支持机器人基础模型及领域专用VLA（Vision-Language-Action）模型开发的FastLabel株式会社（总公司：东京都新宿区，代表取缔役社长：铃木健史，以下简称FastLabel）宣布，为进一步强化AI机器人领域的技术开发体制，已在机器人AI事业本部旗下新设「尖端AI基础技术开发组」。 本组织不仅限于研究开发，更将从基础技术与数据结合的角度，投入AI机器人技术开发，通过从研究到社会实践的一贯推进，旨在实现实体AI的社会实践。 【新设背景】 FastLabel以数据为中心的AI开发为内核，通过数据收集、数据加工、模型开发、评估等各开发阶段，支持了包括国内大型企业及研究开发机构在内的众多企业的AI机器人开发。 近年来，在AI机器人领域，以美国、中国为中心，模型架构日々进化，所需的数据及数据收集方法正迅速变化。另一方面，在日本，为避免在全球竞争中落后，政府主导制定了「AI机器人战略」，官民合作先行实现社会实践，旨在创建AI机器人技术及全球竞争力。 如上所述，在日新月异的AI机器人领域，为实现真正有价值的实体AI社会实践，不仅需要运用最尖端模型，更必须综合考量机器人控制技术、模型特性理解，以及高品质数据收集与管理方法等多种要素，这被视为成功的关键。 本次「尖端AI基础技术开发组」的设立，旨在使FastLabel不仅仅是一个研究开发（R&D）组织，而是通过以基础技术和数据为起点的AI机器人开发，进化为一个负责创造价值、展望实体AI社会实践的组织。 【关于机器人AI事业本部】 本部长：运行役员COO 藤原 宏贵 部长：机器人AI事业本部 事业开发部 冢本 贤一郎 机器人AI事业本部 数据解决方案部 三宅 雄大郎 【关于尖端AI基础技术开发组（新设）】 名称：机器人AI事业本部 数据解决方案部 尖端AI基础技术开发组 成立日：2026年5月1日 组长：机器人AI事业本部 数据解决方案部 山田 直 【取り组み事例绍介】 「尖端AI基础技术开发组」为解决技术及客户课题，正在进行AI机器人领域从基础技术到尖端技术的调查与验证。部分成果已在以下技术博客中公开： 「理解机器人AI的强化学习方法π*0.6」 本文解释了Physical Intelligence公司发布的强化学习方法π*0.6中使用的RECAP整体架构，并深入探讨了价值函数和策略更新的设计方式。 https://fastlabel.hatenablog.com/entry/20260508/1778226634 「机器人中备受关注的致动器『QDD』是什么？」 本文从底层解释了AI自由操控机器人不可或缺的马达和减速器机制，以及「反向驱动性」的重要性。整理了次世代机器人主流的准直接驱动（QDD）的物理特性和优点。 https://fastlabel.hatenablog.com/entry/20260508/1778234983 「使用ugo Pro开发VLA模型」 本文概述了使用国产机器人ugo Pro的模仿学习套件进行VLA模型开发。博客中解释了ugo Pro、数据收集技巧以及数据集建构方法。 https://fastlabel.hatenablog.com/entry/20260508/1778230040 【招募实体AI工程师】 随着「尖端AI基础技术开发组」的设立，我们正积极招募推动AI机器人社会实践的工程师。 主要职责： ・调查与验证最尖端的机器人基础模型、学习策略及数据收集方法 ・机器人基础模型的学习与评估，以及利用模型实现机器人控制 ・最尖端数据收集