Physical AI フロンティア・レーダー · 週間まとめ · 2026-W42
2026-10-12 → 2026-10-18 に掲載した 16 件を軸ごとにまとめています。タイトルは原典へ、日付はその日のレーダーへリンクします。
- 根拠タグ：O = 一次情報 · R = 論文/プレプリント · M = メディア/二次情報
[O]1 ·[R]11 ·[M]4
基盤モデル（VLA / WAM） (2)
[R]LeWAM: A JEPA World Action Model with Diffusion-Steering-Based MPC — arXiv 2610.12407 ｜ 2026-10-12[R]Forward Dynamics Models — arXiv 2610.13117 ｜99.4%·13%｜ 2026-10-13
データエンジン（収集 / 精査 / スケーリング） (2)
[R]Generative Neural Retargeting for Human-to-Robot Dexterous Manipulation — arXiv 2610.12440 ｜ 2026-10-12[M]产业出题，科技答题：2026 IEIC国际具身智能技能大赛，用真实岗位任务考核机器人落地能力 — 雷峰网 Leiphone ｜ 2026-10-13
学習と自己改善（RL / 事後学習） (3)
[R]SpatialHarness: Test-Time Spatial Scaffolding for Fine Robotic Manipulation — arXiv 2610.12457 ｜26.7%·66.7%·0%｜ 2026-10-12[R]Evo-RL: Iterative Robot Reinforcement Learning from Selective Experience — arXiv 2610.13345 ｜1,000 hours｜ 2026-10-13[M]百度世界2026将于11月12日在北京举办，主题为「下一幕，智能组织」 — 雷峰网 Leiphone ｜ 2026-10-13
シミュレーションと評価（sim2real / 閉ループ） (4)
[R]LiteNWM: Efficient Latent World Models for Onboard Visual Navigation in the Wild — arXiv 2610.12368 ｜17.56%·16.2%·43.3%｜ 2026-10-12[R]RoboAware: Learning to Coordinate Embodied Skills from Counterfactual Outcomes — arXiv 2610.11480 ｜100 tasks·77.0%·90.0%｜ 2026-10-12[R]AutoBio+: Benchmarking Dexterous Manipulation with Dynamic Experimental Phenomena in Realistic Laboratories — arXiv 2610.13643 ｜14 tasks｜ 2026-10-13[O]3D Gaussian Splatting in practice: Industry use cases — AWS Physical AI Blog ｜ 2026-10-13
エッジとリアルタイム（オンデバイス推論 / 制御周期） (3)
[R]Real-Time Motion Planning with Dynamic Hazards: Classical vs. Learning-Based Methods — arXiv 2610.12249 ｜ 2026-10-12[R]WAND: Learning Robust Navigation under Complex Wind Disturbances and Dense Obstacles for Quadrotors — arXiv 2610.11809 ｜ 2026-10-12[M]Closing the reality gap: Why real-time execution has become the new competitive advantage — The Robot Report ｜ 2026-10-13
安全・権限・コンプライアンス (1)
[R]CSF: Contextual Safety Filtering for Motion Generators — arXiv 2610.12467 ｜90%·100%｜ 2026-10-12
ハードウェアとサプライチェーン（機体 / コスト） (1)
-
[M]**[费莫一刘念邱：智驾无图的经验，也能迁移到机器人物理AI 50人](https://www.leiphone.com/category/transportation/Y6GLcnioywVn3u7K.html)** — 雷峰网 Leiphone ｜ 2026-10-13
本リポジトリは技術観察であり、投資助言・製品保証・安全認証の結論ではありません。論文の主張は著者による自己報告です。