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経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔

20年以上断続的にこのブログを書き継いできたインフラコモンズ代表の今泉大輔です。NVIDIAのフィジカルAIの世界が日本の上場企業多数に時価総額増大の事業機会を1つだけではなく複数与えることを確信してこの名前にしました。ネタは無限にあります。何卒よろしくお願い申し上げます。

フィジカルAI×センサーフュージョン市場マップ 2025：日本の勝ち筋、中国の勝ち筋

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センサー業界の方々のために、NVIDIA Jetson Thor出現により、どういうセンサーフュージョンが組まれるようになるののか。どのようなセンサーをロボティクス/フィジカルAI市場が求めるようになるのか、AI（ChatGPT 5）で整理させた記事です。

おそらく多くの方にはChatGPT 5で技術記事を書くということに抵抗感があると思いますが、人間の専門誌の記者が書く記事でも、このような専門分野について英語文献を含めた最新状況をしっかりと勉強して、過不足なく書くということは至難の技です。またその記事が手に入って読めるようになるまで早くても1ヶ月はかかるでしょう。

おそらく日本にセンサーの最先端に関して米国や欧州状況もカバーし、かつ中国状況（中国語の文献読み込みが不可欠です）もカバーできるという専門家はいないと思います。そういう中で、消去法的な選択肢として唯一無二というのが、最新状況を知悉しているChatGPT 5ないしGemini Pro 2.5に書かせるやり方です。以下の記事はそういう背景の中で出てきています。

ご自分で英語、ドイツ語、中国語をカバーするセンサー関連の調査をChatGPT 5ないしGemini Pro 2.5にやらせてみることを是非ともお勧めします。出来上がるレポートの質とその処理速度に驚かれると思います。

フィジカルAI×センサーフュージョン市場マップ 2025

― 日中メーカー比較と「量が出る」仕様を押さえる実務ガイド

エグゼクティブサマリー

  • ロボットの"目・耳・平衡感覚・触覚"をつくるセンサーは、フィジカルAIの普及で最重要のコア部品に昇格。演算側では NVIDIA Jetson Thor が一般入手可能となり、多カメラ・LiDAR・IMU・力覚の同期処理（PTP）を前提にしたリアルタイム・センサーフュージョン設計が主流化する見込み。

  • 「量の中心（ボリュームゾーン）」となる仕様は用途ごとに明確化。ヒューマノイドは多眼カメラ＋手首/足首の6軸力覚＋足裏触覚パッチ、AMRは多カメラ＋2D安全スキャナ＋中距離3D LiDAR＋産業級IMUが標準構成になりつつある。

  • 日本勢の強みはイメージセンサ・安全/品質・産業規格適合、中国勢の強みは3D LiDARや3Dカメラのコスト/機種展開/供給力。力覚・触覚と時刻同期ソリューションは日本メーカーが巻き返せる重点領域。

1. センサーフュージョン基盤の現在地（2025）

  • 演算プラットフォーム：Jetson Thor は 2070 FP4 TFLOPS / 128GB メモリ / 40-130W、Orin比 7.5倍のAI性能。多センサーの同時処理と生成AI推論をエッジで回すことを前提に設計。

  • 時刻同期と低遅延I/O：Holoscan Sensor Bridge は IEEE1588 PTP で複数センサーをナノ秒級で同期。RoCE/UDP でGPUへ直接取り込み、マルチカメラ露光同期にも対応。

  • 周辺ソフト：Isaac Perceptor は多カメラ3D周囲認識とオドメトリ/ローカル3D再構成を提供。Nova/NITROSでハード同期したマルチカメラ入力を前提に高品質なコストマップ生成を可能にする。NVIDIA Isaac ROS+1

各社センサーはハード同期（PTP or トリガ）とドライバ/SDKのGMSL/Ethernet対応が前提条件。時間整合性が保てないデータは融合の勝負に参加できません。

2. 用途別「量の中心」仕様（概観）

A. カメラ/3D（視覚）

  • 需要仕様（AMR/ヒューマノイドの標準域）

    • グローバルシャッタCMOS（1.6～5MP, 60-120fps, 外部トリガ/ハード同期対応）

    • ステレオ×複数（4～8視点）＋周辺ToF/IR

  • 日本の鍵部品：Sony Pregius/STARVIS 系は産業用の定番（高速・低ノイズ・GS）。

  • 中国勢：Hikrobot の産業カメラ群はGigE/USB3/CameraLinkで価格と機種の厚みが強み。Orbbec は ToF/構造光の3DカメラでAMR/ピッキング向けを拡張。

