李飛飛氏のWorld Labs、SceniXを買収：物理AIトレーニングは「データ収集」から「世界の創造」へ

7月21日、World LabsがSceniXの買収を発表し、その1週間後には同社のR2S2R（Real-to-Sim-to-Rear）システムの最新成果が明らかになりました。このシステムは、実際のロボットタスクをシミュレーションに移し、トレーニングと評価のためにタスクシナリオを拡張し、その後ポリシーを実際のロボットに再展開します。重要なのは、シミュレーションにおけるポリシーの相対的なパフォーマンスが現実世界でのパフォーマンスを予測できるかどうか、そしてシミュレーションでの失敗領域が潜在的な展開上の問題を明らかにできるかどうかです。World Labsは、実際のタスクを無数の制御可能で再利用可能なトレーニングワールドに拡張するトレーニング・評価エンジンの構築を目指しています。この買収は、ロボティクスに対する戦略的な賭けを強調しています。つまり、ワールドモデルは視覚的にリアルな環境を生成するだけでなく、ロボットが仮想世界内で行動し、実験し、学習することを可能にするということです。並行して、中国企業の無問智能（Wuwen AI）は、「現実世界を収集し、世界を生成し、世界をシミュレートする」というアーキテクチャで同様のビジョンを明確に示し、物理AIのためのデータインフラストラクチャを構築することを目的としています。無問智能は、クローズドループのデータサイクルを強調しています。現実世界のデータは、世界再構築（Scan2Sim）と生成的拡張（Gen2Sim）を支え、物理シミュレーション（同社の「無窮」ワールドシミュレーター経由）を行い、現実での失敗が新たなデータ生成を促します。同社は、次の競争のフロンティアは単にデータやアセットを蓄積することではなく、モデルの能力を継続的に向上させる多くの「有用な世界」を作り出すことだと主張しています。