中国・北京 -Media OutReach Newswire– 2026年7月2日 - Striding AIは先日、実環境におけるフィジカルAIの展開を加速するため、新世代のロボティクス基盤システムを開発していることを発表しました。

同社の取り組みは、ロボットが物理世界との相互作用を通じて、認識・推論・行動し、継続的に改善するために必要な基盤技術の構築に重点を置いています。高度な基盤モデルを、ロボットの認識、制御システム、実世界の行動データ、展開インフラと統合することで、Striding AIは、商業・産業・日常環境において有用なタスクを遂行できる知能機械の実現を目指しています。

世界トップクラスの研究者、エンジニア、プロダクト開発者、ビジネスリーダーで構成されるチームを擁し、同社はWorld 　Action　 Modelsおよび次世代強化学習技術を通じて、フィジカルAIの可能性を切り開いています。商業・産業用途におけるロボティクスの大規模導入を加速させることで、Striding AIは人々から信頼される世界有数のロボットサービスプロバイダーとなることを目指しています。

「フィジカルAIのブレークスルーは、データ、モデル、インフラの継続的な共進化から生まれると考えています」と、Striding AIの創業者兼CEOであるSong Yaoは述べています。

同社は、フィジカルAIに対して、システムファーストのアプローチを採用し、基盤モデル、ロボットのハードウェアおよびソフトウェア、データインフラ、制御システム、展開エンジニアリングを統合することで、拡張可能なサービスの構築を目指しています。また、同社の経営陣には、AIチップ、自動運転、ロボティクス研究、産業技術の分野で経験を積んだ創業者やエグゼクティブが含まれており、高度な技術的専門性と複雑な先端技術を実際の運用環境に導入・展開してきた経験を兼ね備えています。

Striding AIはまず、小売業などの構造化された環境における実用的な展開シナリオから開始する計画です。ロボットは、商品の棚補充、在庫確認、商品整理、レジ支援など様々な業務を担うことができます。これらの環境は、人との接触機会が多く、ワークフローの再現性が高いうえ、豊富な運用データを備えている特徴を有しており、スケーラブルなフィジカルAIシステムを開発するうえで有力な出発点になると考えられます。

将来的に、Striding AIは同社のロボティクス基盤システムが、小売、食品、農業、物流、医療、通信など、より幅広い分野で活用されることを構想しています。

こうした展開戦略のもと、Striding AIはマルチモーダルな知覚情報を実世界におけるロボットの行動へと転換できる次世代ロボティクス基盤システムを開発しています。同システムは、高度な基盤モデルと、ロボットの認識、制御、実世界の行動データと統合することで、ロボットが環境との相互作用を通じて行動が物理世界にどのような影響を与え、変化をもたらすかを表す実行可能な表現を学習します。これにより、ロボットが異なるタスクや環境間においても、より効果的にスキルを活用できるようになります。

これらの機能は、認識、計画、実行、フィードバック、リカバリーに至るまでを包含するクローズドループ型ロボティクスアーキテクチャに統合されています。このアーキテクチャでは、ヒューマン・イン・ザ・ループ強化学習により、実世界でのロボット運用から得られるデータを継続的な学習データへと変換しています。

初期の社内テストでは、Striding AIのヒューマン・イン・ザ・ループ強化学習手法により、タスク成功率が最大で3倍に向上することが確認されました。この好循環を拡大するため、Striding AIはロボットの事前学習、分散型強化学習、エッジからクラウドまでを統合的に管理するオーケストレーション基盤の構築を進めています。これにより、より多くのロボットが実環境で稼働するほど、システム全体の性能が継続的に向上するプラットフォームの実現を目指しています。

Striding AIは、フィジカルAIをフルスタックの取り組みと捉えており、基盤モデル、ロボットシステム、データ、インフラ、展開能力が一体となって進化する必要があると考えています。

多様な物体の取り扱い、小売棚への理解、複雑なタスクの計画・実行など、実環境で培われたこれらの能力は、より幅広いロボット応用を実現するために設計された統合システムの一部です。Striding AIは、このシステムファーストのアプローチを通じて、実世界での経験から学習し、継続的に性能を向上させながら、人々の日常生活や社会環境へと徐々に溶け込んでいくロボットの実現を目指しています。