広東省深セン市宝安区科学技術イノベーション局と深セン市ロボット協会が共同で立ち上げたロボット産業の総合サービス拠点である「AIR Design House」は、2026年4月8日にオープンした。第1陣となる企業約100社は、「実物展示＋情報データベース」を組み合わせたスタイルによって、人工知能（AI）アルゴリズム、コア部品、川上企業の関連部品、完成品の製造など産業チェーン全体の各プロセスを全面的に展示している。#ロボット#

現実世界を動かすAIはどこまで来たのか。ヒューマノイド，海洋ドローン，設計自動化の3社が語った「フィジカルAI」［IVS2026］ テキストやコード，デジタルなワークフローを越えて，ロボットや産業自動化，現場オペレーションといった“物理世界”へとAIが染み出していく

◤IEEEマイルストーンに認定◢ 人間型自立二足歩行ロボット 「P2」（1996年）🤖 独自の二足歩行制御技術に加え、産業用ロボットが主流だった時代に、社会的・支援的な役割を担うロボットという新たな概念を生み出した点が功績として認められました。 「P2」で培われた技術は、「ASIMO」や遠隔操作アバターロボット、多指ハンド、eVTOL、宇宙ロボットなど、さまざまな分野へと受け継がれています✨

生成AIをお絵かきソフトとか産業革命とかと並べるの違うんじゃない？　どっちかっていうと炒飯ロボットでしょ。ただし炒飯ロボットは料理人の全面協力でその動きを再現したけど、生成AIは料理人の動きを客席から無断で撮影したようなもの。

【新着記事】＜連載：第4回＞フィジカルAIが創る産業の未来 「四足歩行ロボット」と「飛行ドローン」で取り組む、スペースデータの最先端シミュレーション 詳細はこちら🔽

来日したNVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏が、東京で開催された「Build-a-Claw」イベントに予告なしで立ち寄った（https://blogs[.]nvidia[.]com/blog/japan-ecosystem-2026/）。会場では日本の開発者たちが、オープンモデル（誰でも無料で使える公開済みのAIモデル）とNVIDIAのプラットフォームでものを掴むロボット（クロー）を開発中で、フアン氏は抽選会の当選者に、個人でも使えるAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX Spark」2台にサインをして贈った。 今回の来日でNVIDIAが打ち出した最大級の発表が、日本政府主導の「フィジカルAI（現実世界で動くロボットや工場設備を制御するAI）イニシアチブ」だ。経済産業大臣とともに発足式に参加したフアン氏は、製造業のノウハウと産業データ、世界的な技術リーダーを結集し、AIエージェントやデジタルツイン（現実の設備や環境をそっくりそのままコンピュータ上に再現したモデル）、ロボティクス向けのオープンなマルチモーダル基盤モデルを開発する構想を明らかにした。 理化学研究所ではNVIDIAのBlackwell GPU（NVIDIA最新世代のAI向け演算チップ）を使ったスーパーコンピュータが2台稼働を始めた。「AI for Science」向けのRIKYUはBlackwell GPUを1,600基搭載し、量子コンピュータとGPUを融合させた「ROQUO」はBlackwell GPUを540基搭載して、イオントラップ方式（電荷を帯びた原子をレーザーで捕まえて量子ビットとして使う方式）の量子コンピュータ「Reimei」ともつながっている。三菱ケミカルやみずほ銀行、慶應義塾大学などが参加した分子スペクトル解析（分子の電子構造や性質を調べる手法）のワークフローでは、量子コンピュータとGPUの組み合わせでCPUのみの場合と比べて13.4倍の高速化を達成。半導体製造用のEUVフォトレジスト（極端紫外線露光に使う感光材料）評価などへの応用も視野に入るという。 金融分野ではみずほが、NVIDIA DGX B200を皮切りに、日本の金融業界で最大級とみられるオンプレミス型（自社の設備内でシステムを運用する方式）のAI工場（GPUを集積してAIモデルを学習・運用する拠点）の構築を計画している。トヨタとも連携を拡大し、先進運転支援（L2++）向けAIやコード生成AI、工場のデジタルツインまで取り組みは多岐にわたる。 チップを売るだけでなく、金融・量子計算・製造・自動車と各業界のインフラそのものに入り込む。NVIDIAの日本戦略は、単なる半導体企業からプラットフォーム企業への転換をますます鮮明にしているように見える。

