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Xiaoyu Robotics lève un nouveau tour de table, soutenu par Xiaomi, Didi et BAIC

Xiaoyu Robotics, startup chinoise spécialisée dans l'IA incarnée industrielle (embodied AI), a bouclé un tour de table Series B+ de plusieurs centaines de millions de yuans, selon le média spécialisé IPO Early. Le tour est co-piloté par cinq investisseurs industriels : Xiaomi, Didi, BAIC Investment (bras financier du constructeur automobile BAIC), Fosun Venture et CCDC (filiale de China Construction Bank). Le co-fondateur de Xiaomi, Lei Wanqiang, y participe pour la quatrième fois consécutive, signal fort de confiance institutionnelle dans la trajectoire de la société. Les fonds sont destinés à accélérer le déploiement de la startup dans l'ensemble des scénarios industriels et à financer son architecture robotique dite "un cerveau, plusieurs formes" : un seul cerveau général capable de piloter différents types de robots physiques, avec un objectif affiché de 100 000 unités livrées par an. Ce chiffre de 100 000 unités est présenté par la société comme le seuil d'entrée dans la phase décisive de la course à l'embodied AI industrielle. Il s'agit d'une ambition déclarée, sans contrats ni calendrier précis communiqués publiquement. Ce qui est plus structurellement significatif est la composition du tour : réunir simultanément un géant tech grand public (Xiaomi), un opérateur de mobilité (Didi), un OEM automobile (BAIC), un conglomérat industrialo-financier (Fosun) et une banque d'État (CCB) est rare dans l'écosystème robotique. Cela positionne Xiaoyu Robotics moins comme un fournisseur sectoriel que comme une plateforme transversale, ce qui est une proposition structurellement différente pour les intégrateurs et les décideurs B2B : l'ambition n'est pas un robot, c'est un OS robotique industriel. Fondée pour opérer dans des environnements industriels variés, Xiaoyu Robotics s'inscrit dans une vague de levées massives sur le segment embodied AI en Chine en 2024-2025, aux côtés d'Unitree, Agibot (ex-Zhiyuan) et Fourier Intelligence. Face à eux, les acteurs occidentaux comme Figure AI avec son Figure 03, Physical Intelligence et son modèle pi-0, ou Agility Robotics déployé chez Amazon, avancent également sur la commercialisation industrielle. L'architecture "un cerveau, plusieurs formes" vise à différencier la startup par la généralité du modèle plutôt que par un form factor unique, une approche proche des VLA (Vision-Language-Action models) appliqués à l'échelle. Les prochaines étapes, notamment les pilotes industriels et la feuille de route vers les 100 000 unités, n'ont pas encore été détaillées publiquement.

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BAAI et Alibaba, tous les deux jours un nouveau modèle d'IA incarnée voit le jour

Treize nouveaux modèles fondation et modèles du monde pour la robotique embarquée ont été annoncés en juin 2026, soit environ un tous les 48 heures. Lors de la Conférence Zhiyuan 2026, le BAAI (Beijing Academy of Artificial Intelligence) a présenté deux avancées : Wujie Physis-v0.1, qui prédit l'état physique suivant en compressant vidéo, données RGB-D, nuages de points 3D et retour tactile dans un espace latent unifié, et Wujie RoboBrain Orca, un "cerveau" robotique combinant représentation unifiée, raisonnement causal et décodage multimodal. Le 16 juin, Alibaba a dévoilé la suite Qwen-Robot, composée de trois modèles complémentaires : Qwen-RobotNav pour l'allocation d'attention visuelle en navigation mobile, Qwen-RobotManip qui standardise l'espace état-action pour la manipulation, et Qwen-RobotWorld, doté d'une interface en langage naturel pour prédire la dynamique du monde. CasiaHand a lancé Brain-Si 0.5, présenté comme le premier modèle de manipulation dextre humanoïde, avec une architecture à trois niveaux allant de la planification VLA jusqu'à des modèles physiquement interprétables. GalaxyBot a de son côté publié AstraBrain-WBC 0.5, un modèle de contrôle corps entier entraîné sur environ 2 milliards d'images issues de mouvements humains, pour 80 millions de paramètres. RoboScience, Current Robotics et BoundlessPower ont complété la liste avec respectivement l'architecture Visics, le modèle Curl-0 et le modèle du monde MWA. Cette accélération marque un basculement net dans l'industrie de la robotique embarquée : la compétition ne se joue plus sur les capacités matérielles des robots, mais sur l'intelligence logicielle qui les pilote. Signe le plus révélateur, la posture d'Alibaba tranche avec l'approche dominante du "plus de données, plus de robots" : le groupe affirme que l'hétérogénéité du monde physique ne peut pas être résolue par le seul passage à l'échelle et nécessite un alignement au niveau du modèle lui-même. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, le signal est important : les équipes ne cherchent plus seulement à démontrer ce que les robots savent faire, mais à expliquer pourquoi ils échouent encore sur certaines tâches, chacune identifiant un goulot d'étranglement différent, retour tactile, coordination corps entier, transfert simulation-réel ou planification à long horizon. Ce foisonnement s'inscrit dans la course engagée depuis 2024-2025 entre laboratoires chinois et occidentaux (Figure, Physical Intelligence avec Pi-0, NVIDIA avec GR00T) autour des modèles vision-langage-action. La France et l'Europe restent absentes de cette vague spécifique de publications, la dynamique se concentrant pour l'instant sur les acteurs chinois (BAAI, Alibaba, CasiaHand, GalaxyBot) et américains. Les prochaines étapes attendues concernent la validation de ces architectures sur des déploiements réels au-delà des démonstrations en laboratoire, un point sur lequel la prudence reste de mise tant les métriques annoncées, notamment le nombre de paramètres ou de frames d'entraînement, restent difficiles à comparer d'un laboratoire à l'autre sans benchmarks communs.

