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title: Humanoid Physical AI VLA Strategy Patent Landscape
tags: 
author: [角渕由英](https://docswell.com/user/ytsunobuchi)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/8EDKP3Y67G.jpg?width=480
description: 以下のnoteをスライド資料化しました。 ChatGPT Workで特許情報を含む技術ランドスケープ https://note.com/tsunobuchi/n/n4c31d48fc291
published: August 23, 26
canonical: https://docswell.com/s/ytsunobuchi/ZPRX6Q-2026-08-23-163025
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKP3Y67G.jpg)

TECHNOLOGY × PATENT × STRATEGY
ヒューマノイドの勝ち筋は、
VLAと身体・安全をつなぐ
統合力にある
Physical AI｜動作制御・VLA 技術／特許ランドスケープ
意思決定：知財戦略｜投資・事業｜競合・提携｜R&Dテーマ
対象地域 US / EP・WO / JP / CN / KR
調査基準日 2026-08-23
代表公開情報のスクリーニング｜FTO・法的意見ではない


# Page. 2

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EXECUTIVE ANSWER
勝敗は「モデル」より「スタック」で決まる
主要陣営の収斂点と、本調査が示す3つの経営判断
STACK
MODEL
意味推論 × action表現 × WBC × safety × data
01
MAKE
安全interfaceと
失敗dataを内製
結論
02
PARTNER
body・hand・WBCを
複数社で比較
03
FILE
action境界の
系列発明を先行
収斂点
低速の意味層と
200Hz–1kHzの身体層を
分離
04
PROVE
未編集rolloutと
運用evidenceで判断
優先投資・出願は ①VLA–WBC safety ②全身action表現 ③failure flywheel ④digital evidence
本調査分析｜基準日 2026-08-23
02


# Page. 3

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ARCHITECTURE
階層分離が事実上の標準になった
時間尺度の違いを吸収する双方向interfaceが、次の競争・出願の主戦場
入力
01
言語・画像
触覚・力覚
02
意味理解・タスク編成
双方向契約
1–10 Hz
VLM / ER / subgoal / memory
VLA → WBC
VLA / action generator
意図・不確実性
deadline・contact
mode
10–200 Hz
token / diffusion / flow / chunk
proprio・履歴
出願・R&Dの主戦場
機体metadata
03
Whole-body control
200 Hz–1 kHz
WBC → VLA
実行可能性・制約理由
degrade・replan要求
IK / QP / MPC / RL locomotion
04
Actuator・runtime safety
clamp / fallback / calibration / stop
代表実装
0.5–2 kHz
Helix 02
GR00T + SONIC
Gemini Robotics 2
03


# Page. 4

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TECHNOLOGY SHIFT
競争軸は「動ける」から「学び続ける」へ
2018–2026：policy単体から、全身・on-device・安全運用へ
OpenVLA / π0
HumanPlus
SayCan / RT-1
DeepMimic /
Google基礎VLA
RT-2 / OXE
2018
2020
2022
2023
Helix / GR00T
AgiBot World
2024
2025
Helix 02 /
Gemini R2
2026
MOTION
POLICY
WHOLE BODY
ASSURANCE
模倣・RL・歩行
言語接地・action token
移動＋操作・身体移植
復帰・更新・運用保証
次のボトルネック
接触不確実性 ｜ 長時間の失敗回復 ｜ update後のregression保証
04


# Page. 5

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MATURITY
限定工程と汎用全身VLAには成熟度ギャップ
歩行デモと、長時間・低介入の汎用自律性を分けて評価する
M1 概念 / Sim
M2 研究室実機
限定搬送
限定製造工程
M3 現場pilot
M4 定常商用
商用証拠は限定工程に集中
1,250h
BMW：Figure 02（2025年）
全身 loco-manipulation
多指・触覚
cross-embodiment
GXO：複数年RaaS
DDで必ず要求するKPI
介入 / 100h
p95・p99 cycle
VLA runtime safety
MTBF・復帰時間
energy / task
実世界benchmark
update後regression
成熟度M1–M4はtask別の相対評価。企業公表値は第三者benchmarkではない。
05


