PHYSICAL AIHUB

今週の要点

直近7日を振り返ったダイジェストを、週（月曜〜日曜）ごとに新しい順で並べています。

8/24 – 8/30

2026年8月 第5週8/26時点
1
データ競争の物差しが「時間」から「多様性」へ
  • FigureのIndexは動画1,600万本に加え、1,000時間あたり373タスク・1,146物体・116環境という多様性指標を公表
  • GigaBrain-0.7は3.7万時間、MiGAは5種のグリッパで10.3万デモと、規模だけでなく身体・環境の幅を売りにする
  • TechCrunchのActuate取材では、Foxglove CEOが学習データの質を依然として最大の壁と指摘
2
World Action Modelは「提唱」から「検証と改良」の段階に
  • 昨日の収束観測に続き、今日は他機関がNVIDIA系WAMの上に積む論文が3本（LAWA・GaussianWAM・WorldEcho）
  • GaussianWAMはCosmos Policyを71.5%→77.3%に改良、LAWAは未来想像を潜在行動に置き換えて遅延42.9%減
  • WorldEchoは既存世界モデルが非専門家の行動に従わないことを実測で示し、「制御に使えるか」を測る動きが出た
3
大規模方策の推論遅延が共通の敵に
  • Levineらは遅延がRLのマルコフ性を壊す問題にARLIで対処、LAWAは想像の軽量化で同じ問題に別側から
  • 先週のGEN-1.5が100Hz出力を強調したのも同じ文脈で、遅延はモデル性能とは別の実機化の壁として扱われ始めた
4
当事者が「実用までの距離」を数値で語り出した
  • Unitree王CEOは実用化の指標を「未知環境の80%で80%のタスク」と定義し、ChatGPTモーメントは2〜3年から5年超と幅を持たせた
  • TechCrunchの取材でも「成功率80%では商用不可」が共通認識で、Foxglove CEOは「ChatGPTモーメントは来ない」
  • 一方で資金は集まり続け、GeneralistはGEN-1.5公開直後に評価額30億ドル（6月比+50%）、Figureは12か月で10億ドル超投資を表明