Chine/AsieOpinion

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RoboParty dévoile RP1, un nouveau robot humanoïde pour la recherche open source en robotique

La société chinoise RoboParty a dévoilé RP1, un robot humanoïde bipède présenté comme une plateforme open source « full-stack » destinée à la recherche en robotique, à l'enseignement et au développement d'IA embarquée. Le robot a fait ses débuts publics le 28 septembre lors de l'IROS 2026 (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems), à travers une démonstration interactive baptisée « Kick Me » : les visiteurs pouvaient pousser ou frapper le robot, qui ajustait sa posture pour retrouver l'équilibre au lieu de rejouer des mouvements préprogrammés. La démonstration repose sur PartyOS, la plateforme de R&D ouverte de RoboParty, qui intègre le framework UFO (« A General Unsupervised Reinforcement Learning Framework for Humanoid Control »). Ce dernier entraîne par apprentissage par renforcement non supervisé des politiques de mouvement bas niveau pour les transitions entre compétences, la récupération après perturbation et le relevé après chute. RP1 atteint un couple articulaire crête de 160 Nm et s'appuie sur les modules d'actionneurs maison Romomo, une structure mécanique et un système de contrôle temps réel. L'entreprise ne communique, dans ce qui a été présenté, ni nombre de DOF, ni masse, ni payload, ni prix, ni calendrier de commercialisation. Pour les laboratoires et les intégrateurs, l'enjeu tient moins à la performance brute qu'à l'accès. Une plateforme humanoïde dont le matériel, le contrôle bas niveau, les environnements de simulation, les SDK et les outils d'entraînement seraient réellement ouverts offrirait une base reproductible, là où la plupart des humanoïdes de recherche restent fermés ou n'ouvrent qu'une couche logicielle. La démonstration de robustesse aux poussées illustre aussi l'avancée des politiques de locomotion apprises en simulation puis transférées au robot réel, un sujet où le fossé entre démo et usage réel reste à documenter. Il faut toutefois rester prudent : une démonstration publique de quelques minutes, sans protocole de test, force de poussée mesurée ni taux de réussite, ne prouve pas une fiabilité sur la durée. Surtout, l'ouverture annoncée est progressive : RoboParty indique qu'elle « ouvrira progressivement » ses systèmes de contrôle, ses simulateurs, ses SDK et ses outils d'entraînement. À ce stade, le caractère « full-stack » relève donc d'une feuille de route plutôt que d'un fait livré. RP1 prolonge le projet RPO (ROBOTO ORIGIN), initiative humanoïde open source lancée en janvier 2026, qui a recueilli plus de 2 500 étoiles sur GitHub. RPO a posé la base bipède, Romomo a apporté les actionneurs propriétaires et RP Hand a étendu l'ensemble à la manipulation dextre et à l'interaction homme-robot. PartyOS doit désormais couvrir la locomotion, la perception, la manipulation corps entier et l'intelligence autonome. RoboParty affirme que sa communauté de développeurs dépasse 5 000 personnes, avec une équipe issue notamment de Tsinghua, de Peking University et du Harbin Institute of Technology. Son fondateur, Yi Huang, revendique l'open source intégral comme « direction technique » depuis RPO et veut faire de RP1 une « fondation ouverte » que chacun peut modifier et entraîner. L'entreprise se positionne ainsi face aux plateformes de recherche plus fermées et aux acteurs commerciaux qui privilégient leurs propres piles propriétaires. Les prochains jalons à surveiller sont la publication effective des schémas mécaniques, des actionneurs et du code de contrôle, ainsi que la disponibilité et le prix du robot.

