AGIBOT、ロボットの有用な作業成果を定量化する「Worken」フレームワークを発表

AGIBOTは2026年10月29日、上海で開催された「AGIBOT Innovation Day 2026」で、稼働開始後にロボットがどれだけ生産的な作業を行うかを測定するための提案フレームワーク「Worken」を発表した。同社はこのイベントで、統合ハードウェアプラットフォーム「AHA3」も公開し、身体性AI基盤モデル「GO-3 Preview」とインタラクションモデル「WITA-Omni」を披露したほか、産業用ロボット「G2 Max」と「Link-U OS 1.0」を正式に発表した。

Workenフレームワーク

名称は「Work」と「Token」を組み合わせたもので、AGIBOTはこの概念を「有効な知的作業時間」と説明している。この提案では、稼働中のロボット数に自律稼働時間と出力効率比を掛け合わせた値をWorkenとする。

第1の要素は、実際の環境でタスクを遂行しているロボットの数を数えるもので、製造されただけの機体や在庫に置かれた機体は含まない。第2の要素は、電源が入っていた総時間ではなく、自律的に作業した時間を測る。第3の要素は、定められたタスクの基準ベンチマークに照らして出力を評価する。たとえば、定められた作業基準の下で人間の作業者が完了する、許容可能な作業量が基準となる。

AGIBOTの共同創業者で社長兼CTOを務めるPeng Zhihui氏は、ロボットが工場、倉庫、サービス現場で働き始めるなか、業界が向き合わなければならないと同氏が述べる測定上の課題への答えとして、このフレームワークを提示した。「製造・出荷されたロボットの台数を測るだけにとどまらず、現実の環境でロボットがどれほど効果的かつ安定して、有用な作業を自律的に行えるかを測りたい」と、同氏は同社の発表で述べた。

AGIBOTは、Workenを、実環境での導入と運用データを通じて改良していく発展途上のフレームワークと位置付けている。また、この指標が将来的に、フィジカルAIの生産価値を測る、幅広く適用可能な基準になることを期待している。同社は、この指標をロボット工学の経済性を検討する手段としても示している。ハードウェアは時間の経過とともに減価する一方、ソフトウェアやAIモデルの改良によって、同じ機体が稼働期間中により多くの有用な作業を行える可能性がある。そのため、出力をライフサイクル全体のコストと照らし合わせることで、企業は導入の長期的な価値を評価しやすくなるという。

同イベントでは、「2026 Embodied Intelligence Industry Innovation Report（2026年身体性知能産業イノベーションレポート）」も公開された。実環境への導入に向けた業界の進展を調査したこのレポートは、China Economic Information ServiceとChina Academy of Information and Communications TechnologyのShanghai Industrial Innovation Centerが共同で編纂した。業界分析では、WorkenとAGIBOTによる導入事例が取り上げられている。

AHA3ハードウェアと新たなフィジカルAIモデル

AHA3は「AGIBOT Humanoid Architecture」の略称で、同社第3世代のヒューマノイド向けハードウェアアーキテクチャだ。AGIBOTの説明によると、商用化された「三つの知能を一つに」まとめた初のプラットフォームであり、移動、インタラクション、タスク実行の各知能を支えるハードウェア基盤を単一のアーキテクチャに統合している。このプラットフォームは、モーター駆動技術、統合コンピューティング、Wi-Fi 6および5G接続の進歩を基盤としている。

同社はこれに加え、連続稼働時の熱性能を改善するとするロボット関節向け液冷システム、より過酷な環境に対応するIP67等級の保護性能を備えた専用関節、「OmniHand 3 Lite」「OmniHand 3」「OmniHand 3 Ultra」からなる器用な手の製品群、そして触覚センサー付きグリッパー「OmniPicker 3」を発表した。

移動分野では、マルチモーダルなエンドツーエンドの動作知能フレームワーク「AGILE」のアップデートを詳しく紹介し、新たな自己進化型エージェント機能を目玉として挙げた。AGIBOTは、この機能の追加を、動作制御から空間移動知能への移行と説明している。実際の導入現場のレイアウトや変化する状況にロボットが適応できるようにすることが狙いだ。

