2026年世界人工知能大会（WAIC）は7月17日に正式に開幕します。会議の展示部門における最高栄誉である「鎮館之宝（トップ10）」が近日発表され、すでに注目を集めています。その中には、アリババグループの「アリババリンボ跨本体具身大モデルを活用したロボットスマート薬局」と、中科曙光の「スコープ8000－国内産十万カードAIスーパークラスター」などのハードウェア技術成果も含まれています。

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「鎮館之宝」は、技術の含量、市場の見通し、再現可能性、社会的な価値などの観点から大会運営委員会が総合的に選定するもので、業界において突出な貢献と先端技術を持つ革新的な応用を表彰することを目的としています。毎年数百の優れた製品が応募され、最終的に選ばれるプロジェクトは10未満であり、非常に高い含金量を持っています。

今回の受賞薬局は、アリババグループの具身知能企業であるアリババリンボと国大薬房が共同で構築したもので、「汎用的な脳」により異なるブランドや構造のロボットを統合して、注文の受け付け、スマートな分類および商品の配達といった一連のフローを完結させます。このソリューションは既に国大薬房の上海店で実際運用されています。WAICの会場では、来場者はアリババリンボの「一脳多機」が実際の小売シーンでどのように作業しているかを直接体験することができます。

注文から配達まで、一つの「脳」が複数のロボットを協調させる

WAICでのアリババリンボブース（上海万博展覧館 H3-B302）、楽聚、星海図、アリババリンボ自社開発のR-2の3台のロボットは、具身基座モデルLingBot-VLA2.0によってランダムな注文に基づき自主的に役割分担を行い、継続的に注文受付、商品取得、配達を行うことが可能です。ロボットは医薬品とその位置を識別し、棚、人間、設備の空間関係を理解し、連続的なタスクを計画し、意思決定をそれぞれの本体が実行できる行動に変換しなければなりません。

このシステムはすでに国大薬房の上海店で実際運用されています。店舗はロボットのために特別な空間改造を行わず、ロボットは既存の業務環境に直接入って、従業員や顧客と共有することができます。特に夜間勤務のような状況では、薬剤師が薬品を分類する際に効果的に補助し、高頻度で繰り返される作業を減らし、夜間の薬局サービスの効率を向上させます。

ロボットの本体、部品、運動制御が急速に発展している現在、具身知能産業の焦点は「身体」から「脳」へと移りつつあります。現在、多くのロボットは「一台につき一つの脳」のモードにとどまっており、本体やタスク、シナリオを変更するたびに通常データの再収集、訓練、配置が必要となり、具身知能のスケーラブルな導入コストを高めています。

この課題を突破するために、アリババリンボは業界共通の知能基盤の構築に努めています。LingBot-VLA2.0は、事前学習段階で6万時間以上の高品質な実際データを組み込み、楽聚、智元、宇樹、銀河通用など17社の20種類以上のロボット構型に対応しており、単腕、二腕、二足、車輪型などの形態をカバーし、ヘッド、腰部、末端操作器および移動ベースなどの全身自由度をサポートしています。

全スタック脳2.0登場：より正確に見る、よりよく考える、より迅速に働く

今回のWAICでは、アリババリンボは「全スタック脳2.0」を主軸に据え、ロボットが「より正確に見る、よりよく考える、より迅速に働く」ことができる汎用的な脳について紹介しています。このモデル体系は、空間知能、機敏な操作、環境フィードバックの全スタックルートをカバーしています。

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注目すべきは、LingBot-VA2.0が業界初の具身原生世界アクションモデルであることです。このモデルは、デジタル世界モデルに基づいて微調整する方法ではなく、物理世界でタスクを遂行するための要件を前提に、頭から事前学習し、ロボットが動作しながら予測し、環境の変化に応じて迅速に行動を調整できるようにしています。

智慧薬局に加えて、現場にはさまざまなモデルのインタラクティブな展示も設置されています。来場者はLingBot-Depth2.0搭載の深度カメラが魚缸のガラス、水体、反射物の欠けている空間情報を補完する様子を観察できます。手持ちのデバイスを動かすことで、LingBot-Mapがリアルタイムで3Dマップを生成する様子を見ることができます。また、手元のコントローラーを使ってLingBot-World2.0にアクセスし、生成された世界が操作に応じてどのように進化するかを体験することもできます。

アリババリンボは楽聚、タイフーなどの本体パートナーおよび国大薬房、隆盛などのシナリオパートナーとともに、小売分類、物流分類、工業シーンで商用テストを進め、簡智科技などのデータパートナーと共に標準化されたデータ体系を構築しています。実際に運用されたデータがモデル学習に継続的に戻ることで、モデル、本体、データ、シナリオがさらに融合し、「一脳多機」がスケーラブルな産業解決策へと進化していきます。