ロボットコントローラ（大脳・小脳）の調査レポート、2026年

ロボットコントローラ調査：アーキテクチャのロードマップ、チップ選定、およびサプライヤー動向の詳細なレビュー

『ロボットコントローラ（大脳・小脳）調査レポート2026』では、以下の6つの側面について分析・要約しています：1.ロボットコントローラ（大脳・小脳）の定義、機能、アーキテクチャ、および分類；2.ロボットコントローラにおける大脳・小脳の融合に関する開発の歴史、統合ソリューション、および課題；3.ロボットコントローラの開発動向；4.ロボットコントローラ向けチップの用途；5.国内外のロボットOEMメーカーが採用しているコントローラの展開ソリューション；6.ロボットコントローラのサプライヤーとその製品ポートフォリオ

ロボットコントローラは、4段階のアーキテクチャの進化を遂げており、ディスクリート型ヘテロジニアス／オンボード型ヘテロジニアスアーキテクチャから、統合型演算・制御アーキテクチャへと移行しています。

コントローラのハードウェアアーキテクチャは、分離を経て再統合へと進化しています。2000年以前の集中型時代には、単一のDSPまたはMCUが軌道補間とポイントロジックを処理しており、独立したAI演算能力は存在しませんでした。2015年以降、業界は「ディスクリート・ヘテロジニアス」段階に入りました。AI演算ボード（大脳）と独立したモーション制御ボード（小脳）がギガビット・イーサネットを介して通信します。大脳と小脳は物理的に分離されているため、ボード間の遅延やジッターが生じます。2025年以降、業界は「統合型演算・制御」段階へと移行しました。NPUと高性能コアはLinuxを実行し、リアルタイムコアはRTOSを実行します。外部バスに代わって、オンチップの共有メモリが採用されています。ネイティブ・コンバージェンス・アーキテクチャは依然としてプロトタイプ段階にあり、知覚・決定・実行の閉ループ遅延を10ミリ秒未満に抑えることを目標としています。

なお、ディスクリート型ヘテロジニアスアーキテクチャが時代遅れになったわけではない点に留意すべきです。短期的には、完全なフォールトドメインの分離を可能にするため、研究用プロトタイプや産業用、高安全性が求められるシナリオにおいて、ディスクリート型ヘテロジニアスソリューションが引き続き採用されるでしょう。量産前の研究開発段階では、ほとんどのメーカーが妥協案として「基板内ヘテロジニアス」設計を採用し、AI SoC（大脳）とリアルタイムMCU（小脳）を同一のメインボード上に統合しています。今後3年から5年の間、ディスクリート型ヘテロジニアス、オンボード型ヘテロジニアス、および統合型演算・制御アーキテクチャは、単一の移行過程で互いに置き換わるのではなく、共存することになるでしょう。

国内ロボットOEMによるチップ選定：3種類のロボットプラットフォームに対する3つのアプローチ

民生用四足歩行ロボットは、コスト削減を最優先とし、コストへの極めて高い感度を考慮して、国産SoC（例：Rockchip RK3588）を採用しています。産業用四足歩行ロボットは、SLAMや環境認識を優先し、モジュール式のコンピューティングハードウェア（例：Jetson Orin NX、D-Robotics RDK S100）を導入しています。ヒューマノイドロボットは、エンドツーエンドのVLA（可視化・学習・推論）に冗長な演算能力を提供するため、ハイエンドチップ（例：275 TOPSのAGX Orin、2070 FP4 TFLOPSのフラッグシップモデルJetson Thor）と組み合わせた、大脳・小脳を分離した設計を採用しています。また、自社設計のチップがロボットに搭載され始めています。

商用化に向けた演算能力の階層は、以下の3つの区分に分けられます：

コスト削減を目的としたエントリーレベル（0.5～6 TOPS）には、RK3588が代表的です。大規模モデルはクラウド上で実行され、エッジ側では反射制御のみを処理し、大量出荷を目標としています。

