解説
さらに詳しく解説
物理的[AI](/glossary/ai)とは
物理的AI（Physical AI）は、実世界で物理的に動作するAIシステムを指します。ロボット、自動運転車、ドローンなど、AIが物理環境と相互作用するシステムが含まれます。
関連概念との違い
| 概念 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 物理的AI | 物理世界で動作するAI全般 | ロボット、自動運転 |
| Embodied AI | 身体を持つAI | ヒューマノイド |
| ソフトウェアAI | デジタル世界のみ | ChatGPT |
主要な応用分野
物理的AIの応用:
├── 製造業
│ ├── 産業用ロボット
│ ├── 協働ロボット（コボット）
│ └── AGV/[AMR](/glossary/amr)
├── モビリティ
│ ├── 自動運転車
│ ├── ドローン
│ └── [自律走行](/glossary/autonomous-driving)船
├── サービス
│ ├── 配送ロボット
│ ├── 清掃ロボット
│ └── 接客ロボット
└── 医療
├── 手術支援ロボット
└── リハビリロボット技術スタック
[NVIDIA](/glossary/nvidia)の物理的AI
NVIDIA物理的AI関連:
├── [Isaac](/glossary/isaac)（ロボティクス）
│ ├── Isaac Sim（シミュレータ）
│ ├── Isaac ROS
│ └── Isaac Manipulator
├── DRIVE（自動運転）
│ ├── DRIVE Orin
│ └── DRIVE Thor
└── Omniverse（シミュレーション）
└── [デジタルツイン](/glossary/digital-twin)Sim-to-Real
シミュレーションで学習し、実世界に適用する手法。
Sim-to-Realの流れ:
1. シミュレータで環境構築
↓
2. 大量の試行で学習
（実世界では危険/高コスト）
↓
3. ドメイン適応
（シミュレーションと実世界のギャップを埋める）
↓
4. 実機への展開課題
| 課題 | 詳細 |
|---|---|
| 安全性 | 人間との共存、事故防止 |
| 信頼性 | 24/7稼働、故障対応 |
| コスト | ハードウェア、メンテナンス |
| 規制 | 法整備、認証 |
今後の展望
- 汎用ロボット: 多様なタスクをこなすロボット
- 人間協調: 人間と自然に協働
- 自己学習: 環境から自律的に学習
- 低コスト化: 技術普及による価格低下
