Unitreeは2026年9月7日、ヒューマノイドロボットと人によるボクシング対決の動画をSNSやYouTubeで公開した。
映像には「Record video in real-time, no acceleration」という字幕が添えられており、これはリアルタイムで録画や早送りではないことが示されている。
UnifoLM-X2-1.0が突破した技術的な壁
ボクシングのような格闘動作は、相手の動きを予測しながら瞬時に自分の行動を決定し、なおかつ体勢を崩さずに実行し続ける必要がある。
リアルタイム世界モデルの「UnifoLM-X2-1.0」は、瞬時のプランニング、意思決定、そして動的なインタラクティブ実行という3つの要素を突破し、ダイナミックな動作を実現している。
映像が可視化する「予測」と「実際の動き」
公開映像の後半では、画面が6分割された解析映像が登場する。
これはロボットが次にどのような動作を取るべきかを、複数の未来シナリオとして内部で予測・シミュレーションしていることを可視化したものと考えられる。
人間の目には一瞬の攻防に見える動きの裏で、膨大な演算がリアルタイムに走っていることが、この解析画面から読み取れる。
UnifoLM-X2-1.0を搭載したヒューマノイドは、ボクシングという不確実性の高い状況下でも、相手のパンチやガードの変化に反応しながら自らの行動を組み立て直しているように見える。
今回の映像は、ヒューマノイドロボットが単純作業の自動化を超え、対人的でダイナミックな環境にも適応できる可能性を示す例と言えるだろう。
ロボスタオンラインセミナー情報
フィジカルAIに重要な「学習データ」 知能化ロボットの最前線
ロボスタでは、ヒューマノイドやAIロボットの進化を支える「学習データ」をテーマに、オンラインセミナー「フィジカルAIの『学習データ』はどう作る？ APTO高品氏が語るフィジカルAI時代のデータ戦略と社会実装」を10月7日（水）に開催します。
講演では、「フィジカルAIになぜ学習データが重要なのか」といった基礎から、VLAや模倣学習、テレオペレーションによる実世界データの収集、アノテーション、シミュレーションや合成データの活用まで、フィジカルAIの学習データがどのように作られるのかをわかりやすく解説していただきます。
さらに、実際のユースケースや社会実装に向けた取り組みを紹介します。NVIDIAやAWSとの連携など、フィジカルAI時代に求められるデータ基盤やエコシステムのあり方、今後の可能性についても深掘りします。
ロボットを賢くするための「データ」は、どこから集め、どう作り、どう活用していくのか。フィジカルAIの社会実装を「学習データ」の視点から考えるセミナーです。ぜひ、ご参加下さい。
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「触覚」のAIロボット最新研究と実装の最前線
ロボスタでは、AIロボット実装の鍵を握る最新技術のひとつ「触覚・力覚」をテーマに、オンラインセミナー「ロボットは「触覚」で進化する ヒューマノイド・フィジカルAI時代のハプティクス最前線」を9月17日（木）に開催します。
講演では、「人間の触覚・力覚とは何か」「ロボットに触覚はなぜ必要なのか」といった基礎から、視覚AIとの融合、遠隔操作やテレオペレーションとの関係、医療・介護・製造分野への応用、さらにはヒューマノイドやフィジカルAI時代における触覚技術の役割まで、最新の研究動向を交えながらわかりやすく解説していただきます。
後半は、柔軟ゴムセンサ「e-Rubber」の開発や実証実験、「身体性AI」やロボットへの応用事例等をご紹介。
大学等における最先端研究と、企業による社会実装の両面から、触覚技術の現在地と今後の可能性を深掘りします。ぜひ、ご参加下さい。
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