デモを超えなければならないことは、誰もが知っている
Genesis AIのデモは文字通り、見ていて圧巻だ。我々の後片付けに加えて、美味しくて健康的な食事まで作ってくれるヒューマノイドを欲しがらない人がいるだろうか。
そういうわけで、GENE-26.5は非常に意味のある能力の飛躍を示しているように見える。そしてGenesis AIのデータエンジン＋グローブのアプローチは、ロボティクスの基盤モデルを制限しているデータ不足の問題を攻略するための賢い方法だ。
しかし私たちが必要としているのは、合理的なコストでの耐久性でもある。Genesisは現時点で、自社のハンドの製造コスト、連続稼働下での寿命、サービスモデルがどのようなものかについて何も語っていない。それらすべてが重要だ。Kyber Labsのヨナタン・ロビンスが私に語ったように、ロボットハンドは同じ仕事をする人間よりも安くなければならない。毎週あるいは毎月交換が必要なハンドでは、とても手頃な価格のロボットにはならないだろう。
そして、ロボットハンドは非常に多くの異なる作業をこなす必要がある。
1年前、ある経営者が私に投げかけた問いがある。ロボットは自分の手を洗えるのか？卵を割った後には、それが必要になる。掃除機の取っ手や、もっと悪いことに玄関のドアノブに、卵白を付けたい人など誰もいない。
コストと能力の両面で、いずれそこにたどり着くだろうし、Kyber LabsとGenesis AIの両方がたどり着くかもしれない。だが、それは何世代か先の話になる可能性が高い。
Genesisの賭けは、基盤モデルと優れたハンドを組み合わせれば、そのロングテール（多様だが個別には需要が小さい作業群）を片付けられるというものだ。Kyberの賭けは、対象を絞って展開し、力制御ハードウェアに注力し、実際の作業ベンチからの実データで反復することで、より早くロングテールに到達するというものだ。
もちろん両方とも正しい、ということもあり得る。
