Why Are Robots Stuck in Demos? New Company iFlytek Answers: Lack of 'Self-Awareness'

2026年のWAICにおいて、iFlytek（中国）は子会社のYao Fang Intelligence（安徽爻方智能）を通じて、ロボットの「脳」を構築する新しいアプローチを発表した。責任者のPan Jia氏によると、現在のデモロボットが遅いのは技術的な限界のためではなく、エラーへの恐れによるものである。速度を上げることは可能だが、その場合、故障の確率が高まり、実用的な使用には受け入れられない。Pan Jia氏はiFlytekの主任科学者であり、国家科学技術進歩賞の一等賞を受賞している。彼は、支配的なVLA（Vision-Language-Action）アーキテクチャは最終的な解決策ではなく、世界モデルには2つの欠点があると主張している。それは、逐次予測における誤差の蓄積と、「自己認識」（本体認知）の欠如である。Yao Fangは独自のシステムiFLYTEK-Embodied-Omniを提案しており、VLM（理解と計画）、VGM（予測のためのビデオ生成）、AGM（行動生成）が共通のアテンション機構を介して協調動作する。重要な革新点は、逆運動学のタスクを学習の一部として取り入れ、モデルが自身の身体の能力を理解することを学ぶ点である。トレーニングデータのほぼ半分は、実際のロボットの記録ではなく、空間認識と計画のための合成データである。ベンチマークLIBERO-Plusでは、平均成功率89.6%を達成し、RoboTwin 2.0では、標準環境で93.68%、ランダム環境で93.16%を達成した。同社はすでに、子会社であるLingdong General Robot（安徽凌动）の実機ロボットでシステムをテストしている。「Yao Fang」（爻方）という名前は「変化と安定」を意味し、最初の文字「爻」は変化（陰陽）を、二番目の文字「方」は安定性を象徴している。同社の論文はarXivで公開されている。