UEPas d\'impact direct sur la France/UE

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436Kr

Robot à capteurs tactiles flexibles lève un nouveau financement, revenus visés x10 en 2026

La start-up chinoise Yaole Technology, spécialisée dans les capteurs tactiles souples tissés directement dans le textile, vient de boucler un tour de table Pre-A+ mené par Dinghe Gaoda, avec la participation de l'équipementier automobile coté Changshu Automotive Trim et du studio Zulong Entertainment, Yundao Capital agissant comme conseiller financier exclusif de long terme. Les fonds serviront à développer la technologie de détection textile, industrialiser la production des gants de collecte de données et étoffer les capacités de calibration et d'interface, avec un déploiement visé vers l'IA incarnée, les modèles du monde et les habitacles intelligents. Fondée par Lü Liyun, ex-architecte en chef chez Harman où elle pilotait des plateformes de fusion multimodale de capteurs, la société s'appuie sur une équipe issue de l'Académie chinoise des sciences, de l'université du Michigan et de Pékin. Son gant, bientôt commercialisé, repose sur une architecture baptisée "fil métallique plus matrice sandwich" : un fil d'alliage métallique pur tissé en réseau conducteur et intégré en une seule pièce dans le tissu, sans capteur film ou circuit imprimé rapporté en surface comme le font la plupart des solutions concurrentes. Le boîtier de collecte, séparé du gant, embarque alimentation, traitement du signal et stockage ; le gant lui-même est lavable et remplaçable indépendamment. Yaole prévoit que l'activité gants de données pèsera plus de la moitié de son chiffre d'affaires en 2026, année où l'entreprise vise une multiplication par dix de son revenu global. Cette opération illustre un déplacement de l'attention dans la course à la robotique humanoïde : à mesure que les progrès matériels (moteurs, articulations, châssis) s'accumulent, le goulot d'étranglement se déplace vers la donnée physique réelle. Selon le Rapport sur le développement de l'industrie chinoise de l'IA incarnée, le volume mondial de données d'interaction physique réelle et de haute qualité atteignait environ 500 000 heures début 2026, alors qu'entraîner un modèle incarné généraliste doté d'une capacité de généralisation de base en réclamerait plusieurs dizaines de millions, un écart supérieur à 90 %. Contrairement à la vision ou au texte, le tactile résiste mal à la simulation : la répartition de pression, le frottement et la déformation des matériaux lors d'un contact réel restent difficiles à reproduire fidèlement, ce qui pousse le secteur à revenir vers la collecte physique directe. Au-delà de l'entraînement de mains robotiques, les gants intéressent aussi des industriels et logisticiens (type UPS) pour l'évaluation des risques ergonomiques sur chaîne, ou le secteur médical pour le suivi de rééducation fonctionnelle, ce qui élargit le marché adressable au-delà de la seule robotique. Le secteur chinois des gants de capteurs tactiles a vu cette année une prolifération rapide d'acteurs, entre approches à film imprimé, vision-tactile et textile. Yaole met en avant son expérience acquise sur des cahiers des charges automobiles pour revendiquer une fiabilité transposable à la robotique ; Changshu Automotive Trim a d'ailleurs été introduit au tour en partie pour répondre à la demande croissante des constructeurs étrangers en systèmes de classification des passagers (OCS). Dinghe Gaoda, dont le portefeuille inclut déjà Hesai, Momenta et Liufen Technology, situe l'investissement dans une thèse plus large sur la perception physique des machines, tandis que Yundao Capital insiste sur le fait que la vraie valeur ne réside pas dans le capteur lui-même mais dans sa capacité à devenir un point d'entrée standardisé pour des données exploitables à l'échelle de l'entraînement des modèles.

Chine/AsieActu

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