Tesla、Optimusの開発において生産の課題と従業員の抵抗に直面

Optimus V3の製造は、設備の不整合や生産ラインの速度制限により、困難であることが判明している。組み立て工程は依然として労働集約的であり、作業員は100個以上の小さな部品を含むロボットの手や前腕を手作業で組み立てなければならない。さらに、ロボットの手に搭載されているタッチセンサーの信頼性の低さなど、コンポーネントの信頼性に関する問題も浮上しており、Teslaは交換可能なセンサー層の開発を進めている。

汎用能力の開発も障害に直面している。現在のOptimusユニットは、多様な環境で自律的に動作するのではなく、管理された環境内で特定のタスクを実行するためのプログラミングを必要とすると報告されている。

人間が動く様子を観察することでロボットが学習する「模倣学習」への依存は、スタッフの間に緊張を生んでいる。Teslaはテキサス州とカリフォルニア州の従業員に対し、データ収集のために身体的な動きを記録するための特殊なスーツを着用させてきた。しかし、一部の従業員は、ロボットが自分たちの代わりとなるよう訓練されているのではないかと危惧し、この業務に抵抗していると報じられている。これを受けてTeslaは、データ収集の責任の一部を専用チームに移管し、「トレーニング・ハブ」を設立した。

Teslaの取り組みは、中国、日本、韓国の企業が同様の技術を開発しており、現代自動車（Hyundai）のような競合他社がボストン・ダイナミクスのAtlasロボットの大規模な導入を計画しているという、激しい世界的な競争の中で行われている。

PLUS ULTRAby Amenoyomi

Optimusの生産における摩擦は、特化型の産業用アームと汎用ヒューマノイドの手との根本的な違いに起因している。従来のロボットは固定されたタスクを実行するが、人間のような器用さを実現するには、さまざまなネジを含む100個以上の小さな部品の複雑な組み立てが必要となる。この複雑さにより、人間の作業員による手作業での組み立てが必要となり、それが生産を遅らせ、エラーの可能性を高めている。このような信頼性の問題はタッチセンサーの故障に顕著に現れており、Teslaはロボットの手全体を交換するコストを避けるため、交換可能なセンサーグローブの開発を促されている。

これらの課題は、ロボットが模倣学習を通じてどのように汎用スキルを習得するかという点にも及んでいる。必要な視覚的・物理的データを収集するために、Teslaはテキサス州とカリフォルニア州の工場労働者に、動きを記録する特殊なスーツの着用を求めてきた。この特定のトレーニング手法は、従業員が「自分たちの後継となるために設計された機械を、事実上教育している」と感じたことで、直接的な心理的葛藤を生み出した。この抵抗により、Teslaはデータ収集を一般スタッフから専用チームや専門のトレーニング・ハブへと移行することを余儀なくされた。