#embodied-ai

AGIBOTはAPC 2026で、5つのrobot platformと8つのembodied AI productを同時に出した。March 2026に10,000th robot rolloutを掲げた企業が、hardware、dataset、simulation、fleet learningを同じstackで結ぼうとしている。

Physical Intelligenceはπ0.7が新しいlanguage commandとtraining dataにないtaskで初期のcompositional generalizationを示したと説明した。Laundry foldingでは、UR5e用task dataなしでexpert teleoperatorsのzero-shot successに並んだ。

Google DeepMindとBoston Dynamicsが、foundation modelとrobot APIのつなぎ方を具体化した。demoではSpotにmovement、photo、grasping toolsを与え、Gemini Roboticsがplain-English tasksからplanを組む。

HNが見ていたのはmodelそのものより、「物理世界で使えるreasoningはどれだけ速くなければならないか」だった。Google DeepMindはGemini Robotics-ER 1.6をspatial reasoning、multi-view understanding、success detection、instrument reading向けのpreviewとして示し、コメント欄ではgauge-reading demo、latency、実deploymentの距離が議論された。

Generalistは GEN-1が、より高い success rate、より速い execution、より少ない task-specific robot dataで、単純な physical taskの commercial thresholdを越え始めたと述べている。

Google DeepMindは2025年11月13日、仮想3D環境向けのgeneralist foundation modelとしてSIMA 2を発表した。人と一緒にプレイし推論する設計を掲げ、in-context learningによる挙動改善も報告している。

Google DeepMindは、テキストや画像プロンプトから操作可能な環境を生成するGenie 3を公開した。720p・24fpsで1分超の一貫した世界維持を掲げ、Dream/Explore/Collaborateの3モードを提供する。

Google DeepMindは2026年1月8日、Gemini Robotics-ER 2を公開し、データ効率と実環境での行動性能向上を示した。ロボティクスにおける学習効率と一般化性能の両立を狙うアップデートだ。