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ここ数日で、ロボティクスの世界では現実離れした驚くべきニュースが次々と飛び込んできました。ただし、これらはすべて現実のことなのです。ユニットリーのG1ヒューマノイドは、Ammo（適応型動作最適化）というシステムで大幅にアップグレードされ、家の掃除、おもちゃの片付け、冷蔵庫を開ける、さらには食器洗い機に食器を入れることまで、まるで長年あなたと暮らしてきたかのようにこなせるようになりました。
彼らのB2ロボット犬は消防活動用に再設計され、約60メートル先まで泡を噴射できる放水砲を装備しています。レノボも初のヒューマノイドである「Leang No One」で参入し、ステージ上で太極拳を披露し、ビジネスに関するリアルタイムの質問に答えました。そして北京は今年8月に実際のオリンピック会場内で「世界ヒューマノイドロボットスポーツ大会」を開催すると発表し、ロボットが陸上、体操、さらにはサッカーで競い合うことになります。それでは、詳しく見ていきましょう。
今やロボティクス分野のほぼ全員がユニットリーのG1を知っていますが、本当に注目すべきはハードウェアではありません。それはAmmoです。単なるマーケティング用語ではなく、Ammo（適応型動作最適化）は消費者レベルのヒューマノイドで見られる最も高度なリアルタイム全身制御システムでしょう。
これがG1を印象的な機械から、生き物のように動くことを本当に理解するロボットへと変えたのです。ほとんどのロボットは複雑な動きに苦戦します。ヒューマノイドの体は制御が難しいからです。29の自由度、非線形物理学、接触力学など、すべてが柔軟性と安定性のバランスを取ることを非常に困難にしています。
古い方法は硬直した制御システムやモーションキャプチャデータに依存していましたが、それらは動的環境にうまく適応できませんでした。これらは人の動きを模倣するようにロボットを訓練しましたが、人がリアルタイムでどのように調整するかは教えていませんでした。ここでAmmoが全てを変えるのです。
Ammoは異なる構築方法を持っています。強化学習と軌道最適化を組み合わせることで、ロボットは動き方を学ぶだけでなく、その場で適応する方法も学びます。まず、システムはシミュレーションで何百万もの動作テストを実行し、シムからリアルへの学習を使用します。これによりロボットは何も壊すことなく何度も失敗することができます。地面からものを拾い上げる方法、高い棚に手を伸ばす方法、胴体をひねる方法、低くしゃがむ方法、あるいはバランスを崩さずに横に伸びる方法などを学習します。
それらの教訓が実世界での行動に変換され、理論上だけでなくあなたのキッチンでも機能するようになります。G1がおもちゃを拾うためにかがんだり、高い棚にボトルを滑らせるためにバランスを慎重に調整したりするのを見ると、それがAmmoの動作です。ロボットの全身、脚、胴体、腰など、すべてを孤立した関節の動きではなく、内部計画に基づいて制御しています。そしてこれをリアルタイムで行い、環境の変化に応じて予測不可能な入力に適応します。
VRヘッドセットを使用してティーオペレーションモードに切り替えることもでき、影のようにあなたの動きを追跡します。しかし驚くべきことに、手を放しても固まらないのです。動き続けます。目標を理解し、人間の指導から自律的な行動へとスムーズに移行しながら実行し続けます。内部的には、Ammoはハイブリッド動作合成パイプラインと呼ばれるものを使用します。
これは、モーションキャプチャデータから人間のような腕の動きとサンプリングされた胴体コマンドを組み合わせて、元のデータセットにはなかった新しい種類の全身動作を生成することを意味します。ロボットは単に模倣しているのではなく、一般化しているのです。ヨー、ピッチ、ロール、または高さ制御においても、Ammoは以前のシステムよりもG1に遥かに多くの柔軟性を与えます。
例えば、上半身を傾けるために腰のモーターだけに頼っているわけではありません。代わりに、脚を動かし、膝を曲げ、全身の姿勢を使って、古いロボットでは試みることさえできなかった角度に到達します。また、この制御が「分布外」でも機能するようにするために、舞台裏では膨大な作業が行われています。これは基本的に、G1が訓練中に見たことのないコマンドや状況でも対処できることを意味します。
