本動画は、過去1ヶ月間に発表された最新のロボティクス技術革新と製品を包括的にレビューするものである。米国のSunday Roboticsが開発した車輪型家庭用ロボットMIMAから、英国のHumanoidによる48時間で歩行をマスターしたAlpha、中国深圳発のMindonによる驚異的なUnitree G1のデモ、Tesla Optimus Gen 3の時速8.5マイルでの走行、そしてFigure 3の流動的な動作まで、多様なアプローチと技術的ブレークスルーが紹介されている。車輪型と二足歩行型の設計思想の違い、オープンソースプラットフォームの可能性、中国における都市衛生ロボット競技会、さらにはXpeng Ironの人間そっくりの外観やEngine AIのT800による戦闘能力を持つロボットなど、産業用から家庭用、研究用まで幅広い領域での急速な進化が明らかにされる。本レビューは、ヒューマノイドロボット技術が実験室から現実世界への展開期に入りつつあることを示している。
ロボティクス技術の大きな飛躍
この1ヶ月間で、実に多くのロボティクスに関するブレークスルーや製品リリースがありました。それでは、最も重要なものと、皆さんがおそらく見逃していないであろうものをいくつか見ていきましょう。まずはSunday Roboticsから始めます。
Sunday Roboticsは、MIMAと呼ばれる汎用家庭用ロボットを開発している米国を拠点とするスタートアップです。このロボットは、ヒューマノイドの移動能力よりも、テーブルの掃除や食器洗い機への食器の積み込み、洗濯物の折りたたみといった実際の家事に焦点を当てています。この会社は、反復的な家事を自動化することで人々に時間を取り戻すことを目指す、役立つロボティクス企業として自らを説明しています。会社はTony Zhaoが率いています。
実際、ConvictionやBenchmarkを含む企業から莫大なベンチャー資金を集めました。さて、このヒューマノイドロボットについて最も興味深いことの1つは、これが5倍速であることを覚えておいてください。つまり、確かにこれは印象的ですが、デモは高速化されています。そして先ほど言っていたように、最も印象的なことの1つは、このタイプのヒューマノイドが二足歩行を完全に捨てているということです。
多くの家庭環境では車輪ベースの方がより効果的であり、彼らは胴体部分に時間と注意を集中させることを選択しているのだと思います。そこにこそ価値が提供されると言えるでしょう。ほとんどの人は、自分のヒューマノイドが階段を上り下りできるかどうかを気にしないと思います。ほとんどの場所には階段がないことを考えると。ただし、このロボットを購入できるということは、おそらく階段があるでしょうね。家がもう少し高価かもしれないことを考えると。これはかなりの推測だと分かっていますが、これは同じ問題に対する異なる企業による異なるアプローチが異なる結果をもたらすことを示していると思います。
さて、この背の高い車輪付き家庭用ロボットには、本当にクールな垂直リフト機能があります。完全に上まで行き、完全に下まで行くことができます。そのベースを垂直に移動させ、前後に動くことができます。
家全体を移動するのに本当に本当に効果的です。彼らのAct Oneには、ゼロショット汎化機能があることが分かります。つまり、理想的にはタスクを見るだけで完了できるということです。さて、本当に興味深いのは、このロボットが明らかに長期的なタスクを実行できるということです。散らかったディナーテーブルを片付け、アイテムを分類し、食器洗い機に積み込み、壊れやすいガラス製品を扱い、靴下の山を折りたたむといったことを、すべてスムーズな自律動作で行います。
グローブとAct Oneを使ったトレーニングアプローチですが、Sundayは実際に従来の遠隔操作を避けており、代わりにメモリ開発者にスキルキャプチャグローブを出荷しています。これらのユーザーは自宅で家事を行いながら、システムが動作と力のデータを記録します。そしてこのデータがSunday Act Oneロボット基盤モデルに供給されます。彼らは、これがゼロのロボット遠隔操作データで訓練されており、新しい家やレイアウトに対して複雑な多段階タスクを汎化できると主張しています。
これらのロボットの現在の状態と入手可能性について、もしかしたら欲しいと思っているかもしれませんが、Sundayは2,000個以上のグローブを出荷し、約500の家庭からデータを収集してMemoのスキルライブラリを拡張していると報告しています。会社は、2026年に約50世帯へのMemoの展開を目指す招待制のベータプログラムを発表しており、その初期試験段階に続いてより広範な消費者への提供が行われる可能性があります。
では、これは業界の状況とどう比較されるのでしょうか。TeslaのOptimusやFigureのヒューマノイドのような二足歩行の取り組みとは異なり、Sundayはキッチンやリビングスペースに合わせた車輪付き半ヒューマノイド形状を優先しています。階段登り機能とトレードオフして、本質的には安定性と稼働時間を得ているのです。
オープンソースロボットの可能性
次はSaucyです。Saucyは、家事を手伝うように設計されたオープンソースの家庭用ロボット、個人用家庭用ロボットであると同時に、ロボティクスとAIを学ぶための教育ツールとしても機能します。このロボットは、カスタマイズ可能で使いやすいコンパニオンとして発売され、ユーザーがデモンストレーションを通じてタスクを教えることができ、時間をかけて特定の家庭環境に適応します。