# Page. 6

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COMPETITIVE STRUCTURE
企業優位は「支配する層」で4類型に分かれる
相対配置：モデル性能ではなく、公開性・統合度・商用証拠・data所有を見る
vertical operator
4つの比較軸
UBTECH
Agility / GXO
01
BODY /
OPS
Unitree
Samsung /
Rainbow
model / action / WBC /
operations
Figure
02
AgiBot
支配レイヤ
Boston D. / TRI
公開性
weight・API・license・移植
性
横断platform
03
Google /
Apptronik
未編集run・介入率・uptime
1X
04
NVIDIA
MODEL /
DATA
OPEN ECOSYSTEM
Physical
Intelligence
商用証拠
data所有
raw log・fine-tuned weight・
exit
CLOSED VERTICAL
相対配置は本調査分析。性能rankingではな
い。
06


# Page. 7

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BUSINESS & PARTNER DD
デモより介入率・MTBF・データ権利を見る
evidenceの強度を段階的に上げ、task cell単位でGo / Hold / No-goを判定
DECISION
01
編集済みdemo
task成功の可能性
を確認
02
未編集100回
成功率・cycle・
失敗taxonomy
03
100時間運用
介入率・MTBF・
復帰時間
04
GO
複数月cell
TCO・uptime・保
守
HOLD
NO-GO
工程境界とTCOが定義できる案
件から始める
共通KPI
契約DD
success
p99 cycle
介入 / 100h
near-miss
energy / task
MTBF
rollback
現場raw log ｜ fine-tuned weight ｜共同発明 ｜ data residency ｜ vendor exit
07


# Page. 8

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PATENT LANDSCAPE
特許の壁はVLAからWBCまで連鎖する
代表34ファミリー（同族重複除外）のclaim-oriented screening
34
41%
代表特許ファミリー
Control foundation
14 / 34
Core VLA＋Planning
示唆
10 / 34
VLA独立項だけを見ても、
設計自由度は判断できない
4
6
5
14
5
Planning /
grounding
Core VLA
Data /
training
Control foundation
Adjacent
Google
SayCan
screening cluster
Google基礎
＋RT-1
DeepMind /
NVIDIA data
16 US・WO・EP中心
Figure IK
NVIDIA clamp
13 CN-origin / direct
UBTECH /
Rainbow WBC
Samsung
actuator
5 KR-origin
代表サンプルであり母集団シェアではない。法的状態はscreening signal。
08


# Page. 9

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REGIONAL IP
欧米とアジアの権利が越境して重なる
地域公開presenceのmulti-count｜代表34ファミリー、1ファミリーを複数地域へ計上
US
Core
VLA
Planning /
grounding
Data /
training
Control
foundation
Adjacent
計
3
4
4
11
4
26
固定観念を捨てる
欧米 → アジア
欧州 / WIPO
2
4
2
6
2
16
GoogleのRT-1 /
groundingは
JP・KR・CNへ移行
中国
5
2
3
5
3
18
アジア → 欧米
日本
1
1
2
2
1
7
Rainbow / Xiaomi /
UBTECHは
US・EPへ越境
中国の変化
韓国
1
1
Control foundationは全地域で厚い
US 11｜欧州/WIPO 6｜中国 5
1
3
0
6
hardwareだけでなく、触
覚・
高DoF VLAまで直接claim
中国 Core VLA = 5
CN直接案件：Zhejiang / Tongji / Passini
curated sample / multi-count。母集団シェアでは
ない。
09


# Page. 10

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CLAIM EVOLUTION
クレーム差分は表現・時間・安全・身体へ
2015–2026：リアルタイム制御基盤の上に、言語groundingと全身VLAが積層
CONTROL / DATA FOUNDATION
SayCan
skill grounding
RT-1
Transformer
policy
Google
自由文→action
Figure
bipedal action
Tongji
視触覚言語
VLA / PLANNING
NVIDIA
visual task
learning
Sanctuary
LLM task plan
UBTECH
biped locomotion
Passini
高DoF adapter
SEMANTIC / HUMANOID SPECIALIZATION
DATA / CONTROL
2015
Rainbow
real-time
hierarchy
2018
Toyota
visual imitation
一般的 VLA
Boston D.
whole-body
2021
trajectory2022
2023
interface固有
2024
2025
2026
● 登録 ◇ Pending ○ family状態混在
10


