フィジカルネイティブ基盤モデル（高速システム、10B+）
高頻度の物理知覚、世界予測、動作生成、リアルタイム補正を担うスケーラブルな「高速システム」と、汎用大規模モデルから意味理解と長期計画を引き継ぐ「低速システム」の組み合わせ。
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初光躍遷（Chuguang Yueqian） 初光跃迁
自動運転の1万GPU級チームをロボットへ丸ごと移した中国唯一の企業
数千万時間のデータ、1万GPUのインフラ、100万台の量産で鍛えられた自動運転組織をそのままロボティクスに移した中国唯一のチーム。リアルタイムでスケーラブルなフィジカルネイティブ基盤モデルを構築。
初光躍遷は、自動運転においてすでにエンド・ツー・エンドモデルを産業化したチーム——数千万時間の学習、1万枚カードのクラスター、数百万台の量産車両——を擁し、同じスケーリング体系をロボットに適用します。World Mind Lab世界モデルチーム、北米のヒューマノイド制御チーム、ロボットハードウェアと商業化チームを組み合わせ、「物理世界をはっきり見る」ことから出発して、リアルタイムで動作しスケーリングし続けるフィジカルネイティブ基盤モデルを構築します。最初の産業導入は中際旭創（Zhongji Innolight）の光モジュール精密製造ラインです。
01製品とソリューション
学習・データインフラ
チームのインフラは工学的学習効率2倍、高価値データマイニングによる3倍、全体学習効率5倍、ストレージと反復コストを3分の1に削減、モデル反復サイクルを週単位から日単位に短縮した実績。
生産ラインロボット学習プログラム
精密製造ラインでの長期操作タスク。中際旭創の光モジュール生産から開始し、業界ベンチマークとして開発。
02主な強み
- 中核の障壁はチーム：数千万時間のデータ、1万枚カードのクラスター、量産車両で、超大規模エンド・ツー・エンドモデルの産業的スケーリングをすでに自動運転で実証。
- 物理表現、リアルタイム実行、長期記憶、スケーリングの4つの技術的柱——ロボットの「目・小脳・物理的直感」のギャップに対応。
- World Mind Labは研究を物理世界モデリングと公に定義：相互作用、未来ダイナミクス、幾何学、身体性AI。GEM-4Dは実機成功率を61%から81%に向上、Flow Equivariant World Modelsは長期予測でベースラインを大幅に上回る。
- すでに製造ラインでロボットを学習中。中際旭創の光モジュール生産が最初のベンチマーク。
03顧客・パートナー
中際旭創（Zhongji Innolight）
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