親しみやすくフレンドリーであるように作られており、単なる機能性ではなく、日常のルーチンに喜びをもたらします。このロボットにはいくつかの重要な特徴があります。訓練可能な家事機能があり、ユーザーは実際に掃除、整理整頓、その他の家事活動といったタスクをデモンストレーションできます。そしてSaucyはAIを使用して学習し、より多くのトレーニングセッションを重ねるごとに改善します。オープンソースのロボティクスライブラリであるLarotフレームワークとの互換性を活用しています。
このロボットについてクールなのは、前のロボットとは異なり、完全にオープンソース設計であるということです。これは、ソースコード、API、ドキュメントへの完全なアクセス権があることを意味します。そしてこれらはすべてGitHub経由で提供され、カスタマイズ、拡張、コミュニティ主導の改善が可能になります。これはロボティクス、プログラミング、AIの初心者にとって理想的で、高度な技術スキルを必要とせずに実践的な学習プラットフォームとして機能します。
本当にクールなのは、これが実際に公式サイトcalledsy.comで入手可能だということです。このロボットは、NeoやMIMOのような家庭用AIアシスタントの成長分野で際立っており、オープンソースのアクセシビリティと実践による学習を強調しており、ホビイスト、教育者、テクノロジー愛好家にとって特に魅力的です。
もちろん、開発や改造に興味があるなら、GitHubリポジトリが素晴らしい場所です。GitHubリポジトリが素晴らしいスタート地点です。これは、独自の個人的なロボティクススタイルに焦点を当てたい方にとって非常に興味深いものになると思います。なぜなら、多くの異なるヒューマノイドロボットが存在しますが、参入障壁の1つは非常に高いコストです。
Unitree G1は、確か約16,000ドルから20,000ドルかかると思いますが、これは平均的な人にとって単純に実現不可能です。そしてNeoロボットも同様に約20,000ドル、または家庭用ロボットとして月額500ドルかかると思います。全体として、このオープンソースフレームワーク、このロボットがいくらかかるのか完全には分かりません。実際、文字通り今出てきたところです。約1,500ドルから始まります。
かなり安いです。最も美しいとは言えないかもしれませんが、これはより開発者プラットフォームのようなもので、ロボティクスについて多くを学び、デモンストレーションによる学習を行うことで、家庭で使用できると言えるでしょう。さて、これも見つけて非常にクールだったものがあります。深圳での衛生ロボット競技会がありました。
中国におけるロボット競技会の展開
これは基本的に実世界のロボットコンテストで、数十の企業が実際の都市の通りや公共スペースに自律清掃ロボットを展開し、都市衛生作業における能力を実証しベンチマークするものです。これは本質的に、中国の都市向けAI衛生フリートの展開を加速することを目的としたテクノロジーショーケースの一部です。
この競技会は正式には2025年深圳国際AI衛生ロボット競技会として知られており、Nanny Robotの下で関連する展示セグメントがあります。深圳市政府と竜崗区が国家メディアや産業協会とともに主催し、フラッグシップAI・衛生イニシアチブとして位置づけられています。
報告によると、40以上の衛生ロボット企業が参加し、一部のセグメントでは40社以上から200台を超える自律ロボットが競い合うか、100回以上の個別セッションでデモを行っています。200以上の都市の都市管理部門と500以上の企業が観察者および潜在的な購入者として招待されました。
ロボットは、あの完璧な研究室環境ではなく、公園、広場、歩道、自転車レーン、サービス道路や補助道路といった実際のシナリオトラックで評価されます。タスクには、清掃、吸引、散布、ゴミ拾い、ゴミ箱の取り扱い、登攀、複雑な地形のナビゲーションが含まれ、同時に歩行者や交通を避けます。
大きな重点はフリートレベルの自律性にあります。多くのロボットは、5GとIoTインフラストラクチャを介して調整された、開放された歩道や道路で完全に自律的なナビゲーションを実行します。一部のセグメントでは、OpenHarmonyとMロボットオペレーティングシステムとスマートシティシステムとの統合を強調し、エンドツーエンドの都市清掃ワークフロー、つまり完全な清掃の自律性を示しています。
この競技会は、調達と基準設定に明示的に結びついており、AI清掃ロボットの国家技術要件草案が提示され、政府発注のための現地マッチメイキングが行われています。深圳の永陽区は、大量の将来のロボット調達を約束しており、これを1,000億元以上のインテリジェント衛生市場と完全なロボットサプライチェーンの構築の一部として位置づけています。
中国スタートアップMindonの衝撃的デモ
中国について話すなら、実際にUnitree G1を家事に訓練させた中国のスタートアップMindonについて話さなければなりません。興味深いことに、スピードアップも遠隔操作もありませんでした。これは深圳から出てきた小さな新しいロボティクス企業で、これ以前には情報がありませんでした。彼らは突然現れて、「見てください、このロボットデモを公開します」と言いました。
これは誰もを驚かせました。なぜなら、ロボットが速く、流動的に、自然に動き、FigureやTeslaのような大企業から通常見るものよりもはるかに生き生きとしているからです。見てください。膝を使ってベッドの上に乗り、シワを伸ばしています。信じられません。
デモのロボットたちが、なぜこれがそんなに印象的なのかというと、ブラインドを素早く開けるからです。速い収縮的な動き。カーテンは柔らかく、シミュレートが難しいです。したがって、滑らかさについて考えると、それはかなり印象的です。
