ロボティクス 状況 2025
2025年のグローバルロボット産業に関する最終年度報告書 市場成長,データ経済,VLA採用,中国の戦略的役割,展開傾向. シリコンバレーのロボットセンターから無料.
年間報告 · 2025年
グローバルロボット市場では28.4億ドルに達しました VLAモデルは生産に投入されました データ収集コストは1時間200ドル以下になりました 中国が業界で最も重要なハードウェアパートナーとして登場しました これが起こったのです
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発行年3月2025年 44ページ 無料
2025年 番号
6つのデータポイントが 世界ロボット学の年軸を定義しています
年間28.4億ドル
2025年のグローバルロボット市場は 2024年の225億ドルから26%増加し,2018年以降で最も強い成長です
13% VLA
ビジョン・言語・アクションモデルが新しいロボット部署の13%に達し 12ヶ月以内に40%に3倍になる.
時間の200ドル
平均的な遠隔操作データ収集コストは2025年初旬. 第4四半期までに,リーダー数は136/時間以下でした.
7 について
2025年末までに商用ヒューマノイドプラットフォームが利用可能になる2024年初頭では3台しかありませんでした
年間670億ドル
2024年にロボットに全世界の投資額は38%増加し,2025年1半期にさらに加速した.
14件のうち6件
中国製の製造業者では 10万ドルの低価格のロボット腕メーカー14社のうち 6社が 国内最大のシェアを占めています
内容表
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総計
総括
](
年間
ハードウェア 景観
03 について
データ収集経済
関連
財団モデル&AI
ロープ
中国:戦略的機会
図書
縦部部署
07 について
投資と資本
年間
2026 年 を 待ち望
第1章
総括
2025年はロボットが研究インフラから商業的な現実へと移行した年でした. 均等ではなく,どこにでもなく,そして大きな摩擦もなくなくなりました グローバルロボット市場は,年比26%増加し,284億ドルに達しました. 低価格のハードウェア,成熟したAIモデル,データ収集コストの崩壊により,ロボット展開は,業界の歴史においてどの時点よりも幅広い企業にとって経済的に実行可能になりました.
3つの構造的な変化が年表を定義しました
- ハードウェア商品化が加速した. 5カ国 14 社の製造業者から10Kドル未満のロボット腕が利用可能になりました.中国のOEMは14週間から4週間までリード時間を圧縮し,欧米のサプライヤーが部品コストよりもソフトウェア,サポート,認証に競争するよう強要しました. 年末までに,7つの商用ヒューマノイドプラットフォームが購入または賃貸可能になった. 2024年初頭の3台から増加した.
- **VLAモデルが生産に投入されました.**Vision-Language-Actionアーキテクチャは研究デモから実際の展開に移行し,2025年4半期までに約13%の新設に達しました.これはまだ初期段階での採用ですが,成長曲線は急激です. 200~500回のデモでVLAベースを精細調整することで,現在 1,000以上のデモでタスクの特定方針を訓練する成績が一貫して上回っています.
- データボトルネックが緩った. 2024年初旬の平均遠隔操作データ収集コストは約340ドル/時間から2025年1季度までに200ドル/時間にまで減り,2025年4季度までに136ドル/時間以下に減った.これは,より安価なリーダーフォロワーハードウェア,自動注釈パイプライン,RLDSとHDF5エピソードフォーマット周辺のコミュニティ標準化によって引き起こされた.
このレポートの中心論: 2025年はロボットデータ収集の経済学が,企業部署プログラムをシリーズAおよび企業パイロットレベルで可決にする限界を突破した転換期でした.これを早期に認識し,特有のタスク特有のデータを収集し始めた企業は,2026年以降に複合的な利点を持つでしょう.
更に2つのテーマは,行政の注目を集めるべきである.一つは,中国は,製造業基地としてだけでなく,天龍やCAICのようなプログラムで人形能力を推進するイノベーションセンターとして世界ロボットにとって最も重要な戦略的パートナーとして浮上した.RCSVの第5章の分析は,より深い協力の理由を示しています. 第二に,訓練方法論の景観は大きく変化した. 模倣学習は調査回答者の44%の採用に達し,強化学習は48%で保持され,新興ハイブリッドカテゴリ (ILとRLを組み合わせ) は8%に現れた. 2026年までに非常に異なる割合が表示されます.
