「第2回世界人型ロボット競技大会」では今回初めて、ロボット専用の「選手村」となる「ロボットの家」が設けられた。施設内には保管、整備、充電、バッテリー保管の4つのエリアがあり、26カ所の整備ステーションではQRコードを読み取るだけで修理受付ができ、整備と充電を同時に行うことも可能。さらに、約200台の防爆キャビネットには温度監視・警報機能が備えられ、最大1200個のバッテリーを安全に充電できる。

【人類超え】中国・北京で2回目の人型ロボットのスポーツ大会開幕 ただ、なかには100メートルを9秒32で走り切るロボットも。ウサイン・ボルト選手が保持する人類の世界記録9秒58を超えた。

北京で開幕『世界ロボット運動会』、中国の人型ロボ「天工」が100m予選で9秒32！ボルトの9秒58を超えるも、ゴール後は減速マットに激突→炎上…16か国・2000体超が51種目で競う　

【衝撃】22日に北京で開幕した「世界ロボット運動会」、中国の人型ロボットが100m走でボルト超え... ・日本「失敗したら誰が責任取るんだ、と会議ばかりで結局やらない」 ・中国「炎上・大破上等でとにかく作って、9秒32を叩き出す」 →いや、笑えるけど笑ってる場合じゃない... 日本は技術立国だったはずなのに、失敗を恐れずバケモノを作ってくる今の中国の勢い、素直に脅威でしかない。

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#

ロボット基盤モデルがシミュレーションでは高性能なのに、カメラの位置や照明が変わった途端に失敗する原因、実は「見た目のズル」だったかもしれません。 タイトル: Breaking the Vision-Action Shortcut: Latent Interface Training for Generalizable Robotics Foundation Models URL: 📝 概要 訓練分布内でたまたま行動と相関しているだけの無関係な視覚手がかりに頼ってしまう「視覚-行動ショートカット」を断ち切る学習手法「Latent Interface Training（LIT）」を提案しています。 ❗ 解決する課題 ロボット基盤モデルは分布内では強いのに、視覚的な分布シフト（カメラ視点・照明・センサノイズなど）が起きると性能が大きく落ち込む問題がありました。 ⚙️ 方法論 まず画像を使わずポーズ目標だけで行動部分を事前学習し、次に100個の潜在トークンを介して視覚情報を必ず経由させ、ポーズ再構成損失で監督する2段階構成になっています。 🤖 ユースケース π0.5・MolmoAct2・FAST-WAM・ImageWAMという4種類の異なるロボット基盤モデルすべてに適用でき、フレームワークを選ばない汎用的な手法です。 📊 実験結果 LIBERO-Plusの分布外評価で全モデルが3.87〜10.70ポイント改善。実世界のロボット操作でも照明変化時に+16.7ポイント、特定タスクでは+60ポイントという大きな改善を達成しています。 見た目に頼らず本質的な空間情報で判断させる発想が、実運用ロボットの信頼性向上に直結しそうです。 #ロボティクス# #VLA#

読売テレビ「厳選！ytvニュース特集」 【タカオカ解説】世界のロボットが驚きの進化 中国ではド派手ロボット運動会開催 一方で『AIの暴走』に懸念も… #TVer# #ytvニュース特集#

明日5月19日発売のチャンピオンRED7月号に間千里が贈る異世界転移ロボットバトル巨編「おとぎの国のデスマシーン」第7話が掲載されます。圧倒的な強さを誇るエレキさんドリアに、黒部は思いもよらぬ方法で対抗！　必読です！