日本AI/科技资讯｜2026年11月12日
1. NTT让机器人先预测再搬运，模拟货架堆放任务成功率达92.3%
官方公布：2026年11月11日；研究成果计划于11月18—25日的NTT R&D FORUM 2026展示。
NTT开发了将物理计算与视频生成结合的世界模型，在机器人行动前比较不同搬运方案，预测物品是否会倒塌、掉落或碰撞。模型明确估计位置、重量、速度等信息，可与既有机器人控制软件配合，帮助选择较可靠的动作。
在小型机器人模拟货物货架堆放的实验中，采用该技术后，任务成功率由73.1%升至92.3%。这一数字属于特定实验，并非机场实际运行成绩。NTT拟先面向形状、重量各异的机场行李，与Mujin推进实证，再探索物流、制造等场景。
2. 松下推进现场Physical AI，把制造经验用于研发与生产
官方公布：2026年11月11日；相关玻璃型钙钛矿太阳能电池目标于2029年4月开始正式量产。
松下控股把“从现场出发的Physical AI”列为技术战略重点，计划将熟练人员的经验、设备数据与AI分析结合，用于研究、设计及制造。公司同时启动AI半导体封装项目，以工程数据和检查影像支持质量预测、工艺条件筛选及设备开发。
另一个应用方向是玻璃型钙钛矿太阳能电池的材料与制造流程优化。该产品已于2026年9月通过先期量产产品销售开展业务，正式量产仍是2029年4月的目标。此次公告重点是研发与合作方向，并未给出全公司统一的降本或生产率提升结果。
3. 大金发布60MW AI数据中心冷却参考设计，整合液冷与空冷
官方公布：2026年11月11日；本次发布为标准设计模型，未宣布某座数据中心已投用。
大金美国子公司Daikin Applied Americas发布D60-W冷却参考架构，对应以NVIDIA Vera Rubin NVL72为核心的DSX AI Factory Platform。方案把机柜、冷却设备、排热及控制纳入同一设计，供数据中心开发、设计和运营团队规划项目时参考。
该模型以六个可扩展单元支持60MW的IT负荷，按92%液冷、8%空冷分配热负荷，并设置不同温度的双循环系统。这里的60MW是设计所支持的IT负荷，不是节省的电量；公告也未披露统一节能比例，实际效果仍取决于气候、设备和运行条件。
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