AIロボットの世界大戦開幕：オプティマス第3世代VSユニツリーG1、覇権を賭けた次元の違う戦い

いま世界が注目する二強は、テスラのオプティマス第3世代と、ユニツリーのG1アップグレード版。
前者は実時間に近い“滑らかな型の受け”で全身協調が一段進化、後者は“押す・蹴る・転倒させる”の拷問テストから即時復帰するレジリエンスで実務適性を見せた。
映像の迫力に惑わされず、設計思想・量産戦略・セキュリティ・エコシステム・最大の未踏課題（器用な手）までを縦横に比較する。

映像出典と技術情報は原典に当たり、要点ごとに明示する。
インタレスティングエンジニアリング+2YouTube+2

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いま起きていることの要約

𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝘂𝘀 は“早回し疑惑”から脱し、実時間デモで構え→受け→再配置までの連続運動を示した。
以前よりステップが意図的で、上半身と下半身の協調も自然。
インタレスティングエンジニアリング+1

𝗚𝟭 は“アンチグラビティ”と呼ぶ外乱対策モードの実力を誇示。
強い押し・蹴り・転倒にも、荷重配分とロールアウトでダメージを抑え即復帰。
価格帯は約1.6万ドルで研究機関・スタートアップが“買って試せる”。
インタレスティングエンジニアリング+1

セキュリティー
G1含むユニツリー機でBluetoothの重大脆弱性（UniPwn）が公表。
近接からのワーム的感染やルート権限取得の可能性が論文・技術レポートで指摘され、さらに“数分おきに中国サーバへテレメトリ送信”の調査記事も。
メーカーは対応表明。
IEEE Spectrum+2arXiv+2

エコシステム
アマゾンFARのOmniRetargetは“少数の人間デモ動画”から汎化ポリシーを学習し、G1の全身ロコ・マニピュレーションを実演。
“他社の頭脳×G1筐体”のプラットフォーム化が進む。
omniretarget.github.io+1

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オプティマス第3世代の進化：実時間で“間合い”を掴み始めた

何が起きたか

最新クリップでは、ヒトと向かい合い“受け流し”に近い連続動作を実時間で遂行。
以前の早回し動画とは違い、荷重移動が小刻みで、踏み替えが意図的。
“リズム”の獲得が見えた。
インタレスティングエンジニアリング+1

なぜ重要か

人協働の現場（工場・物流）では、相手の動きに合わせた“半歩の間合い調整”が肝。
演技的なスクリプト再生ではなく、センサ入力からのオンボードAI意思決定が要で、これが“自然さ”に繋がる。
インタレスティングエンジニアリング

現時点の限界

指の精密操作は未披露。
テスラが予告する22自由度級の手指アップグレードが実戦投入されて初めて、配線、ケーブル取り回し、軽締結などの“価値が金になる仕事”に踏み込める。
インタレスティングエンジニアリング

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ユニツリーG1の強み：外乱に“耐え”、自力で“復帰”する

何が起きたか

押し・蹴り・転倒を意図的に発生させる苛酷テストで、膝抜き・脚幅調整・体幹の回転を使い、着地前から荷重を先読み。
倒れても即ロール→復帰。
インタレスティングエンジニアリング+1

なぜ重要か

現場停止の主因は“AIの賢さ不足”ではなく“転倒からの人手介入”であることが多い。
数秒で復帰できる身体制御は、MTTR（平均復旧時間）を直撃で削り、TCOに効く。
インタレスティングエンジニアリング

価格帯

G1は約1.6万ドルで公式ストアや販売代理のスペックページにも近似価格・仕様が確認できる。
研究・教育向けの普及価格帯に入り、“まず買って潰して学ぶ”反復が可能。
UnitreeRobotics+2Roboworks+2

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設計思想の分岐：エレガンス（協調） VS レジリエンス（復帰）

𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝘂𝘀

全身協調を磨き、人環境で“自然にふるまう”ことを優先。
動画は型の受け流しを通じて、姿勢制御とリズムの同期性を示した。
インタレスティングエンジニアリング

𝗚𝟭

路面・段差・衝撃など“悪い環境”を前提化し、破綻しても素早く復帰する設計。
物流・点検・警備など“止めない”KPIに強い。
インタレスティングエンジニアリング

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量産・配備のロードマップ：規模のテスラ、分母のユニツリー

𝗧𝗲𝘀𝗹𝗮

自動車で培った巨大データパイプライン（カメラ→学習→強化学習）をロボへ横展開。
工場内に多数配備して“内製の閉じたフィードバックループ”で品質を複利化させる構想だ。
実現すれば、量産カーブでコストを急落させ得る。
インタレスティングエンジニアリング