Y Combinatorの募集中アイデア⑩ 「物理世界のデータ」 コードも言語も画像も超人的。だが物理世界は。。。 いまだにAIではなく人間のために設計された遠隔センサーの、疎なデータで作業している。基盤モデルの改善とセンサーコストの急落で、高密度な収集がついに現実的に。Gecko Roboticsはロボットで到達困難な場所のデータを集め、Sorcerer（投資先！）は自律気象気球のデータを米政府の気象予報に供給している。 エネルギー、農業、物流、建設。世界最大の産業はどれも限られたデータと直感に依存している。データが増えれば精密にモデル化でき、モデル化できれば制御できる。ハリケーンの進路を変える。砂漠化を反転させる。

今朝、第5回「人工知能戦略本部（AI本部）」を開催し、第2期『AI基本計画』の案を決定しました。 高性能AIは、我が国の課題解決と国力強化に直結する一方、サイバー攻撃への悪用など、新たなリスクも懸念されています。 日本は、この技術革新に向き合い、「信頼できるAI」で社会全体を駆動する「AIトランスフォーメーション」、すなわち、「AX」を進めなければなりません。 高市内閣では、本基本計画において『日本AX』を掲げ、その柱として、「バーティカルAI」と「フィジカルAI」の官民投資を、『「強く豊かな日本」投資枠』を活用して、強力に推進します。 まずは、『領域別戦略』を策定し、「バーティカルAI」への官民での集中投資を進めるとともに、人材育成、現場記録作成や意思決定支援へのAI活用、AI・データ連携基盤の構築などの共通課題について、横展開も見据えた施策を推進します。 「フィジカルAI」について、「国産の開発基盤」の構築、AIロボットの研究開発・量産投資や導入支援、AIロボティクスの世界的中核拠点の早期創設を進め、ロボットの社会実装を加速します。 あわせて、AIを前提とした規制・制度や運用ルールの抜本的見直しを、府省庁横断で進めるとともに、リスクに対応した「信頼できるAI」の実現に向けて、政府が高性能AIを評価できるよう、『AI法』を含む関連制度の能動的な見直しや、「AIセーフティ・インスティテュート（AISI）」の機能・体制強化を進めます。 また、「信頼できるAI」の活用による「AX」は、世界と共に実現していくことが重要ですから、『AIサミット』の早期日本開催に向け、関係国と速やかに調整を進めます。 こうしたAIに関する技術開発支援、国際連携や規制・制度見直しなど、「AX」を一体的かつ強力に推進するため、外部の技術人材も積極的に活用し、諸外国に比肩する政府の推進体制を構築します。 高市内閣は、行政、産業、暮らしを創り変え、日本を強く、豊かにする『日本AX』を、「まずは行政から始める」こととし、｢信頼できるAI｣により社会全体が駆動する具体像を示すべく、検討を加速してまいります。

ロボット操作のビデオ世界モデルで「本当に指定した動作をしているか」を検証できるモデルが登場しました。 DreamX-Phi 1.0: Action-Conditioned Video World Model for Robotic Manipulation Wan2.2-TI2V-5Bを基盤に、初期フレームと言語指示、両腕の行動軌道から将来フレームを高精度に予測するビデオ世界モデルです。WorldArena 2.0 Track 1で31チーム中1位（EWMScore-P: 60.65）を達成しました。 🔷 注目ポイント1: PRoPE — SE(3)を直接アテンションへ注入 行動を汎用トークンに変換する従来手法を捨て、エンドエフェクタの位置・回転行列・グリッパー状態をSE(3)変換としてアテンション機構に直接組み込みます。アームごとにヘッドをパーティションし、Kronecker積でトークンワイズ変換を適用することで、グローバル座標系への依存を排除。制御性スコア98.55という驚異的な数値を叩き出しています。 🔶 注目ポイント2: 深度ブランチ + 物体中心監督で「見た目」以上の精度を RGB損失だけでは表面順序やオブジェクト範囲を制約できないという根本問題に、2段構えで対処します。軽量な深度ブランチ（最後のMブロックを複製した一方向クロスアテンション）が幾何学的整合性を担保し、SAM3マスクと凍結V-JEPAティーチャーのグラム行列制約が操作物体の時間的一貫性を保ちます。静的背景が大きなロボット映像において、接触近傍のエラーを損失関数に確実に反映させる仕組みです。 🟣 注目ポイント3: DMD蒸留で多ステップを少ステップへ KL divergenceと非飽和GAN損失を組み合わせた分布マッチング蒸留（DMD）により、推論時のステップ数を大幅に削減。Ego4D・AgiBot World 2026・RoboTwin 2.0など合計約6,000時間超の多様なデータで学習されており、広範な視覚事前知識と行動接地の両立を実現します。 ロボット世界モデルがついに「リアルに見える」から「正確に動く」へ進化した一歩です。 #ロボティクス# #世界モデル#