訓練されたよりもさらに伸ばす、より低くしゃがむ、あるいはより回転させるように指示しても、それでも実行する方法を見つけます。あるテストでは、床レベルの両側からバスケットを拾い上げ、前に歩いて目の高さの棚に置くというものがありました。しゃがむことから、ひねること、手を伸ばすこと、置くことまで、そのような全身的な連携は以前は空想の領域でした。
Ammoはそれを日常的なものにします。実際、彼らはヨーピッチ、ロール、ベース高さ追跡など、あらゆる面でAMOを古い制御戦略と比較する詳細な評価を行いました。それは他のすべてを凌駕しました。未訓練の領域に押し込まれても、ammoは最小限の追跡エラーを示しました。
つまり、ロボットは単に推測していたのではなく、精度を持って適応していたのです。ゴミ投げタスクでは、胴体を90°スムーズにひねり、投げを決めました。別のセットアップでは、胴体を調整し、手をループに通してから持ち上げて配置し、グリップや姿勢を失うことなく紙袋を拾い上げました。そしてシステム全体は、タスクに応じてテレオペレーションと完全な自律性の両方で機能しました。
さらに印象的なのは、ammoがどのようにその行動を構築するかです。トレーニング中、彼らは2段階の学習フレームワークを使用します。教師ポリシーはすべての理想的なデータにアクセスできます。次に、学生ポリシーはより制限されたセットアップでそれから学習します。基本的に、ロボットが実世界で経験することを模倣しています。このアプローチにより、最終システムは完璧な条件を必要とせずに確実に実行できます。
そう、これは平均的な歩行ロボットではありません。AMOを搭載したG1は単に反応しているのではなく、計画し、調整し、ほとんどのロボットがまだ手探りしている複雑なタスクを実行しています。全身の29の関節を調整しながら、伸び、しゃがみ、ひねり、歩き、バランスを取ります。そしてそれを駆動すると、通常見られる奇妙な機械的な硬さはありません。
スムーズで意図的な、そして正直なところ人間的な感じの動きが得られます。これがヒューマノイドロボティクスが向かっている方向です。単なる移動能力ではなく、実世界での展開を最終的に可能にする種類の応答性を持つ全身的な器用さです。しかしユニットリーはそれだけで満足しませんでした。彼らは今や四足歩行の消防ロボット犬、B2ロボットの改良版を持っており、それは実際に緊急シナリオ用に作られています。
この消防バージョンは水や泡を噴射する砲を装備しており、毎秒40リットルで60メートル先まで噴射できます。これはすごいことです。その関節は通常モデルより170%アップグレードされており、高さ38センチの障害物を乗り越え、45°の急な階段を処理できます。壊れた建物や混沌としたシーンに最適です。しかもただ力強いだけではありません。
B2消防犬はライブビデオ、LARセンサー、人間のチームに更新情報を送信するための通信機器などのテクノロジーを搭載しています。熱から身を守るための内蔵冷却スプリンクラーシステムに加え、防水性を損なわない交換可能なバッテリーも備えています。このロボットは人間が行けない場所に行くことを目的としています。崩壊した建物、有毒地帯、視界ゼロの地域などです。
周囲をマッピングし、火災を特定し、モジュールを運び、さらにレスキュー作戦をサポートすることができます。では、実世界から企業世界に飛びましょう。レノボはヒューマノイドロボットのレースに参入したばかりで、彼らは真剣です。上海で開催されたTechWorld 2025イベントで、彼らは「シリコン」と呼ぶ「Liang No one」を発表しました。
これは単なるプレスリリースではありませんでした。彼らはそれをステージに上げ、太極拳のルーティンを披露させました。そう、ただ歩いたり立ったりするだけでなく、実際にゆっくりとバランスの取れた武術をライブで行ったのです。Q&Aでは、ロボットはレノボのシステムからリアルタイムでデータを引き出し、訓練された担当者のように質問に答えていました。内部的には、このロボットは3つのコアインテリジェントフレームワーク上で動作します。
デバイス間で自然に理解してコミュニケーションを取り、エコシステム全体の公開および非公開の知識にアクセスし、自律性を持って高度なタスクを実行することができます。すべては安全な設計の上に構築され、すべてがレノボのハイブリッドアーキテクチャ、デバイス、エッジ、クラウド、ネットワーク上で動作しています。これは、データ収集、処理、AIモデルトレーニングがすべてプラットフォーム間でシームレスに行われることを意味します。
