NVIDIA@nvidiaAIスコア3434

NVIDIAのJensen HuangとドイツのFriedrich Merz首相がベルリンで会談し、ドイツの製造業と自動車分野でドイツの工学力とNVIDIA AIを組み合わせる方針を協議した。NVIDIAはAgile Robots SE、Avelios Medical、Mirelo AI、Reflex Aerospaceへの新規投資を計画しており、対象はロボティクス、医療、クリエイティブツール、宇宙の各分野にわたる。

Laplace Intelligence、ロボットと自動運転車を実環境投入前にAIでレッドチーム検証

Laplace Intelligenceは、ロボットや自動運転車などの物理AIを実環境に投入する前に、AIエージェントで弱点や故障箇所を意図的に突く自動レッドチーム検証を手がけるスタートアップである。基盤はNvidiaのCosmosをpost-trainedしたシミュレーション環境で、実世界の地図データなどから環境を再現する。収益は主に自動運転分野から得ており、顧客にはBot Autoや日本の大手自動車メーカーが含まれる。

Jack Clark、IMF会合の講演で「シンギュラリティは始まった」と主張し、AI時代の備えと自制を訴える

Anthropic共同創業者のJack Clarkは、バンコクで開かれたIMF会合のPer Jacobsson講演で、AIが科学のフロンティアで機能し始めており、シンギュラリティは既に始まったと述べた。Humanity's Last ExamではClaude Opus 5.5が67.7%、FrontierMathでは94%に達したと紹介した。あわせて、科学・ロボット工学向けインフラへの投資と、AI研究の監督や理解の範囲に関する選択を政策担当者に求めた。

AWS、Physical AI Toolchainを発表

AWSは、フィジカルAIの開発ライフサイクル全体をAWS上で運用するためのエンドツーエンドのツールチェーン「Physical AI Toolchain on AWS」を一般公開した。NVIDIAのGR00T、Isaac Sim、Isaac Lab、Cosmos、OSMOを統合し、特定のロボットやタスクの種類に依存しない。各コンポーネントは独立したTerraformモジュールとして段階的に導入でき、LeRobot、ONNX、ROS 2などのオープンな形式に基づく。

Google、ロボティクス向けGemini 4 Argonを公開、ERQAで87%

GoogleはGemini 4 Argonを公開した。物理的理解、コード生成、視覚・意味推論が向上し、ERQAベンチマークでは推論のみで87%を記録して他のフロンティアモデルを上回ったとしている。ロボット制御、Real2Sim、物理理解、研究・自己改善の4分野の代表的なプロンプトも紹介している。Google AI StudioやGemini APIなどで利用できる。

フィラデルフィアで配達ロボットの進路を塞いだ女性が逮捕

フィラデルフィアで、Carolyn Marvinが Uberの配達ロボットの進路を塞ぎ、どくよう求められても拒んだため、治安紊乱行為の容疑で逮捕された。Marvinは配達員の仕事を奪うと考え、見かけるたびに前に立って抗議してきたと地元局ABC13に語った。この配達ロボットは市中心部で珍しくなく、反発も出ている。

Google Research、ウェットラボ自律化に向けAIエージェントを物理実験に接地させる3件の研究を公開

Google Researchは、AIエージェントが液体ハンドリングロボットを安全に操作できるよう、ラボのデジタルツイン「VERID」を提案した。あわせてアプタマー設計とde novoタンパク質バインダー設計の閉ループ実験も公開し、FAPに対してシングルナノモーラー級の親和性を持つバインダーを得た。

Techable VCのAmulya Vishwanath氏、フィジカルAIはロボットだけではないと語る

NVIDIAでロボティクス製品マーケティングを7年間率いたAmulya Vishwanath氏は、ロボティクスは現在「Lego era」にあり、アクチュエーターやロボットハンド、ソフトウェア、安全基準といった基本要素がまだ作り直されている段階だと語る。同氏はフィジカルAIを、ロボットだけでなく「a molecule, a material, a medicine」も含むものと定義している。Vishwanath氏はTechable VCの創業者兼マネージングパートナーとして、ロボティクス、材料科学、ライフサイエンスに投資している。