主流の量産向けミドルティア（70～130 TOPS）は、Orin NXやRDK S100が代表的です。タスクの計画や知覚処理はエッジ側でローカルに実行され、大規模な展開を目指しています。

ハイエンドのフラッグシップモデル（275～2070 TOPS）は、AGX Orin、Jetson Thor、および自社開発チップが代表例です。VLA基盤モデルやエンドツーエンドのパイプラインをローカルで実行し、計算リソースの冗長性を確保しています。

海外ロボットOEM向けの3つのトラック

海外市場は、3つの明確なトラックに分類されます。民生用／サービス用ヒューマノイドロボット（1X NEO, Figure 03）は、低消費電力、静粛な動作、クラウド連携に重点を置いており、主に市販のサードパーティ製プラットフォームに依存しています。産業用／物流用ヒューマノイドロボット（Agility Digit、Apptronik Apollo、Boston Dynamics Atlas、Oversonic RoBee）は、リアルタイム性能とペイロードの力制御を優先しており、階層的なデカップリングが最も成熟したアーキテクチャとなっています。自動車／自動運転移行派（Tesla Optimus、Vin Motion Motion2）は、ADASのコンピューティングスタックをロボットに直接移植しており、最高レベルの垂直統合を特徴としています。

チップアーキテクチャを選択する際、海外のOEM各社は、本質的に「エコシステムへの依存対垂直統合」という3つの選択肢の間でトレードオフに直面しています。Jetsonプラットフォームを外部調達する場合（成熟したCUDAエコシステム、導入即利用が可能ですが、供給やコストの制約があり、画一化されやすい）；垂直統合型の自社開発SoC（コスト管理が可能、ハードウェア・ソフトウェアの最適化された共同設計とデータの閉ループを実現しますが、巨額の研究開発投資を必要とし、閉鎖的なエコシステムを形成します）；異種構成の市販部品の組み合わせ（柔軟な選定、低消費電力、リアルタイム性能の保証が可能ですが、統合作業の負荷が大きくなります）。

産業オートメーションを中核とする、ロボットコントローラサプライヤーの3大陣営

コントローラサプライヤーの位置づけは、その本来の事業背景によって大きく左右され、主に3つのカテゴリーに分類されます。

1. 7社の老舗産業用制御／組み込みベンダー（Advantech、Inovance、SEER Robotics、Huacheng Industrial Control、Peitian Robotics、Ruixinxing、Beacon Robot）：EtherCATリアルタイムバスおよび多軸同期における中核的な強みを活かし、AMR／AGV製品を大量に出荷しています。

2.ロボティクス分野に進出している5社の自動車用ADAS／ODMベンダー（iMotion Automotive Technology、Luxshare Precision、Huaqin Technology、SIM Technology、G-Pulse Electronics）：自動車グレードのドメインコントローラー開発技術をロボット分野に転用し、大脳・小脳統合型コントローラーに注力しています。

3.高性能コンピューティング／自動運転プラットフォームベンダー3社（Pegasus AI、NIIC（蘇州）Technology、MYIR Electronics）：Jetsonまたは高性能Armプラットフォームを基盤として市場に参入しています。

商業的な成熟度の観点から見ると、サプライヤー間の境界線が明確になってきました。

トップティアの企業は、大規模な出荷を達成しています。SEER Roboticsは2026年上半期に8,000台以上を出荷（前年同期比80％増）し、新規受注額は4億6,700万人民元（同60％増）に達し、海外43の国・地域に顧客を抱えています。Ruixinxing社の「XMC 300」は80社以上のメーカーに採用されており、年間出荷台数の伸び率は200％を超えています。

第2グループは量産出荷の段階にあります。iMotion Automotive Technology社の「iRC 100」は、主要企業からの受注を確保しており、Luxshare Precision社の「CORTEX 100」およびHuaqin社が独自開発したメインコントローラーは、順次展開が進められています。