しかしレノボは単に見せびらかしているだけではありません。彼らは実世界のユースケースを計画しています。このロボットはまもなく高齢者ケアやヘルスケア環境で見られるでしょう。そして8月には、北京ヒューマノイドロボットスポーツゲームに参加する予定です。はい、これは実際に存在するものです。このイベントは、8月15日から17日まで、北京の2つの最大のオリンピック会場である鳥の巣とアイスリボンで開催されます。これはただの目新しさではありません。
11の実際の人間のスポーツがヒューマノイドロボットによって再現されます：陸上競技、サッカー、体操などです。ロボティクスの専門家とスポーツの専門家がタッグを組み、人間の動きにできるだけ近い競技を作り出しました。そして目標は明確です。実際のプレッシャーの下でのパフォーマンスを通じて、機械的構造を洗練させ、動作アルゴリズムをさらに推進することです。
これは今年中国で2回目の主要なロボットスポーツイベントです。最初は4月にヒューマノイドハーフマラソンが開催されました。20台のロボットが2時間以上連続して走るために整列しました。そのうちの1台、Kyang Kung Ultraは、2時間40分近くかかった後に一着でフィニッシュしました。それは単に持久力だけの問題ではありませんでした。それは複雑な環境における安定性、安全性、実世界での準備の大きなベンチマークでした。
イベント全体が様々な企業からのロボットのテスト場となり、研究室外での運用能力を検証しました。すべてがパブリックアリーナで起こる一方で、研究室に戻ってみましょう。波を作っている別のロボットがあります。これは「Atom」と呼ばれています。
中国のPND Boticsのチームによって開発されました。Atomを際立たせているのはその歩き方です。単に動くだけではなく、人間のように歩き、不均一な地形でその歩幅、バランス、ペースを即座に調整します。これは、模倣学習と組み合わせた独自の強化学習システムのおかげです。Atomは2023年半ばから開発が進められ、それ以来ほぼすべての部分がアップグレードされています。
脚と足は耐久性のために強化されており、アクチュエータはモジュール式なので、あらゆる種類の予測不可能な環境に対応できます。Intel i7チップを搭載したフルスタックシステムで動作し、リアルタイム制御と全身動作アーキテクチャを備えています。25個の力制御QDDアクチュエータを搭載し、脚は最大360ニュートンメートルのトルクを発揮します。
腕は5自由度を持ち、腰は3つ、そしてロボットは身長1.66メートル、体重60キログラムです。本当に賢いのはその学習方法です。NvidiaのIsaac Jimを使用して大規模な深層強化学習で訓練されています。次に、モーションキャプチャを使用して非常に正確な人間の動きを取り込み、データをアダムの体に適応させ、すべてを微調整しました。
今のところ視覚に頼っていません。主に視覚なしの移動に焦点を当てています。しかし視覚モジュールがなくても、何を投げかけてもすでに動的に適応しています。シミュレーションから現実への完全な移行について話しています。多くのロボットがまだ苦戦していることです。
一方、より広いロボティクス業界が大規模な展示会に集まっています。世界ロボット会議も8月に北京で開催されます。ちょうどロボットスポーツゲームの前です。今年のイベントには200社以上の企業が参加し、約100の新製品が発表される予定です。
世界工学団体連盟やEUロボティクスなどの主要な国際グループが共同開催します。そして確かに、ヒューマノイドロボットが今回の主な焦点です。単なる目新しさではなく、レスキューミッションからヘルスケアまで、あらゆるものにスケーラブルなソリューションとしてです。それで、これらすべてを見て、それがどこに向かっているのか疑問に思っている場合、答えはかなり明確です。
私たちはデモフェーズを超えています。単に未来的、単に実験的というだけでなく、有用なものへと進化しています。もしG1やAtomのようなロボットを持っていたら、家で最初に何をさせるか、コメントで教えてください。そして、おそらく1億ドルが入金されたら、Phantomの次のアップグレードもカバーするでしょう。視聴いただきありがとうございます。次回もお楽しみに。
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