位置情報のないフィジカルAI は、インターネットのない LLM のようなものです

場所のないフィジカルAI は、インターネット インサイトのない LLM のようなものです ZaiNar CEO 兼共同創設者、ダニエル ジャッカー 2026 年 3 月 26 日 先週、ジェンセン フアン氏は GTC のステージに立ち、座って価値のあることを言いました。すべての産業企業はロボット企業になるということです。彼は正しい。しかし、この宣言の中で言及されていないのは、ZaiNar を除いて、そのステージにいる誰もまだ解決していない重大な技術的問題です。世界最高のロボット基盤モデルの構築を目指すことができます。数百万の仮想環境にわたるペタバイト規模の合成データを使用して、写真のようにリアルなシミュレーションでトレーニングできます。実際の産業環境 (鉱山、港、稼働中の倉庫) に導入した瞬間、ハードウェア、ソフトウェア、コンピューティングを大幅に追加しないと、それがどこにあるのかわかりません。大規模な言語モデルがなぜ可能になったのかを考えてみましょう。それはモデルだけではありませんでした。それはインターネットでした。これまで収集された人類の思考の最も包括的で継続的に更新される記録です。数百万の記事、数十億のソーシャル メディア投稿、ほぼ無限のコンテンツが含まれています。 LLM は、アルゴリズムが賢くなったからといって強力になったわけではありません。 これらは、実際のユースケースからの大量の高品質データに基づいて訓練された賢いアルゴリズムにより強力になりました。フィジカルAI にも同じことが必要です。シミュレーションされた動きではありません。観察された動き: 手押し車が混雑した通路をどのように移動するか。人間は複雑で危険な産業現場をどのように移動するのか。フォークリフトがブラインドコーナーをどのように処理するか。あるいは、病院の部門を超えたスタッフ、患者、訪問者が ICU 全体をどのように移動するか。必要なのは、モデルだけでなく、継続的なリアルタイムのサブメートル空間データです。すべての物体がどこにあるか、どのくらいの速度で移動しているか、周囲の環境がどのように変化しているかなどです。そのデータ層は意味のある規模ではまだ存在していません。それがZaiNarが構築するものです。私たちは既存の 5G ネットワークを空間センシング システムに変えます。新しいハードウェア、カメラ、衛星は必要ありません。信号はすでに存在しており、毎秒何十億回も送信されています。それらをナノ秒未満の精度で同期し、屋内外、最大 1.5 キロメートルの範囲で 10cm 未満の精度で位置情報を取得し、1 秒あたり 100 ～ 500 回更新します。 重要なことに、私たちのシステムは完全にネットワーク側で動作するため、デバイス上のソフトウェアが検出されなくても動作します。バッテリーへの影響や計算のオーバーヘッド、アクセス許可を与える Apple や Google への依存はありません。私たちは 3 週間前にこのシステムの商用利用可能性を発表しました。それ以来、私たちは通信事業者、産業運営者、自律システム会社と毎日会議を行っています。彼らは異なる言語で同じ質問をしています。「今、すべてのものは常にどこにあるのか?」ロボットの基礎モデルが完成しました。シミュレーション フレームワークの準備が整いました。コンピューティングの準備が整いました。フィジカルAIはデータ層を待っています。私たちはそれを構築しました - そして私たちはまさにこの瞬間のために、9年間それを構築してきました。注 専用の測位基準信号 (PRS) に依存する従来の測位アプローチとは異なり、ZaiNar はすべてのデバイスがすでに送信しているサウンディング基準信号 (SRS) を使用します。PRS は 1 秒あたり 100 ～ 500 回、PSRS の最大は 1 秒あたり 1 回です。これが、ZaiNar が高速で移動する物体を追跡できる理由であり、デバイスのオペレーティング システムの協力を必要としない理由です。