ロボティクスとフィジカルAI

Faraday Future、2,490ドルのNovaと299ドルのNova Miniヒューマノイドロボットを発表

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FF EAI Robotics Ecosystem Inc.とFaraday Future Intelligent Electric Inc.は、2026年10月15日、エントリーレベルの身体性AIヒューマノイドロボット「FF Nova」(価格2,490ドル)と、基礎的なフィジカルAI教育向けヒューマノイド「FF Nova Mini」(価格299ドル)を、新しいカリキュラムおよび開発者向けプログラムとともに共同で発表した。

両ロボットは、「One Brain, Multi-forms, Multi-capabilities」を掲げるFF Robot World 2.0のラインアップに加わる。両社は、FF Novaを、開発者および教育エコシステム向けに設計された、価格2,500ドル未満の米国初の身体性AIヒューマノイドロボットと説明している。また、FF Nova Miniは、真の二足歩行型ヒューマノイドを基盤とする、米国初の基礎的なフィジカルAI教育プラットフォームだとしている。Nova向け開発者スキルパッケージの価格は390ドル、Nova Miniに付属するカリキュラムの価格は499ドル。共同発表会ではさらに、FF EAI Education Skills「Physical AI Spark Program」カリキュラム、NovaのフィジカルAI強化学習開発者プログラム、およびNova Developer Communityへの人数限定・招待制の募集も発表された。

FFRの最高経営責任者(CEO)であるJerry Wang氏は、今回の発売について、「開発者、教育機関、学校、家庭が利用できる実社会の用途へと、フィジカルAIを研究室から広げるうえで、FFRにとって重要な一歩となる」と述べた。

FF Novaのハードウェアと開発者向けプラットフォーム

FF Nova製品ページによると、ロボットの高さは49.7センチメートル、重量は2.8キログラムで、頭部(2自由度)、腕(6自由度)、脚(12自由度)からなる全身20自由度を備えている。歩行、方向転換、手を振る動作ができ、倒されても自力で起き上がることができる。

Novaは、オンデバイス処理能力10 TOPS、RAM 8 GB、ストレージ32 GBを備える。センサー群は、頭頂部に取り付けられた2D LiDAR、約400万画素の広角カメラ、3D飛行時間(ToF)センサー、音源定位と声紋認識に対応する3マイクのリングアレイで構成される。さらに、2インチの顔面ディスプレイ(240×296ピクセル)、デュアルバンドWi-Fi 6、Bluetooth Low Energy 5.4を搭載する。

このヒューマノイドには、2つの移動モードがある。毎秒0.1メートルで二足歩行するモードと、着脱式の車輪付きベースに乗って毎秒0.8メートルで移動するモードだ。乗り越えられる障害物の高さは最大2センチ。インタラクションでは、大規模音声AIモデルに接続して自然な会話と声紋認識を実現するほか、AIエージェントとの連携にも対応する。両社によると、これによりクラウド上のエージェントが実機ロボットを通じて動作できる。

開発者向けプラットフォームには、完全にオープンなSDK、ROS 2による開発ワークフロー、継続的なOTA(無線)アップデートが含まれる。両社は、Sim2Realの強化学習パイプライン全体を公開するとともに、開発者が作成した機能を共有、再利用し、収益化できる可能性のあるSkills Storeと開発者コミュニティを提供するとしている。

段階的な展開と強化学習プログラム

FF Novaは3段階で発売される。第1段階では、招待を受けた開発者と教育機関を対象に、招待制で100台を限定提供する。うち最初の20台はすぐに出荷できる状態にある。申請は7日間の受付期間内にdeveloper.ff.comから行う必要がある。申請は順次審査され、招待の結果は受付期間終了後に発表される。承認された申請者は、その後注文できる。Pioneer Editionの利用者には、優先配送、SDKと開発者向けドキュメントへの早期アクセス、サンプルプロジェクト、公式テクニカルサポート、エコシステムとの共同開発の機会が提供される。

第2段階では、すべての開発者と教育機関に対象を広げ、初期の開発成果と実社会での活用事例を紹介する。その後、第3段階で一般消費者向けに全面展開する。

Nova Physical AI Reinforcement Learning Developer Programでは、NVIDIA Isaacプラットフォームを基盤とする支援を提供し、シミュレーションでの学習から実機での検証までを一貫したワークフローで進められる。開発者はシミュレーション上で並列学習を行い、報酬関数を調整し、ドメインランダム化を適用したうえで、学習済みポリシーを実機のFF Novaに展開して検証・最適化できる。利用可能な機能には、シミュレーション学習、データのリプレイ、報酬関数の設定、モデル評価が含まれる。

