Physical Intelligenceのπ0.5のような基盤モデルを活用すれば、キッチンや寝室のような学習時に見ていない実環境でも、移動マニピュレータが洗濯物たたみやコーヒー抽出、箱の組み立てといったタスクをこなせるようオープンワールド汎化が図られています。自社でゼロから汎化モデルを訓練する代わりに、こうした既存の基盤モデルを土台にロボットを開発する選択肢があります。
自社ハードウェアに汎用AIを組み込みたいロボティクス企業向け。
特定タスク専用に学習させるのではなく、複数タスク・複数ロボットに対応する基盤モデルを土台にできる点。