ロボティクスAIで起きているのは「ロボティクスのChatGPTモーメント」だと思います。鍵はVLAモデル——カメラ映像と「これを三つ折りに」という言葉から、関節の動きを直接出力する基盤モデルです。NVIDIAのGR00Tなどが代表例で、18か月前は本番ゼロだったVLAが、今や新規導入の約4割を支えています。手書きから学習へ、です。

ロボティクスAIのデモはすごいけど、現場に出す前に見ておきたい現実がある。 ・ラボ95%→実環境60%まで落ちるsim-to-realギャップ ・稼働90〜120分が限界のバッテリー ・機体が違うと運動制御が転移しにくい ・レアケースでの安全性 派手な動画と本番は、別物だったりする。

Aiロボティクス筆頭株主兼社長の龍川誠さん、自社株を担保に自社の株を買って飛躍的成長の確固たる信念と覚悟を行動で示したところ追証を4回も喰らう

「AI・ロボティクスを活用した次世代型コンビニを創出し、世界展開を狙う夢多き資本業務提携なのに、なぜセブン＆アイと並んで記者会見しないのですか。２％の出資も本気度が問われます」と質問。 録画の30分20秒からです。

#NT東京# なかよしロボティクス(株式会社なかよし)で出展してました、ありがとうございました！ 最終的に50セット弱頒布、お子さんが沢山来てくれて嬉しかった。 次回、11/15(日)にデザインフェスタ出展予定です。 キットの不明点や感想、こちらのハッシュタグにてお待ちしています🙏 #ロボっこ#

Tencentのロボティクスチームが、ロボットに「言葉で考えて、絵で確かめながら動く」能力を持たせる基盤モデル「RxBrain」を発表した(https://arxiv[.]org/abs/2607.14187)。 例えば「メガネを畳んでケースにしまう」というタスクなら、RxBrainは「つるを畳む」「ケースに入れる」と言葉で手順を計画し、それぞれの手順を終えた後の映像がどう見えるはずかを画像として想像しながらタスクを進めていく。 背景には、ロボット向けAIが抱えていた分業の問題がある。視覚言語モデル(VLM、画像を見て言葉で答えを返すAI)は「次に何をすべきか」の説明は得意だが結果の見た目までは示さず、逆に世界モデル(world model、未来の映像を予測するAI)は先の状態を絵で示せてもなぜそうすべきかという理由づけは苦手だった。RxBrainは6.2Bパラメータの単一モデルの中で、この2つの機能をMixture-of-Transformers(データの種類ごとに専門の処理経路を用意しつつ注意機構だけは共有するアーキテクチャ)で統合している。 学習データは実ロボットの操作映像、ハンドヘルドグリッパーでの人の動作、一人称視点の日常動画などから自動構築した5万時間超・2150万セグメント。新設ベンチマークRxBrain-Benchの「言葉と画像を組み合わせた計画」タスクではスコア0.68を記録し、既存のエージェント型手法(BAGEL-7B-MoTが0.50、Qwen-Agentが0.43)を上回った。一方、単純な状況理解を問うタスクでは総合スコア72.7にとどまり、Qwen3.5-4B(78.1)には及ばない。先を見通した計画は得意でも、細かい状況認識はまだ既存モデルに一歩譲るというバランスが見える。 さらに、大規模な行動データでの事前学習なしに実ロボットへ応用した結果も興味深い。食卓の準備・メガネの折りたたみ収納・ゴミ捨ての3タスクで平均成功率87%を達成し、ロボット操作の代表的な基盤モデルπ0.5(82%)やπ0(68%)を上回った。 「言葉で考え、絵で確かめる」というアプローチで、ロボットの計画立案を人間の思考プロセスに近づけようとしている点が面白い。