重い如雨露を運びながら植物に水をやり、重さを保持しながらバランスを取り、さらに多くの植物に手を伸ばしながらプラットフォームに足を踏み入れることは、不均一な地形です。これは難しいロボティクスの問題です。
人々がその問題がロボットにとってどれほど難しいかを理解していないと思います。これらの動作は非常に非常に人間らしいものです。つまり、子供たちにギフトボックスを運ぶこと。これは、手に物体を持っている間でも、良好な全身制御を示しています。そしてこれは、Res Mimicのような最近の研究論文に似ています。
そして繰り返しますが、ベッドに這い上がってアイロンをかけることは非常に奇妙なタスクですが、技術的には印象的です。登攀と這う動作は通常困難です。それらはOmni Retargetのような高度なリターゲティング技術を必要とし、子供たちがおもちゃを至る所に置いている間に部屋を掃除することは、これが完全にスクリプト化されているわけではないことを証明しています。これは、ロボットが何らかの形で物体を見て反応しているということを意味します。
信じられないのは、誰かがTwitterでこれをどうやって行ったのかについてスレッドを書いたことです。彼らは、このロボットの動作は、遠隔操作ではなく人間のビデオやモーションキャプチャで訓練されたポリシーから来ている可能性が高く、Res Mimic、HDMI、Omni Retargetのような現代の模倣学習技術、そしておそらく把持のためのUMIを使用していると述べました。
そしてこれは実際に、ロボティクスにおける最新の大きな研究のブレークスルーと一致しています。そして明らかにMindonは、これらすべての最近のブレークスルーをつなぎ合わせて、このデモを実行しました。
一部の人々は、このデモが偽物だと推測していました。このデモのすべては、実際に今日の方法で達成可能です。動きは最先端の学術デモとまったく同じように見えますが、はるかに優れた実行です。
これは完全に大きな出来事です。これは2025年5月に設立されたばかりの全く新しいスタートアップで、XT10centの研究者によって設立され、すでに高速で有用なアクションを示しています。これらは遅いステージデモではなく、エンボディードAIの競争が完全に開かれていることを意味します。
比較的小規模な企業が突然前進できるということは、今や新しいプレーヤーが出現していることを意味し、Mindonはそれらの注目すべき企業の1つです。これは間違いなく非常に興味深いでしょう。今後の展開を見ることになります。なぜなら、これはUnitree G1が複数の異なるタスクを人間のような動きで実行している最も印象的な最近のデモの1つだからです。完全に滑らかで流動的な動き、スピードアップも遠隔操作もありません。
非常に非常に印象的なものです。遠隔操作があっても、これらのタスクの一部は難しいと思います。したがって、これが完全に行われたわけではありませんが、この印象的なデモですでに行われているということは、非常に非常に印象的です。
英国とその他のヒューマノイド開発
次に、英国を拠点とする企業Humanoidが、HMND01、Alphaの脚付きバージョンを発表しました。ヨーロッパの企業が新しいヒューマノイドをリリースしており、これは英国を拠点とするスタートアップがAlphaを発表したものです。これは、組み立て後わずか48時間で安定した移動をマスターした二足歩行ロボットです。これは通常、数週間または数ヶ月かかるものです。
そして、ショートカットが何か気になるでしょうが、ヒューマノイドは超精密な仮想レプリカを使用してシミュレーション内で19ヶ月間の移動トレーニングを実行しました。その後、ポリシーを物理的なロボットに転送しました。
Alphaは曲線経路を歩き、サイドステップし、ホップし、押しから回復し、走り、最大15kgを持ち上げることができます。会社は馴染みのあるロードマップに従っています。まず産業、次にサービスに入り、その後家庭に移行します。
彼らはすでにShafflerという会社とビンピッキングで初期のプロトタイプをテストしており、ホスピタリティ、ヘルスケア、高齢者介護のための将来の展開が計画されている可能性があります。そして2031年までに、HMNDまたはHumanoidという会社は、Alphaクラスのロボットに日常的な家事を行わせ、人員配置が難しく肉体的に厳しいセクターの労働力不足を埋めたいと考えています。
これはおそらく、Google DeepMind以外で純粋にロボティクスに焦点を当てている英国を拠点とする企業を見た最初の時期の1つです。非常に非常に興味深いです。
次に、Unitreeが戦闘用に設計されていないと言っているにもかかわらず、H2戦闘ロボットを披露することを決定しました。まさにそれを行っているロボットを示していました。G1が別の人間と戦い、その後別のH2と戦っているところを示しています。H2は左側の大きい方で、G1は壊れた腕を持つ右側のものです。
ここでH2が人間に押されているのが見えます。蹴っています。動こうとしています。そして2年前なら、これはおそらくCGIだったでしょう。しかし、私たちが今これを正常なものとして受け入れているという事実はかなり興味深いです。なぜなら、これらのロボットがこのような人間らしい方法で動くのを見ることは、将来に対して明確な影響を持つからです。
これらのロボットがこれらの流動的な動きで信じられないほど優れ、人間よりもさらに優れたものになったら何が起こるでしょうか。ロボット戦闘選手権が見られるでしょうか。リアル・スティールが本当に実現するのでしょうか。知っている人は知っています。
しかし、ロボットがこれらの真にダイナミックな環境をどのようにナビゲートするかの未来を見ることは非常に興味深いでしょう。時々、これらのロボットは純粋な指示から蹴り出しています。背後にはコントローラーがいます。しかし、完全に自律的に環境に関与し、前後に移動し、敵を判断して攻撃し、本当に人間らしい方法でボクシングできるロボットがあったらどうなるでしょうか。
