go2 ($1.6K) or Boston Dynamics Spot ($75K) | $2K-80K |
| Mobile manipulation (navigate + pick) | 四足歩行ロボット + arm | Unitree B2 + Z1 arm ($30K combined) | $25K-40K |
| Bipedal locomotion research | Humanoid | Unitree G1 ($16K) | $20K-30K |
| Loco-manipulation research | Humanoid | Unitree G1 EDU ($28K) or H1 ($90K) | $30K-120K |
| Human-scale environment tasks | Humanoid | Unitree H1 ($90K) | $100K-150K |
| Warehouse logistics at scale | Humanoid (enterprise) | Agility Digit ($250K lease) | $250K+/unit |
鍵となる洞察は 操作のほとんどの作業では 固定基に搭載されたロボット腕は 人間型よりも より信頼性があり 繰り返しやすく 安価で プログラミングが容易です ヒト化物は,特に双脚動力と上部操作の組み合わせが必要である場合のみ,または環境が人間のために設計された場合 (階段,狭い廊下,人間の高度の作業台) で変更できない場合のみです.
2026年にヒューマノイドの実際の使用例
デモビデオやマーケティングの主張を脇に置いてみると 人形ロボットが実際に今 展開された環境や 接近した環境でやっていることはこれです
遠隔操作データ収集:** これは2026年にヒューマノイド購入の主要な使用例です.研究ラボは,遠隔操作を通じて全体操纵デモを収集し,そのデータから自律的なポリシーを訓練するためにヒューマノイドを購入します.Unitree G1は価格とSDK品質のためにこの作業のための最も人気のあるプラットフォームです. RCSVは,ヒューマノイドのデモを必要とするが,ハードウェアを所有したり操作したりしたくないクライアントのための遠隔操作データ収集のためのG1ユニットを運営しています.
移動と歩行研究: 双脚移動,動力バランス,地形適応を研究する大学の研究室は,シミュレーションで開発されたアルゴリズムのための物理的なテスト台としてヒューマノイドを使用しています.移動のシムからリアルへの転送ギャップは,RL訓練された歩行政策の検証に物理的なハードウェアを不可欠なものにする.
制御された製造パイロット: Agility DigitユニットはAmazonの倉庫とAgilityの独自のRoboFabで運営されており,構造環境でトーテを移動する作業を行っています.図02のユニットはBMWのスパルタンバーグ工場にあります.これらは自動展開ではなく,現場のエンジニアリングサポートを有する制御されたパイロットです. ロボットは 特定の 繰り返し作業を 調整した環境で 処理します
人間とロボットとの相互作用研究: いくつかの研究室では,人間形ロボットとの快適性,信頼性,協力に関する研究のためにヒューマノイドを使用しています.ヒューマノイド形因子は,医療,小売,公共空間での応用に重要な,腕または車輪ロボットと異なる人間の反応を誘発します.
能力 を 誠実 に 評価 する: 何が 効果 を 得る と 何が 効果 を 持つ こと が ない
この表は,RCSVでUnitree G1ユニットを運用し,他のプラットフォームから発表された結果をレビューした上で,我々の評価を反映しています.
