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。

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。

『検索システムでロボティクスとAIエージェントを繋ぐ』というブログを書きました。 ロボティクスを勉強し始めて、ふと疑問に思いました。🤖💭 「ロボットも、AIエージェントも、業務システム（ERP/WMS）も、結局みんなバラバラのデータで喋っていて、普通にやったら噛み合わないのでは？」 - ロボットはミリ秒単位の点群やセンサー値📡 - AIエージェントは出典つきのテキスト📄 - 業務システムは時〜月スケールの構造化レコード📊 形も意味も時間スケールも違う3者を、プレイヤーが増えるたびに個別配線でつなぐのは現実的ではありません。つなぐペアは N×(N−1) で爆発してしまいます。💥 そこで、「全員が同じ検索システムにデータを投げ込み、必要なものは検索で取り出す」——検索を共通プロトコルにできないか、という実験をしてみました。🔍 MacBook 💻 と MuJoCo（シミュレータ）の中で、Gemini エージェントに端から端まで自走させ、7つの業務シナリオで検証しています。 設備保全の引き継ぎ🔧、物理在庫と記録の食い違いの調停📦、そして個人的に一番おもしろかった「3台のロボットが直接通信せずに不良ロットを突き止める」🐜 シナリオ実験まで。 ロボティクス始めたての方の、何かのきっかけになれば嬉しいです。 ぜひ読んでみてください。🙏✨ 📝 ブログはこちら: #ロボティクス# #AIエージェント#

【ID登録締切まであと3日】 Physical AI 基礎編 知能ロボティクス講座のID登録締切まで、あと3日（講座募集締切はあと5日）となりました。 AI×ロボットや、現実世界で動くAIに関心がある方におすすめの講座です。 本講座では、データ収集、ロボット基盤モデルの学習、シミュレーターなど、 Physical AI領域を支える技術を体系的に学びます。 また、強化学習やロボット学習、実運用時の課題など、 最新研究から実践的な知識まで幅広く扱います。 ※機械学習・深層学習の基礎知識を前提としております。 🗓️ID登録締切　6/15（月）13:00 🗓️募集締切　　6/17（水）13:00 ▼講座詳細・ID登録はこちら

🕑14時台は… 📝レコレール・アップデーツ 今日はドーナッツ ロボティクス代表取締役の 小野泰助さんに フィジカルAIの最前線についてました！ ヒト型ロボットと生活する時代はもうそこまで来ているかもしれませんね🤖 #レコレール#