液体冷却により人型ロボットがハーフマラソンの記録を破る方法

2026 年 4 月 19 日、Honor Lightning 人型ロボットはハーフマラソンを 50 分 26 秒で走り、人類の世界記録を 7 分更新し、2025 年のロボットのベストタイムを 2 時間近く上回りました。

彼らはどうやってそれをしたのでしょうか？このパフォーマンスを解き放った魔法のようなテクノロジーやテクニックはあるのでしょうか？彼らはどのようにして、よく知られているユニタリー（オーバーヒートせずにレースを完走するためにアイスパックを提供する必要があったと伝えられている）に勝ったのでしょうか？私の博士号の取得には、ジャンプ ロボットの構築と制御、および操作が含まれており、それ以来、効率的な商用脚ロボットの設計と構築に努めてきました。これにより、関連する制約について適切なアイデアが得られます。この記事では、これらの質問に答えるために、根本的な制約を検討します。

ランニングの物理学

ランニングは、脚を地面に押し込むフェーズ (「スタンスフェーズ」) と体を空中に飛ばすフェーズ (「エアリアルフェーズ」) を交互に繰り返すことで構成されます。空中フェーズでは、体は重力によって落下し、垂直方向の運動量が失われます。脚の立脚段階で地面を押して垂直方向の勢いを上方に向け直し、もう一方の脚を前方に振り上げて次のホールドの位置を変更します。

電気モーターはエネルギーを使用してトルクを生成します。トルクが高くなるほど、より多くのエネルギーが熱として失われます。エンジンの後にトランスミッションシステムを追加すると、トルクが増加し、速度が低下します。大幅に低減するとトルクは発生しますが、モーター自体のローターを速く回転させる必要があるため、出力の加速が非常に遅くなります。これは明らかに、上で説明した遊脚期にとって好ましくありません。これらの競合する効果は、特定のエンジンには通常、ギア比のスイート スポットがあることを意味します。

ロボットの脚で消費される電力は、最適な伝達比 (この例では 30:1) で最小限に抑えられます。Avik De/データラッパー

なんと光栄なことだったでしょうか

Lightningのモーターの仕様は公開されていませんが、腰と膝のモーターの外径は約110～150mmです。モーターパラメータのおおよそのセットについては、ILM115x25 モーターの関連サイズと詳細な仕様を調べました。

シンプルな物理モデルを使用して、ギア比の変化に応じて 7 ミリ秒 (ライトニングのハーフマラソンの平均速度) で走行する場合の消費電力を推定できます。

水色の曲線は、最適なギア (45:1) を選択する方法を示しています。濃い青色の曲線は、膝モーターで発生する熱の量を示しており、最適なギアの場合は最大 150 W です。Avik De/データラッパー

ギア比によって、駆動システムが魔法ではないことがわかります。 このタスクに選択された (これについては後で説明します)、ロボットの推定消費電力は 400W と非常に妥当です。

ただし、分散ニー電力 (通常、主な熱制限要因) は約 150 W です。これはほぼ必然の結果です。人間サイズのロボットを人間の速度で実行すると、必然的にこの量の熱が発生します。長期間にわたってエンジンの過熱を防ぐのは困難ですが、ライトニングには次のような秘訣があります。

オノール氏によると、液冷パイプは毛細管のようにエンジンの奥深くまで貫通しているという。高出力流体ポンプの熱交換流量は毎分 4 リットルを超えます。 4つの下肢駆動モーターにはそれぞれ独立した水冷回路が搭載されています。

液冷は新しいものではありませんが、必ずしも必須ではありません。これは研究に時々登場し、商業面では、Aptronics がいくつかのプロトタイプでそれを試しましたが、(私の知る限り) メインの Apollo プラットフォームでは使用していません。空気の対流に基づく基本的な冷却では、膝モーターから 150 W を継続的に引き出すことができないため、冷却技術がこの種のパフォーマンスを可能にする重要な要素となります。

なぜ他社は競争できなかったのか

Unitree や Agibot など、より確立され広く出荷されているヒューマノイドを含む Honor の競合他社も、なぜ同様に競争しないのでしょうか?

同じモデルを使用して、秒速 1.5 メートルの歩行に相当するエネルギー プロットを生成できます。これは、はるかに控えめな動作ですが、商用の人型ロボットではより一般的になる可能性があります。

水色の実線と破線はランニングに最適化されたデザインを示し、緑色の線はウォーキングに最適化されたデザインを示します。ウォーキングに最適な比率ははるかに低くなります (45:1 と比較して 30:1)。ただし、ランニング中に膝モーターで消費される電力 (濃い青色) は 45:1 と比較して 30:1 とはるかに高く、これはウォーキングに最適化された設計でランニングに支払う代償です。Avik De/データラッパー

プロットは歩行力に新しい緑色の曲線を追加し、最適なギアは大幅に異なります。

通常の歩行タスクに優れたロボットを設計し、30:1 のギアを備えた緑色のデザインを選択したとします。ハーフマラソンランニング時の膝モーターの出力は300W以上（赤矢印）で、ランニングに最適化された設計の2倍以上です。アイスパックが必要になっても不思議ではありません。

対照的に、緑色の曲線を視覚的に追跡すると、走行に適応したロボットが歩行により多くのパワーを浪費していることがわかります。走行用に大型のモーターを使用するとロボットの重量が増加し、立ったり歩いたりするときに電力を無駄に消費します。大型のエンジンは、家庭や工場での運転中に物体に衝突するなどの実際的な問題も引き起こします。

最後に

オナーのハーフマラソンのパフォーマンスは、素晴らしい努力とエンジニアリングの偉業でした。技術の魔法のような飛躍は必要ありませんでしたが、キャピラリ エンジン冷却ソリューションの導入は注目に値する進歩であり、それがなければこの稼働率は維持できなかったでしょう。冷却、重量の最適化、堅牢性の進歩は、線路に沿って重い荷物を運ぶなど、より実用的な目的に役立つ可能性があります。

Honor Lighting ロボット [right] Unitree H1 ロボットよりもはるかに大きなモーターが脚を駆動しています [left]そのため、ランナーとしては効率的ですが、歩行者としては効率的ではありません。左: Wei Zhiyang/Ghejiang Daily Press Group/VCG/Getty Images;右: VCG/ゲッティイメージズ

ただし、ライトニングは汎用性を高めるために設計されたロボットなので、他のタスクには適していません。エンジニアリングには常にトレードオフの特徴があり、適切なものを入手することで、良い製品と悪い製品が区別されます。 AI 言語モデルが絶えず改良されているため、この人間のスキルはエンジニアが持つことができる最も重要なものになりつつあります。

ニュース報道は、人間のハーフマラソン記録がロボットによって破られたという事実に焦点を当てすぎているようだ。機械と人間は能力や制約が大きく異なるのに、なぜロボットと人間のハーフマラソンのタイムに関連性があると期待できるのでしょうか?ディープ・ブルーが1997年に駒を物理的に動かすことができず、チェスでガルリ・カスパロフに敗れたときと同様、オナーロボットの能力は、GPSなしで視覚的にコースをナビゲートしながら他のランナーと肘を合わせて走る人間よりもはるかに制限されている。ロボットランナーと人間ランナーを比較することは、リンゴとオレンジを比較するだけであり、一方ではオナーの工学的成果を、他方では人間の運動能力を低下させる危険性があるだけです。