人型ボット：SFの幻想から現実の応用へ

人形通用ボットは、SF作品から急速に現実へと移行しています。ハードウェアコストの継続的な低下、資本投資の持続的な増加、そして運動の柔軟性と操作能力の技術的突破という三つの要因が融合し、計算分野の次の重大なプラットフォームのイテレーションを積極的に推進しています。計算能力とハードウェアデバイスがますます商品化され、ボット工学に低コストの利点をもたらしていますが、この業界は依然として訓練データのボトルネックに制約されています。

Rebornは、分散型物理人工知能（DePAI）を利用して高精度な運動と合成データをクラウドソーシングし、ボットの基盤モデルを構築する数少ないプロジェクトの一つであり、これにより人型ボットの展開を推進する上でユニークな有利な位置にあります。このプロジェクトは、技術的なバックグラウンドを持つ創設チームによってリードされており、チームメンバーは多くの有名大学での学術研究の経験と教授職のバックグラウンドを持ち、卓越した学術レベルを示すとともに、現実世界でのエンジニアリングの実行力も兼ね備えています。

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単機能から多機能フォームへ

ロボット技術の商業化は新しい概念ではありません。一般的に知られている掃除ロボットやペットカメラなどの家庭用ロボットは、単一機能のデバイスに属します。人工知能の発展に伴い、ロボットは単一機能の機械から多機能の形態へと進化しており、オープンな環境下での作業に適応することを目的としています。

ヒューマノイドボットは今後5年から15年の間に、清掃や料理などの基本的なタスクから徐々にアップグレードされ、最終的には接客サービス、消防、さらには外科手術などの複雑な作業を行えるようになるでしょう。最近の進展により、ヒューマノイドボットはSF小説から現実のものへと変わりつつあります。

市場の動向によれば、100社以上の企業がヒューマノイドロボット分野に参入しています。ハードウェア技術は、恐怖の谷を成功裏に越えました：新世代のヒューマノイドロボットは、流れるように自然な動きを示し、現実の環境で人間のようなインタラクションを実現できます。その中のあるヒューマノイドロボットの歩行速度は毎秒3.3メートルに達し、人間の平均歩行速度である毎秒1.4メートルを大きく上回っています。

2032年までに、ヒューマノイドロボットのコストがアメリカの人件費を下回ると予想されており、これにより新しいコストパラダイムが開かれるでしょう。

発展のボトルネック：現実世界のトレーニングデータ

人型ボットの分野には明らかな好材料が存在しますが、データの質が低く、欠乏している問題が依然として大規模な展開を妨げています。

他の人工知能エンティティ技術、例えば自動運転技術は、既存の車両に搭載されたカメラやセンサーを通じて基本的にデータ問題を解決しています。ある自動運転システムの例を挙げると、これらのフリートは数十億マイルの実際の道路運転データを生成することができます。初期の開発段階では、これらの企業は車両を道路に出す際に、助手席にリアルな監視者を配置してリアルタイムでトレーニングを行っていました。

しかし、消費者は「ボットナニー」の存在を受け入れる可能性が低い。ロボットは、すぐに使用できる高性能を備えている必要があり、これにより展開前のデータ収集が非常に重要になる。すべてのトレーニングは商業生産前に完了しなければならず、データの規模と質は依然として継続的な課題である。

各トレーニングモードには独自のスケール単位がありますが、対比はボット技術データの可用性が直面している数量級のギャップを明確に示しています：

• ある大規模言語モデルのトレーニングデータの規模は15兆以上のテキストトークンを超えています。
• 一部の画像生成器は、数十億のラベル付きのビデオとテキストのペアを利用しています。
• 比較すると、最大のボットデータセットは約240万件のインタラクション記録しか含まれていません。

