ロボットToBの規模拡大が加速する一方、データの短所は依然として核心的な障害点

倉庫段階の自律的な荷役・積み下ろしの意思決定から、車両工場でのスムーズな棚卸・仕分け、エンジニアリング用ボルトの保護ソフトケースの剥離、さらに薬局のシーンでの棚認識・正確な薬のピック・梱包まで……最近、ロボットはBtoB（企業向け）分野への浸透を加速させており、次第に産業成長を牽引する中核的な力となりつつある。しかし、業界関係者は、ロボットの汎用能力こそが大規模な商業化の実現において鍵を握ると指摘している。現在、大規模モデルの計算能力とアルゴリズムの発展は成熟しつつあるが、ロボットのシーン汎用性を制約する核心的な課題は依然としてデータ不足である。これに対し、業界は、応用シーンの開放、データ構築への補助金、企業の導入リスク低減、市場参入の円滑化など、多角的な支援策を期待し、ロボットがより早く実際の生産・生活シーンに浸透することを促進している。（経済参考報）