ロボットは自分がどこにいるかを知っています。このサイトはそうではありません。
ロボットは自分がどこにいるかを知っています。このサイトはそうではありません。フィジカルAI ダニエル・ジャッカー、ZaiNar CEO 兼共同創設者 2026 年 7 月 1 日 ロボットは急速に能力を高めています。ライブサイトにまだ欠けているのは、より賢いロボットではありません。それは、可動部分がどこにあるかについての共有された信頼できる感覚です。研究室で働くロボットは、そのために作られた空間で動作します。同じロボットを工場のフロア、空港のランプ、倉庫の通路に置くと、それまではなかった空間で動作しなければなりません。人、車両、設備、その他の機械でいっぱいです。どれも静止していません。そこでデモが中断される。ロボット自体は急速に改良されています。 NVIDIA は、研究機関向けのオープン ヒューマノイド リファレンス デザインである Isaac GR00T ロボットを発表しました。日本航空は東京・羽田空港でグランドハンドリングにヒューマノイドを活用した実証実験を開始した。ベッセマー氏は、これをロボット工学の GPT-2.5 モーメント、つまり研究室で機能するものと現場で機能するものの間に依然として大きなギャップがある実際の能力と呼んでいます。そのギャップの多くはロボットの内部に存在します。 知覚、操作、計画、安全性、およびトレーニング データはすべて依然として困難であり、ブロックされた通路を認識できないロボット、落下した部品から回復できないロボット、またはその経路に足を踏み入れようとしている人に気づくことができないロボットは、より良い座標を使っても救われません。しかし、ロボットが 1 回限りのデモから実際の現場で動作するフリートに移行すると、別のギャップが現れますが、それは単一のマシン内に存在するものではありません。多くの場合、1 台のロボットは、独自のセンサーと、ロボット自身が構築またはロードするマップを使って作業を行うことができます。最近、Figure が示した 2 人のヒューマノイドがお互いの動きを読み取って部屋を片づけている様子を示したように、2 台のロボットであっても互いに直接連携することができます。フリートは、サイトに関する独自の一貫性のないプライベートなビューを保持する各マシンに依存することはできません。建物に 50 台のロボットを配置すると、問題は各ロボットが自分の位置を認識しているかどうかではなくなります。重要なのは、サイト全体が、ロボット、人、車両、機器がどこにあるかについての 1 つの一貫したリアルタイムの画像を共有しているかどうかです。サイトには、ロボットとロボットを実行する人々が信頼できる共通の参照フレームが必要です。屋外では、GPS はすべてのものに共通の座標基準を与えます。 この作業が実際に行われる屋内、地下、および密集した金属の多い空間では、GPS は届きません。ロボットが最も役立つ場所は、デフォルトの位置レイヤーが最も弱い場所です。空港のランプはコンクリートになっています。人型の地上作業作業者は、カートの周りを歩く乗組員を避けるために、依然として独自の認識を必要とします。しかし、運用では、ロボットが航空機、手荷物カート、地上車両、乗組員に対してどの位置にあるかを、十分な精度で、安全ゾーン、経路指定、引き継ぎを機能し続けるために十分な遅延を最小限に抑えて把握する必要もあります。その写真は、1 台のロボットのカメラ フィード内に存在することはできません。それがなければ、数フィートの不確実性が、停止したり、ルートを変更したり、乗組員の邪魔をしたり、移動すべきではない空間に移動したりするロボットになってしまいます。 ZaiNar が構築するのはその共有レイヤーです。私たちは、サイト内をすでに移動している無線信号を使用して、そのサイト上に接続されているもの、ロボット、車両、機器、無線機を運ぶ人を、GPS が機能しない屋内および地下空間でセンチメートル単位の精度で共有される 1 つの共有リアルタイム座標系に配置します。 それぞれのマシンに位置タグを追加することなく、接続を維持するためにマシンがすでに送信している信号に基づいて機能します。それは、ロボットの搭載された認識や、目の前にあるものを処理する能力に代わるものではありません。これにより、サイト全体に、システムを構築できる共通のフレームが与えられます。同じレイヤーに、今日の産業現場の人と機器が配置されています。それを緊急なものにしてくれるのがロボットです。モデルは改良され続け、デモはさらに印象的になります。ただし、フリートは実際のサイトで可動部分がどこにあるかをサイトが認識している場合にのみ機能します。位置情報の共有はロボットの機能ではありません。これはフロアのインフラストラクチャであり、フロアが混雑してダイナミックになるほど、単一のマシン内に存在できなくなります。
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ZaiNarは、9年のステルス期間を経て本格始動。Physical AIと空間インフラレイヤーに関する最新情報をお届けします。