このギャップは、なぜボット技術が大規模言語モデルのように真の基盤モデルを実現していないのかを説明しています。鍵は、データ基盤がまだ不完全であることにあります。

従来のデータ収集方法は、人型ボットのトレーニングデータの大規模なニーズに応えることが困難です。既存の方法には、

• シミュレーション：コストが低いが、リアルな境界シーンが欠けている（シミュレーションと現実のギャップ）
• インターネット動画：ボットの学習に必要な本体感覚および力のフィードバック環境を提供できません
• 実世界データ：正確ではあるが、遠隔操作と人的クローズドループ操作が必要であり、これによりコストが高く（1台のボットで4万ドル以上）拡張性が欠ける。

仮想環境でモデルをトレーニングするコストは低く、スケーラビリティも高いですが、これらのモデルは実世界に展開する際にしばしば困難に直面します。この問題は、仮想から現実へのギャップ（Sim2Real）と呼ばれています。

例えば、シミュレーション環境で訓練されたボットは、光が完璧で表面が平滑な物体を簡単に拾うことができるかもしれませんが、乱雑な環境やでこぼこのテクスチャ、人間が現実世界で日常的に遭遇するさまざまな突発的な状況に直面すると、しばしば手をこまねいてしまいます。

Rebornは、経済的で迅速なクラウドソーシングによるリアルワールドデータの方法を提供し、ボットのトレーニングを強化し、「シミュレーションから現実へのギャップ」（Sim2Real）の問題を解決します。

Reborn：去中心化実体AIのフルスタックビジョン

Rebornは、具現化された知能ボットアプリケーション向けの垂直統合ソフトウェアとデータプラットフォームを構築しています。会社の核心的な目標は、人型ボット分野のデータボトルネック問題を解決することですが、そのビジョンはそれだけに留まりません。自社開発のハードウェア、多モーダルシミュレーションインフラストラクチャと基盤モデルの組み合わせを通じて、Rebornは具現化された知能の全スタックドライバーとなるでしょう。

Rebornプラットフォームは、専用の消費者向けモーションキャプチャデバイス「ReboCap」を起点に、急速に拡大する拡張現実および仮想現実ゲームエコシステムを構築しています。ユーザーは高精度の運動データを提供することでネットワークのインセンティブ報酬を得て、プラットフォームの持続的な成長を促進しています。現在、Rebornは5000セット以上のReboCapデバイスを販売し、月間アクティブユーザーは16万人に達し、年末までに200万人を突破する明確な成長パスを確立しています。

注目すべきは、この成長が完全に自然な発展から生じていることです：ユーザーはゲーム自体の娯楽性に惹かれ、配信者たちはReboCapを利用してデジタルキャラクターのリアルタイムモーションキャプチャを実現しています。この自発的に形成された良性循環により、スケーラブルで低コスト、高忠実度のデータ生産が実現され、Rebornデータセットはトップのボット企業が競って採用するトレーニングリソースとなっています。

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ReBornソフトウェアスタックの第2層はRoboverse：統一された断片化シミュレーション環境のマルチモーダルデータプラットフォームです。現在、シミュレーション分野は高度に分裂しており、さまざまなツールがそれぞれの政策を持っており、それぞれに利点がありますが、相互に通信することができません。このような分裂の状況は、研究開発プロセスを遅らせ、シミュレーションと現実のギャップを悪化させています。Roboverseは、複数のシミュレーターの標準化を実現することにより、ロボットモデルの開発と評価のための共有仮想インフラストラクチャを作成しました。この統合により、一貫したベンチマークテストがサポートされ、システムの拡張能力と一般化能力が大幅に向上します。

ロボバースはシームレスな協力を実現しました。前者は現実世界のデータを大規模に収集し、後者はシミュレーション環境を構築してモデルの訓練を行い、二者が協力してReborn分散型物理インテリジェントネットワークの真の実力を示しています。このプラットフォームは単なるデータ取得を超えた物理人工知能開発者エコシステムを構築しており、その機能は実際のモデルの展開と商業ライセンスの分野にまで拡大しています。

リボーンベースモデル

Reborn技術スタックの最も重要なコンポーネントは、おそらくReborn基礎モデル(RFM)です。初期のボット基礎モデルの一つとして、このモデルは新興物理人工知能インフラストラクチャのコアシステムとして構築されています。その位置付けは、従来の大規模言語基礎モデルに類似していますが、ロボット分野を対象としています。