B. LiDAR（距離・輪郭）

  • 安全＋環境認識の二層構えが主流

    • 2D安全レーザスキャナ（保護等級・PLd/SIL2級）：OMRON OS32C、SICK microScan3。AMRの国際安全規格（ISO 3691-4等）適合で定番。NVIDIA DeveloperNVIDIA Docs

    • 3D LiDAR（30-70m級, 360°×50-60°相当, 10Hz, 20万pts/s 前後）：Hesai XT/M/ATシリーズ、RoboSense M1/M1 Plus、Livox Mid-360 がボリュームゾーン。屋内/屋外兼用でコスト/入手性の優位。

  • 屋内2Dマッピング：HOKUYO UST-10/20LX は軽量・近距離高分解能で室内SLAMの定番。

C. IMU/慣性（自己姿勢）

  • 産業級IMU：**Murata SCHA63T（6DoF）/SCL3300（高精度傾斜）**は温度安定・自己診断などで信頼性が高い。TDK InvenSense も産業グレードのIMUを展開。

  • ボリューム仕様：角速度 ±300°/s、加速度 ±4～±8g、-40～85/105℃、SPI、アライメントキャリブレーション。

D. 力覚・触覚（コンタクト知能）

  • 6軸力覚（F/T）はヒューマノイドの手首・足首、モバイルマニピュレータの手先で必須化。

    • 日本：WACOH-TECH DynPick（6軸・IP65・Ethernetモデルあり）。老舗のニッタは6軸力覚を2011年で販売終了（研究用途中心の時代遺産）。オムロン

    • 欧米：ATI Industrial Automation（Mini45/Titanium、IP65/68、過負荷耐性）が事実上の標準。Bota Systems はIMU内蔵・軽量でコボット/医療系に浸透。Kistler は高剛性の計測系。

    • 中国：Hypersen HPS-FT（~2kHz更新、IP65、350%過負荷）、SRI（Sunrise Instruments） 等が価格攻勢と機種の多さで台頭。

  • 触覚パッチ：XELA uSkin（3軸触覚） や GelSight（画像式高分解能触覚） が指先・足裏・ハンド内面に拡大。

3. 日本 vs 中国：カテゴリ別の「勝ち筋」比較

カメラ/3D

  • 日本（Sony/キーエンス系のエコシステム）

    • 強み：素子性能・低ノイズ・長期供給・品質保証。安全規制やトレーサビリティ要件に強い。

    • 課題：価格/ラインアップ密度で中国ODMに押されやすい。

  • 中国（Hikrobot/Orbbec ほか）

    • 強み：機種バリエーション・価格・SDK整備。調達の柔軟性。

    • 課題：国際安全規格・長期供給の実績（重工用途）で選定ハードル。

LiDAR

  • 日本/欧州：2D安全スキャナで強固（OMRON/SICK/KEYENCE）。AMR安全規格の要件を満たすことで継続需要。NVIDIA DeveloperNVIDIA Docs

  • 中国：3D LiDARの性能/価格で優位（Hesai/RoboSense/Livox）。屋外混在でも量産入手性が高い。

IMU

  • 日本：Murata/TDKの産業級信頼性に強み（温度/バイアス安定・自己診断）。

  • 中国：低価格IMUモジュールの裾野は広いが、高信頼/長期供給の実績は一部に限定。

力覚・触覚

  • 日本：WACOH-TECH を核に産業対応の堅牢6軸力覚、大学発の触覚パッチ（XELA系）で差別化余地。

  • 欧米：ATI/Bota/Kistler が高性能標準を押さえる。

  • 中国：Hypersen/SRI が高更新・耐環境・多機種でコスト優位。

4. 機種別「構成例」― どのセンサーがいくつ載るか（目安）

実運用の例から導く代表的な積み方（実機で変動あり）

機種 視覚 LiDAR IMU 力覚 触覚
ヒューマノイド ステレオ×2-3（4-6Cam）＋首回りToF 0-1（屋内は省略も） 1-2（胴/腰） 手首×2、足首×2（計4） 指先・足裏にパッチ（10〜数十素子）
AMR（倉庫） 周囲多眼（4-8Cam） 安全2D×1-2＋3D×1 1（高信頼） EOATありは手先×1 パレタイズ対応で追加
移動マニピュレータ 多眼（6-8Cam） 安全2D＋3D×1 1-2 手先×1 指先少数