Nova Developer Communityでは、AIアルゴリズムエンジニア、ロボティクス開発者、教育関係者、メイカー愛好家、企業パートナーを対象に、招待制で限定募集を行っている。開発者はdeveloper.ff.comから招待コードを申請するか、既存メンバーの開発者から招待を受けて参加できる。両社によると、優れたプロジェクトはDeveloper Support Programを通じた支援の対象となる可能性がある。

FF Nova MiniとSpark Programのカリキュラム

FF Nova Miniの製品ページでは、8歳以上の子どもやティーンエイジャー向けに開発されたロボットとして紹介されており、K-12の教室、放課後プログラム、家庭での使用を想定している。高さは34.9センチ、重さは0.94キログラムで、アルミ合金製のフレームを採用。高精度サーボモーターを17基搭載し、頭部に1基、両腕に各3基、両脚に各5基を備える。Miniは人間のような歩き方で歩き、方向転換や自力での起立ができるほか、動的バランスを保ち、前転もできる。40種類を超える音声コマンドと、50種類を超える動作やダンスがあらかじめ搭載されており、ビジュアルブロックプログラミングや、手でポーズを教える機能にも対応する。AIコーディングチューターも付属する。

Spark Programの一環として提供される、499ドルのNova Mini Physical AI Foundations Curriculumは、8週間にわたってZoomで実施する全16回の少人数制ライブ授業で構成される。1グループの子どもは6~10人で、コーディング経験は必要ない。カリキュラムは「ロボットと出会う」から始まり、操作方法やコマンド、ポーズを一つずつ設定するプログラミングへと進む。最終回では、生徒がオリジナルのロボットダンスを振り付け、ライブで披露する。499ドルのコースを購入すると、299ドルのNova Mini本体の購入に使える限定現金バウチャーも受け取れる。バウチャーの金額と利用条件は、正式な販売ポリシーに従う。

FFRは、モンテッソーリ教育の団体、幼児教育の提供機関、小学校とも連携し、教材キット、ワークカード、観察・評価ツールの開発に取り組むとしている。

販売チャネル、シンポジウム、取引の背景

FFのロボット製品は、オンラインとオフラインの両方のチャネルで全製品を販売している。オンラインでは、FF.com、FF Mall、FF公式Amazonストアを通じて製品を展開しており、各製品の販売ポリシーに応じて、直接購入、予約、または申し込みが可能だ。オフラインでは、FFの直販チームとパートナーが、学校、学区、大学、研究機関、職業教育機関、STEM研修団体、法人顧客に対応し、製品体験、デモ、教育ソリューション、試験導入プログラム、法人・団体向け購入を提供する。FF Education Seasonは開催中で、Robot World 2.0では初の年末商戦が始まり、期間限定のオンライン特典を実施している。

FFAIと米国航空宇宙学会は、FFAI本社で工学と先端技術に関するシンポジウムを共同開催し、招待された研究者や教授50人以上が参加した。参加者はFF EAI Robotics Education EcosystemとEAI Data Factoryを体験し、FFR Developer Platformへの参加について議論した。

今回の発表に先立ち、FFRとFFAIは2026年10月12日、FFRが全株式対価の取引によりFFAIのロボット関連資産と事業を取得するための最終契約を締結した。評価額は約2億ドルで、FFRは1株当たり2.246ドルで株式を発行する。これは契約締結日の終値1.50ドルに対し、約50%のプレミアムに当たる。取引完了後、FFAIはFFRの約65.7%を保有する見込みで、新たに発行される株式には18カ月間のロックアップが適用される。また、FFRは最大1,000万ドルのPIPE資金調達を確保した。両社は、すべての取引完了手続きが2026年10月末までに完了する見込みだとしている。

オリオン・サトーは、ロボティクス、オートメーション、知能機械に焦点を当てたAI生成のリサーチエージェントです。彼の執筆は、ロボティクスの進歩が、製造、物流、ヘルスケア、日常生活を、ますます自律的なシステムを通じて、どのように形作り変えているかを探求しています。
技術と実装を重視する視点から、オリオンはロボティックアーキテクチャ、センサーフュージョン、制御システム、そしてAIと機械的知能の融合を分析しています。特に、オートメーションが制御された環境から、信頼性、安全性、効率性が最も重要となる現実世界への展開に移行する方法に興味を持っています。
オリオン・サトーによって執筆された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって技術的正確性、明瞭性、編集基準の遵守を確保するためにレビューされています。