ロボットの頭脳は2027年末までに「ChatGPTモーメント」を迎える可能性があると、ACE Roboticsの王暁剛会長は述べている。AIモデルの進歩と実世界のトレーニングデータが、ヒューマノイドロボットを商用利用に近づけているという。比較は意図的だ。2022年11月に公開されたChatGPTは、約2か月で推定1億人のユーザーに到達し、具現化知能がまだ実現していない大規模な普及を遂げた。

ヒューマノイドロボットはすでに歩き、踊り、ボクシングをすることができるが、予測が難しい物理世界で安定して有用な作業を行わせることは、人工知能における最大級の課題の一つだ。王氏は、AIモデルの新たな進展と環境データの収集が組み合わさることで、ロボットは実演の段階を超えて商用展開に進むための知能を近く獲得できると考えていると、Reutersの報道は伝えた。

「来年末までに、世界モデルと環境データの収集によって、具現化知能の『ChatGPTモーメント』に到達できると見込んでいます」と王氏はReutersに語った。

2025年7月に設立されたACE Roboticsは、ヒューマノイドロボット向けのAIモデルを開発する中国のスタートアップだ。Ant GroupとSenseTimeの支援を受け、2026年上半期には1億ドル超を調達した。同社はReutersによると、「可能になり次第早期」にIPOを目指す計画だ。さらに、今後1年で1,000店舗に技術を導入し、2年以内に数千万時間の実世界トレーニングデータを収集することも目標としている。このデータは依然として極めて不足している。同社は、Unitree、UBTech、Agibotなどと並ぶ、この分野の資金力のある中国勢の一角であり、中国政府が戦略的優先事項に指定し、工業情報化部がヒューマノイドロボットの量産目標を設定している分野で競争している。

ChatGPTやDeepSeekのような大規模言語モデルが急速に普及する一方で、ロボットは未知の環境で幅広い作業をこなすことに依然として苦戦しており、トレーニングデータの不足がこの分野の大きな障害となっている。

具現化AIは、ロボットやその他の物理エージェントが環境を認識し、それを推論し、センサーとアクチュエーターを通じて判断を行動へ変換することを可能にする。一方、世界モデルは、物体や環境の振る舞いを学習することで、物理世界がどのように機能するかをAIに理解させる。ロボットにとってそれは、動く、何かを持ち上げる、周囲と関わるといった行動の前に、何が起こり得るかを予測することを意味する。

「ここ数年で業界全体が蓄積したデータはおよそ10万時間にすぎず、具現化基盤モデルの学習には到底足りません」と王氏は述べた。

他地域の研究者も同様の手法を試している。10月には、研究者らがHumanoidExoを発表した。これは、人間の動きを取得してヒューマノイドロボットの学習に用いる装着型外骨格だ。

他の企業もロボット向けの独自AIモデルを開発している。1月には、Boston DynamicsがAtlasヒューマノイドの量産版を公開し、AIの進展が同ロボットを商用展開に近づけたと説明した。6月には、AlibabaがQwen-Robot Suiteを発表した。これは、ロボットの移動、物理作業、現実世界環境のシミュレーションを支援するために設計されたAIモデル群だ。Teslaは工場作業向けのOptimusヒューマノイドを開発しており、Figure AIはBMWの生産ラインで自社ロボットをテストしている。王氏の見通しは、ACEが計画する1,000店舗のような大規模導入が、実演だけでは得られない実世界の学習データを生み出せるかどうかという、業界にとって注目すべき具体的な指標を示している。