# Page. 11

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WHITE SPACE
空白地帯は「失敗を安全に学ぶ閉ループ」
既存クレームが厚い生成・WBCの間で、境界制御とevidence化に出願余地
VLA
ACTION INTERFACE
WBC / SAFETY
ROBOT / ENV
language / vision
→ action chunk
uncertainty /
deadline
reason / rollback
IK / MPC / clamp
whole-body control
contact / latency
drift / wear
権利密度 高
WHITE SPACE
権利密度 高
現場変動
発明フック
境界でclaimする
01
uncertainty＋deadline
02
feasibility＋reason code
03
safe cancel / rollback
04
near-miss learning
trigger
05
update regression gate
FAILURE DATA / DIGITAL EVIDENCE
near-miss trigger → causal log → gated update
→ regression proof
※ claim chart・先行技術調査で検証要
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# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2934DWER.jpg)

PRIORITY PORTFOLIO
4テーマを最優先で権利化・実証する
戦略価値30%｜新規性25%｜権利化可能性25%｜実現性20% の仮説スコア
戦略価値 →
育成候補
W4
最優先
TOP 4
W1
W2
W3
91
W1
Runtime assurance /
safety shield
90
W5
実世界benchmark / digital
evidence
87
W3
身体非依存の全身action表現
86
W4
failure / near-miss data
flywheel
W10
W8
W9
W7
W5
W6
新規性＋権利化可能性 proxy →
判断：4テーマを共通PoCで同時発明し、系
列化
注：proxyは予備評価。先行技術・claim scope・法域別審査で更新する。
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# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY41M29JM.jpg)

JOINT POC
1つのPoCから4つの系列発明を生む
2身体 × 3タスク × fault injection｜比較可能なログ設計を最初に固定
01
COMMON EXPERIMENT CELL
SAFETY SHIELD
2 BODIES × 3 TASKS
不確実性・deadline・
safe cancel / rollback
1
03
02
near-miss抽出・
再学習trigger・回帰gate
組付
3
Body A
身体差を吸収する
action表現＋adapter
搬送
2
FAILURE FLYWHEEL
WHOLE-BODY LATENT
04
DIGITAL EVIDENCE
未編集rollout・
再現可能benchmark
復旧
Body B
FAULT INJECTION
共通KPI
成功率
cycle
介入
near miss
energy
MTBF
rollback
測定定義・timestamp・reason code・raw log schemaをベンダー選定前に固定
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# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNY2W8D78.jpg)

OPERATING MODEL
境界はMAKE、資産はPARTNER、基盤はBUY
ロックイン回避の条件は、モデル価格よりdata・weight・共同発明の権利
競争優位・IP密度
MAKE
高
自社コア
境界仕様と運用データを支配
PARTNER
共同設計
複数bodyで比較し標準化
BUY
交換可能
差替え前提で速度を買う
VLA–WBC safety interface
body / WBC / locomotion
VLM / VLA backbone
身体非依存action表現
hand / tactile / force
GPU / edge compute
failure / evidence pipeline
sim・edge・SI・認証
foundation data / tools
CONTRACT / IP RIGHTS
01
raw data
02
fine-tuned weights
03
共同発明
04
data residency
05
vendor exit
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# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9P1XK8J3.jpg)

DECISION ROADMAP
24か月でM4限定工程と優先ポートフォリオへ
90日で比較可能性を作り、6か月で出願、24か月で現場価値を証明
NOW
R&D
M3
M6
END STATE M4限定工程＋portfolio
M12
M18
M24
baseline
safety
触覚＋全身
cross-body＋fleet
field cell
IP
claim chart＋発
明
優先出願
触覚＋failure 継続
adapter＋health
FTO＋各国移行
KPI
logging
fault inject
20分連続
transfer＋rollback
uptime＋TCO
body / model候
補
WBC＋safety
hand＋sensor
製造＋edge
顧客＋SI＋認証
PARTNER
90-DAY APPROVAL GATE
01
3タスク＋fault定義
02
共通KPI・log schema
03
body / model候補
04
IP予算・出願国
15