このレポートでは,RCSVが過去12カ月間に開発したデータ,分析,前向きの視点を紹介しています. ハードウェアベンチマークプログラム,データ収集サービス,および200以上のロボット企業,投資家,研究ラボとの会話を通じて. 透明性の低い業界よりも知的な業界が速く動いていると信じているので,私たちは自由に公開しています.
第2章
ハードウェア 景観
2025年のロボットハードウェア市場は"つだけの言葉"であるアクセシビリティによって定義される.3年前,研究級ロボット腕の取得には,30万ドル以上の予算と12週間のリードタイムが必要だった.今日,機能的な6DoFと7DoFの武器は2,800ドルから9,500ドルの間で14社のメーカーから4週間短くリードタイムで利用可能である. ローボットの学習研究や導入に 参加できる人材を再設計した構造的な変化です
市場規模と成長
グローバルロボット市場は2025年に284億ドルに達し,2024年には225億ドル,2023年には17.8億ドルだった.2025年には26%の同年成長率は2024年に記録された26.4%の成長より加速を示し,初期の産業自動化ブーム以来最も強い持続的な成長期を記録している.2022年の13.6億ドルから市場が2倍以上増加した.
武器拡散
10万ドルの以下部門は最も影響的な市場動態が起きている.14社の製造業者が現在この部門で競争しており,2023年には8社であった.その14社のうち6社は中国本社である. UFACTORY,Elephant Robotics,AgileXなどの低コスト製造と真に競争力のあるエンジニアリングを組み合わせた企業です. 中国OEMのリードタイムは2025年に標準設定の14週間から4週間まで縮小され,米国と欧州のサプライヤーに不屈な価格圧力をかけています.
当初ACTの研究衍生品であるOpenArmプラットフォームは2024年に1,200台以上を輸出し,2025年には2,400台以上を輸出する計画がある.オープンソースのURDFとROS2の互換性により,学術および初期の企業パイロットにとって事実上のベースラインとなった.
鍵の洞察: ハードウェア専用性は,ほとんどのロボット腕メーカーにとってもはや擁護可能な競争力のある立場ではない.2025年に持続的な価値を創造する企業は,商品ハードウェアの上にトレーニングパイプライン,政策図書館,データ収集インフラストラクチャ,サポートエコシステムを構築する企業です.
人体化: デモから製品へ
人形セグメントは2025年に重要な限界を突破した.年末初頭には5つの商業プラットフォームが購入または構造化レンタルに利用可能であった.12月までにその数は7台に増加した.この中には2つの全双脚の人形,2つの上部トロス,および3つの"人形付近"移動操作プラットフォーム (双腕またはそれ以上の手腕を持つ車輪ベース) が含まれる.
平均販売価格は,最も軽いボトムシのみシステムでは2万4000ドルから,オンボードコンピューティングを搭載したフル・ビペッドでは21万ドルまでです.リースプログラムは月額3,000~7,000ドルで登場しており,ほとんどの企業購入者は資本購入にコミットする前にワークフローを証明する必要があることを認識しています. 中国の天龍人形とCAIC人形プログラムは 競争力のある価格と 複雑に発達する全体制御を組み合わせる 重要な項目です
| Form Factor | Units Shipped (est. 2024) | Price Range | Primary Use Case |
|---|---|---|---|
| 6-DoF Arm (<$10K) | 12,600 | $2,800–$9,500 | Research, data collection |
| Bimanual Arm System | 1,800 | $12,000–$32,000 | マニピュレーション research, pilot deployment |
| Mobile Manipulator | 1,400 | $25,000–$85,000 | Logistics, inspection |
| Full Humanoid | 180 | $75,000–$210,000 | Factory pilots, media/demo |
センサーとコンピューティング統合
2025年のハードウェア発売において一貫したテーマは,深度カメラ,手首に搭載されたフォーストークセンサー,およびロボットチェシに搭載された計算を深入に統合すること.NVIDIA Jetson Orin モジュールは現在少なくとも4つの商業プラットフォームにプリエンゲージメントされています. この傾向は"ハードウェアから最初の推論"の時間軸を短縮し, 深いハードウェア専門知識のないチームが ロボット自身でリアルタイムで学習されたポリシーを実行することを実用化します.
第3章
データ収集経済
機器の導入に データの 硬件ではなく アルゴリズムが 拘束力のある制約であると 業界が認識した年なら 2025年は そのデータの経済が 買い手に有利に 変化し始めた年です 高品質の遠隔操作データの平均時間コストは 2024 年初頭では約340 ドル/時間から 2025 年 1 季度までに約 200 ドル/時間にまで減り, 最適化された収集プログラムでは 2025 年 4 季度までに136 ドル/時間以下に減りました.