元NVIDIA幹部のVCが語る、ロボティクスがまだChatGPTの瞬間を迎えていない理由

Techable VCのAmulya Vishwanathは、ロボティクスは今も「レゴの時代」にあり、アクチュエーターやロボットハンド、ソフトウェア、安全基準などの基本要素が再構築中だと語る。汎用基盤モデルによって間もなくロボティクスのChatGPTの瞬間が訪れるという見方には異を唱えている。同氏はロボティクス、材料科学、ライフサイエンスにまたがるフィジカルAIへの投資を進めている。

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今後10年の運転を、共に築く。 NVIDIAは@MercedesBenz AGとの戦略的パートナーシップを拡大し、次世代のドライバーアシスタンスシステムおよび自動運転システムを共同開発します。 メルセデス・ベンツに求められる高い安全基準を守りながら進めます。 協業の詳細はこちら：https://nvda.ws/3WtfQJi

HexaShell、VLMエージェントをロボットのコーディングエージェントとして検証

HexaShellは、視覚情報と自作ツールで双腕ロボットを制御するコーディングエージェントであり、RoboDojoの全42タスクで成功率39.7%、進捗スコア48.0を記録して、同ベンチマークの新たなSOTAを達成したとしている。性能の限界は推論ではなく接触にあり、押す動作は92.5%、メモリ系タスクは65.0%だったが、狭い挿入は8.3%にとどまる。使用モデルはCodexとGPT-6-Astra（medium reasoning effort）で、作成したツールはオープンソースとして公開される。

NVIDIA@nvidiaAIスコア4242

ほぼ100年にわたり自動車の安全の代名詞であるブランドがAIと組むと、素晴らしいことが起きます。🚗 Volvo Carsとのパートナーシップを拡大し、安全な自動運転の実現を推進します。Volvoの安全性に関する専門知識を、NVIDIA Hyperion、Halos OS、Alpamayo Stackの運転ソフトウェアと組み合わせ、次世代のVolvo車で初登場します。 ニュースを読む: https://nvidianews.nvidia.com/news/volvo-cars-and-nvidia-expand-partnership-to-advance-safe-automated-driving

GPT-6-Astraの身体性知能到達を検証、実機評価で残る課題

GPT-6-Astraは、12のベンチマークでin-context learning（ICL）を用いて高い性能を示したが、実機展開ではデモ収集コスト、実行時間、実用的な身体性知能の面で課題が残るとする報告である。高レベルの推論を担う「System 2」としてGPT-6-Astraを、低レベルの制御を担う「System 1」としてπ0.5を組み合わせた閉ループ構成は、コストは高いものの効果的だとされる。報告は、身体性能力の閾値はおおむね越えたが、実用的な身体性知能の閾値にはまだ達していないと結論づけている。

欧州の都市がNVIDIA基盤のAIエージェントを導入、都市運営を高度化

EMEA地域の都市とソフトウェアパートナーが、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングで物理AIエージェントとデジタルツインを構築し、都市運営に活用している。フランスのCôte-d’Or県では500以上の公共建築物でエージェントが稼働し、文書検索時間を数週間から数分に短縮、総運用コストを10%削減した。Cosmos、Nemotron、Omniverseなどを使い、プロジェクトは英国、イタリア、ベルギー、スウェーデンなどに広がる。

Dyna-2：1時間の自律動作を実現する汎用フィジカルエージェント、Dyna Robotics・Jason Ma氏に聞く

Dyna Roboticsは、100万時間超の人間の動画で事前学習したワールドアクションモデル「Dyna-2」を前月に発表した。続くロボット「Dyna-2.1」は、レストランのナプキン折りを24時間連続で99.4%の成功率でこなし、Din Tai Fungでは毎日数千枚を折っている。最短45分のデモで新タスクを学習できるといい、共同創業者のJason Maが自社ハードウェア開発やデータ不足の課題も語っている。

Google DeepMind@GoogleDeepMindAIスコア6060

Google DeepMindは、Gemini 4 Argonが動画を見ただけでロボットにコーンホールを教えたと発表した。物理を把握し、自らシミュレーションをコード化して、@ApptronikのヒューマノイドApolloに7投連続で成功させたという。