Reborn技術スタックの3つのコアコンポーネント（ReboCapデータプラットフォーム、Roboverseシミュレーションシステム、RFMモデルライセンスメカニズム）が共に堅固な垂直統合の堀を構築しています。クラウドソーシングされた運動データを強力なシミュレーションシステムとモデルライセンス体系と結びつけることで、Rebornはクロスシーンの一般化能力を持つ基盤モデルをトレーニングできます。このモデルは、産業、消費、研究分野の多様なロボットアプリケーションを支え、大量で多様なデータに基づく一般的な展開を実現します。

Rebornはその技術の商業化プロセスを積極的に推進しており、複数の企業と有料パイロットプロジェクトを開始し、複数のボット会社と戦略的パートナーシップを結んでいます。中国のヒューマノイドロボット市場は急速に成長しており、世界市場の約32.7%を占めています。注目すべきは、ある中国企業が世界の四足ボット市場で60%以上のシェアを占めており、2025年までに1000台以上のヒューマノイドロボットを生産する予定の6社の中国製造業者の1つであることです。

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暗号通貨技術が物理人工知能技術スタックにおける役割

暗号技術は、物理世界の人工知能に完全な垂直スタックを構築しています。関連するプロジェクトは物理人工知能スタックの異なる層に属していますが、共通点があります：100％がDePAIプロジェクトです。DePAIはトークンインセンティブを通じて技術スタック全体を貫き、オープンで、組み合わせ可能で、無許可の拡張メカニズムを構築しています。この革新こそが、物理人工知能の分散型発展を実現させるものです。

Rebornは現在までトークンを発行しておらず、そのビジネスの有機的成長は非常に貴重です。トークンインセンティブメカニズムが正式にスタートすると、ネットワーク参加度はDePAIのフライホイール効果の重要な部分として加速的に向上します：ユーザーがRebornハードウェアデバイス（ReboCap収集器）を購入することでプロジェクト側からのインセンティブを得られ、ボット開発会社はReboCap保有者に貢献報酬を支払います。この二重のインセンティブは、より多くの人々がReboCapデバイスを購入し使用することを促進します。同時に、プロジェクト側は高価値のカスタマイズされた行動データ収集を動的にインセンティブすることで、シミュレーションと現実の応用（Sim2Real）間の技術的ギャップをより効果的に埋めることができます。

ロボット分野の「突破的な瞬間」は、ロボット企業自身によって引き起こされることはない。なぜなら、ハードウェアの展開はソフトウェアよりも遥かに複雑だからだ。ロボット技術の爆発的な成長は、コスト、ハードウェアの入手可能性、そして展開の複雑さによって自然に制限されており、これらの障害は純粋なデジタルソフトウェアには全く存在しない。

人型ボットの転機は、プロトタイプがいかに素晴らしいかではなく、コストが大衆が負担できる範囲にまで下がることにあります。これは、かつてのスマートフォンやコンピュータの普及と同様です。コストが下がると、ハードウェアは入場券に過ぎなくなり、真の競争優位はデータとモデルにあります。具体的には、機械を訓練するための運動知能の規模、質、そして多様性です。

まとめ

ボットプラットフォーム革命は勢いが止まらないが、すべてのプラットフォームと同様に、その規模の拡大にはデータの支えが不可欠である。Rebornは高レバレッジの賭けとして、暗号技術がAIボット技術スタックの最も重要な隙間を埋めることができると確信している：そのボットデータソリューションDePAIはコスト効率が高く、高度なスケーラビリティとモジュール性を備えている。ボット技術がAIの次の最前線となるとき、Rebornは一般の人々を行動データの「マイナー」に変えようとしている。大規模言語モデルがテキストのラベル付けを必要とするように、人型ボットは膨大な行動シーケンスのトレーニングを必要とする。Rebornを通じて、我々は最後のボトルネックを突破し、人型ボットがSFから現実へと飛躍することを実現する。

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