費用 の 圧縮 を 促す 原因
3つの力が集まった.まず,遠隔操作ハードウェアは安くなり,エロゴノミックも増えた.2,000ドル以下の価格でリーダーフォローシステムにより,各サイトにカスタマイズされたハードウェアなしで規模で収集ステーションを展開することが可能になった. 2つ目は,DROIDやLeRobotの初期バージョンのようなツールが成熟したノート・アンド・リプレイパイプラインが,現在,RLDS形式のエピソードを半自動品質スコアで生産し,2024のワークフローと比較してノート労働を30
スケール・セローレッジ: 私たちの分析によると,ほとんどの操作作業には一般化可能な政策を訓練するために3001,200の高品質のデモが必要である.平均で時間3回のデモで200ドルで,これは20万80万ドルのデータ予算に翻訳される.
事業者 市場 の 形成 開始
訓練を受けた遠隔操作事業者の次要市場は生まれているが成長している.初期プラットフォームは,特定のハードウェアで認証された事業者とのデータ収集カバーを必要とする企業を接続する.料金は,インド,フィリピン,中国の事業者に対して1時間1845ドルから,ドメイン専門知識を持つ米国に拠点を置く事業者に対して1時間55100ドルまで. 生産作業に適している前に,リーダープラットフォームは8~30時間の認証訓練を必要とします 生産作業には資格があります
データセット品質: 新たに発生する課題
収集コストが低下し供給が増加するにつれて,データセットの質が重要な差異要因になりつつあります. 公開されたポリシーが購入者のハードウェアや環境に転送されない場合の再生産性障害は標準化された品質スコアを求める需要を駆動しています. RCSVが拡大に貢献したOpen-X Embodiment品質 rubricは,軌道の滑らしさ,示範多様性,およびラベル付け信頼性をカバーする.公式の品質枠組みの採用は依然として低い (15~20%の商業データ購入者) が,騒音データに関するトレーニングの結果がより顕著になるにつれて急速に増加している.
第4章
財団モデル&AI
2025年は,ビジョン言語行動 (VLA) モデルが研究好奇心から初期生産インフラストラクチャに移行した年です.VLAはビジョンエンコード,言語モデル (通常3B
VLAの採用経路
2023年には,VLA型アーキテクチャは数々の研究ラボにのみ存在した.2024年半ばまでに,最初のオープンウェイトモデル (RT-2,初期のOpenVLA変数) は,このアプローチが実行可能であることを示した. 2025年4月4日までに,新規の商業ロボット展開の約13%が,政策スタックの一部としてVLAモデルを組み込みました. 必ずしも主要なコントローラーとしてではなく,より多く,専門的な低レベルのコントローラーに委託する高レベルのタスクプランナーとして.
訓練方法 景観
訓練方法論の景観は2025年に大きく変化しました.
- 補強学習は48%で最も引用される主要な方法でありながら,2023年には62%から減少しています
- 模倣学習は,行動クローンと拡散政策の成功によって 2023年に28%から44%に増加した.
- **ハイブリッド (IL + RL) **は,通常はIL前訓練を伴う,強度のためにRLの微調整を伴う,8%で別々のカテゴリーとして登場しました
実用的な教訓: 構造環境における操縦作業の大半において,300
モデル効率度
2025年の反直感的な発見:ロボット工学では,言語モデリングとは異なり,大きくることは必ずしも良いことではありません.複数の独立したベンチマークは,3B
初期シミュレーション統合
物理シミュレーションは,ILの実践者向けに実世界のデータ収集を補完し始めています.合成データ拡張により,チームは200個の実用デモを数千のシミュレーション変数で補完し,実世界の収集コストの比例的な増加なしに一般化を改善することができます. 視覚領域のギャップは依然として意味あるが,光現実的なレンダリングエンジンが改善するにつれて縮小している.スタンフォードとチンフアの初期の結果は,合成データ30%に訓練された政策は,構造化操作作業のために100%の実際のデータに訓練された政策と一致することが示唆されている.
