Destroはステルス状態を終え、800万ドルのシード資金を調達した。同社のAI知能層はロボットと人間の作業員を同時に指揮し、Yusen Logisticsの物流現場でクロスドッキングを実施する。オープンウェイトの視覚・言語・行動モデルを基盤とし、Vision OSがロボットを動かし、Mothership OSが人、貨物、車両を一括して調整する。試行はロボット3台から26台に拡大し、南カリフォルニアでは17台を使う新たな試行も始まった。
AMDは空間知能に特化したスタートアップWorld Labsを約82億ドルの全株式交換取引で買収すると発表した。取引は規制当局の承認を待ち、2026年末までの完了を見込む。World Labs創業者の李飛飛氏はAMDに加わり、執行副社長兼チーフサイエンティストとしてCEOの蘇姿丰氏に直接報告し、最先端研究を担当する。
AMDは、物理現実の理解に特化した深層学習モデルを手がけるWorld Labsを82億ドルで買収すると発表した。取引は年内の完了を見込み、規制当局の承認が必要。World Labs創業者の李飛飛氏はAMDに執行副社長兼チーフサイエンティストとして加わる。両社は昨年、推論最適化と訓練で提携を結んでいる。
AMDがWorld Labsを82億ドルで買収する。World Labsは2024年の設立以来、画像、動画、空間再構成のモデル学習チームを構築し、SceniX買収を通じてロボットシミュレーション能力を強化した。最近公開したAtlasは、2D画像から新しい視点を予測するomniモデル構造である。生成モデルと多視点幾何を組み合わせ、コンピュータービジョンで長年課題だった疎な再構成を解決し、ロボット、設計、工学、科学などに直接応用できる。
The Informationによると、Teslaはテキサスとカリフォルニアの工場で、作業員に動作記録用の特別な服を着せ、Optimusの模倣学習データを集めた。一部はロボットに仕事を奪われると不満を述べ、Teslaはその後、収集を専任チームに移し、学習センターを設けた。
賞金1100万ドルのXPRIZE Wildfireの結果が発表され、2部門とも大賞は該当なしだった。宇宙からの検出部門は豪州の広範囲で10分以内の火災発見を求め、SIRIUS Wildfire Allianceが50万ドルの1位賞を得た。自律対応部門はアラスカの386平方マイルで試験し、決勝3チームとも10分以内に高リスク火災を発見したが、完全には鎮火できなかった。
Microsoft Researchは移動マニピュレーションロボットのワークロードを体系的に測定し、物理AI推論をロボット上のGPUからエッジやクラウドのGPUへ移すことで、タスク成功率の向上、大規模モデルの利用、稼働時間の延長が可能だと示した。
NVIDIA は Toronto の ROSCon で Isaac ROS 5.0 を公開した。ROS ベースの GPU 高速化パッケージ群で、エージェントのワークフローとプラットフォーム対応を追加し、ロボットアプリの構築、カスタマイズ、配備を速める。
NVIDIAは物理AIの大規模配置に、ハードウェア、ソフトウェア、AIの行動、動作環境を網羅する安全体系が必要だと説明し、全層の安全システムNVIDIA Halosを紹介した。
Google DeepMind は Gemini Robotics ER 2 を公開した。ロボットの高位の頭脳として、動画理解、複数段階の作業計画、複数ロボットの協働に対応し、動作実行を下位の VLA モデルへ任せられる。
Google DeepMind は次世代ロボット知能層 Gemini Robotics 2 を公開した。初めて人型ロボット全体の全身制御を実現し、両手とグリッパーの精密操作に対応する。
NVIDIAは手術ロボット向けの動作条件付きリアルタイム生成シミュレーターCosmos-H-Dreamsを公開した。FlashDreams推論ライブラリーでRTX PRO 6000 GPU1枚で動き、人と方策による閉ループの操作に対応する。
Hugging Face は Grabette を公開した。手持ちグリッパーと2台のカメラで操作の手本を記録し、ロボットや遠隔操作装置なしでロボットに使えるデータセットを作る。手持ち機の部材費は約490ユーロ、対応する電動グリッパー Gripette は約120ユーロ。ハードウェア CAD、Raspberry Pi の収集ソフト、ブラウザー処理の手順をすべて公開する。
Mistral AI は初の具身ナビゲーションモデル Robostral Navigate を公開した。8B モデルで、一般的な RGB カメラ1台だけを使い LiDAR や深度センサーを必要としない。R2R-CE 検証セットの未見環境で成功率76.6%を達成し、最良の単眼方式を9.7ポイント、深度や複数カメラを使う最良システムを4.5ポイント上回った。
Hugging FaceはLeRobot v0.6.0を公開し、ロボット学習の循環に向け、世界モデル方策VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA、新たなVLA群GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT、統一報酬モデルAPIのRobometerとTOPRewardを導入した。
NVIDIAのENPIREはコーディングエージェントで実際のロボットアームの実験・改善を自動化する。双YAMアームとRTX 5090でPushT、ピン整理、カッターで結束バンドを切る課題に99%成功した。GPT-5.5/CodexとOpus 4.7/Claude Codeは互いに勝敗があり、Kimi-2.6は劣った。8エージェントに増やすと良い解を速く見つけた。
Google DeepMindは3か月のRoboticsアクセラレーターを開始した。欧州の初期ロボット企業15社に技術指導、AI技術群、Geminiロボットモデルを提供する。物流、製造、医療、気候、ナビゲーションなどを対象とし、今週ロンドンで始まる。
Google DeepMindはロボット向けの推論重視モデルGemini Robotics-ER 1.6を公開した。空間推論と複数視点の理解を強化し、円形圧力計、液面表示器、デジタル表示を読む計器読み取り能力を追加した。