これらのデモは完全に完全に驚くべきものになると思います。
Tesla Optimus Gen 3の驚異的な走行性能
戦闘ロボットについてあまり話さず、動きについてもっと話すなら、Tesla Bot Optimus Generation 3が時速8.5マイルという新しい個人記録を達成したことについて話さなければなりません。このデモンストレーションは、ロボティクスの分野に注目していなければ、それほど印象的に見えません。
その理由は、ロボットが画面を横切って走っているように見えるだけで、それがCGIではないことに気づくまでです。これは完全なヒューマノイドです。そして私は、完全な自律性で信じられないほどリアルに見えるヒューマノイドを見る最初の時期の1つだと主張します。
以前、イーロンのイベントでTesla Botがさまざまなことをしているデモを見たことがありました。そこでは、Teslaが提供するすべての完全なロードマップを紹介しています。しかし多くの場合、ほとんどの人々は、それらが完全に遠隔操作されていることに気づいていませんでした。つまり、デモンストレーションは見えるほど印象的ではありませんでした。
しかし今、私たちにはかなり興味深いものがあります。Gen 3が実際に平面を横切って自律的に動いているのを見ており、それはまるで人間がジョギングしているように見えます。多くの人間がジョギングするよりもさらに優雅に見えると主張します。
これは本当に驚くべきことです。なぜなら、ヒューマノイドロボットをそこにあるように流動的にジョギングさせるには、すべてが一緒にうまく機能しなければならない驚くべき数の個々のコンポーネントで成功しなければならないからです。空中を飛んでいる間、ヒューマノイドが重量をサポートできることを確認する必要があります。飛んでいるように見えませんが、0.1秒または0.2秒の間、文字通り空中にあり、安定した重量でそれを行うことができる特定の時点があります。
これは、舞台裏でクラッシュしなかったか、ロボットがどうだったかということを言っているわけではありません。これがどれほど再現可能かわかりませんが、ロボットが信じられないほど人間らしく見えるという閾値を越えたことは非常に明確です。
Figure 3ロボットの即座の対応
そして、信じていない方のために、これについて非常に興味深いのは、Tesla Optimus Gen 3ビデオを入手したとき、実際にFigure 3ロボットがまったく同じことをしている別のデモンストレーションを入手したことです。そして私は、このロボットが本当に本当に印象的に見えると主張します。これが予定されたリリースではなかったという事実を考えると。これは文字通りTeslaのツイートへの単なる応答でした。
誰かが文字通りBrett Adcockを呼び出して、「見て、これはあなたが輝く時です」と言いました。そして彼はこれをツイートしました。したがって、Figure 3はおそらく私たちが思っているよりもはるかに先に進んでいる可能性が非常に高いです。なぜなら、このロボットデモは予定されてさえいなかったからです。人々がTeslaが前進してスポットライトを奪ったという認識を持っていたため、私たちに示されただけでした。
しかしFigure 3は、「見てください、私たちはまだ同じペースです。ただ頭を下げて進んでいるだけです」という感じでした。さて、私はこれがさらに印象的に見えると主張します。これについて少し流動的なものがあります。前進してから後退する方法がそうで、TeslaのものはただもうSpeedを上げて画面から走り去っています。
ここでは、ロボットが最初にジョギングし、停止し、360度回転を実行し、その後まったく同じ方法で、まさに人間と同じように行うのを見ることができます。つまり、ロボットが人間のように動く微妙さが不気味です。ロボットマシンの内部のどこかに人間の遠隔操作か何かがあると私がほとんど信じてしまうほど、本当に私を怖がらせます。しかしもちろん、ご存知のように、これはそうではありません。
これは、これを行うことができる完全に自律的なロボットです。さて、もう一度、以前の世代のモデルがどこにあったかを皆さんに示す必要があると思います。Figure 2を見てください。これは、ほんの数ヶ月前のロボットでした。Figure 2、最後の世代。まったく同じ会社からの最後の世代のロボット。
さて、ここで理解しなければならないのは、これ自体が依然として著しく印象的だということです。訓練されていない不均一な地形を上り下りできるロボットがあります。つまり、ロボットはおそらく単に分析して、完全に自律的にこれを行っているだけです。
ほとんどの人々が、ロボットがいわゆるジョー・バイデンのように見えると思っているのに対し、多くの人々がミーム化しているように、これはロボティクスにとって著しく難しいのです。つまり、これは不均一な地形ですが、もちろんこれは完璧な研究室条件です。
決してこれらのロボットの能力を削除しているわけではなく、2年前に持っていたものを考えると、これがあなたが思っているよりもはるかに印象的だと言っています。物事を指数関数的に見ることを決定した場合、ロボティクスがどれほど急速に動いているかを想像することしかできません。
Boston Dynamicsが彼らのスポットロボットで、または名前が何と呼ばれているか正直覚えていませんが、同様の機敏性の飛躍を実行したのを見たのは、確か6から8ヶ月前だったと思います。私たちがそれを見たときだけ、真の可能性が何であるかを理解しました。6から8ヶ月後、他のヒューマノイドロボットが追いついています。
