ugo、フィジカルAI向け製品群「Physical AI Fabric」を発表

ugoが9月16日に発表した「ugo Physical AI Fabric」は、4つの要素からなる製品・サービス群だ。同社は、フィジカルAIの社会実装にはAIモデルの開発だけでなく、ロボットが実際に作業する環境でのデータ収集、そのデータを用いた学習、実機での評価、さらに現場運用から得られるデータを活用した継続的な改善が欠かせないとし、この一連のサイクルを体系化したと説明する。とくに導入現場では、対象物や作業環境のばらつき、安全性、稼働率といった実環境特有の条件に対応する必要がある。

中核のハードウェアがセミヒューマノイド「ugo Nova」で、7軸の双腕アーム、頭部2軸、腰関節を備え、VLAをはじめとするAIモデルによる全身制御に対応する。人が働く既存環境に入り、実世界データの収集からAIモデルの実機評価・改善までを行えるロボットプラットフォームという位置づけだ。データ収集キットは、バイラテラルコントローラーやVRコントローラーによるテレオペレーション、データグローブや各種ウェアラブルデバイスを使い、人の操作や動作をロボット学習用データとして収集する。映像、動作軌道、関節情報、力覚・触覚など、ロボット基盤モデルの学習・評価に必要な多様な実世界データを取得できるとしている。

サービス側は2つある。「ugo Data Factory」は、ugo Novaや収集キットを活用して対象業務に必要な実世界データの設計と収集を代行する。環境や対象物のばらつき、人による介入、失敗からの復旧といった、モデルの性能向上と現場適応に効くデータを計画的に集める点を強調している。「ugo Model Lab」は、集めたデータでロボット基盤モデルを対象業務へ適応させる開発・評価の支援サービスだ。既存のベースモデルを実世界データで追加学習し、タスク成功率、安定性、再現性といった現場運用を想定した指標で性能を検証する。

意味合いは比較的はっきりしている。フィジカルAIの競争力はモデルのアーキテクチャ単体では決まらず、現場で取れるデータと、それを回し続ける仕組みの側に寄る。ugoはオフィスビルや商業施設での巡回・監視、プラントや発電所での設備点検、駅や商業施設での対話型案内といった現場で実機を動かしてきた企業であり、稼働中のロボットがデータ源になるという構図を持つ。同社は今後、ロボットハードウェア、各種データ収集デバイス、ロボット基盤モデルとの連携を拡張し、開発から実運用までを一貫して支えるエコシステムの構築を進めるとしている。なお同社は、双腕セミヒューマノイド向けVTLAモデルの開発が経済産業省・NEDOの国家プロジェクトGENIACに採択されたことも公表済みだ。