中国の具現化知能が世界記録を達成：Figure AIの45%効率を30%のコストで上回る、スマート具現化ブレインが鍵

中国の企業Zibian（自变量机器人）は、ライブ物流仕分けテストにおいて、双腕ロボットアームと標準グリッパーを使用して、1時間あたり1816個の仕分け率を達成し、Figure AIの記録である1時間あたり1248個を45%以上上回りました。ハードウェアコストはFigure AIの五本指器用ハンドを備えた人型ソリューションよりも70%低くなっています。仕分け精度は98%に達しました。鍵となるのは、同社独自のWALL-B世界統一モデル（WUM）であり、視覚、言語、触覚、行動を単一のネットワークに統合し、リアルタイムの知覚、空間推論、適応戦略を可能にします。従来のVLA（Vision-Language-Action）モデルとは異なり、WALL-Bはモジュール間の情報損失を低減します。ロボットは、さまざまな形状、サイズ、材質のランダムに混在するパッケージを処理し、重量のある箱には双腕協調、扱いにくいアイテムには滑り動作などのアクションを調整しました。このモデルのゼロショット汎化により、未見の物体にも適応できます。同社は以前、家庭環境でWALL-Bをテストし、産業応用の経験を蓄積していました。これは、よりシンプルなハードウェアとより強力なモデルによる、身体性知能の費用対効果の高い道筋を示しています。