※安全2D＝安全レーザスキャナ（PLd/SIL2）、3D＝環境認識用LiDAR。安全要件は ISO 10218/ISO/TS 15066/ISO 3691-4 を参照。

5. 調達・設計の要点（実務チェックリスト）

  1. 時間同期：カメラ/IMU/LiDARのPTP/トリガ前提で選定。Thor＋Holoscan Sensor Bridge を使う場合はPTP精度・露光同期の要件を事前に擦り合わせ。

  2. 安全分離：安全スキャナ（2D）は安全PLC/リレーと独立系統。3D LiDARは補助層としてリスク評価。NVIDIA DeveloperNVIDIA Docs

  3. 産業規格：AMRは ISO 3691-4:2023、協働は ISO/TS 15066、産業ロボットは ISO 10218-1/2（2025改訂） を起点に設計審査。

  4. 実装負荷：力覚は過負荷・IP等級・温度ドリフトの実機評価を。ATI/Bota/Hypersen などは高サンプルレート/防水/内蔵IMU等の差が大きい。

  5. ライフサイクル：5-7年保守を見据え、長期供給と互換機の当たりをつける（Nittaの6軸終了例は示唆的）。オムロン

6. 市場機会と提言（センサーメーカー向け）

日本メーカーへの提言

  • 力覚の再参入：ヒューマノイド/サービスポリッシング向けに薄型・小型・内蔵IMU・IP65+・>1kHz更新を標準化。足首用の耐過負荷タイプや足裏タクタイルパネルは未開拓ニッチ。

  • 「時間同期」ソリューションの同梱：PTP対応I/Fボード＋ドライバ＋ROS2/IsaacノードをJetson Thor向けにリファレンス化（Nova/Perceptorとの親和）。NVIDIA Isaac ROS

  • 安全＋認識の一体提案：安全2D（PLd/SIL2）＋3D認識を束ね、評価手順とリスクアセスのテンプレまで含めて提供。NVIDIA DeveloperNVIDIA Docs

  • 高信頼IMU×地図：Murata/TDKのIMUを核に地図持続・デッドレコニングを強化するSDK/キャリブレータを同梱。

中国メーカーとの住み分け

  • 3D LiDAR/3Dカメラのコスト対抗は難しい。日本は安全・品質・長期供給・工場内EMC/ESD/温環で差別化。中国製はライン増設・機種展開が速く、短期の量を取りやすい。

  • 共同検証：中国製3Dセンサーを安全2D（日本/欧州）＋IMU（日）＋演算（Thor）で包むハイブリッド構成が量産現場では合理的。

7. 代表製品リンク（選定の起点）

  • Jetson Thor / Perceptor / Holoscan：公式スペックと同期・多カメラ周囲認識の技術資料。NVIDIA Isaac ROS

  • 安全スキャナ：OMRON OS32C、SICK microScan3（PLd/SIL2, 275°/9m等）。NVIDIA DeveloperNVIDIA Docs

  • 3D LiDAR：Hesai XT/AT、RoboSense M1/M1 Plus、Livox Mid-360。

  • IMU：Murata SCHA63T/SCL3300、TDK InvenSense。

  • 力覚/触覚：ATI Mini45、Bota Systems、Hypersen/SRI、XELA、GelSight。

8. まとめ：センサーは「AIの手足」そのもの

  • フィジカルAIは**"モデルの賢さ × センサーの質 × 時間同期"の掛け算。安全2D・環境3D・多眼カメラ・IMU・6軸力覚/触覚の5系統**が主戦場です。

  • 日本は「安全・信頼・触覚/力覚」の深堀りで優位、中国は「3Dセンシングの量」で攻める。Thor世代でのリファレンス設計を握った企業が、2026-2028年の量産波に乗ります。

今泉 大輔 2025/08/30 16:17:51 Comment(0)