Boston Dynamicsが飛び越されるのではないかと疑問に思います。彼らはこの分野で非常に革新的であるため、それは非常に疑わしいと思いますが、これらのロボットが大規模に展開され、さまざまなことができるようになったときに未来が何を保持しているのか、私は非常に興味をそそられます。
Magic Lab Z1の驚異的なアクロバット
さて、Magic LabからのUnitree G1の新しいデモンストレーションもありました。これはMagic Labs Z1です。つまり、これは特に信じられないほどです。ロボットたちです。私はあなたがどう思うかわかりませんが、このようにフリップできるロボットがいたことは覚えていませんし、このような機敏性と器用さでフリップできる人間さえも覚えていません。
それで、Magic Lab Z1があります。しばしばMagicbot Z1としてブランド化されています。これは、Magic Labという中国企業からの小さな、非常に機敏なヒューマノイドロボットです。これは、研究、教育、サービス、コンパニオンシップのシナリオのための汎用ミニ二足歩行ロボットとして設計されています。
これは約1.36から1.4メートルの高さで、約40kgで、重い産業用ペイロードではなく、非常にダイナミックな動き、ボール回復、表現豊かな相互作用のために最適化されています。
ここでの核心的な概念は、Z1が24の核心自由度を持つコンパクトな二足歩行ヒューマノイドとして構築されており、オプションのモジュール、インデックスハンドを使用して約49から50度の自由度に拡張可能だということです。その主なセールスポイントは、高速歩行や走行、アクロバット的な曲げと組み合わされた、人間空間での機敏で爆発的な動きであり、完全なヒューマノイド競合他社と比較して比較的低コストです。
ロボットは、Magic Labが自己開発した高性能スマートジョイントモジュールを使用しており、主要軸のジョイントトルクは約130ニュートンメートルを超え、激しいシェルフに耐え、繰り返し倒れて立つことができ、大きな範囲のポーズを実行でき、約2.5から3m/秒でジョギングできます。
そして約15cmの障害物を乗り越えることができ、不均一な床、草、砂利、小さな階段をターゲットにしています。そして、ステレオ、デプスカメラ、3D、LAR、魚眼またはバイノキュラービジョンを含む360度の知覚スタックを搭載しており、さらにMagic Labsのatom測位およびナビゲーションシステムを使用して、雑然としたスペースでの自律ナビゲーションを行います。
公開資料では、AIナビゲーションと相互作用のためのJetsonクラスモジュールなどの組み込みコンピュートの使用について言及していますが、私が見つけたマーケティングのほとんどは、特定のCPUまたはGPU SKUではなく、ジョイント技術とセンサーフュージョンに焦点を当てています。
ベースロボットは実際にMagic Hand SO1を装備することができます。これは11度のフィールド5本指の器用なハンドで、各手が繊細な物体を把持したり、数キログラム、約3から5kgを持ち上げたりすることができます。
そしてZ1は音声相互作用、ジェスチャー、擬人化された感情表現をサポートしており、展示ガイド、デモプラットフォーム、または全体的な教育コンパニオンのような役割に適しています。
Xpeng Ironの人間そっくりの外観
さて、これなしではビデオを作ることができませんでした。Xpeng Ironです。これは、中国のEVおよびテクノロジー企業Xpengによって開発されたフルサイズのヒューマノイドロボットです。これは、工場、店舗、オフィス、公共会場などの人間環境で動作するように設計されています。
そして、これは人間のようなAI、物理的AIとして位置づけられています。そして、これはXpengが管理する、まあ、管理するのではなく、2026年頃に商業展開のために大量生産することを望んでいるプラットフォームです。
彼らはこれを、固定された産業用アームや倉庫用ボットではなく、オンボードAIを使用して歩き、物体を操作し、人々と相互作用できる汎用の人間型ワーカーとして構築しました。Xpengは基本的にこれを自律走行車やロボタクシーと同じAIスタックに結びつけています。したがって、知覚、計画、制御は共通のアーキテクチャを共有しています。
ロボットは大体人間サイズで、信じられないほど人間らしく見え、体全体に数十の関節があり、細かい操作のために約22度の自由度を持つ高度に関節化された手があります。
そして信じられないほどバイオニック骨筋肉皮膚構造を使用しており、柔軟な脊椎と柔らかい合成外皮を持ち、動きをより人間らしくし、人々との接触をより安全にしています。Xpengの社内Turingチップによって駆動されています。
しかし、私が話していた柔軟な脊椎、柔らかい合成外皮を実際にお見せしたいと思います。これを見てください。ここで、ロボットの脊椎と皮膚を切り開いて、詳細を見せているのがわかります。実際、彼らは皆さんに詳細を見せるためにこれを切り開いたわけではありません。彼らがこれを切り開いたのは、Xpengデモを見た個人が、見ているものが実際のロボットであると信じることができなかったか、信じられなかったからです。
彼らは、見ているものが、デモとして演技をしているスーツを着た人間だと信じていました。公平に言えば、私たちは過去にそれを行ってきました。2021年または2022年のTeslaデモでは、文字通りスーツを着た人でした。しかし今、これがそうではないことがわかります。アイデアから現実へ。Xpengでは、今や正確に何が起こったかの完全なロードマップがあります。
