ヒューマノイドロボット

NVIDIAのT3000とT2000は、Blackwell世代のedge AIをロボット本体側に寄せる新モジュールだ。865 FP4 TFLOPS、Cosmos 3 Edge、memory削減用agent skillsが、クラウドに頼れないphysical AIのコスト線を下げる。

Robostral Navigateは、LiDARもdepth sensorも使わない8B navigation modelだ。Mistralは、unseen R2R-CEで76.6% success rateを出し、multi-sensor方式を4.5 points上回ったと説明している。

NVIDIAとHugging FaceはIsaac GR00T 1.7、Isaac Teleop、データセット、ロボットワークフローをLeRobotへ統合した。NVIDIAの300万人のロボット開発者とHugging Faceの1,600万人のAIビルダーをつなぐ動きだ。

Google DeepMindは、ApptronikのApollo 2 humanoidがGemini Robotics向けのreal-world dataを集めると示した。Robot ParkはAustinの約90,000-square-foot施設だ。

価格以上に問われたのは遠隔支援だ。HNでは、自律処理と人間の介入の境界が議論された。

ヒューマノイドロボットの検証は、単発デモから工場内の物流工程へ移っている。FigureはBMW Group Plant SpartanburgでFigure 03が物流ワークフローを開始したと示し、BMW資料では同拠点を11,000人超が働く1,000万平方フィートの工場としている。

Figureの保有ロボット数が初めて人員数を上回った。Brett Adcockが共有したグラフは、2026年にロボット台数が急伸し、社員数の線が数百人規模で緩やかに推移する様子を示す。

AnthropicのProject Fetch第2段階は、エージェント評価をソフトウェアだけでなく物理ロボットへ広げた。Opus 4.7は前年のOpus 4.1支援チームより約20倍速く進めた一方、最終的なボール取得には失敗した。

Qwenはrobotics向けfoundation modelをnavigation、manipulation、world modelingの3系統でまとめた。Qwen-Robot Suiteの焦点は、物理世界を理解するAIを実際の行動へ接続するagent stackだ。

humanoid roboticsでは、短い成功clipより反復試験の長さが重要になっている。Brett AdcockはF.03が階段を上り下りする2時間timelapseを投稿し、添付動画は約694秒だった。

physical AIの競争軸は、デモ動画から実配備の支援網へ移りつつある。Google DeepMindは欧州15社に3カ月間、AI stack、Gemini Robotics models、実務支援を提供する。

NVIDIAはOmniverse、Cosmos、Isaac、Metropolis、Alpamayo、Jetsonをagent-callableなopen source physical AI skillとして公開した。Pegatron 67%、Delta 17%、Foxconn 3%など製造現場の数値も示された。