中国国内の90カ所超のヒューマノイドロボット向けデータ収集センターを総覧する

Interact Analysis

22 May 2026

Interact Analysisでは、中国におけるヒューマノイドロボットのデータ収集・訓練センターの建設・稼働状況を継続的に追跡している。本データベースは、国有・中央企業または地方政府機関の支援を受けた国家・省・市・区レベルのセンター、および比較的大規模な企業レベルのセンターを対象としており、大学研究室レベルの研究施設は含めていない。

稼働状況

2026年4月末時点で、中国では少なくとも90か所のヒューマノイドロボット向けデータ収集・訓練センター(以下「データ収集センター」)が稼働中または計画・建設中である。このうち少なくとも64か所はすでに稼働しており、2026年に正式稼働したセンターも28か所含まれる。

 

地域分布

これらのセンターは、稼働済みおよび計画・建設中を含め23の省級地域に分布している。10か所以上のセンターを持つ地域は浙江省、江蘇省、広東省で、なかでも浙江省が最多である。

すでに稼働しているセンターは主に16の省級地域に分布しており、数が多いのは同じく浙江省、江蘇省、広東省である。

ロボットメーカー

本データベースによると、これらのセンター(稼働済みおよび計画・建設中を含む)で使用されているヒューマノイドロボットは、中国全土の少なくとも30社のロボットメーカーに由来する。

少なくとも30か所のセンターでは、Agibot(智元机器人)のヒューマノイドロボットが使用されている。

次いで、Leju Robotics、Unitree、UBTECHも10か所以上のヒューマノイドロボット・データ収集センターの構築に関与している。

また、Galaxea、RealMan、星海図、Fourier Intelligenceなどのメーカーのヒューマノイドロボットも、複数のセンターで具身知能データ収集端末として使われている。

 

ロボット台数

すでに稼働している64か所のデータ収集センターのうち、少なくとも13か所では100台以上のロボットが配備されている。

最も台数が多いのは上海にあるAgibotのデータ収集工場で、約200台のロボットを保有している。

これに続き、四川省自貢のデータ収集センター、広東省恵州恵陽区の大湾区データ収集センター、江蘇省の具身知能ロボット・データ収集訓練センターでは、それぞれ少なくとも150台のロボットがデータ収集に使われている。

北京亦庄の国家・地方共同具身知能ロボットイノベーションセンター、北京石景山のヒューマノイドロボット訓練センター第2期、上海張江の異種ヒューマノイドロボット訓練場、安徽省合肥の具身知能ロボット・データ収集プリトレーニング施設、江蘇省蘇州の具身知能データ収集センター、江西省九江の訓練場など、少なくとも10か所でも各100台以上が配備されている。

その他のセンターでも多くは少なくとも30台程度のロボットを保有しており、河南中原の異種ヒューマノイドロボット訓練場(約100台)、四川宜賓高鉄南エリアの訓練センター(約70台)、広西防城港のデータ収集・試験センター(約80台)などが比較的大規模である。

データ収集モデル

当社の最新レポート「Global Humanoid Robots 2026」では、現在主流となっているヒューマノイドロボットのデータ収集モデルを以下のように整理している。

 

中国国内90以上のヒューマノイドロボット・データ収集センターを概観

 

中国のロボット・データ収集センターは、間違いなく集中型データ収集に分類される。2026年以前は、実機を遠隔操作してデータを集める方式が主流だった。しかしここ数か月で、実機遠隔操作のコストやスケール化の制約を克服しようとする新しいデータ収集方式が現れ始めている。

注目すべき動きの一つは、人間中心(egocentric)のデータ収集パラダイムが徐々に広がっていることである。2026年以降、一部のセンターではこの方式によるデータ収集が始まっており、クラウドソーシングを活用して実際のシーンに即したデータを大量に集められる点も、スケール化における利点となる。

本稿のデータは、当社チームが継続的に追跡し独自に整理している中国のヒューマノイドロボット・データ収集・訓練センター統計表に基づいている。公開情報および一部の一次調査に基づくものであり、誤りや漏れがあれば業界関係者の皆さまからのご指摘を歓迎する。

当社は、具身知能の産業チェーンに関わる皆さまとより多くの実質的な接点を築き、深い産業交流を通じて研究を継続的に改善していきたいと考えている。完全な統計表(Excel形式)を希望する場合は、公式アカウントのバックエンドから問い合わせいただきたい。相互理解と交流を前提に、担当アナリストが共有について案内する。

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