フィジカルAI企業のリアルワールド株式会社（RLWRLD）は2026年6月9日、NVIDIAとの協業によりヒューマノイドロボットの次世代業界標準を開発すると発表した。
業界共通の「物差し」が存在しないという課題
精密組み立てや仕分け、梱包といった細かい作業をヒューマノイドロボットが行う器用な操作は、ヒューマノイドAI開発における最重要領域として浮上している。
しかし現状、ロボットの器用な手さばきを客観的に測定・比較する共通フレームワークも、操作モデルを大規模に学習させるための共有データ標準が欠如している。これでは、技術開発と商用展開の両面で進捗が妨げられてしまう。
こうした課題に対し、RLWRLDは3つの柱で取り組む。
器用なパフォーマンスを評価する共有ベンチマーク「DexBench」
器用な動作学習向けデータ標準の整備
NVIDIAのロボティクス開発基盤「Isaac Lab」および「Isaac Lab-Arena」との連携
DexBench：シミュレーションと実環境を横断する二重検証
「DexBench」はNVIDIAの「Isaac Lab-Arena」環境に統合され、シミュレーションと実環境の双方で器用な操作を検証するシステムを確立する。
実際の産業現場で観察された巧緻性操作タスクから直接開発されており、「把持多様性」「空間精度」「時間精度」「接触精度」「状況認識」の5つのコア評価領域にわたる18の主要タスクを定義するものとなる。
組み立て・仕分け・梱包などの実際の産業タスクに基づく標準化された評価指標は、オープンな業界仕様として提案される予定だ。ロボットメーカー、研究者、企業が初めて共通の基準を持てるようになる。
データ標準とRLDX-1の実績
動作学習向けデータフォーマットはNVIDIAとの協業で定義され、「Isaac Lab」パイプラインとの互換性を確保する。このデータ標準は、世界中のロボットメーカーや研究機関の共通データインターフェースになることを目的とする。
同社の基盤モデルRLDX-1は、RoboCasa Kitchen、RoboCasa GR-1 Tabletop、LIBERO-Plusを含む8つの既存シミュレーションベンチマークで最先端の性能を実証しており、NVIDIA GR00T N1.6やPhysical Intelligence π₀.₅といった先端モデルを上回る結果を出している。
RLWRLDはグローバル展開も加速しており、「Dexterity Night」と題したRLDX-1ローンチイベントを展開中だ。