スーツを着た人々から、まあ、スーツを着た人間のように見えるロボットへと移行しました。そして正直なところ、これは不気味の谷に入り始めたことに気づく瞬間の1つです。不気味の谷にいるのは彼らだけではありません。Engine T800を見てください。これは、Engine AIという会社によるフルサイズのヒューマノイドロボットです。
これは、高い機敏性、高トルク、そしていわゆる戦闘能力を持つロボットとして構築されています。そしてそれは、産業用タスクのためでもあります。これは大体人間サイズです。そして航空金属構造を使用しており、単なるデモではなく、物流、サービス、そして潜在的にはセキュリティまたは競技シナリオのための強力なダイナミックプラットフォームとして売り込まれています。
T800は、実用的なタスクを実行し、キックやスピン、迅速な動きなどの非常にダイナミックな動作を実行できる汎用ヒューマノイドとして設計されています。そして、このヒューマノイドは、実際の環境での強度、耐久性、マルチロール展開に焦点を当てています。
サイズ、メカニクス、モビリティもあります。最近の仕様では、T800は約1.7から1.75メートルの高さ、構成に応じて約60から75kg、約29体の自由度プラスエクステリスハンドがあり、合計で約40度の自由度範囲になります。
関節は最大450ニュートンメートルのトルクを提供でき、約3m/秒のスプリントと高い爆発的な動作を可能にします。
ここで、フライングキック、パンチ、カポエイラスタイルの動きなどを見ることができ、モジュラー固体電池から2から4時間のランタイムに支えられています。ロボットは、より高級なバリエーションでNvidiaまたはJetson Thorクラスモジュールを含むことができる組み込みコンピュートスタックを使用しており、エンボディードAIワークロードに約2,000 TOPSを提供します。
その知覚スイートは通常、360度lidarと深度/RGBカメラを組み合わせて、雑然としたスペースでのナビゲーション、障害物回避、高速動作をサポートします。
T800は、Engine AIの独自のマルチセンサー器用なハンドを装備することもでき、通常は手あたり約7度の自由度と引用されており、触覚センシングとソースに応じて5から15kgの範囲のアームペイロードがあります。これにより、コア強度タスクと、ソートや正確な配置などのより細かい操作の両方を処理できます。
Engine AIは、商品の移動とサービスホスピタリティの役割のための産業物流作業のために自身をマーケティングしています。そしてそれが言うように、戦闘です。したがって、ロボットが将来的に人々をフライキックするのを見るのかどうかは興味深いでしょう。
正直なところ、私たちはディストピアの未来に向かっていないことを本当に願っています。ロボット戦闘競技会かもしれません。それが事の範囲であることを本当に願っています。
しかし、本当にクールに見えると言わざるを得ません。そして、これらのロボティクスデモは、日々ますます人間らしく見えます。つまり、これらのロボットをYouTubeで見ることは1つのことだと思いますが、実際にこれらのロボットを実際に見たことはありません。そして、これらのロボットが走り回り、さまざまな人間レベルのタスクを行っているのを実際に見たら、私の考え方が変わるかもしれないと思います。
その他の多様なヒューマノイドロボット
したがって、近い将来にそれがどのように見えるかを見るのは非常に興味深いはずです。また、フラッグシップヒューマノイドLimX OOLIもありました。初期のモデルではLimX CL1、一部のデモではAliとも呼ばれています。これは、31のアクティブ自由度を持つ完全なモジュラーサイズのヒューマノイドで、倉庫や家庭での動的な階段登り、重いペイロード輸送、複雑なナビゲーションをサポートしています。
このロボットが非常に荒い地形を歩いてナビゲートするときにどれほど安定しているかを見ることができます。つまり、つまずいて完全に回復します。そして、私自身がこれをよく行うとは言えません。転ぶと言っているわけではありません、皆さん。私の時代に非常に不格好な転倒を見たことがあると言っているだけです。
したがって、これらのロボットは、歩き方と自分自身を運ぶ方法において非常に非常に慎重になっています。そして、これが1倍速で進化しているのを見ることができます。そこのデモが環境の面で意図的にノイズが多いことに注意することが重要です。なぜなら、それが現実世界だからです。
最も難しいエリアで実際にどれだけうまく機能するかを本当に見ることができるように、見栄えの悪い環境で世界をテストしたいのです。なぜなら、すべてが完璧で清潔で、歩き回るべき黄色い箱がある現実世界の研究室は、現実世界がどのように機能するかではないからです。
時には、このビデオのQCによってさまざまな材料の束があるかもしれません。そして、ロボットが追加の助けなしに、その環境を成功裏にナビゲートできることが重要です。完全に自律的にそれを行うことができるようにすることです。そしてそれが私たちがここで見ているものです。
したがって、かつて通常のロボティクスを悩ませていたこれらの問題を非常に多くの企業が解決しているのを見るのは本当に印象的です。存在する別のヒューマノイドロボティクススタートアップは、ノルウェーを拠点とするPhysical Roboticsです。この会社はついにステルスから抜け出しました。
この会社は、Hall Roboticsの共同創設者であるFong Newuenによって設立されました。Hall Roboticsは現在1x Technologiesとしてブランド変更されており、もちろんNeoロボットを設立した会社です。