目次

主な結論

ロボットコントローラ（大脳・小脳）の開発動向

ロボットコントローラーに関する政策、規制、および業界標準

ロボットの大脳および小脳向けコンピューティングチップの動向

国内ロボットOEM各社のコントローラー選定特性

国内ロボットOEM各社のアーキテクチャ・ロードマップとチップ供給状況

国内ロボットOEMにおけるコントローラー演算能力の3つの商用レベル

国内ロボットOEM各社のコントローラーにおける製品改良とリスク

海外ロボットOEM各社のコントローラ選定のサマリー

海外ロボットOEMメーカーのチップロードマップと選定動向

コントローラサプライヤーが「エンボディッド・インテリジェンス」分野に参入するための3つの道筋

サプライヤーのチップソリューションと商用化の成熟度

今後3～5年：「購入・組立」から「ハードウェア・ソフトウェアの統合」へ

第1章 ロボットコントローラの概要（大脳・小脳）

• ロボットコントローラ（大脳・小脳）の定義、機能、アーキテクチャ、および分類
• ロボットコントローラの定義と機能
• ロボットコントローラは、機能的に大脳と小脳に分けられます
• ロボットの大脳および小脳のハードウェアアーキテクチャ
• 大脳は主に知覚、意思決定、計画立案、学習を担当します
• 小脳は、主に運動制御、協調、およびフィードバックを担当します
• ロボット小脳の運動制御手法
• ロボット小脳コントローラの分類
• 産業用ロボットモーションコントローラにおけるブラックボックスによる独占
• Lingbao CASBOT全身統合型モーション制御ソリューション
• さまざまなシナリオにおけるロボットコントローラ（大脳・小脳）の適用特性
• ロボットコントローラ（大脳・小脳）のハードウェアアーキテクチャの進化
• 知覚と意思決定を担う大脳、リアルタイムサーボ制御を担う小脳
• ロボットコントローラのハードウェアアーキテクチャの4段階の進化：「分離→統合」という主軸に沿って進化し、現在は第3段階にあります
• ロボットコントローラのハードウェアアーキテクチャの4段階の進化：ディスクリート型ヘテロジニアスな大脳と小脳が物理的に2つのボードに分割され、ボード間で産業用バスを介して通信
• ロボットコントローラのハードウェアアーキテクチャの4段階の進化：「分離→統合」という主軸に沿って進化し、現在は第3段階にありますロボットコントローラのハードウェアアーキテクチャの4段階の進化：演算と制御の統合により、CerebrumとCerebellumが1つのSoCに統合されました
• ロボットコントローラハードウェアアーキテクチャの4段階の進化：「単一チップによる全タスク処理」から「単一チップ上でのネイティブ協調」へ
• 分離型ヘテロジニアス・コントローラアーキテクチャと統合型コントローラアーキテクチャの詳細な比較
• 大脳・小脳融合は、認知意思決定システムと運動制御システムの協調アーキテクチャです
• 大脳・小脳融合およびエンドツーエンドモデルにおいては、コンシューマー向け環境およびオープン環境が優先的なテストベッドとして機能します
• 大脳・小脳融合の課題：データ
• 大脳・小脳融合における課題：ブラックボックスリスク
• 大脳・小脳融合の課題：汎化能力
• コントローラアーキテクチャの選定：プロトタイプおよび高安全性が求められる使用事例向けの分割型アーキテクチャ、量産型ダイナミックロボット向けの統合型演算・制御
• コントローラアーキテクチャの動向：離散型・異種混在型および統合型アーキテクチャは、互いに置き換わるのではなく、シナリオに応じて区別され、長期的に共存していくでしょう
• ロボットコントローラ（大脳・小脳）の開発動向
• 計算アーキテクチャは、2層構造の大脳・小脳から、3層の分散型計算（大脳－小脳－関節脊髄）へと進化しています
• 自動車用機能安全フレームワークのロボットへの移行；混合重要度システムが中核的な機能となります