| Task | Status | Notes |
|---|---|---|
| 歩行 on flat surfaces | Works reliably | All major platforms walk smoothly on flat, hard floors. The G1 handles slight inclines. |
| Pick and place (known objects) | Works sometimes | Reliable in structured setups. Degrades with novel objects, varied lighting, or cluttered scenes. |
| Stair climbing | Works sometimes | Demonstrated on G1 and Atlas. Not reliable enough for unsupervised use. Fall risk is significant. |
| Carrying objects while walking | Works sometimes | Digit does this well for totes. Other platforms struggle with balance during loaded walking. |
| マニピュレーション with tools | Not yet | Demonstrated in curated demos. Not reproducible in unstructured settings on any platform. |
| Language command following | Works sometimes | Figure 02 demos show LLM-guided behavior. Practical reliability in open-ended tasks is low. |
| Fall recovery | Not yet | Atlas demonstrates acrobatic recovery. No commercial platform can reliably self-recover from a fall. |
| Multi-step autonomous tasks | Not yet | Chaining walk + navigate + grasp + place autonomously is beyond current reliable capability. |
所有コスト総額
購入する人形は 最初の年に実際に使う金額の40~60%です 購入可能な2つのプラットフォームのリアルな分解はこちらです
ユニットリーG1:最初の年費用推定
- ベースユニット (23 DOF): $16,000
- 手上アップグレード (EDU,オプション): +$12,000
- 安全インフラ (敷地板,壁,電子ストップシステム) 3,000~5,000ドル
- バッテリーを節約する (追加2台推薦) $1,200
- コンピュータワークステーション (政策訓練のためのGPU): 3,000~5,000ドル
- 遠隔操作機器 (VRヘッドセット +コントローラーまたはリーダー腕):500~10,000ドル
- カメラ (第三者視野のためのRealSenseまたはZED外部) $600~$2,000
- ** 備蓄部品** (サーボ,ケーブル,コネクタ): 2,000ドル
- 統合エンジニアリング時間 (労働率で2~4人月)
- **総額 (ベース) 第1年:**2万6千~32万ドルの
- **総額最初の年 (手によるEDU):**3万8千-4万4千ドル
ユニットリーH1: 初年度費用推定
- ベースユニット: 9万ドル
- 安全インフラ (より大きな空間,強化された壁): $8,000~15,000
- 延長保証/サポート契約: 5,000-10,000$
- 計算と遠隔操作: 5,000~ 15,000ドル
- 施設の改装 (床強化,電源,通気): 3,000~10,000ドル
- 統合工学: 3~6人月
- 総額: 115,000~150,000ドル
買い物 の 代わりに 賃貸 する こと
人形を評価するほとんどのチームにとって,リーシングは購入よりも賢明である.技術が急速に進化している.今日購入するプラットフォームは18ヶ月以内により優れたモデルによって置き換えられる.リーシングは資本を保存し,リスクを軽減し,より良いハードウェアが到着するとアップグレードすることができます.
RCSVは研究・企業チームにヒューマノイドリーシングを提供します
- Unitree G1 レンタル: 6 ヶ月間の期間で月額 1,200 ドルから開始. 基本サポート,レザーバトル,および ROS2 セットアップ支援が含まれます.資格のある研究ラボや企業に利用可能です.
- Unitree G1 EDU (手) リース: 6ヶ月間の期間で月額2,200ドルから開始. 遠隔操作設定とオペレーター訓練セッションを含む.
- 短期賃貸: G1ユニットは,1〜3ヶ月間,月額1800ドルでプロジェクトベースの賃貸で利用できます. 購入または長期賃貸契約を約束する前に,ヒューマノイドが研究に適合しているか評価するのに理想的です.
すべてのリースには,初期設定,ROS2ドライバーの設定,および遠隔操作パイプライン統合のためのRCSVエンジニアリングサポートが含まれています.現在の利用可能性とカスタム条件については,当社の [リースページ]
開始: 人間性 の 仲間 の 最初 の 90 日
人形型を購入またはレンタルすることに決めた場合,最初の3ヶ月間のリアルタイムラインはこちらです.これはUnitree G1 (最も一般的なスタートプラットフォーム) とROS2経験を持つチームを前提としています.
1〜14日:設置と安全性* 箱を開きハードウェアを検査する.安全インフラを設置する (敷設されたエリア,障壁,電子ストップ).作業台にUnitree SDKとROS2ドライバーをインストールする.ロボットとの通信を確認する.工場診断を実行する.安全インフラが完成するまで歩行しないでください.この1週間を予算する
**15日~30日:基本移動.**安全区域内に内蔵された歩行制御器を平地で実行します.ジョイスティック制御インターフェースを学びます.反射性になるまで緊急停止を練習します.センサー品質を確認するためにIMUと関節データをログインします.床面の歩行パラメータを調節し始めます.4週終了後,ロボットは研究室内で信頼に適した歩行が可能になります.
31~60日:腕操作. 集中を上部制御に切り替える. テレ操作を設定する (VRまたはリーダー腕).簡単な作業 (軽量物体を掴む,到達する) に対して初期操作デモを収集する.腕の関節界限と作業空間境界線を経験的に学ぶ. データ収集パイプライン (カメラの校正,データ記録,エピソード管理) を構築します.
