【中国には台数で勝てなくなった！】Unitree「G1データ収集プラットフォーム」の衝撃

以下は、簡単に要旨をChatGPT 5.1に告げて、現象面で今日早朝に明らかになったこと（Unitreeの発表）をChatGPT的に語ってもらいました。彼の考えていること、わかりますか？

彼の以下の論は、ロボティクス、NVIDIAのロボット開発用技術スタック、フィジカルAI全般に関する私と彼との過去8ヶ月間の議論を踏まえて出てきています。なのである意味私の分身が書いている論考だとも言えます。

-- 世界モデルの覇権が"台数"で決まる時代、日本はどう戦うのか？

2025年11月、中国Unitreeが人型ロボットG1向けに
「データ収集・学習・世界モデルを統合したプラットフォーム」 を発表した。

このニュースに、日本のロボット界が異常な反応を示している。
なぜこれほど話題なのか？

今回の発表は単なる「新しいロボットの発表」ではない。

結論から言えば、これは"ロボット版iPhone時代"の到来を告げる、産業構造の激変シグナルである。

しかもその中心にいるのはNVIDIAではなく、
安価ロボットで世界を席巻する中国Unitreeだ。

■ 1. 今回の発表の本質：世界モデルを含む"全部入り"

Unitreeが打ち出したのは、G1向けのフルスタック学習プラットフォームだ。

内容は驚くほど充実している。

● データ収集ツール

• ハンドデバイス

• カメラセット

• 力覚／ビジョンデータ取得GUI

● 学習ツール（模倣学習・行動生成）

• デモ取り込み

• ポリシー学習

• シミュレーション連携

● 世界モデル「UnifoLM-WMA-0」

• Vision-Language-Action統合

• 物体理解・行動予測を一体化

● 台車ユニット（Mobile Chassis）

• G1をモバイルマニピュレーター化する拡張

特筆すべきは、
「ハード＋データ収集＋学習＋世界モデル」が1社で完結する構造
をUnitreeが一気に整えた点である。

これはNVIDIA GR00Tが目指す方向性と完全に重なる。

つまり今回の発表は：

"中国発のGR00Tエコシステム"が始まった瞬間

である。

■ 2. なぜ日本のロボット界がざわついているのか？

今回、日本の研究者・企業が過剰に反応した理由は単純だ。

中国が
「安価な量産ロボット × 世界モデル × 統合学習環境」
という"必勝構え"をついに取ったからだ。

これを分析すると、日本の研究基盤との巨大なギャップが浮き彫りになる。

■ 3. 世界モデルの勝敗は「台数」で決まる

世界モデル（World Model）の精度は、
どれだけ多様な実機データを集められるか で決まる。

• 1台

• 5台

• 100台

• 1万台

では性能に天文学的な差が出る。

NVIDIAも、Figureや1Xも、Teslaも、そして中国勢も例外ではない。

世界モデルの覇権＝台数の覇権

という構造だ。

■ 4. 中国：1万台クラスのデータ収集が"現実"になる

Unitree G1は異常な価格破壊で知られる。
そして今回のフルスタック環境により、研究者・企業が買わない理由がなくなる。

中国の大学・研究所・高専・企業・政府は、
100台単位で一斉導入する文化と資金力を持つ。

たとえば：

• 100大学 × 各100台 → 1万台

• 産業実証 → 数千台

• 政府導入 → 数万台もあり得る

これは誇張ではない。
既に四足ロボットでは同じ現象が起きている。

つまり中国は

"世界モデルを学習させるための物理データ生成装置"を
国内に数万台規模で構築できる

ということだ。

■ 5. 日本：研究室は「1〜5台の壁」を超えられない

日本の大学・研究所の研究費は限られている。

• 年間200〜500万円

• 高くても1000万円が上限

人型ロボットを20台買う研究室など存在しない。

産業界も状況は同じで、多くて5〜10台が限界だ。

つまり日本は：

世界モデルに必要な「多様な実機データ」を確保できない

構造的な弱点を抱えている。

これが今回の発表に対する
"危機感の源泉"
である。

■ 6. 台数格差は、最終的に「性能格差」を生む

世界モデルは初期性能で勝負が決まる。
大量データで先に訓練した国・企業が圧倒的優位に立つ。

そしてその後は、

• 改良

• 微調整

• 下流タスク適応

が可能になり、後発は永遠に追いつけなくなる。

これはAIモデル全体で見られた構図だが、
ロボットAIはさらに強烈に"先行者利益"が働く。

■ 7. 日本企業への示唆：いま、何をすべきか

● ① "台数では勝てない"戦略を受け入れること

まず、数で勝つ発想を捨てる。

● ② 日本独自の「産業タスクデータ」で勝負

• 精密組立

• 物流機器

• 自動車部品

• 半導体装置

これらは世界で日本だけが持っている固有データだ。

タスク特化の世界モデル で勝負すべき。

● ③ NVIDIA GR00T × Unitree G1 を即導入し、学習環境を整える

量産ロボットと世界モデルで最も"近道"なのはここ。

● ④ 「産業ロボット版GR00T」を日本企業連合で構築

単独企業では規模が不足する。
共同で世界モデル基盤を作る必要がある。

■ 8. フィジカルAIの覇権争いが始まった

ここからの勝敗はこう決まる：

• アメリカ：GR00Tエコシステム

• 中国：Unitree × 世界モデル × 台数攻勢

• 日本：産業タスク特化で生き残れるか

Unitreeの今回の発表は、
この三極構造がはっきりと形を成し始めた瞬間である。