日本GENIAC计划公布了新一批机器人人工智能开发项目，推动该计划的重点从通用生成式人工智能模型转向机器人所需的数据、硬件以及能够处理物理世界的模型。此次公告于2026年9月9日在东京举行的一场活动上发布，获得日本经济贸易产业省以及新能源产业技术综合开发机构（NEDO）的支持。
该计划包括一个机器人基础模型开发项目，由工作组中的13家机构参与；此外还有一个构建数据生态系统的研究项目，由9家机构参与。数据生态系统项目的参与机构已于2026年7月公布成果，而活动期间则展示了多个实际项目，每个项目的演示时长约为五分钟。
从语言模型到能够处理物理世界的模型
GENIAC 2026年度轮次旨在扩大该计划自2024年2月启动以来取得的成果，同时将发展方向从日本市场拓展至具有全球普及潜力的应用。这包括开发可用于工业和服务机器人的模型，而不仅仅是开发能够理解文本或图像、却无法在周围环境中执行动作的模型。
在展示的项目中，SB Intuitions正在开发一种利用双机械臂操纵物体的模型，而Highlanders正在开发一种用于处理类似人类环境的模型。参与者名单还包括 MW、Telexistence、Muso Action、XNOVA、FastLabel、ugo、Preferred Networks、Preferred Robotics 和 KDDI。
Preferred Networks 展示了PLaMo-VL视觉语言模型，该模型拥有80亿个参数，旨在基于日语图像为无人机和机器人提供空间感知能力。Turing 还展示了一种 VLA 模型，将视觉、语言和动作结合起来，重点用于自动驾驶车辆和机器人的实时控制。
数据和硬件也是问题的一部分
该计划强调的挑战并不局限于设计更大的人工智能模型。机器人应用需要合适的数据集，以及能够在实时环境中运行模型的传感器、电机、控制单元和嵌入式设备。因此，数据生态系统项目包括东京大学、大阪大学、FingerVision、AI Robot Research Institute（AIRoA）、AIST、STATION Ai 和 ELEMENTS 等机构。
这些项目表明，构建可供共同使用的数据并开发具身人工智能基础设施，将成为推动模型从研究演示转化为实际机器人系统组件的关键因素。LMM 公司还展示了一种用于读取图表和示意图的多模态模型，并使用日本数据集 JDocQA 对其性能进行了验证。
为什么这条消息很重要？
这里的实际变化，是政府支持从开发通用模型转向一条更复杂的链条，涵盖数据、软件、硬件以及与机器人的集成。鉴于日本经济产业省根据本文的说法，计划到2040年在18个领域部署1000台由人工智能驱动的机器人，这一点的重要性正在上升。
不过，这一公告尚未证明该目标已经实现，也未证明这些模型已经准备好进行大规模商业化生产。此外，机器人的成功将取决于数据质量、在资源有限的设备上的运行效率、与人类交互的安全性，以及开发者将模型整合到可靠机械系统中的能力。因此，与推出一款已经准备好进入市场的单一产品相比，GENIAC 更像是在建设一个长期的产业与研究基础。