61~90日:統合と最初の実験. 簡単なシナリオ (テーブルへ歩み,物体を拾い) で移動と操作を組み合わせて,収集された示範データで最初の政策訓練実験を実行します.パイプラインのボトルネックスを特定します (通常はデータ品質ではなくアルゴリズム選択です). 90 日までに,データ収集パイプラインと初期政策結果が機能しているか,別のプラットフォームが必要である理由を明確に理解している必要があります.
率直に言って,ほとんどのチームは最初の90日間に必要な時間を50~100%低估します.ハードウェアデバッグ,ドライバーの問題,安全手順,そして双脚ロボット操作の学習曲線は,予想以上に時間がかかります.
よく 聞かれる 質問
人形ロボットにはどれくらいかかる?
Unitree G1は21,500ドル (基本,23DOF,ドミハンド),43,900ドル (Edu Standard,100 TOPS),56,900ドル (Edu Pro,Dex3-1またはBrainCoタクティブハンド),67,900ドル (Edu Ultimate,5指インスパイア/BrainCoハンド,41-43DOF) から開始される.Unitree H1は90,000ドル.Agility Digitは約250,000ドルでリースする.他のプラットフォーム (図02,アトラス,オプティマス,アポロ) は個人購入には利用できません. サポート,安全,コンピューティング,統合を含む所有コストは,通常は最初の年にハードウェア価格の2-3倍である.
テスラ・オプティマスを買える?
テストラは2026年4月時点で,テスラのオプティマス・ジェネレーション2はテスラの工場内でのみ展開されている.テスラは長期目標価格20,000~30,000ドルを公に発表したが,外部顧客はユニットを受け取っていないし,購入の時間表も発表されていない.今日利用可能なプラットフォームを調査する計画を立てなさい.
Unitree G1は研究に適していますか?
開発者: パイソン SDK,ROS2ドライバーは機能的で,43-DOF EDUの構成には手持ちの手が含まれ,成長するコミュニティは,一般的な設定問題への答えを迅速に見つけることができることを意味します.主な制限はコンパクトサイズ (1.27m),低腕用荷 (2kg),および1-2時間バッテリー寿命です. ヒトサイズの研究を始める研究室では G1はデフォルト推奨です
データ収集に最適なヒューマノイドは?
Unitree G1 は遠隔操作データ収集の最良の値である.そのSDKは50+Hzでリアルタイムコイントステートストリーミングをサポートし,VRコントローラーまたはリーダーアーム遠隔操作入力を受け入れ,コンパクトサイズによりラボ環境で管理可能である.人間の規模でのアクセスとより重い有用な荷荷が必要とするデータ収集では,H1 ($90,000) がステップアップです. [遠隔操作データ収集]
人形ロボットが現実環境で働いていますか?
制御された構造環境では,部分的に.アギリティ・ディジットはアマゾン倉庫でのトーゲの動きを処理します.図02はBMWで特定の作業を行います.しかし,これらは現場支援チームとロボットに改変された環境で高度に設計された部署です.構造のない現実環境 (家,公共空間,多様な地形) では,人間型ロボットが信頼性が高い方法で動作しません. 失敗率データではなく ハイライトロールを 確認してください
人形かロボットか?
ほとんどのチームでは [ロボット腕] (
ヒトロボットバッテリーはどれくらい 持続する?
Unitree G1とH1は,アクティブな移動と操作下で22時間持続する.Agility Digitは,熱交換可能なバッテリーパックを使用して4時間以上のシフトをターゲットとする.実際,熱管理,安全監督の要件,および遠隔操作操作操作のオペレーターに対する認知需要のために研究セッションはしばしば3060分に制限される. 予算は2〜3つのリザーブバッテリーで 45分間のアクティブブロックと15分間の冷却とバッテリー交換間隔でデータ収集セッションを計画します
RCSVは,ユニットリーG1ユニットを賃貸に利用できる
実験室でG1を借りるか 短期プロジェクトでG1を借りるか ヒト像通信データを収集するRCSVを依頼するかどうか 協力します
[RCSVに話す]