創業3カ月のSimate、初の物理AIモデルでRoboDojo首位を獲得 Simateが勢いよく登場した。9月26日、中国テックメディア量子位の報道によると、創業わずか3カ月のSimate（Silicon Mate）が初の汎用物理AIシステム「Simate-beta」を発表した。同社によれば、このモデルはRoboDojoランキングで1位を獲得。しかも評価に使ったベースモデルは、ランキング向けの特別な調整を一切していないという。
Simate-betaは「汎用物理ファストシステム」と位置づけられ、デモでは記憶、長期タスクの遂行、精密操作、タスク適応を披露した。いずれも物理知能における最難関の課題だ。チームの経歴も目を引く。コアメンバーは一段式エンドツーエンドの自動運転モデルをTesla FSD級の水準まで引き上げ、量産までこぎつけた実績を持つ。世界でもこのハードルを越えたチームはごくわずかで、その蓄積を汎用物理AIに持ち込む例はさらに稀だ。Simateは創業初日から「AI for Physical AI」という異色の研究方針を掲げる。AI自身を物理知能の研究と反復改良に参加させるという考え方だ。
ハンドルからロボットアームへ：自動運転の経験が重宝される理由
自動運転と物理AIは一見別の商売だが、根底にある難題は共通している。開かれた現実世界での意思決定、ロングテール場面からの汎化、データの循環による継続的な進化だ。一段式エンドツーエンドの自動運転が「知覚—判断—実行」を一つのモデルに収めたやり方は、今日の具身知能が目指すエンドツーエンドの操作とほぼ同型である。FSD級の量産経験を持つチームが参入した途端に注目を集めるのはそのためだ。彼らが持ち込むのはアルゴリズムだけでなく、「モデルを物理世界で間違えさせない」ための一連のエンジニアリング手法なのだ。（関連記事：公開試験場に向かう具身知能。）
3カ月で回答を出す、ということ
いちばん味わい深いのは実はスピードだ。創業3カ月で、初版モデルがランキング首位の成績表を出した。これは物理AIの技術スタックが急速に収束しつつあることを示すと同時に、「AIでAI研究を加速する」という路線の威力を裏づける。もちろん冷静な注釈も欠かせない。Simate-betaはまだベータ段階で、ランキングの成績は研究開発の実力を観察する一つの切り口にすぎず、本当の製品化・商業化までは距離がある。それでも、物理知能の競争が「誰が先に物語を語るか」から「誰が先に答案を出すか」の段階に入ったことは確かだ。