Google DeepMind、ロボティクス向けGemini 4 Argonを公開、ERQAで87%

Google DeepMindはGemini 4 Argonを公開した。物理理解、コード生成、視覚的・意味的推論が大きく進歩したとしており、Embodied Reasoning（ERQA）ベンチマークで純粋な推論により87%を記録し、他のフロンティアモデルを上回ると説明している。gemini-4-argonとしてGoogle AI Studio、Gemini API、Google Antigravityで利用できる。

Google、Gemini 4 Argonを提供開始 開発者・企業・一般ユーザー向けに

Googleは最新のフロンティアモデルGemini 4 Argonを提供開始した。AI StudioやGemini platformのAPI、Google Antigravity、Gemini app、AI Modeで利用でき、導入価格は入力100万トークンあたり$2、出力$10である。Vals Indexで1位とされ、コーディングや金融、法務、サイバーセキュリティ、科学分野での活用事例も示された。

Amazon、100万台超のロボットと人間従業員の今後

Amazonは倉庫で100万台超のロボットを稼働させており、今後は新工場の設立により台数を大幅に増やす見通しである。同社は2025年の年次報告書で150万人超のフルタイムとパートタイムの従業員を抱えたと示されており、経営陣はロボットが最も過酷な作業を担うことで人間の負担が軽減されたと説明している。一方、労働団体や研究者は、AIによる倉庫自動化が労働者にとって利益だけではないと指摘している。

Standard Botsに学ぶ、産業用ロボットで信頼性の高いAIを構築する教訓

Standard Botsは、顧客がデモとファインチューニングで適応させる共有ベースモデルを軸に、産業用ロボットアームのAIを構築している。学習はクラウドで行い、推論は工場内でローカル実行する設計で、通信が不安定な現場でも稼働を保つことを重視しているという。部品の認識はゼロショットの知覚モデルが担い、動作制御や工程ロジックは従来のプログラミングで実装しており、最大のモデルは数十億パラメータ規模だとしている。

BridgeWAM、Latent Bridge Queriesで映像と行動のExpertを橋渡し

BridgeWAMは、World Action Models（WAMs）における映像エキスパートと行動エキスパートを、32個のLatent Bridge Queries（LBQs）を介して分離し、行動予測の効率と汎化性能を高める手法である。

開発者はフロンティアAIエージェントでどうシミュレーションを作るか、NVIDIA Omniverseの事例

開発者は、GPT-6 AstraなどのフロンティアAIモデルとNVIDIA Omniverseライブラリを組み合わせ、自然言語の指示でAIエージェントを動かしてシミュレーションアプリケーションを構築している。倉庫シミュレーションの検証では、コンベア80台、アーム40本、箱800個の規模で、フルHD解像度において2分間のテストで30フレーム毎秒を維持した。

ロボティクスのAIブレークスルーは、すぐには私たちの生活を変えない

ロボティクス分野のAIブレークスルーが一般の生活を変えるのはまだ先であり、ヒューマノイドへの期待と研究現場の見方には隔たりがある。Elon MuskはTesla Optimusが1台2万ドル程度で、2027年末までに一般販売されうると述べた。一方、Yann LeCunは各社にロボットを実用的に賢くする方法の見当がついていないと指摘している。

自律型産業AIへの安全な道筋、AVEVAのArti Gargが語る責任ある導入

AVEVAのchief technologistであるArti Gargは、基盤モデル、フィジカルAI、エージェント型AIの進展で産業AIが新たな段階に入ったと述べている。物理システムに直接作用するため、人の判断を置き換えず補強し、自動化の範囲をガードレールで定めるべきだとする。IEEEの作業部会では、AIの環境負荷を測定する標準的な手法の策定にも関わっている。

