（出典：北京商報）3月27日、2026中関村フォーラム年次大会の「AIオープンソース先端フォーラム」が開催され、身体性インテリジェンスをめぐる円卓対談が行われた。国務院発展研究センターが公表した『中国発展報告2025』によれば、中国の身体性インテリジェンス産業の発展は立ち上げ期にあり、市場規模は2030年に4000億元、2035年には1兆億元を超える見通しだ。この1兆元のレースのスタート地点では、銀河汎用、千尋インテリジェンス、星動紀元などの企業のリーダーたちが、データ・ピラミッドの構築、大脳・小脳のアーキテクチャ、実環境での展開パスをめぐって深い対話を行い、2026年に身体性インテリジェンスが研究室から規模化された応用へ移行する際の重要な課題と突破のための方策を探った。銀河汎用 共同創業者 王鶴：データ・ピラミッドは2026年に広く活用される2025年の身体性インテリジェンス分野は徹底的に火がつき、資本が流入し、モデルが次々と登場し、いくつかの概念がますます明確になった。その中には、人型ロボットの大脳と小脳の定義も含まれる。大脳は、知覚・認知から行動計画の出力までを担い、小脳はこれらの出力を通じて、頑健な方式で、動作を高い柔軟性を備えつつ安定した本体へ実行する。大脳と小脳を一体化すると、操作、ナビゲーション、全身運動などのタスクの解錠が可能になる。身体性インテリジェンスはデータ面で明確なピラミッドを形成する。底辺はインターネットデータで、その上は人間の行動データ、さらに上は合成データ、頂点は実世界データだ。このデータ・ピラミッドは2025年に構築され、2026年には広く使用される。そこで、耦合VLA（ビジョン・言語・アクション・モデル）と世界アクション・モデル全体の技術が、真の飛躍を迎える。星動紀元 共同創業者 席悦：データ・フライホイールを構築することが突破の鍵現在、身体性インテリジェンスの最大の難点はデータにある。ロボットが本当に工場や特殊環境で自律的に作業するには、実環境でデータを収集する必要がある。しかし、シーン（場面）が開放的でない、 大規模な収集コストが高い、そして非常に時間がかかる。現在一般的な解決策は、実環境を複製してトレーニング場に1:1環境を構築することだが、これはすべての問題を解決できない。エンジニアがデータを収集し、学習し、デプロイし、さらに再び循環するというこの方式は、極めて非効率でコストも非常に高い。私たちの解法は、データ収集からモデルのクローズドループまでをつなぐ「データ・フライホイール」を構築し、ロボットが実環境で自律的にcorner case（例外的なケース）を処理し続けることで、効率を継続的に自分で高められるようにすることだ。私たちはまた、人間と実機を組み合わせたデータ収集の方式も模索している。千尋 共同創業者 高陽：2025年は身体性インテリジェンスGPT-2.0の時代、2026年はGPT-3.0の時代へ私の認識では、身体性インテリジェンスにもGPT-2.0、GPT-3.0のような段階がある。2025年は2.0時代で、データ層に関する多くの基盤インフラの問題を解決し、規模化に向けた事前の準備を整えた。2026年の重点は、ますます大きなモデル、ますます多くのデータを扱い、規模化した際の効果を保証することになる。実際、発展の過程では「今はいったいどの段階にいるのか」を本当には見極めにくく、霧の中のような状態になる。私は、2025年が2.0または3.0の前期にあると定義しているが、それは、現時点のいくつかのモデルがすでに一定の基本的な汎化能力を持っているからだ。GPT-2.0のように、基本的な対話ができる。ただ、多くの場合で正しくないこともある。学界と産業界の共同研究のもとで、2026年末か2027年の半ばに、GPT-3.0のようなモデルが登場する可能性が非常に高い。智平方 共同創業者 張鵬：場面の検証が2025年のキーワード2025年に最も重要なのは、場面の検証を実務として落とし込むこと、ロボットを研究室から実環境へ連れていくことだ。2026年には、さらに重要になるのは、ロボットのモデルをどのようにしてますます良く作るかである。技術面では、実環境における汎化性を突破する必要がある。モデルのアーキテクチャやシステム設計の面で、ロボットがより小さなコストでより多くの場面に適応できるようにすることは、業界にとって非常に大きな挑戦だ。私たちは実環境でより多くのデータを収集し、これらのデータに基づいて合成などの方法でより多くの価値を生み出し、コストを下げたい。実環境においては、モデル、ハードウェア、場面システムの3つが融合して、一緒に問題を解決すべきだ。北京商報記者 魏蔚大量情報を、精密な解釈とともに。新浪财经APPにて
2026中関村フォーラム年会｜具現化知能のリーダーが語るデータのジレンマとシナリオ突破
