Prox Industries 與 ugo 株式会社共同推進實體AI研究開發專案

Prox Industries 與 ugo 株式会社合作,利用搭載國產人形機器人 ugo Pro 的「AI機器人模仿學習套件」,推動實體AI的研究開發。透過微調開源的視覺-語言-動作模型「π0.5」,成功驗證了機器人根據環境自主操作物體的任務,旨在實現機器人在實際環境中靈活作業的可能性。
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  • 📰 發表: 2026年4月28日 19:10
  • 🔍 收集: 2026年4月28日 10:31
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Prox Industries 株式会社(以下簡稱 Prox Industries)與 ugo 株式会社(以下簡稱 ugo)合作,正利用搭載國產人形機器人 ugo Pro 的「AI機器人模仿學習套件」*,積極投入實體AI的研究開發。此次,透過對開源的視覺-語言-動作模型「π0.5」*進行微調,成功驗證了機器人根據環境自主執行物體操作任務的能力。

*「π0.5」是 Physical Intelligence 公司公開的模型名稱。

*「AI機器人模仿學習套件」的詳細資訊如下:

https://ugo.plus/products/ugo-pro-rd/

在此次專案中,我們驗證了一種將VLA(視覺-語言-動作)應用於實際機器人任務的開發方法,同時利用從實體機器和模擬環境中獲取的動作數據。這確認了機器人在現實環境中靈活執行任務的潛力。

此外,在2026年4月15日(週三)至17日(週五)於東京國際展示場舉辦的NexTech Week內「第一屆人形機器人博覽會【春】」中,我們展示了該專案的實體機器演示。在眾多海外製人形機器人參展的情況下,ugo Pro 作為國產人形機器人受到了廣泛關注,其結合實體AI的演示也獲得了多家媒體的報導。

Prox Industries 也作為一家來自日本,推動實體AI研究開發與社會實施的軟體初創公司而受到介紹。

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■ 展覽演示概述

會場中,我們使用 ugo Pro 和 VLA(π0.5)執行了雙臂模擬包裝任務。

在演示中,機器人根據視覺和語言資訊,自主執行了一系列動作:單手打開紙袋,另一隻手拿起玩偶進行包裝。

此演示採用了 ugo 提供的「AI機器人模仿學習套件」的實體機器基礎學習方法,展示了將 VLA 應用於實際工作流程的可能性。該套件被推廣為透過收集「人類作業動作」數據,加速實體AI研究開發的工具。

ugo Pro 執行雙臂模擬包裝任務的一系列場景。

■ 專案的意義

機器人執行物體操作任務,容易受到目標物體或周圍環境微小差異的影響,現場實施需要高度的通用性和適應性。在此次專案中,我們透過將模仿學習的實體機器數據應用與 VLA 微調相結合,驗證了根據環境自主執行操作任務的可行性。

Prox Industries 放眼於此類實體AI技術的社會實施,正在推進機器人在實際環境中發揮作用的智能化技術研究開發。未來,我們將透過機器人×AI×數據的整合,加速在產業現場的應用開發。

■ 關於 Prox Industries 株式会社

Prox Industries 以「從日本實現物理智能」為宗旨,是源自東京大學松尾研究室的初創公司,旨在透過AI與機器人的融合,將智能導入以往僅由人類承擔的體力勞動領域。

公司匯集了專攻實體AI核心技術的研究人員和工程師,主要為國內企業客戶主導多個實體AI專案。他們利用人形機器人、四足步行機器人、協作機器人、移動操作器等多種實體機器,以及以 NVIDIA Omniverse 為中心的模擬環境,應對包括 Sim2Real 和 Real2Sim 在內的複雜技術挑戰。

透過連結學術界的尖端技術與產業現場的需求,並提供從機器人基礎模型研發、學習管線建構,到實際機器導入的評估與改進的一站式支援,我們正在推動實體AI的研究開發與實施,努力為日本打造下一代產業基礎。

・公司名稱:Prox Industries 株式会社

・所在地:東京都文京區本鄉3丁目30番10號 本鄉K&K大廈4樓

・代表者:代表取締役 亀井 悠二

・公司網站:https: