「ヒューマノイドロボット市場形成の要は価格よりもスピードだ。個別部品を一つ一つ調達するより、STのポートフォリオとターンキーソリューションを使うほうが開発スピードとシステム統合の面で圧倒的に有利である。価格競争力は市場が拡大する1~2年のうちに自然と追いついてくるだろう。」
パク・ジュンシク STマイクロエレクトロニクス韓国支社長は先月26日、ソウル・ソゴンドンのウェスティンチョソンホテルでChosunBizと会い、ヒューマノイドロボット市場をこのように診断した。ヒューマノイドロボットは二本脚でバランスを取り、人の手のために設計された物体を扱い、人と同じ空間でリアルタイムに相互作用しなければならない点で、人工知能(AI)を実際の物理的動作として実装するフィジカルAIの事例の中でも難易度が最も高い領域とされる。STは幅広い製品ポートフォリオを前面に出し、ヒューマノイドロボットの「頭脳」役を担うAIプロセッサーを除く残りすべての領域(マイクロコントローラユニット(MCU)、電力デバイス、センサー、コネクティビティなど)に必要な半導体を支援し、ロボット開発者の戦略的パートナーとして地位を確立する構想だ。
パク支社長は、フィジカルAIの実装で本当に重要なのはAIプロセッサーではなく、アクチュエーター・モーターを駆動するMCUと電力デバイス、多様なセンサーだと強調した。ロボットを頭・腕・脚などの区画ごとに分け、各区画のMCUがセンサーデータをローカルで処理する「分散型アーキテクチャ」が、人間の自律神経系に類似した即時の反応を可能にするとの説明である。クラウドではなくチップ内部でビジョン・ジェスチャー認識を処理するオンデバイス方式も同じ文脈だ。
韓国市場に関しては、アクチュエーター・グリッパーなどロボットの中核モジュール開発で韓国企業の競争力が際立つと評価した。STは韓国のモジュール企業と技術協力はもちろん、共同デザイン・マーケティングなど多様な協業可能性を議論しており、今後具体的な協力事例につながると期待すると明らかにした。以下はパク支社長との一問一答。
―直近数カ月間、フィジカルAI関連で大型のパートナーシップや新製品発表が多かった。STが今重視して見ている業界トレンドやイシューは何か。
「フィジカルAIはセンシングと中央判断を担うAIプロセッサーのようなメインチップセットも重要だが、それとコミュニケーションするコネクティビティ、そして実際の動きをコントロールするアクチュエーター・モーター用のマイクロコントローラユニット(MCU)と電力デバイス・ドライバーがより重要だと考える。AIプロセッシング自体はすでに長年発展してきており、現在でも十分に良い性能を出せるが、アクチュエーターを精巧に駆動する部分はまだ多くの研究開発が必要な段階であり、今はその発展が本格的に始まる時点だと見る。カメラだけでは不足する部分(ガラスかどうか、写真か実環境かを見分けること)を補うために、飛行時間距離測定(ToF)やライダーのようなセンサーがカメラと相互補完されるべきであり、新しいセンサー領域が今後多く開発されるべき部分だと考える。」
―ロボットを頭・腕・脚に分け、別個のMCUがローカルでセンサーを処理する「ゾーン型アーキテクチャ」、すなわち分散型構造でアプローチしている。ロボットメーカーの立場で、こうした分散型設計にはどのような利点があるか。
「ロボットの手が関節を動かすときは、思った以上に多くの機能が必要だ。物体が滑っているかをセンサーが感知し、即座にグリップでつかまなければならないが、センシング情報をメインプロセッサーに移し、再び実行命令が下りる方式だと時間がかかり構造も複雑になる。分散型構造は人間の自律神経系のように即時に反応できることが最大の利点であり、AI演算負荷も複数箇所に分散できる。ブドウを摘むとき、強く握りすぎると潰れ、弱すぎると落としてしまうが、力加減を手の中のMCUが即時に判断するほうが、中央プロセッサーやクラウドに送るよりはるかに効率的だ。」
―STマイクロが出したSTM32N6のような製品は、ホストなしでオンデバイスとしてビジョン・ジェスチャー認識を処理する。ロボットAI演算をクラウドに送るかエッジで完結させるかは、リアルタイム性と安全性のイシューにもつながるが、このバランスをどう見るか。
「大半の簡単な実行機能はローカル知能が担うのが正しいと考える。セキュリティ上の問題のためにもクラウド判断方式には副作用があり得て、メインAIブレインで処理すること自体も遅延とエネルギー消費が大きい。迅速な応答のためには、分散知能が人間の神経系に最も近く効率的なシステムだと考える。」
―エヌビディアとの協業が、部品供給を越えてシミュレーションモデルまで一緒に提供する方式だ。STが「半導体を売る巨大企業」から「ロボット開発プラットフォーム企業」へとポジションを移そうとしている意思に見えるが、どう考えるか。
「ロボットだけでなく、STがフォーカスするアプリケーションについては、コンピテンスセンター(Competence Center)とセグメント組織を独立して運営している。コンピテンスセンターはデモボードを作り顧客にリファレンスを提供し、セグメント組織は世界のロボット・AIトレンドを把握して顧客企業・エコシステムの要請事項を今後の開発に反映する。半導体を個別に販売するのではなく、どのようなシステムを作れるかを大きく分けて集中開発し、それに合う半導体を継続的に発展させる方向だ。」
―シミュレーションモデルをデモのように提供しながら、顧客企業のロックイン効果も享受する側面があるのではないか。
「ロックイン効果というよりは、完全に無(無)から始める顧客企業が多いため、デザイン開発の出発点を提供し、迅速に自社要件に合うシステムを作るのを助けるということだ。個別部品供給から進み、統合ソリューションを提供するシステムレベル・ターンキーソリューションのアプローチを強化しているという意味である。」
―STはヒューマノイドロボットに適用可能な500個以上の半導体ポートフォリオを提供している。このような幅広い製品群とシステムレベルのアプローチは、顧客企業の開発スピードとシステム統合の側面でどのような利点をもたらすか。
「リファレンスデザインとガイドラインがあれば、顧客企業の開発スピードははるかに速くなる。個別ベンダーから部品を受けるより、STの幅広いポートフォリオとシステムレベル・ターンキーソリューションを活用すれば、設計とシステム統合をより効率的に進められる。現在は市場の初期段階であり、価格よりも開発効率性・システム統合の利点が大きく、今後の市場拡大と生産数量の増加に伴い価格競争力も改善すると見る。」
―MCU、センサー、モータードライバーなど複数の製品群のうち、競合他社に比べてSTが自信を持つ差別化ポイントは何か。
「STM32N6はSTM32製品群で初めて、ST独自のニューラルネットワーク処理装置(NPU)である『Neural-ART Accelerator』を搭載し、最大600ギガ演算毎秒(GOPS)のAI演算性能を提供する。従来のSTM32のソフトウェア・開発ツールのエコシステムを活用でき、一部の顧客がすでに製品開発に活用中である点も強みだ。イメージセンサーについてはコンシューマー市場(フェイスIDなど)にToF・グローバルシャッター技術を10年以上量産してきたノウハウとインフラを持ち、この技術が自動運転・ドライバーモニタリングシステム(DMS)へ拡大したのに続き、今後はロボットのビジョン・距離測定センサーへも拡大すると見る。」
―自動車、産業用、ロボティクスの三市場は成長速度とマージン構造が異なるはずだが、今、STがリソースを最も投入している領域はどこか。
「地域ごとに異なる。産業用は韓国より欧州・中国で市場が大きく発達しており、自動車は米国・中国・韓国でバランスよくフォーカスしている。ロボットは大きく中国と西側世界に分かれるが、西側世界のハンズ・グリッパー・アクチュエーター関節分野で韓国企業の進展が目立つ。」
―韓国はロボットの完成品より、部品・素材のほうが強い。STが韓国の素材・部品・装置(ソブジャン)企業と協業する方式は、日本・台湾・中国と異なる点があるか。
「韓国では特に高性能ロボット用アクチュエーターとモジュール分野の開発活動が非常に活発だ。完成品だけでなく、関節・グリッパーなどの中核モジュールを開発してグローバル市場を狙う企業が多い点が特徴であり、他地域と比べてもモジュール単位の設計・開発活動が活発だ。」
―今年、韓国支社が特に力を入れている部分があるなら、それがSTのグローバル戦略とどう結びつくか。
「韓国ではアクチュエーター・グリッパーなどロボット中核モジュール分野の開発活動が活発で、国内中小企業だけでなく大企業も開発に乗り出しており、STの戦略と韓国のニーズがうまく合致する。韓国の顧客企業は内需より海外需要のほうが多い状況だ。STは韓国のロボットモジュール企業と技術協力だけでなく、共同デザイン・マーケティングなど多様な協業可能性を議論しており、今後具体的な協力事例へつながると期待している。」