ヒューマノイドロボティクス（2025年）- 市場動向、重要コンポーネント、戦略的シフト

DIGITIMESは、ハードウェアコンポーネントのコストが高いため、ヒューマノイドロボットは今後3～5年以内にさまざまな産業で急速に普及することは難しく、主に特定の用途シナリオに集中すると考えています。二足歩行や二本腕の高自由度ハンド構造を持つヒューマノイドロボットの規模がより大きく成長するのは、技術と規模の経済が進歩する2029年以降になるとみられます。

世界のロボット需要は、労働者不足やコスト上昇、インダストリー4.0の進行、AI技術の統合など、複数の要因によって促進されています。特に、ヒューマノイドロボットの開発は、歴史的に技術的限界による高いコストの制約を受けてきました。一部の企業による継続的な研究開発投資にもかかわらず、ヒューマノイドロボットは大規模な商業化を達成するのに苦労してきました。DIGITIMESは、ヒューマノイドロボットは2025年に88億米ドルと予測されるロボット市場のわずか0.2%を占め、2026年までに0.8%に急増すると予測しています。

DIGITIMESは、ヒューマノイドロボットを2つのタイプと2つの開発段階に分けて定義しています。2025年～2028年、世界のロボット産業は、成熟した産業用ロボットやサービスロボットを超えて、物体をハンドリングするためのグリッパーや吸引ノズルを備えた単腕または双腕を備えた車輪付きモビリティを持つロボットへと進化します。これは「Humanoid Version 0.5」と考えることができ、主に特定の環境で単純作業を行うことを目的としています。しかし現在、ヒューマノイドロボットのコストは、同等の能力を持つ産業用ロボットをはるかに上回っているため、メーカーはヒューマノイドロボットを大規模に保有することは難しいと考えています。結果として、この時期に展開されるヒューマノイドロボットの数は限られたままであり、コンポーネントコストの削減が現段階でのヒューマノイドロボット開発の主な課題となっています。

DIGITIMESは、2029年以降、技術の進歩と規模の経済により、二足歩行モビリティや高自由度の二本腕ハンド構造のモジュールのコストが大幅に削減され、ヒューマノイドロボットが大量生産に適した段階に入ると予測しています。この「Humanoid Version 1.0」の段階にあるロボットは、二足歩行モビリティや器用な手を備えた双腕を含む完全な構成を備え、より複雑なタスクを実行できるようになります。この開発により、ヒューマノイドロボットの普及が加速し、その用途が産業環境からサービス指向の環境、その他のシナリオへと拡大することが予測されます。人間との協働やインタラクションを伴うシーンが増えるにつれて、ヒューマノイドロボットの開発では、ハードウェアやソフトウェアの要素だけでなく、安全規制も重要な考慮事項として重視する必要があります。

当レポートでは、ヒューマノイドロボットの開発動向を調査し、開発者の戦略と応用シナリオを分析することで、産業動向の背景と主要課題を明らかにしています。また、ソフトウェア（AI）、ハードウェア（コンポーネント）、安全規制などの分野における課題と潜在的なソリューションを掘り下げています。

目次

エグゼクティブサマリー

コンテンツ

図

第1章 世界のロボット市場の現状

• ヒューマノイドロボットの定義
• 市場予測
• 主要ロボティクス企業の製品の概要

第2章 世界のヒューマノイドロボットの応用方向

• 世界のヒューマノイドロボットの応用方向
• 現在のヒューマノイドロボットは複数のボトルネックに直面している

第3章 ヒューマノイドロボットの主なソフトウェアとハードウェアの技術開発動向

• AIモデル
• チップとセンサー
• モジュール化と共有設計がヒューマノイドロボットのコスト削減の鍵となる
• 安全基準

第4章 結論

• 市場動向
• 応用シナリオ
• AIモデルの動向と台湾のエコシステム開発
• チップ技術の動向と台湾のエコシステム開発

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DIGITIMES believes that due to the high cost of hardware components, humanoid robots can hardly see rapid adoption across various industries within the next 3-5 years and will primarily focus on specific application scenarios. It will not be until after 2029, with advancements in technology and economies of scale, that humanoid robots with bipedal mobility and dual-arm high-degree-of-freedom hand structures may experience more significant growth in scale.

Global demand for robots has been driven by multiple factors, including labor shortages and rising costs, the advancement of Industry 4.0, and the integration of AI technologies. In particular, humanoid robot development has historically been constrained by high costs due to technological limitations. Despite continued R&D investment by some companies, humanoid robots have struggled to achieve large-scale commercialization. However, with significant advancements in AI applications in recent years, substantial capital and talent have poured into the commercial humanoid robot sector. DIGITIMES estimates that humanoid robots will account for only 0.2%of the projected US$8.8 billion robot market in 2025, but their share is expected to surge to 0.8% by 2026.

DIGITIMES defines humanoid robots in two types and two development stages. From 2025 to 2028, the global robotics industry will evolve beyond mature industrial and service robots towards robots with wheeled mobility equipped with single or dual arms featuring grippers or suction nozzles for object handling. This can be considered as "Humanoid Version 0.5," primarily aimed at performing simple tasks in specific environments. However, since the cost of humanoid robots currently far exceeds that of industrial robots with comparable capabilities, manufacturers find it difficult to afford large-scale adoption of humanoid robots. Consequently, the number of humanoid robots deployed during this period remains limited, making the reduction of component costs a key challenge for the development of humanoid robots at this stage.

DIGITIMES estimates that after 2029, advancements in technology and economies of scale will significantly reduce the cost of modules for bipedal mobility and dual-arm high-degree-of-freedom hand structures, making humanoid robots enter a stage suitable for mass production. Robots in this "Humanoid Version 1.0" phase will feature complete configurations including bipedal mobility and dual arms equipped with dexterous hands, enabling them to perform more complex tasks. This development is expected to accelerate the adoption of humanoid robots, expanding their applications from industrial settings to service-oriented environments and other scenarios. As scenarios involving collaboration and interaction with humans increase, the development of humanoid robots will need to focus not only on hardware and software factors but also on safety regulations as a key consideration.

This research report will explore the development trends of humanoid robots, analyzing developer strategies and application scenarios to uncover the context of industry trends and key challenges. It will delve into issues and challenges in areas such as software (AI), hardware (components), and safety regulations, along with potential solutions. Based on these findings, it will outline short-, mid-, and long-term development trends for the humanoid robot market.

Looking ahead, driven by AI, humanoid robots as part of Physical AI will also significantly impact and transform industries. The core key lies in when it happens, where it originates, and how it unfolds, which leads to clear market goals but a journey filled with uncertainties. These are precisely the central issues explored in this research report.

Table of Contents

Executive summary

Contents

Figure

Chapter 1: Current status of the global robotics market

• 1.1. Definition of humanoid robot
• 1.2. Market forecast
• 1.3. Overview of products from leading robotics players

Chapter 2: Global humanoid robot application directions

• 2.1. Global humanoid robot application directions
• 2.2. Current humanoid robots face multiple bottlenecks

Chapter 3: Key software and hardware technology development trends for humanoid robots

• 3.1. AI models
• 3.2. Chips and sensors
• 3.3. Modular and shared designs are key to lowering humanoid robot costs
• 3.4. Safety standards

Chapter 4: Conclusion

• 4.1. Market trends
• 4.2. Application scenarios
• 4.3. AI model trends and Taiwan's ecosystem development
• 4.4. Chip technology trends and Taiwan's ecosystem development

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