国のスタートアップ企業「智域基石（Zhiyu Cornerstone）」はこのほど、エンジェルラウンドで数千万元規模（数十億円超） を調達したと発表した。投資家には、「万能な手」の実現に挑む「霊初智能（PsiBot）」、エンボディドAIの「脳」を創る「穹徹智能（Noematrix）」、産学連携で社会実装を加速する「浙江人形機器人創新中心（Zhejiang Humanoid Robot Innovation Center）」、人型ロボット「智平方（AI2 Robotics）」が名を連ねる。4社のロボット企業が足並みを揃えて同じデータ企業へ投資したことは、業界全体の「共通認識」を鮮明に示している。ロボット知能のボトルネックは、AIモデルでも計算能力でもなく、「データの質」にあるということだ。

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そして智域基石の核心的な使命は、混沌とした物理世界の膨大なデータを、ロボットのタスク成功率を直接高められる高品質な学習素材へと「最適化（コンパイル）」することである。

「人海戦術の収集」から「自動化コンパイル」へ

智域基石の強みは、異分野のエキスパートが集結したチームにある。楊哲軒CEO：著名分散システム企業 PingCAP 出身。基盤アーキテクチャと商業化に精通。

徐良威CTO：テンセントおよび 小鵬機器人（XPENG Robotics）出身。ソフトとハードを融合した実戦経験者。

張計業COO：ファーウェイおよび穹徹智能（Noematrix）での経験を持つ。

アルゴリズム・・ハードウエア・大規模エンジニアリングの三領域をよく理解するこのチームが、ビッグデータ業界の技術アーキテクチャをフィジカルAI分野に持ち込むという同社の野心を支えている。

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現在、智域基石は中国全土で、総面積1万平方メートル（㎡）超えの実機データ収集工場を建設する計画を進めている。工場内には、ロボット400台超、異種ハードウエア形態10種類超を備える予定である。2026年内には、200PB（ペタバイト）超の異種データ蓄積を見込んでいる。

今年4～6月期には、智域基石は実機データ生産から全面的に Ego-Centric（第一人称視点）領域へ拡張する。
モデルの事後学習および事前学習におけるデータ入口を掌握し、データコンパイル層を通じて、生データを高品質なコーパスへ加工し、そのままモデル訓練入力として利用可能にする。

楊CEOは「人海戦術型のデータ収集工場は参入障壁にならない。真の障壁は自動加工能力にある」と強調した。

同社はフルプロセスのデータコンパイルパイプラインを構築している。

① データ品質検査

従来、膨大なデータに対し他社の多くは抜き取り検査を採用しており、その結果、最大95％もの無効ノイズが訓練データセットへ混入していた。同社は分散計算と弾性スケーリング構造を導入し、ロボットが収集した映像、深度情報、関節姿勢、力・触覚などのマルチモーダルデータを全量検査し、無効な「データ膨張」を源流で直接排除する。

② データ基盤の再構築

現実世界の物理データは本来的に、高エントロピー、多ソース異種混在、サンプリング周波数の著しい非同期性 （例：映像30Hz、関節制御500Hz）という特徴を持つ。同社は成熟した データレイクハウス（Data Lakehouse） アーキテクチャをいち早く導入し、フィジカルAIの専用基盤として深く改造した。これにより、超大規模非構造化データの統一管理、映像、深度、力覚、触覚、関節姿勢など複雑な次元情報のミリ秒級の高精度な時空間タイムスタンプ同期を実現している。

データパイプライン構成図

③ データコンパイルと検索

システムは非標準データを「技能の細分化」をし、意図を伴う意味の断片を抽出する。顧客はデータベースを操作する言語のSQLに似たコード命令を入力するだけでよい。

例えば、「キッチンでコップを取る動作、かつ成功率95％超のデータを呼び出す」といった具体的な条件指定ができる。

そうすると高速に検索・再構成され、そのまま利用可能な標準データセットが生成される。

楊CEOは、2026年がフィジカルAIが商業化への壁を乗り越える重要な節目になると予測している。その時にはデータ総量は数十倍に増加し、数千万時間規模 に達する見込みである。もしデータ総量の問題が緩和された後も、大規模モデルの現実環境での汎化能力に突破がなければ、業界は厳しい試練に直面することになる。

智域基石は自らを、その時代の 「コンパイラ」 と位置づけている。技術革新によってデータ生成プロセスを人間の手作業から切り離し、フィジカルAI時代の真のデータインフラ建設者となることを目指している。

（36Kr Japan編集部）

霊初智能は2024年9月に設立。視覚・言語・動作を統合して制御する「VLA（Vision-Language-Action）」モデルを核としたソフトウエアやデータ収集ツールの研究開発に注力している。同社が開発したエンドツーエンドの強化学習型AIモデル「Psi R」シリーズは、複数ステップにまたがる長期的タスク（ロングホライズン・タスク）への対応を業界に先駆けて実現したという。

2025年12月には、人間の動作を効率的に構造化データとして取得できるソリューション「Psi-SynEngine」を発表した。このシステムは、携帯型の外骨格触覚グローブによるデータ収集や、実環境データの大規模収集パイプライン、世界モデルと強化学習に基づく本体間データ転移モデルなどを組み合わせた統合的なデータ収集基盤で構成されている。同社はすでに収集したデータの一部を物流分野などの実環境で活用している。

外骨格触覚グローブ

人間動作データ収集用グローブは、手の関節（21自由度）や高精度な触覚情報を取得できるほか、頭部および手元からの視覚データを同期して記録できる。従来の遠隔操作型ロボットによるデータ収集方式と比べ、導入コストは約10分の1に抑えられるという。

同社はすでに北京で約100セットのデータ収集グローブを配置しており、年内にも大規模なデータ収集が開始される見通しだ。最終的には100万時間以上の人間動作データの蓄積を目指している。

効率5倍・コスト5分の1。背負うだけでロボット動作データを収集する装置「FastUMI Pro」

＊1元＝約23円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）