人型ロボ「Digit」のAgilityが米上場、評価額25億ドルも売上高はわずか180万ドル
人型ロボット Digit を手がける Agility Robotics が SPAC 合併によりナスダックへ上場した。評価額は 25 億ドルに達する一方、2025 年の売上高はわずか 180 万ドルで、その大半は単一投資家への 5 台の販売によるもの。米市場初の人型ロボ専業株として、今後は四半期決算で事業採算性を証明する戦いが始まる。
Figure、Unitree、テスラのOptimusなどの人型ロボット、ロボットアーム、身体性AI、自動運転の最新動向。
人型ロボット Digit を手がける Agility Robotics が SPAC 合併によりナスダックへ上場した。評価額は 25 億ドルに達する一方、2025 年の売上高はわずか 180 万ドルで、その大半は単一投資家への 5 台の販売によるもの。米市場初の人型ロボ専業株として、今後は四半期決算で事業採算性を証明する戦いが始まる。
清華大学とUCバークレーの研究チームが、オープンモデル向けロボット制御ハーネス「uni-robot-agent」をオープンソース公開しました。シミュレータの特権情報に頼らず、Qwen3.8-Flash-Next で RoboDojo スコア 31.39 を記録し、GPT-6 Astra のベースラインを 20 分の 1 のコストで上回りました。
NVIDIAは物理AI向け基盤「Cosmos Framework」とNIMを発表した。自動運転のマルチカメラ映像とLiDARデータの同期生成や手術シミュレーションに対応。LoRAや各種強化学習パイプラインをサポートし、H200上の投機的デコードにより推論速度を2〜3倍に高める。
Metaが中国のロボット企業Fourierと共同で、家事支援を目的とした初の人型ロボット試作機「Max」を3カ月で開発したと報じられた。身長約1.5メートル、重さ約48キロで、NvidiaのJetson Thorを搭載する。現実世界でAIを訓練する物理プラットフォームとして活用し、すでに第2世代の開発も進めている。
Figure AIのCEOが次世代人型ロボット「Figure 04」の設計が完了し部品出荷を開始したと発表した。人間の手に迫る器用さを目指し、20億ドルの資金と35億ドルの計算資源契約を武器に、週約810万ドルをデータに投じて「Helix 3.0」モデルを訓練している。
Unitreeは人型ロボット「H2-X」を発表した。「カンフー・レジェンド・ガーディアン」と名付けられ、サービスや警備用途を想定し最大約8時間の連続稼働が可能。映像ではカンフーアクションを披露し、安全な運用を呼びかけている。
研究チームが人型ロボット協調制御フレームワーク「PingpongDuo」を発表した。2体のUnitree G1ロボットが狭い空間で交互に打球し、互いに衝突を避けながら道を譲り合って10回以上の連続ラリーを成功させた。ただし現在は外部モーションキャプチャに依存している。
人間の単眼動画から人型ロボットのインタラクションスキルを生成・学習させるフレームワーク「HumanX」が公開されました。Unitree G1のシミュレーション環境で、動画からパスキャッチやフェイクシュート、サッカーキックを再現可能です。高価なモーションキャプチャなしで動画から動作ポリシーを訓練できます。
Shenchen Kaidongが人の遠隔操作なしでシャトルの軌道を予測し、自律的に移動して打ち返すバドミントンロボット「XA1」を開発した。クリアやヘアピンに加え一部のスマッシュにも対応し、返球成功率は96%超を誇る。過去には1452回連続ラリーのギネス記録も達成しており、高速な物理的インタラクションにおける具身AIの進歩を示している。
報道によると、Runwayは自社イベントで広告運用エージェント「Runway Ads」とオープンウェイトのロボット向け世界行動モデル「Praxis-1」を発表しました。CEOは実環境での物理AI導入まで12〜18か月かかると予測し、言語モデルに偏る米国に対し中国では約70%のトークンが動画向けに消費されていると指摘しました。
Skild AIは基盤モデル「S1」を用いた身体的自己対局の結果を発表した。NVIDIA Isaac Sim内で「ゴールを決める」目標のみを与え、140年相当の対戦を経てドリブルやタックルを獲得し、実機の人型ロボットへ動作移行させた。
Black Forest Labsはロボット制御向けの7B世界行動モデル「FLUX 3 Action」を公開した。RoboLabベンチマークで42.2%の成功率を記録し、Cosmos 3 Nanoを上回りながら最大3.95倍高速に動作する。GPT 6 Astraと連携させたハイブリッド運用では、成功あたりのコストを29%削減できる。
Figureは最新ニューラルネットワーク「Helix 2.5」を発表した。事前データ収集なしでベイエリアの30軒の家庭に入り、おもちゃの片付けやタオル畳み、ベッドメイクをゼロショットで遂行。膨大な人間の行動データによる事前学習で成功率を9%から56%へ引き上げ、スケーリング則の実証にも成功した。
Odysseyは汎用物理知能を目指す基盤世界モデル「Odyssey-3」を発表した。事前学習で物理法則や因果関係を獲得しており、数十時間のデータでアームや人型ロボット、ドローン、さらには自動運転やゲームまで単一モデルで制御可能にする。ハードウェアごとに個別開発する時代からの大きな転換点となりそうだ。
中国のUBTECHが広西チワン族自治区柳州市に人型ロボット工場を立ち上げ、年産1万台以上の量産体制に入りました。10分に1台のペースで製造でき、人型ロボット自身が組み立て作業も支援します。試作段階から本格的な産業量産への移行を示す動きです。
ファナックはGoogleのGemini Enterpriseを活用した「AI溶接エージェント」を発表した。協働ロボットのタブレットカメラで部品図面を読み取るだけで、溶接条件と動作プログラムを自動生成してゼロ教示で溶接を行う。12月下旬に出荷を開始する予定だ。
OpenAIのサム・アルトマンCEOが人型ロボットを「確実に製造する」と明言したことが報じられた。同社はすでにデータ収集施設やハードウェア運用の人材採用を進めている。ソフトウェアの枠を超え、今後はテスラやFigureと直接競合していく見通しだ。
Hugging Face傘下のPollen Roboticsが二足歩行ロボット「Microduck」を発表した。高さ10インチ未満でローラースケートを履いて走行し、初回起動時に個体固有の音声を生成する。ソフトウェアはオープンソースで、価格は399ドル。2026年のクリスマス前の出荷を予定している。
Skild AIはロボット基底モデル「S1」を発表した。LLMのようなインコンテキスト学習を採用し、未学習の動作でも1本の動画プロンプトを見るだけで、微調整なしにコーヒー淹れなど10分超の複雑なタスクを実行できる。現在は一部の産業パートナー向けに先行導入されている。
Generalist AIはロボット基盤モデル「GEN-1.5」を発表した。追加学習や微調整なしに、3〜12秒のデモを一度見せる「物理プロンプト」だけで、ジッパーの開閉や瓶の開封など10種のタスクで平均59%の成功率を達成。ロボット分野におけるGPT-3のようなインコンテキスト学習を実現したが、現状は短時間の単純タスクに限られる。