第5章
中国:戦略的機会
2025年のロボット・ランドスケープの分析は,中国の役割の 専門的な検討なしに完了できません 管理すべき脅威ではなく,業界で最も重要な戦略的機会です. 中国企業や研究者や政府プログラムが ロボットハードウェア経済を 変形し 人形能力を向上させ 他の国と比べられない規模と速度で 製造インフラを構築しています RCSVの立場は単純です 中国と西洋のエコシステムは平行ではなくオープンに協力すれば,グローバルロボット産業はより速く,より広く発展する.
価格 に 値打ち さ れる ハードウェア の 製造 支配
中国製は 14社のうち 6社で 10万ドルのロボット腕を製造しています これは国内最大のシェアです UFACTORY,Elephant Robotics,AgileX,Agilex,Lebaiなどの企業は中国の製造コスト優位を本物の技術能力と組み合わせました
14件のうち6件
10万ドルの手腕の製造者は中国に本社を置いています
4週間
中国OEMの平均リードタイムは2023年の14週間から減少
2万8千ドル
中国製の機能性6DoF研究部門の最低価格点
28%
2024年に中国企業へのグローバルロボット・VCの割合
BYD, CATL,そしてFoxconn:産業巨人のピivot
世界最大の製造業者3社 (BYD, CATL,Foxconn) は2024年 (月) にロボット工学に材料を移転させました.BYDのロボット工学部門は,外部に商業化する明示的な計画で,独自の工場のために操作システムを開発しています.世界最大のバッテリーメーカーである CATLは,バッテリー技術上の優位性を活用するモバイルロボットプラットフォームに投資しています. フォックスコンは,大規模な製造足跡全体で繰り返し組み立て作業を自動化することを目的としたヒューマノイドロボット工学プログラムを発表した.これらは投機的な賭けではありません. 純ゲームロボット工学企業は匹敵できないバランスシートと生産インフラストラクチャによって支えられた,隣接する市場への既存の製造能力の拡張です.
ティアンゴンとCAIC:中国の人間性野心
中国国内の人形プログラムは世界中で最も野心的な公有資金によるロボット開発を代表する.北京人形ロボットイノベーションセンターが開発した天龍人形は2024年3月3月に構造化されていない地形で双脚の移動を実証し,2025年に工場床のパイロット展開を目標としている. CAIC (中国航空宇宙国際ホールディングス) のヒューマノイドプログラムは 航空宇宙級のアクチュエーション技術を利用して 巧妙な操作を整った全体プラットフォームを追求しています
これらのプログラムは,より分散した西洋生態系で構造的に複製するのが難しい方法でハードウェア開発,ソフトウェア研究,製造規模を調整する中国の能力から利益を得ています.結果として,対比的な西洋プログラムよりも,繰り返しごとに速く安くなるヒューマノイド開発パイプラインです.
中国協力に関するRCSVの見解: グローバルロボット産業が直面するデータ収集と製造課題は,単一の国や生態系が単独で解決できないほど大きい.中国製メーカーが最も手頃なハードウェアを生産している.中国の研究室は操縦と移動に基礎的な貢献をしている. 中国工場は商業ロボットにとって最大の潜在的展開環境を表しています.RCSVは中国パートナーを積極的に探しています 製造業者,研究機関,展開事業者
なぜ データの収集 パートナーシップ が 最も 大切 な の でしょ う か
中国と西側ロボット協力の最も直接的な機会はデータ収集です.一般化可能なロボット政策のトレーニングには,さまざまな環境,ハードウェア構成,タスク分布にわたって収集された多様な示範データが必要です. 中国製の環境では 単に他の場所では利用できないデータ多様性を提供しています: 大量電子機器の組み立て,大規模自動車生産,食品加工,物流業務など 西洋の同類を上回る施設で RCSVのデータ収集プログラムは国境を越えて機能するように設計されており,共有された示範データセットに貢献し,利益を得ることができる中国事業者と積極的にパートナーシップを構築しています.
協力 の 呼びかけ
RCSVは中国ロボット企業,研究ラボ,製造組織を直接参加するよう招待します 共同データ収集プログラム,ハードウェアベンチマークパートナーシップ,配送協定,研究協力を通じてであれ,我々は中国と西洋のロボットエコシステムがお互いの弱点を複製するよりもお互いの強みを構築する上で最も生産的な前進の道だと信じています.扉は開いています. china@roboticscenter.aiで連絡してください.
第6章
縦部部署
2025年にロボット部署は集中しているが拡大している.三つの垂直部門である物流/倉庫,半導体製造,食品サービスが単位量による商業ロボット部署全体の58%を占める.残りの42%は医療,農業,建設,小売,そして日益的に長いニッチアプリケーションに分布している.