（出典：北京商報）
3月27日、2026中関村フォーラム年次大会の「AIオープンソース先端フォーラム」が開催され、身体性インテリジェンスをめぐる円卓対談が行われた。国務院発展研究センターが公表した『中国発展報告2025』によれば、中国の身体性インテリジェンス産業の発展は立ち上げ期にあり、市場規模は2030年に4000億元、2035年には1兆億元を超える見通しだ。この1兆元のレースのスタート地点では、銀河汎用、千尋インテリジェンス、星動紀元などの企業のリーダーたちが、データ・ピラミッドの構築、大脳・小脳のアーキテクチャ、実環境での展開パスをめぐって深い対話を行い、2026年に身体性インテリジェンスが研究室から規模化された応用へ移行する際の重要な課題と突破のための方策を探った。
銀河汎用 共同創業者 王鶴：データ・ピラミッドは2026年に広く活用される
2025年の身体性インテリジェンス分野は徹底的に火がつき、資本が流入し、モデルが次々と登場し、いくつかの概念がますます明確になった。その中には、人型ロボットの大脳と小脳の定義も含まれる。
大脳は、知覚・認知から行動計画の出力までを担い、小脳はこれらの出力を通じて、頑健な方式で、動作を高い柔軟性を備えつつ安定した本体へ実行する。大脳と小脳を一体化すると、操作、ナビゲーション、全身運動などのタスクの解錠が可能になる。
身体性インテリジェンスはデータ面で明確なピラミッドを形成する。底辺はインターネットデータで、その上は人間の行動データ、さらに上は合成データ、頂点は実世界データだ。このデータ・ピラミッドは2025年に構築され、2026年には広く使用される。そこで、耦合VLA（ビジョン・言語・アクション・モデル）と世界アクション・モデル全体の技術が、真の飛躍を迎える。
星動紀元 共同創業者 席悦：データ・フライホイールを構築することが突破の鍵
現在、身体性インテリジェンスの最大の難点はデータにある。ロボットが本当に工場や特殊環境で自律的に作業するには、実環境でデータを収集する必要がある。しかし、シーン（場面）が開放的でない、 大規模な収集コストが高い、そして非常に時間がかかる。
現在一般的な解決策は、実環境を複製してトレーニング場に1:1環境を構築することだが、これはすべての問題を解決できない。エンジニアがデータを収集し、学習し、デプロイし、さらに再び循環するというこの方式は、極めて非効率でコストも非常に高い。
私たちの解法は、データ収集からモデルのクローズドループまでをつなぐ「データ・フライホイール」を構築し、ロボットが実環境で自律的にcorner case（例外的なケース）を処理し続けることで、効率を継続的に自分で高められるようにすることだ。私たちはまた、人間と実機を組み合わせたデータ収集の方式も模索している。
千尋 共同創業者 高陽：2025年は身体性インテリジェンスGPT-2.0の時代、2026年はGPT-3.0の時代へ
私の認識では、身体性インテリジェンスにもGPT-2.0、GPT-3.0のような段階がある。2025年は2.0時代で、データ層に関する多くの基盤インフラの問題を解決し、規模化に向けた事前の準備を整えた。2026年の重点は、ますます大きなモデル、ますます多くのデータを扱い、規模化した際の効果を保証することになる。
実際、発展の過程では「今はいったいどの段階にいるのか」を本当には見極めにくく、霧の中のような状態になる。私は、2025年が2.0または3.0の前期にあると定義しているが、それは、現時点のいくつかのモデルがすでに一定の基本的な汎化能力を持っているからだ。GPT-2.0のように、基本的な対話ができる。ただ、多くの場合で正しくないこともある。学界と産業界の共同研究のもとで、2026年末か2027年の半ばに、GPT-3.0のようなモデルが登場する可能性が非常に高い。
智平方 共同創業者 張鵬：場面の検証が2025年のキーワード
2025年に最も重要なのは、場面の検証を実務として落とし込むこと、ロボットを研究室から実環境へ連れていくことだ。2026年には、さらに重要になるのは、ロボットのモデルをどのようにしてますます良く作るかである。
技術面では、実環境における汎化性を突破する必要がある。モデルのアーキテクチャやシステム設計の面で、ロボットがより小さなコストでより多くの場面に適応できるようにすることは、業界にとって非常に大きな挑戦だ。私たちは実環境でより多くのデータを収集し、これらのデータに基づいて合成などの方法でより多くの価値を生み出し、コストを下げたい。実環境においては、モデル、ハードウェア、場面システムの3つが融合して、一緒に問題を解決すべきだ。
北京商報記者 魏蔚
大量情報を、精密な解釈とともに。新浪财经APPにて