<说点大家不想说的行业真相>

2025年 ロボット研究爆発
アーキテクチャとトレーニングの難題を克服
データ収集、データ品質、レシピの実行
RLのサポートにより、Figure/Dyna/PI 現場成功率＞99%
自己改善、自己回復フレームワーク成熟
VLA微調整は不合格、汎用性を保持→専門性と融合した汎用性
アクションのブロック化、FASTマーク
ロボットの動作遅延がなくなり、人間に近い速度に

マルチモーダル融合：視覚/音声/触覚
触覚補完、接触型タスクの大幅向上
System1/2の強化、長距離プランニングの実現
Gemini Robotics-ER 1.5は物理体にCoTとセマンティックセーフティを導入
記憶の壁突破
NVIDIA ReMEmber ナビゲーション記憶
Titans+MIRAS テスト時の記憶安定性能

より強力なVLM → より正確な空間理解とラベリングパイプライン
World Modelが拡張と戦略評価に使用開始
要するに：規模が「物理的エマージェンス」をもたらす
ゼロショット学習、視覚・触覚の力、汎用物理推論

2026年：データ規模×100
実体知能が本格的に登場

@openmind_agi