彼はHodiまたは1x Technologiesで8年間チーフサイエンスオフィサーを務め、Eveロボットの開発を主導しました。そして彼はこの新しい会社を始めました。彼らの使命は、物理世界で人間と調和して生きる世代のロボットを作り、人間の生活の質を向上させることです。
先週、会社は400万ドルのラウンドのクローズを発表しました。また、これもあります。これは非常に興味深いです。Kyber Labsは、カバレッジでしばしばKyber Lab Roboticsと呼ばれますが、ブルックリンベースのニューヨークベースのロボティクススタートアップで、特に高度に器用な手と人工筋肉アクチュエータに焦点を当てたAIネイティブ操作プラットフォームを構築しています。
この会社は実際に2022年に設立され、元SpaceX Machina Labsエンジニアと電動オートバイスタートアップTarの工業デザイナーを含む小さなチームによって設立され、古典的なヒューマノイド歩行ロボットではなく、エンボディードAI操作スペースに正面から位置づけています。
彼らは基本的に、AI ベースの制御と強化スタイルのトレーニング用にゼロから設計された2つのアームとハンドであるバイマニュアルロボット操作プラットフォームを構築しています。彼らのコアハードウェアは、人間の筋肉を模倣する低コストの人工筋肉繊維アクチュエータを使用しており、脆弱なギアボックスなしに、ねじ込みやナットのチューニングなどの繊細なタスクや、工具で叩かれるなどの高衝撃イベントを処理できるバック可能な動きをシステムに提供します。
彼らの焦点はロボットハンドにあります。これまでに見た公開デモの多くは、高速リアルタイムで、指先触覚センサーに頼るのではなく、モーター電流を通じて接触を感じる手のものです。そして手は、バックドライバビリティとトルク透明性を強調しています。外力が指を自然に動かし、学習ベースの制御と物体や人々との安全な物理的相互作用により適しています。
彼らは、従来の固定ジグと剛性のある産業用アームで自動化するのが難しい高混合低容量の製造および組立作業を明示的にターゲットにしています。
この会社のアイデアは、構造化されていない環境でさまざまなタスクを処理するために実際の工場や倉庫に投入できる汎用ARレディ操作プラットフォームを提供することです。彼らは、現在の産業用ロボットは大規模な強化学習とAI対応トレーニングループには硬すぎて脆すぎると主張し、AI用に設計されたロボットを構築していると自分たちを見ています。
歩行ヒューマノイドを優先するのではなく、学習ベースの制御の強力な統合を備えた双腕の人間レベルの器用さにロードマップの中心を置いています。
新興企業とPI AIの実用デモ
さて、Eggyもあります。これはヒューマノイドロボットレースの新しい競合です。Tangibleという新しいスタートアップがEggyでステルスから抜け出しました。これは、業界が実際に最初に見たSunday Roboticsに反応していた同じ日に発売された車輪付きヒューマノイドロボットです。
Eggyは、日常的な家庭使用のために設計された洗練されたフレンドリーな外観の車輪付きヒューマノイドロボットです。このデモビデオは、Eggyがキッチンカウンターを拭いているところを示しており、実世界の操作能力を示しています。
これは、ロボティクスとAIに焦点を当てたMIT PhDが率いるチームによって構築されました。大きな違いは、彼らがSunday Roboticsとは異なり、5本指の手に焦点を当てていることです。繰り返しますが、このEggyロボットは実際には車輪付きロボットです。車輪付きヒューマノイドです。そして、これは今後興味深いことになるかもしれないと思います。
EggyとSundayロボットの違いは、多くの人々がTwitterでこれら2つを比較していたので、5本指の手があることです。したがって、これら2つのロボット間で見ることができる大きな差別化要因は、1つには5本の指があり、もう1つには非常にシンプルな手があるということです。人々はTwitterで違いについて議論していましたが、彼らの哲学、Eggyの哲学はフルスタックタッチです。
Tangibleは垂直に、垂直にすべてを統合しています。ハードウェア、ソフトウェア、制御、データ、そして器用さ、コンプライアンス、全身制御に焦点を当てています。
彼らの目標は基本的に、構造化された研究室だけでなく、予測不可能で雑然とした家庭環境で繁栄するロボットです。彼らは基本的に、ロボットは単にエンボディードAGIではないと言っています。彼らはAGIの最も真実の形です。タッチのないAGIとは何でしょうか。
彼らはデータを収集しました。エンジニアはセンサーの重い外骨格を着用して、押す強さ、把持する強さ、壊れやすい物体対剛性のある物体などの触覚データを記録しました。これは、家事に必要な微妙な物理的知能を捉えることを目的としています。
基本的に、急速に成長している家庭用ロボティクス分野全体に参加します。ロボティクスには2つの分野があると思います。工場にあるものと、私たちの家にある個人用のものです。そしてそこに、Tangibleがこのロボットを持ち込んでいます。
また、Agile Roboticsもあります。これはドイツからのロボットで、ヒューマノイドビッグリーグに足を踏み入れています。Agile Robotsは、深いドイツ航空宇宙センターのルーツを持つミュンヘンベースのロボティクスユニコーンで、Agile Oneでヒューマノイドレースに正式に参入しました。これは、デモではなく実際の産業作業のために構築された二足歩行工場重視のヒューマノイドです。
