NVIDIA NemoClawとActive Perception技術によりヒューマノイドロボットのPhysical AI自律性を強化するSolomon

台湾・台北 — 2026年6月2日 — Solomonは本日、ヒューマノイドロボット上で複数のAIエージェントを統合的に制御するため、NVIDIA NemoClawアーキテクチャを導入したことを発表しました。これにより、推論、認識、センサーフュージョン、移動制御、マニピュレーションを単一のワークフローとして連携させ、Physical AIおよび自律型ロボティクスのさらなる発展を推進します。

NVIDIAのオープンソース基盤モデルとSolomon独自のActive Perception技術を組み合わせることで、ロボットはタスク内容を理解し、視点を能動的に調整しながら、ピッキングや搬送に最適な位置取りを行い、作業中の環境変化にも動的に適応できます。これらのAIワークフローおよび認識機能はすべて、NVIDIA Jetsonプラットフォーム上でエッジ処理されるため、ロボット単体でリアルタイムな自律動作が可能です。これにより、複雑な実環境で稼働するヒューマノイドロボットの信頼性と自律性が大幅に向上します。

Solomonによると、現在のヒューマノイドロボットは意味理解のために近距離視覚へ大きく依存しており、対象物の確認や周囲環境の把握のために対象へ接近する必要があります。SolomonのActive Perception技術とNVIDIAのオープンソース基盤モデル、さらにAI推論機能を組み合わせることで、ヒューマノイドロボットは人間に近い環境理解能力を獲得し、より高度な視覚知能を実現できます。その結果、遠距離からの認識能力が大幅に向上し、場合によっては人間を上回るレベルの認識性能も可能になります。これにより、ロボットは対象へより正確に接近して作業を実行できるだけでなく、確認のために何度も接近する必要が減るため、作業効率の向上にもつながります。

さらに、SolomonのActive Perception技術と、自律型AIエージェントをより安全に運用するためのオープンソース参照スタックであるNVIDIA NemoClawを組み合わせることで、ヒューマノイドロボットの実用的な用途は今後大きく広がることが期待されています。AIエージェントと認識機能を柔軟に連携させることで、ヒューマノイドロボットは工場、倉庫、小売店舗、公共インフラ施設などにおいて、より複雑で自律的な業務を遂行できるようになります。

これらの用途には、監視、品質検査、マテリアルハンドリングなどが含まれ、Physical AI技術の商用化と実社会への導入をさらに加速させることが期待されています。