• 電力制約のない実験室向け設計から、バッテリー駆動で重量に配慮したロボット設計への移行
• ハードウェアの融合により、ソフトウェアスタックおよびツールチェーンの標準化が進みます
• ロボットコントローラ（大脳・小脳）のローカライズ
• ロボットコントローラ大脳の汎用化とクラウドベースのソフトウェア化
• ロボットコントローラ小脳の特化とバイオニクス
• ロボット用大脳および小脳向け演算チップ
• チップは、大脳-小脳および「神経系」の中核を担うものです
• 主要チップ製品の導入サマリー - ロボットOEMメーカー
• 主要チップ製品の導入サマリー - コントローラサプライヤー
• チップ市場の概況：X86とJetsonによる二大寡占体制が確立；中～低価格帯で国産チップが躍進、自社開発チップは依然として検証段階
• OEM向けチップの動向：4つの陣営が明確な階層化を形成；NVIDIAは民生用四足ロボットから産業用ヒューマノイドまで全領域をカバー
• NVIDIA Jetson：0.5～2070 TOPSの完全な演算能力グラデーション
• 国産チップ：RockchipとHorizon Roboticsが、中～低計算性能分野で大規模導入を実現しました
• 国産チップ：Rockchip RK3588がロボット市場に浸透
• 国産チップ：D-Roboticsが「Robot+」時代に向けたフルスタックのハードウェア・ソフトウェア製品スイートを発表
• 国産チップ：複数のサプライヤーが、D-RoboticsのRDK S100インテリジェントコンピューティングプラットフォームをベースにしたロボットコントローラを開発しています
• 自社開発チップ：理論上の演算性能は極めて高い（128～2500 TOPS）もの、すべて試作段階にあり、エコシステムが最大のボトルネックとなっています
• コントローラサプライヤー向けのチップ動向：Horizon Roboticsを牽引役として、国産チップがミドルレンジ市場に急速に浸透しています
• サプライヤー側の代表的なソリューションの比較：Inovance／Advantech／Pegasus AI／NIIC（蘇州）テクノロジーはそれぞれ独自の重点分野を持ち、国産チップソリューションはすでに量産出荷されています
• チップに関する5つの主要動向：長期的なヘテロジニアスアーキテクチャ、NVIDIAの競争優位性の深化、国内製チップによる中級市場の占拠
• 業界の3つの課題：演算能力と消費電力のバランス、国内ソフトウェアエコシステムの格差、大脳と小脳の連携における高い参入障壁
• 今後の4つの注目ポイント：ロボット用チップ市場の市場情勢を左右する主要変数
• 自動車用グレードのチップがロボット分野へ移行
• ヒューマノイドロボット用チップ市場規模（2028年予測）
• ロボットコントローラー（大脳・小脳）に関する規制と政策、業界標準
• ロボット制御技術を推進する各国の政策のサマリー：2023年～2025年
• ロボット制御技術を推進する各国の政策のサマリー：2026年
• ロボット制御技術を推進する地方政策のサマリー：2023年～2025年
• ロボット制御技術を推進する地方政策のサマリー：2026年
• ロボット制御技術を推進する海外政策のサマリー
• ロボット制御技術に関連する業界標準のサマリー
• 政策観察：ロボット制御技術は、将来の国家間の産業競合における中核的なボトルネックとなっています
• 政策観察：規格が枠組みを定め、シナリオが制御を洗練させ、特別プロジェクトが中核技術に取り組む - 制御技術の進化を牽引する3つの柱
• 政策観察：ロボット制御システムは将来の産業における戦略的高地であるという認識が、主要6カ国間で共有されています
• 政策観察：ソフトウェアエコシステム、ハードウェアのブレークスルー、安全基準への準拠 - 3つの異なる海外進出ルート
• 3つの動向：政策・規格・産業の強力な連携、ソフトウェア定義制御、国内外の戦略の分岐