これは174cm、69kg、ペイロードは20kgです。倉庫や工場専用に設計されており、狭い通路をナビゲートし、人間のスタッフと直接作業します。大きなセールスポイントは、世界で最も器用な手を持っていることです。器用さにオールインしており、すべての関節にセンサーがあり、指先の力、トルクセンシングがあり、通常のロボットが苦労する繊細な組立タスクを目指しています。
これにより、Agile Robotsはヒューマノイドハンド軍拡競争の真ん中に位置します。他の企業は異なる道を取っています。Teslaは50アクチュエータの超人間的精度、手です。Boston Dynamicsはシンプルな3本指グリッパーです。見たことがあれば、かなりクールです。そして、この会社は今、まったく異なるアプローチを取っています。
非常に非常に興味深いものです。なぜなら、彼らがプレミアム物理AI、インテリジェンス層にのみ焦点を当てていると言っているなどの他のものがあるからです。Agileはヨーロッパ最大の産業データセットの1つで訓練されており、実際には、ヒューマノイド、ロボットアーム、自律移動ロボットを統合するAgile Coreと呼ばれるより広範なエコシステムの一部です。
目標は、単一のロボットではなく、インテリジェントな生産システム全体です。彼らのDLRレガシーと重要なことは、Agileが2026年初頭からバイエルンで完全に製造されることです。競合他社よりも厳格な品質管理、より少ないアウトソーシングです。そしてドイツは静かに認知ロボティクスの大国になりつつあります。
そして彼らはNeuroroboticsがすでに存在する市場に参入しています。したがって、非常に興味深い競争が起こることは興味深いでしょう。最後に、PI AIがあります。これは信じられません。このデモは単に狂気です。これを見てください。
こんにちは、Laura。私はPIの研究者です。ロボットが実際に社内のコーヒーバーを運営するのを手伝うことができるかどうかを確認したかったのです。この実験を開始するために、地元のコーヒーショップに行き、プロのバリスタと協力して、ロボットが人と一緒に役立つことができることを理解しました。
低レベル制御側からこれを本当に難しくしている側面の1つは、多くの精度を持つツールの使用です。そのポーターフィルターを拾い、挿入し、整列させ、ロックすることです。それに加えて、このタスクの液体処理があります。ロボットはこぼさずに注ぐことができる必要があり、それには本当に滑らかで安定した手が必要です。
今、ロボットはアメリカーノ、ラテ、ダブルショットエスプレッソなど、あらゆる種類の飲み物を作ることができます。そして、オフィス全体を非常にカフェイン漬けに保っています。あなたのラテです。ありがとう。
モデルを本当に有用にする方法を理解するために、Dandelion Chocolateと提携して、生産における反復的なタスクの一部を自動化することを探求しました。ボックス構築を選んだ理由は、実際にはDandelionにとって価値があるだけでなく、私たちの方法にとって本当に優れたテストベッドだからです。
過去には、このようなタスクを自動化するには、経済的に意味をなさないことが多い専門的で高価な機械が必要でした。ボックス構築を困難にしているのは、有用であるためには、人間の介入なしに何時間も実行する必要があることです。途中でのミスは、ボックスを台無しにしたり、ラベルを台無しにしたりして、ロボットを最初に戻す可能性があります。
単に遠隔操作されたデモンストレーションから訓練することによって、私たちは速く失敗し、回復に苦労するポリシーを生成する傾向があります。経験と誘導修正から学ぶことによって、私たちは困難な状況から回復する方法をポリシーに教え、失敗の可能性を高める可能性のある危険なアクションを取ることを避けることができます。
やあ、どうしたの?ロボットを現実世界で有用にするためには、研究室の外に出ることができる必要があります。人々は彼らを家に持ち込み、実際に有用なことをさせることができる必要があります。そしてこの実験では、まさにそれをテストしたかったのです。以前に行ったことのない家に持ち込み、以前に見たことのない衣類を与え、効果的に折りたたむことができるかどうかを確認します。
私たちの以前のモデルの多くは、監視データまたはデモンストレーションデータから学習します。新しいアプローチでは、自分の経験から学習できるモデルを持つことができるかどうかを確認したかったのです。そしてこれを行うことで、自分のミスを見て、それらを修正する方法を学ぶことができます。
そして、この洗濯タスクでは、自分の経験で訓練されたこれらのモデルは、より決定的であり、結果としてより成功した結果を持つ傾向があることがわかりました。私たちが実行したこの実験について非常に興奮しています。以前に行ったことのない家にロボットを持ち込み、テーブルにクランプするだけで、多くの異なる見たことのない洗濯アイテムを折りたたむという非常に合理的な仕事をしたことがわかりました。
物事はまだ完璧には程遠いですが、これまでに行った進歩について本当に楽観的です。そして、私が本当に面白いと思ったのは、世界初のロボットダンクでした。ダンクではなく、誰かがロボットのショットをブロックしています。狂気でした。これを説明する他の方法はありません。
ロボットにバスケットボールを使わせてダンクさせる方法を教えた方法はわかりません。彼のページに行けば、彼が行ってきたすべてのシミュレーションが非常に興味深いです。彼は実際にかなり長い間これに取り組んできました。そして彼は実際にロボットがフリースローを得るのをブロックします。だから、わかりません。これは単にかなりかなり面白いです。
皆さんがこのビデオを楽しんだかどうか教えてください。また次回お会いしましょう。
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