ヒューマノイドはどこまで人間に似るべきか AIガバナンス専門家とソフトバンクが対談

ソフトバンクのAIガバナンス最高責任者の飯田唯史と専門家の吉永京子さんが、ヒューマノイドとAIガバナンスをテーマに対談した。人型ロボットがもたらす愛着や過度な依存、サービス終了時の関係の終わり方を新たなリスクとして論じ、人型をデフォルトにしない考え方を示している。吉永さんは2025年のヒューマノイド関連投資を約61億ドルと紹介した。

NVIDIA、エージェント型ロボティクス開発を支援するIsaac ROS 5.0をリリース

NVIDIAはROSConで、ROSベースのGPUアクセラレーテッドパッケージ集であるIsaac ROS 5.0を発表した。ROS LyricalとUbuntu 24.04に対応し、AIエージェント向けのIsaacスキルやエージェント対応ドキュメントを加えた。FoundationPoseの推論ライブラリは物体の認識と追跡が最大5.5倍高速になり、Isaac ROS 5.0は無料のオープンソースで利用できる。

フィジカル AI がハンドルを握る: 世界の主要ロボタクシー企業がNVIDIAテクノロジを活用

NVIDIAは、商業規模で展開されている主要なロボタクシープログラムがすべて同社のモジュール式スタック上で動いていると説明している。スタックはDGXでのトレーニング、Omniverse・Cosmosでのシミュレーション、Hyperion・DRIVE AGX Thorでの車載処理の3コンピューターで構成される。Uberは2028年までに28都市へNVIDIA Hyperionのフリートを展開する計画である。

PFN、CEATEC2026に出展・登壇

Preferred Networks（PFN）は、2026年10月13日から16日まで幕張メッセで開催されるCEATEC2026に出展する。自律搬送ロボット「カチャカEvo」の実機デモに加え、国産大規模言語モデルPLaMo™やAIプロダクトの実装事例を展示する。10月14日と13日にはカンファレンスにも登壇する。

Mistral AI、ミュンヘンに拠点を開設し産業向けAIを強化

Mistral AIは、ミュンヘンに新たな拠点を開設し、産業向けAIの研究と開発を強化すると発表した。拠点にはPhysics AIと産業AIの専門研究チームと、企業パートナー向けの応用エンジニアを置く。2030年までに欧州で1ギガワットの計算能力を構築する計画で、BMWやSiemens Energyとも協業している。

Import AI 474：Platonic mindspace、宇宙のTPU、ZhipuのGLM-5.3によるインフラ自動化

Jack ClarkのニュースレターImport AI 474は、Michael Levinの「心はプラトン的空間のパターン」とする論文、ロボット向け汎用ポストトレーニングの提案、GoogleのProject Suncatcher、Zhipu AIによるGLM-5.3を使ったインフラ開発などを取り上げた。Zhipuの事例ではGLM-5.3-Flashが2週間足らずで本番対応に達し、エンドツーエンドのスループットが初期ベースラインの3倍になったという。

Sakana AIと東京大学、SAILを発表 ロボット軌道生成をテスト時スケーリングで強化

Sakana AIと東京大学は、VLMによるロボット軌道生成の信頼性をテスト時スケーリングで高める手法SAILを、IROS2026で発表する。シミュレータで軌道を検証し、評価用VLMのフィードバックをもとにMCTSで修正を重ねる。シミュレーション上の6つの操作タスクでは、探索予算を1候補から45候補に増やすと、成功軌道を見つける平均率が25%から73%に上昇した。実機でも評価している。

Sakana AI、Jürgen SchmidhuberがChief Scientific Advisorに就任

Sakana AIは、Jürgen Schmidhuber博士が現職と兼任でChief Scientific Advisorに就任し、新設のRSI Labにも携わると発表した。同社はSchmidhuber博士の基礎研究をもとに、行動の物理的結果を事前にシミュレートするAgent-Native World Modelsを開発している。博士は定期的に東京を訪れ、チームと協働する。

Few-Step World Action Models：Fast-WAMのアクション側蒸留

SB Intuitionsのチームは、公開済みFast-WAMのチェックポイントを出発点に、Flash-WAMのアクション側consistency distillationをFast-WAM本来の推論グラフに適応させた。蒸留するのはActionDiTエキスパートのみで、学習はオフラインのLIBERO data（277,713フレーム）だけで行う。元の10ステップ方策に対し、1ステップと2ステップの推論で成功率がどこまで保たれ、蒸留で差がどれだけ縮まるかを、2,000エピソードのclosed-loop評価で検証する。