𝗨𝗻𝗶𝘁𝗿𝗲𝗲

ロボ犬での大量出荷と現場保守経験が厚く、G1も“外で生きる”前提で仕上げる。
さらに同社は価格破壊モデルR1を約3.99万元（約5,500ドル）で発表し、分母拡大の加速を示した。
Reuters

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セキュリティという現実：ロボは“歩くサイバー物”になる

判明したこと

研究者Makris氏とFinisterre氏が、ユニツリー機のBLE認証に深刻な欠陥（UniPwn）を指摘。
近接で権限奪取し、他機へワーム的に感染する“歩くボットネット”の危険性を実証。
IEEE SpectrumやPC Gamerが報じ、Mediumでも技術背景が整理された。
ユニツリーは問題の多くを修正済みと反応。
IEEE Spectrum+2PC Gamer+2

遠隔データ送信（テレメトリ）

別途、数分おきに中国サーバへテレメトリ送信の挙動が検出されたとする記事も登場。
企業・行政導入では、VLAN隔離、証明書更新、無線封止、署名アップデートなど“運用で守る”前提が不可欠になる。
インタレスティングエンジニアリング

評価・見解

サイバーはパッチ可能だが、物理レジリエンスは設計投資でしか買えない。
短期の実務適性では“壊れにくい身体”が効く一方、入札・本番配備では“セキュリティ体制の可視化”が合否を決める局面が増える。

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エコシステムの戦い：閉じた大規模学習 VS 開いた実験母数

𝗧𝗲𝘀𝗹𝗮

車両群で鍛えた知覚・計画・制御の“垂直統合AI”が強み。
これが十分成熟すれば、オプティマスの“見て考えて動く”能力が一気に跳ねる。
インタレスティングエンジニアリング

開かれた開発基盤

アマゾンFARのOmniRetargetは、少数デモから全身ロコ・マニピュレーションを学習し、G1でのパルクール連続動作まで到達。
“頭脳の側”が外部で進化し、G1のような安価で頑丈な筐体に次々移植される流れが強まっている。
omniretarget.github.io

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価格・TCOの現実解

𝗚𝟭

約1.6万ドル前後。
仕様は身長約1.3m、重量約35kg、自由度23〜43（構成による）、3D LiDARや深度カメラ、最大関節トルク90〜120N·mなど。
価格と部品調達性から“まず買って潰す”反復学習に最適。
UnitreeRobotics+2Roboworks+2

𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝘂𝘀

価格は未公表だが、テスラは“まず自社工場で数千体規模運用→学習の複利→外販”の順で、量産カーブに乗せて大幅コストダウンを狙う。
インタレスティングエンジニアリング

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最大の未踏領域は“手”：器用さがROIを決める

歩けるだけでは“役に立つ”に届かない。
不定形部品の把持、ケーブルやホースの取り回し、微小トルクの締結、傷つけずに扱う検査補助。
すべては器用な手から始まる。

現状、オプティマスもG1も“バランス・復帰”で魅せたが、細密マニピュレーションは未だ限定的。
ここが破られた瞬間、現場の採算線は一気に下がる。
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国際競争の構図：アメリカの“賢さ”と中国の“速さ”

• アメリカ
  ハード×ソフトの垂直統合で“賢さ”を累積し、品質ゲートを固く通してから拡張。
  インタレスティングエンジニアリング
  
• 中国
  開放・低価格で“分母”を増やし、出荷→破壊→修繕→再出荷の学習を高速で回す。
  R1の価格破壊はその象徴。
  Reuters

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どちらが“今”強いか、そして“次”に備えるか

短評（2025年10月）

• 現場即応度（外乱耐性・自立復帰・停止時間短縮）
  𝗚𝟭 が一歩先。
  インタレスティングエンジニアリング
  
• 協調運動の滑らかさ（リズム・間合い・自然さ）
  𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝘂𝘀 が過去最高水準。
  インタレスティングエンジニアリング
  
• エコシステム外延（他社AIの載せ替え容易性・実験母数）
  𝗚𝟭 に軍配。
  omniretarget.github.io
  
• 長期ポテンシャル（知覚・計画のスケール、量産の複利）
  𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝘂𝘀 が有望。
  インタレスティングエンジニアリング

筆者の見解

短期は“耐える身体”を持つG1が“床に出せる強さ”でリード。
ただし、テスラのAIスケールと手指アップグレードが噛み合うと、協調運動＋器用さの二段ロケットで逆転し得る。

最終的な勝者は、“壊れない身体×安全に更新できる頭脳×課金しやすい運用OS”を最速で三位一体化した陣営だ。

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最後に

“歩けるか”の勝負から、“倒れても立ち続けられるか”、そして“手で仕事をこなせるか”へ。
映像の見栄えより、現場の停止時間と安全性、そして器用さがROIを決める。
いまはG1が“耐える身体”で先行。
だが、次の決定打はオプティマスの“器用な手と知覚スケール”が同時に花開く瞬間だ。

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