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Physical AI // アーキテクチャ
PHYSICAL AI には実行層が必要だ。
知覚と推論は急速に向上した。ボトルネックは移動した。判断することから、検証可能に実行することへ。

PHYSICAL AI には
Real world
知覚と推論は急速に向上した。ボトルネックは移動した。判断することから、検証可能に実行することへ。
01実行チェーン
意図から検証済みの結果へ。
人間の意図 → AI エージェント → 判断 → 実行層 → 実行者(人/事業者/API/機械/ロボット)→ 検証済みの結果。
このチェーンで、まだ本気で構築されていない環は一つだけだ。
02プリミティブ
モデルが自力では導けない九つの要素。
prompt engineering の話ではない。状態、権限、証跡の話である。
identity
誰が依頼し、誰が実行し、誰が責任を負うか
コンテキスト
場所、制約、物理条件
権限
システムに許されている行為の範囲
決済
行為への経済的アクセス
実行者
いま稼働可能で適切なのは誰か
human-in-the-loop
人が判断すべき地点
フォールバック
現実が協力しないときの挙動
検証
動作が実際に起きた証跡
追跡可能性
何をなぜ行ったかの再構成
03Embodied AI
信頼できない動作は実行ではない。
研究室で物体を把持できることは能力の証明だ。現実の場所で、人の依頼したタスクを完了し、失敗から復帰し、結果の証跡を残すことは基盤の証明である。
復帰能力のない物理知能は、デモに過ぎない。
04立ち位置
実行者に対して中立である。
ハードウェア、モデル、フリート運用と競合しない。その上位で、割当・承認・決済・検証を担う。
機体を作るなら、仕事を与える層が必要になる。
ロボティクス研究室、ヒューマノイドメーカー、自律フリート運用者、Physical AI 研究チーム。
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