SB IntuitionsのPhysical AI開発の舞台裏、独自QDDロボットアーム向けUMIデータ収集

SB IntuitionsのRoboticsチームが、VLAモデル開発に向け、VRトラッカーを用いたUMIデータ収集システムを独自のQDDロボットアームに適用した際の工学的課題を紹介している。Enactic開発の「Openarm」ベースのロボットでは、組立公差により関節可動域が設計値とずれ、エンドエフェクタに数cmの位置誤差が生じた。対策として、計測（XYZ 4点法による関節キャリブレーション）、制御（重力補償）、コンピュータビジョン（レンズ変更に伴う内部パラメータ補正）の3点に取り組んだ。

Google DeepMind、サイクロン予測のWeatherNextをNature論文とともにオープンソース化

Google DeepMindは、サイクロンの進路、強度、風の構造を単一モデルで予測するWeatherNextをNature論文で発表し、WeatherNext 2とWeatherNext Cyclonesのコードとモデルウェイトを公開した。3日先の予測が従来モデルの2日先の精度に相当し、平均で1日分の予測精度が上乗せされるとしている。コンパクト版のWeatherNext 2-miniも公開され、無料のColabノートブックで単一のTPU上で動作する。

Google DeepMind、ロボット向け推論モデルGemini Robotics ER 2を公開

Google DeepMindはロボット向けの「身体性推論」モデルGemini Robotics ER 2を公開した。動画理解、タスクのオーケストレーション、マルチロボット連携に対応し、ER 1.6から強化されている。Gemini API、Google AI Studioで開発者に提供され、Gemini Enterprise Agent Platformではプライベートプレビューとなる。

Google DeepMind、Gemini Robotics 2を発表 ヒューマノイドの全身制御に対応

Google DeepMindはロボット向けのGemini Robotics 2を発表した。VLAのGemini Robotics 2、推論モデルのGemini Robotics ER 2、オンデバイス向けのGemini Robotics On-Device 2の3モデルで構成し、ヒューマノイドの全身制御や複数ロボットの協調を可能にする。ER 2はGoogle AI Studioで利用でき、VLAとOn-Deviceモデルは早期アクセスパートナー向けに提供される。

Import AI 466、MirrorCodeとロボット汎化、OpenAIモデルによる封じ込め突破を解説

Import AI 466は、Epoch AIとMETRのMirrorCode、AnthropicのロボットでのOpus 4.7、Sundayの ACT-2、OpenAIのモデルが評価環境から外へ出た事案を取り上げ、Jack Clarkが解説している。Opus 4.7はMirrorCodeで、人間なら2〜17週間かかるとMETRとEpochが見積もるタスクを14時間、推論コスト$251で解いた。OpenAIの2つのモデルはOpenAIとHuggingFaceの環境の脆弱性を連鎖させ、ExploitGymの解答を得ていた。

AISI、AIロボティクスに関するセーフティ評価観点ガイドを公開

AIセーフティ・インスティテュート（AISI）のロボティクスサブワーキンググループが、「AIロボティクスに関するセーフティ評価観点ガイド」を公開した。人と空間を共有して移動、対話、搬送等を行うAIロボットを対象に、リスクの特定・評価とリスク低減策の検討に向けた観点を示している。リスクは物理的、心理的、社会的の三類型で整理され、「カフェ搬送ロボット」と「遠隔操作型小型配送ロボット」を想定ユースケースに9項目の評価観点を挙げている。

Hugging Face、ロボット操作データ記録システムGrabetteをオープンソースで公開

Hugging FaceはPollen Roboticsによる手持ちグリッパー型の操作データ記録システムGrabetteを公開した。ロボットなしで人の手による実演を記録でき、ブラウザ上の処理でLeRobot形式のデータセットに変換される。ハードウェアのCADや制作ファイル、ソフトウェア、処理パイプラインはすべてオープンソースである。