Mistral AIは、ロボットのナビゲートに特化した8Bモデル「Robostral Navigate」を発表した。深度センサーやLiDARを使わず、通常のRGBカメラ1台と自然言語の指示だけで環境内を移動する。R2R-CEの未学習環境（validation unseen）で成功率76.6%を達成し、単一カメラ手法を9.7ポイント、深度センサーや複数カメラを用いた手法を4.5ポイント上回ったとされる。学習はシミュレーションデータを用いて社内で構築され、オンライン強化学習（CISPO）により成功率がさらに3.2%向上した。
Sony AIの自律型卓球ロボットAce（Project Ace）が、公式競技ルールの下でランク入りのプロ選手に勝利した。デンバーで開かれたCVPR 2026では6本の論文を発表した。AI倫理の研究はデータの権利に関するTIME誌への寄稿でも取り上げられた。
NVIDIAの研究者らは、コーディングエージェントが実世界のロボットの方策を自律的に改善する仕組みであるENPIREを開発した。著者らによれば、自動評価と自動リセットを備えたこの仕組みにより、PushTやピンを箱に整理する作業、ジップタイをカッターで切る作業など、器用な操作タスクで99%の成功率を達成したという。ロボットを増やすとMRUが低下し、GPUの稼働率が上がるという課題も示されている。
Sony AIの自律型卓球ロボットAceは、Nature論文で、2025年4月の試合においてエリート選手と渡り合い勝利したことを示した。一方、プロ選手には勝てなかった。この結果は、実世界のAIシステムが高いレベルの人間の相手とラリーを続け、勝利できることを実証したとされる。
Google DeepMindは、欧州のロボティクス初期段階スタートアップ15社を選定した3か月間のプログラム「Google DeepMind Accelerator: Robotics」を開始した。参加企業は、AIスタックやGemini robotics modelsへのアクセスに加え、技術メンターシップや製品面のガイダンスを受けられる。参加企業には、ロボット溶接と金属3Dプリンティングのパラメータ選定および品質管理を自動化するRobTrackを開発する3D-Components（ノルウェー）なども含まれる。
Jack ClarkのニュースレターImport AI 460は、社会制度のリワードハッキングを測るSocioHack、Anthropicでのマージ済みコード量8倍、RL訓練ドローンが人間のチャンピオン級パイロットに勝った研究を取り上げている。さらに国家管理メディアが大規模言語モデル（LLM）の出力に影響するというNature掲載研究も紹介している。
Mistral AIが、オーストリア発の物理AI企業Emmi AIを買収することで合意した。産業分野における同社の地位を強化する狙いである。Emmi AIの30名超の研究者・エンジニアは5月にMistral AIのScienceチームおよびApplied AIチームに加わる予定で、両社のモデルを組み合わせてエンジニア向けエージェントを開発するとしている。
Google DeepMindは、実験的プロトタイプProject GenieにStreet ViewのImagery Groundingによる機能を追加した。Maps上で選んだ米国内の場所を起点に、スタイルやキャラクターを指定して世界を生成できる。対象となる18歳以上のGoogle AI Ultra（$200）加入者に向け、世界で順次提供を開始している。
Google DeepMindとGoogle Researchが開発したAI気象モデルWeatherNextは、2025年10月のハリケーン・Melissaがジャマイカにカテゴリー5で上陸すると5日前に予測し、NHCの警報発令を支えた。予測の確度は5日前で80%、3日前には100%近くに達したという。NHCの2025年の検証報告では、進路と強度の両方で最も高性能な個別モデルとされた。
Sony AIは卓球ロボットAceに関する研究がNature誌の表紙を飾ったと発表した。公式ルールの下でトップレベルの大学生選手やプロ選手と対戦し、エンドツーエンドの遅延は20.2ミリ秒で、エリート人間選手の約230ミリ秒を下回るという。ブログでは開発の経緯、システム構成、今後の課題を解説している。
選定理由：視覚、制御、ハードウェア、シミュレーションからの転移学習を一体で設計した過程と、現状の限界まで開発側の言葉で語られている。
カラクリ、ジェイテクト、Upstage AIの3社が、AWSジャパンの「フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン」に採択された。ジェイテクトの工場における自律型・適応型生産システムの社会実装を目指し、カラクリのLLMと意図理解技術、Upstageの非構造データ構造化技術、ジェイテクトの製造現場の知見を組み合わせる。支援期間は2026年3月から約6ヶ月間で、7月に成果発表会を予定している。
ABEJA のインターンが、メカナムホイール搭載の 4 輪ロボット Mentor Pi（Mecanum）を ROS 2 で動かし、macOS 上で Gazebo によるシミュレーション環境を構築した。MuJoCo は ROS 2 との統合が弱く、Webots は macOS で UTM などを経由する必要があるとして見送り、Gazebo を pixi で構築して採用した。実機では 2D LiDAR による SLAM マッピングを行ったが、マップが拡大し続ける問題が残り、モーター暴走の回避策の影響で 3 輪駆動になった可能性があると記されている。
AIセーフティ・インスティテュート（AISI）は内閣府と合同で、2026年1月15日から16日にかけて「Hiroshima Global Forum for Trustworthy AI」を広島で開催した。AIの安全性、セキュリティ、信頼性の向上をテーマに、国内外の政府機関、企業、研究機関が登壇し、Microsoft、OpenAI、Anthropicなど8社が企業の安全性・ガバナンスの取り組みを共有した。
ABEJAの藤本氏が、Dynamixelモーターと3Dプリンタ部品で2足歩行ロボットを自作し、IsaacLabでのシミュレーションまでの流れを紹介する。関節は3つに限定し、姿勢認識はIMUのみで行う構成である。制御には強化学習（PPO）を採用し、URDFからUSDへの変換、rsl_rlを用いたプロジェクト作成、環境と報酬の設定を解説している。