第2章 国内ロボットOEMメーカーによるコントローラー（大脳・小脳）の展開ソリューション

• 国内ロボットOEM各社のコントローラ（大脳・小脳）展開サマリー
• 選定の特徴：民生用四足歩行ロボットのコスト削減に向けた国産チップ、産業用四足歩行ロボット向けのモジュール式演算、ヒューマノイド向けの「大脳・小脳の分離」＋ハイエンドチップ
• 国産OEMロボットコントローラ向けの4つのアーキテクチャ路線：分割アーキテクチャが主流、その他3つは共存し互いに補完し合っています
• 国内OEMロボットコントローラ向け5つのチップ供給ルート：Jetsonが事実上の標準であり続ける一方、国産および自社開発チップが両端で躍進
• 国内OEMロボットコントローラー向けの3つの商用演算階層：コスト削減のためのエントリーレベルの国産チップ、ミドルクラスのOrinNXが主流、1000 TOPS以上のハイエンドフラッグシップ
• 国内OEMロボットコントローラーの3段階の製品イテレーション：購入型プロトタイプ→大脳・小脳の分離→自社開発チップの転換点
• 国内ロボットOEMメーカーにおけるコントローラー選定の5つのリスク：サプライチェーン、レイテンシー、ROI、ミスマッチ、真の障壁となる小脳
• 国内OEMロボットコントローラーの5つの動向：国産化、モジュール化、自社開発チップ、自動車グレード技術の波及、大脳・小脳の垂直統合
• Unitree Robotics
• UBTECH
• Agibot
• CASBOT
• Leju Robotics
• Fourier Intelligence
• ROBOTERA
• EngineAI Robotics
• Tlibot
• Vita Dynamics
• Galaxea AI
• Booster Robotics
• Galbot
• XPeng
• Dongfeng Motor
• Zhejiang Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd.
• Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics Co., Ltd.
• Kepler
• Rokae Robotics
• Honor Robot
• Wheeltec

第3章 海外ロボットOEMメーカーによるコントローラ（大脳・小脳）の展開ソリューション

• 海外ロボットOEMメーカー向けコントローラ（大脳・小脳）選定のサマリー
• 9社の海外OEMを対象とし、商用化段階に応じて3つのトラックに分類
• 海外OEMロボット用コントローラ（大脳・小脳）の導入サマリー
• Cerebrumチップのハードウェア選定：NVIDIA Jetsonが業界標準であり、自社開発チップやヘテロジニアスチップは少数派の選択肢です
• 演算階層：エンドツーエンドのパイプラインにはハイエンド・スタックによる演算が用いられ、中・低階層では演算負荷を軽減するために階層的な分離が採用されています
• 大脳・小脳ソフトウェアアーキテクチャの導入パラダイム：産業用使用事例では、階層的な分離が主流となっています
• シナリオに基づくコントローラーの選定：安全性、リアルタイム性能、プライバシー、コストという4つの制約が、アーキテクチャの選定を決定します
• コントローラの選定動向：今後2～3年で、購入・組み立てから統合されたハードウェア・ソフトウェアによるコアバリアへと移行する見込みです
• 1X Technologies
• Agility Robotics
• Oversonic Robotics
• Apptronik
• Tesla
• VinMotion
• Boston Dynamics
• Humanoid（SKLRobotics）
• Figure AI

第4章 ロボットコントローラー（大脳・小脳）サプライヤー調査

• サプライヤーの製品概要およびチップ演算構成のまとめ
• 主要な結論と、各サプライヤーの用途における位置づけのまとめ
• コントローラーサプライヤーがエンボディドインテリジェンス領域に参入するための3つの道筋
• 採用されているチップソリューション：国産リファレンスデザインとしての「D-Robotics RDK S100P」
• ロボットコントローラーの演算性能区分と、それに対応するロボットのフォームファクター
• ロボットコントローラー（大脳・小脳）サプライヤー製品まとめ
• iMotion Automotive Technology
• Luxshare Precision
• Huaqin Technology
• SIM Technology
• G-Pulse Electronics
• Chengdu Ruixinxing
• Advantech
• NIIC（Suzhou）Technology
• Pegasus AI
• SEER Robotics
• Huacheng Industrial Control
• Inovance
• Peitian Robotics
• MYIR Electronics
• Beacon Robot