物流と倉庫 (28%の展開)
継続的な電子商取引成長と 完成センターにおける労働力圧力が継続しているため,物流は依然として最大の展開垂直部門です. 支配的な形状要因は,移動操作機です. 半構造環境でアイテムを拾い並べることができる腕または両腕を持つ輪型ベースです. 2025年の開発には,最初の多ロボット艦隊部署 (3+ロボットが協調されたワークフローで動作する) と,SKUごとに明示的なプログラミングなしで新しいアイテムを処理できるVLAベースの柔軟なピックリングへの関心が高まっている.
半導体および電子機器 (18% の展開)
高精度な製造は数十年間ロボット密集型であったが,2025年は固定産業自動化から柔軟で再プログラム可能な操作への移行を標的にしている.半導体ファブ事業者は,何週間ではなく数時間でロボット腕を再作業する能力が,ウェーファー処理,PCB検査,部品配置における新しい使用事例を開示していると報告している. ニュートン以下のトークスセンサーと ミリメートル以下の位置精度に対する需要は 平行ハードウェア市場を駆動しています
食品サービス (12%)
食品サービスが2025年の突破垂直である.米国,日本,韓国全域の180以上の急速サービスレストランは現在,顧客面またはキッチン面の容量で少なくとも1台のロボットを運用している.経済的な機能は,バーガーを折り畳むまたはフライを配送するロボットが労働コストで18.00ドル/時間以上の3~4年間代償を支払う. 台所特有のデータセットに訓練されたVLAモデルは,以前の固定自動化アプローチを阻害した変性課題を実質的に解決しました.
健康 保健 農業 長期 の 尾
医療機器 (サンプル輸送,薬局配送,機器清掃) は2025年に約800台に達し,2024年末にFDAとEUの非患者接触自動化に関するMDRガイドラインが明確化されたため急速に成長しています.農業収穫ロボットは主に労働力利用が最も制限されている高価値作物で2,200台を超えました. 建設と検査 (主に四駆とドローンハイブリッド) は1,200台に達した.
| Vertical | Share of Deployments | Est. Units (2024) | Leading Form Factor |
|---|---|---|---|
| Logistics / Warehousing | 28% | 32,000 | Mobile Manipulator |
| Semiconductor / Electronics | 18% | 19,000 | 精度（再現性） 6-DoF Arm |
| Food Service | 12% | 5,100 | Fixed Arm / Humanoid Torso |
| Agriculture | 8% | 2,200 | Outdoor Mobile Arm |
| Healthcare / Lab | 6% | 800 | Mobile Base + Arm |
| Construction / Inspection | 4% | 1,200 | 四足歩行ロボット / ドローン |
| Other (retail, hospitality, etc.) | 24% | ~6,000 | Mixed |
第7章
投資と資本
ローボティクスにおけるグローバルベンチャー投資は2024年に670億ドルに達し,2023年の490億ドルと比較して38%増加した.2025年初頭データによると,ペースはさらに加速しており,Q12025は約21億ドルで追跡されている.持続した場合,全年2025年の投資は8億ドルを超えると予想される.資本はますます集中している.2024年のトップ8ラウンドは総展開の51%を占めた.
資本の地理的分布
ロボットベンチャーキャピタルの地理的分布は変化している.米国本部企業は2024年に世界のロボットベンチャーキャピタルの54%を獲得し,2022年には61%だった.中国企業は26%を獲得し,2022年には22%だった.ヨーロッパ企業は特にドイツ,フランス,英国は13%を獲得した.残りの7%は日本,韓国,イスラエル,シンガポールに配布された.
投資 者 が 資金 を 提供 する こと
ロボットにおける投資論文は2023年以降に有意義に変化した.3年前,資本は主に新しいロボット形式要素を製造するハードウェア企業に流入した.2024~2025年には,ソフトウェアとデータ層に重点を置くようになった.
- 訓練インフラ (データ収集プラットフォーム,注釈ツール,政策評価システム) は2024年に14億ドルを獲得しました
- ** 財団モデル企業** (VLA開発者,世界モデルメーカー) は1,1億ドルを受け取った
- 垂直特有の展開企業 (物流,食品サービス,医療) は23億ドルの報酬を受け取った
- ハードウェア企業 (武器,ヒューマノイド,モバイルベース) は 1.9Bドルを受け取った
データ溝論文: 2024年にロボット企業を支援した投資家は,主に主権的なデータ収集インフラを主権的な防御性論点として引用した.リアル環境で展開されたロボットが,時間の経過とともに実際のタスクデータ複合を価値的に生成する. 基礎モデルの細かな調整により新規参加者への障壁が低下するので この論文が試験され始めていますが,初期データ収集者は依然として有意義な利点を持っています.
