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中国の身体化AI（Embodied AI（ロボットなどの物理的な身体を持ち実世界と相互作用するAI技術））スタートアップであるLight Originsは、Web上の動画から復元した人間の3D動作データを用いて事前学習を行った汎用ロボット基底モデル「Light-O1」および推論プレビュー版「Light-O1-Preview」を公開しました。実機ロボットの高コストな遠隔操作データに頼らず、インターネット動画をスケーラブルな学習資源として活用する新たな手法を提示しています。
2026年8月に数億元規模のPre-Aラウンドを調達したLight Originsは、1000基規模のGPUインフラを構築し、週あたり約20万時間の動画を処理する体制を整えています。
発表された技術の骨子は以下の通りです。
実演デモでは、自社LightBotによる下駄箱の開閉とスリッパ収納、ゴミ拾い、Unitree G1へのタオル手渡しとUnitree G1によるテーブル拭きなどが披露されました。
Light Originsはロボット知能の実現に向けて以下の3領域で開発を進めています。
| 開発フェーズ | 対象システム | 主な役割と技術アプローチ |
|---|---|---|
| 事前学習（Pretraining） | Light-O1 | Web動画から3D人行動を抽出し、汎用的な物理動作の基礎を学習 |
| アライメント（Alignment） | LightNav-0 | Real2Sim2Realにより2000以上の実写シーンからシミュレーション航行経験を生成 |
| 実展開（Deployment） | Light REACT | 実世界での物理的相互作用や外力、ハードウェア制約を推定して動作をリアルタイム適応 |
未確認事項・制約: 同社が報告した性能向上は、テストデータにおける「次の行動や全身ポーズの予測誤差の低減」に基づくものであり、実環境におけるタスク完了率そのものを保証するものではない点に留意が必要です。また、デモにおけるロボット動作には対象機器に特化した微調整データが含まれています。
編集部注: ロボット学習における最大のボトルネックは、実機を使ったデータ収集に莫大なコストと時間がかかる点にありました。Light Originsが動画からの3D動作抽出によって事前学習のスケーリング則を示し、さらにオープンソースとしてモデル重みを公開したことは、身体AI研究の敷居を大きく下げる意義を持ちます。Unitree G1のようなサードパーティ製ロボットと自社ヒューマノイドの双方で動作実証されたことは、ハードウェアに依存しない汎用ロボット基底モデルの実現可能性を裏付けています。
引用元：AI Insider | Dealroom.co