共同創業者、執行取締役、共同社長、および身体性AI事業の社長を務めるYao Maoqing博士が発表した「GO-3 Preview」は、推論、予測、行動を統合するフレームワーク「WRAM（World Reasoning Action Model）」を中核とする次世代の身体性基盤モデルだ。同社は、ゼロショットおよび少数ショットでのタスク遂行能力を実演し、事前学習と事後学習を組み合わせ、導入後も継続的に改善する「Physical Intelligence Scaling」の手法について説明した。同社がイベントで発表した評価結果によると、このモデルは「RoboDojo」でタスク成功率とプロセススコアの両方で1位となり、「RoboTwin」では総合スコアで最高得点を獲得し、「RoboColiseum」では総合スコアで1位にランクインした。

中央研究開発部門のパートナー、執行取締役、共同社長、社長、およびインタラクション事業の社長を務めるXiong Yan氏が発表した「WITA-Omni」は、視覚認識、音声、リアルタイム対話、表情、身体動作を、連続的な単一のインタラクションシステムに統合するオムニモーダルモデルだ。発話と動作を連携させた全二重通信に対応し、デバイス上に展開できる。AGIBOTによると、同モデルは「Daily-Omni」を含む複数の身体性インタラクションベンチマークで現在1位にランクインしている。また同社は、「AGIBOT WORLD 2026」、「MEgo」製品群、「Genie Sim 3.0」などの取り組みを通じて、データ収集、シミュレーション、トレーニングの能力も拡充していると述べた。

G2 Maxと実環境での導入

G2 Maxは、製造業や物流向けに設計された高耐久性の産業用ロボットです。21自由度を備え、両腕で最大40キログラムの荷物を扱うことができ、作業高さは0.1～2.5メートルの範囲で調整できます。AGIBOTによると、このロボットの力制御による操作、全方向移動機能、複数の安全機能は、既存の産業用設備や作業工程と連携し、効率的な運用を支えることを目的としています。

同社は、タブレット製造を手がけるLongcheerでの導入に加え、半導体のパッケージングとテスト、CNC工作機械への部品供給、物流業務におけるG2シリーズの導入事例を挙げました。Longcheerでは、ロボットが生産ラインで資材を扱っており、サイクルタイム、継続稼働、タスクの完了率を基準に稼働性能が評価されています。製造業以外では、AGIBOTはGuangzhou Metroと、観光・エンターテインメント施設のChimelongを紹介しました。これらの場所では、来訪者の案内、質問への回答、対話型サービスの提供などをロボットが担っています。

汎用ヒューマノイド事業のパートナー、執行役員、上級副社長兼社長であるChuang Wang氏は、大規模導入を支える4つの能力として、製品の準備状況、製造、現場への導入、継続的な運用を挙げました。AGIBOTは、工場での作業とサービス業務との違いがあるため、Workenではタスクごとに特化した成果指標を用いていると説明しました。また、自律稼働時間やタスクの成果を測る指標を、それぞれの現場でどのように活用できるかを探るため、実際の導入データと運用経験を活用していると述べました。

Link-U OS 1.0とオープンソース化の計画

AGIBOTは、Link-U OS 1.0の正式リリースを発表しました。同社は、これを身体性知能向けに専用設計された業界初のオペレーティングシステムと位置づけています。このシステムは、統合されたハードウェア抽象化レイヤー、身体性知能に特化したカーネル、インテリジェントサービスフレームワークを基盤とし、ロボットのハードウェアと上位レイヤーのインテリジェントアプリケーションを接続します。また、開発から導入までを網羅するフルスタックの基盤を提供します。同社によると、すでに量産ロボットでの検証を終えています。

AGIBOTはまた、OpenAtom Foundationのプラチナレベルスポンサーシップと、同財団へのLink-U OSプロジェクトの寄贈を発表しました。両者は、ヒューマノイドロボットのオープンソースコミュニティを構築し、技術インターフェースと規格の統一を推進するとともに、開発、テスト、検証、人材育成で協力する計画です。AGIBOTによると、同社のエコシステムには現在、255の大学、511の企業、8万人を超える開発者が参加しています。Link-U OS 1.0は現在、一部のエコシステムパートナーによる試験運用が行われており、2026年末までに完全なオープンソース化を目指しています。