訓練 方法 時間の 経過
投資コミュニティは,訓練方法の変化を緊密に追跡しており,ロボットスタックにボトルネック (そしてそれゆえ価値) がどこにあるかを決定しています.下記のグラフは,模倣学習,強化学習,ハイブリッド方法の採用がどのように進化したかを示しています.
評価基準
シリーズAのロボット企業に対する金銭前評価は2024年に340万ドルに達し,2022年に2200万ドルだった. 独自のデータ収集能力を持つ企業は,同等の収益が有る企業に対して1.3×1.6倍以上のプレミアムを保有しているが,データ溝がない. 定義された垂直で10以上の支払客户を持つ企業は,試行段階にある企業に対して1.2倍以上のプレミアムを保有する. 証明されたVLA統合能力の溢価は生まれているが,統計的にはまだ堅固ではない.
戦略的合併・買収信号
機械技術の企業買収は2024年に約2倍になった. 2023年に4件に比べて5億ドルの7件以上の買収が記録された.注目される買収者には,工場自動化ソフトウェアを求める自動車OEM,検査と物流能力を獲得する防衛プライム,および独自のデモデータセットをターゲットとする技術企業が含まれています. 取得期表におけるデータ資産の明示的な評価
第8章
2026 年 を 待ち望
機械の軌道を予測することは謙虚な仕事です 2023年の版ではVLA開発のペースを少なくとも18ヶ月ほど過小評価しました この警告を正直に言って,RCSV研究チームは2026年を定義すると信じている6つのテーマを紹介します.
1 VLAの採用は3倍になる
2025年末の新規展開の13%から2026年4月4日まで推定35
2 ヒトのプラットフォームは倍増する
2026年末までに1012台の商用ヒューマノイドプラットフォームが販売される予定で,2025年末では7台に増加する.成長は主に中国プログラム (Tiangong, CAIC,そしておそらく23人の追加参加者) と,現在開発の遅段階にあるいくつかの米国/欧州企業から来る.完全な双脚の平均販売価格は15万~200万ドルの範囲に圧縮される.
3.データ収集コストは1時間100ドル以下に下がる
改善されたツール・ド・ング,より大きなオペレータープール,自動化された品質スコア等により,2026年2月までに生産品質のテレオペレーションデータ平均コストは1時間あたり100ドル以下に押し上げられる.標準化された作業 (ピック・アンド・プレス,シェルフストッキング) では,コストは60~80ドル/時間に達する可能性があります.
4. 政策評価は製品カテゴリーとして登場する
"私のロボット政策は実際に機能していますか?"という質問は,現実の世界での広範なテストなしで,答えることは非常に難しい.シミュレーション,ベンチマークタスク,自動レグレーションテストを組み合わせた最初の独立した政策評価製品が2026年に商業的に発送されると予想しています.これはソフトウェアのロボット化等価であり,それは別の市場になります.
規制の明確さは企業採用を加速させる
自動運転の同僚に関するEUの更新された機械規制と新興のUSOSHAガイドラインは,企業調達チームが規模展開を約束する前に要求する規制の明確性を提供し始めます.安全技術とコンプライアンスインフラに早期投資した企業は,大きな利点を持つでしょう.
6 図書 中国協力は深まる
地域政治的な複雑さにもかかわらず,ロボット工学における中西協力の実践的必要性は,2026年に特にデータ収集,ハードウェア配分,共同研究プログラムにおけるより深い協力を推進する.経済は説得力があり,技術的補完性は完全に分離できないほど強い. RCSVは引き続きこの協力を支持し,促進していく.
我々の概要の見解: 2025年を重要な年として振り返る企業は,それを利用して,独自のタスク特有のデータを収集し,垂直のビーチヘッドを確立し,時間とともに価値を増やすデータインフラを構築した企業です.ハードウェアとモデルは,現在十分に良いです.残る課題は実行です
[2026年版を読む →]
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機械産業の現状2025:グローバルロボット産業に関する年次報告. _ RCSV研究.
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