Chine/AsiePandaily 14 mai 2026

IA incarnée : la startup Zenbot lève près de 100 millions de yuans lors de son tour d'amorçage

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La startup chinoise Zenbot, spécialisée dans l'infrastructure d'IA embodied, a bouclé un tour de financement d'amorçage de près de 100 millions de yuans (environ 14 millions de dollars). Le tour est co-piloté par trois industriels cotés de la fabrication de précision : ChangYing Precision (300115.SZ), Kedali (002850.SZ) et Zhaoming Technology (301000.SZ), auxquels s'ajoutent le fonds entrepreneurial L2F Light Source et Sirius Capital. L'utilisation des fonds cible quatre axes : le développement d'un world model à vocation généraliste pour l'IA embodied, la production en série de modules articulaires exploitant des drivers GaN de troisième génération, le déploiement d'une architecture de communication temps réel dite "cerveau-colonne vertébrale" (brain-spine), et le renforcement des capacités de conception full-stack pour la production de masse de produits complets.

Ce financement signale une tendance structurelle dans l'écosystème robotique chinois : les équipementiers de précision entrent directement au capital des startups d'IA embodied, cherchant à sécuriser un accès précoce aux briques technologiques critiques. L'intégration de drivers GaN dans les modules articulaires est un pari technique notable, ces composants semi-conducteurs de troisième génération promettent une densité de puissance supérieure et des pertes réduites par rapport au silicium classique, ce qui est déterminant pour l'autonomie et la compacité des robots humanoïdes. L'architecture brain-spine en temps réel répond à un verrou bien identifié du secteur : la latence de communication entre le contrôleur central et les actionneurs périphériques, souvent citée comme obstacle au déploiement industriel fiable.

Zenbot s'inscrit dans une vague dense de startups chinoises d'IA embodied qui cherchent à concurrencer Figure, Boston Dynamics ou 1X Technologies sur le terrain des briques d'infrastructure plutôt que sur celui des robots finis. Le co-fondateur Dr. Jia Zhenzhong, diplômé du département d'instruments de précision de Tsinghua et docteur de l'Université du Michigan, positionne l'entreprise à l'intersection de la robotique, de la vision par ordinateur et des grands modèles d'IA. Aucun prototype public, ni timeline de production en série, ni client annoncé à ce stade : ce tour reste une annonce d'intention, avec des jalons technologiques ambitieux encore à démontrer.

Dans nos dossiers

1X Technologies Boston Dynamics IA physique & VLA World models

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1TechNode

La startup d'IA incarnée PHYMI lève près de 100 millions de dollars en amorçage

La startup chinoise PHYMI, spécialisée dans l'IA incarnée, a levé près de 100 millions de dollars en seed. Le tour est mené par IDG Capital, avec la participation de Yunqi Capital, du groupe de VTC DiDi, de Fosun RZ Capital, de Glory Ventures et du fabricant de LiDAR Hesai Technology. Fondée en 2026 par Liu Nianqiu, ancien cadre de la société de conduite autonome DeepRoute.ai, PHYMI développe des « Physical Agents » censés comprendre des objectifs, se déplacer et manipuler des objets pour accomplir des tâches dans des environnements ouverts et changeants. Selon un communiqué relayé par Yunqi Partners, lui-même investisseur au capital, les fonds financeront la recherche sur les technologies de base, des infrastructures de données réelles, l'ingénierie produit et le recrutement, sans qu'aucune démonstration ni fiche technique n'ait été rendue publique. Un tel montant à un stade seed illustre la course aux valorisations qui touche désormais la robotique généraliste chinoise, comme aux Etats-Unis autour de Figure AI ou Physical Intelligence. Le mélange d'investisseurs financiers et industriels, DiDi pour la mobilité, Hesai pour la perception 3D, suggère une convergence entre conduite autonome et robotique physique plutôt qu'un simple pari spéculatif. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, PHYMI reste pour l'instant une équipe et une thèse d'investissement : ni degré de liberté, ni charge utile, ni temps de cycle, ni site de déploiement n'ont été communiqués, signe que l'argent circule ici plus vite que les preuves de fonctionnement réel. Liu Nianqiu apporte l'expérience de DeepRoute.ai, société chinoise de conduite autonome. PHYMI arrive sur un marché déjà dense, entre acteurs chinois de l'humanoïde comme Unitree, AgiBot ou UBTech, et modèles vision-langage-action occidentaux tels que Pi-0 de Physical Intelligence ou GR00T N2 de Nvidia. Aucun pilote client, partenaire de déploiement ni calendrier produit n'a été annoncé à ce stade, l'entreprise se concentrant pour l'instant sur la constitution de ses équipes et de ses infrastructures de données réelles.

Chine/AsieOpinion

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2TechNode

La startup de peau électronique pour robots MoSense lève environ 100 millions de RMB en tour pré-amorçage renforcé

MoSense, une jeune pousse basée à Shanghai qui développe des systèmes de détection tactile couvrant l'ensemble du corps d'un robot, a levé environ 100 millions de RMB (une quinzaine de millions de dollars) lors d'un tour « angel-plus » mené par CDH Investments et Oasis Capital. Participent aussi LimX Dynamics, Loongson Venture Capital, CAS Star, Hua Capital et Pudong Venture Capital Group. Fondée en mai 2026 par une équipe issue de l'Université des sciences et technologies de Hong Kong (HKUST), l'entreprise propose trois briques. MoSkin est une peau électronique intégrée directement aux pièces structurelles. MoTact traite les signaux tactiles. MoWorld, encore en développement, est un modèle censé exploiter ce retour tactile pour améliorer le contrôle du mouvement. MoSense dit travailler avec des fabricants de robots sur le déploiement, sans citer de client. L'opération illustre l'attention croissante portée au toucher, modalité souvent absente des modèles VLA actuels, qui reposent surtout sur la vision et la proprioception. La présence de LimX Dynamics, constructeur de robots, parmi les investisseurs laisse penser que la demande vient des intégrateurs de machines. Mais aucune donnée technique n'est publiée : ni résolution, ni surface couverte, ni durabilité, ni prix, ni gain mesuré sur une tâche. Il s'agit donc d'une annonce de financement, pas d'un produit éprouvé. Dans ce domaine, des acteurs comme GelSight, Xela Robotics ou PaXini proposent déjà des capteurs tactiles, surtout pour les mains. MoSense vise la peau intégrale, un pari plus ambitieux en câblage et en volume de données. L'entreprise n'a que cinq mois d'existence et n'a annoncé ni calendrier ni pilote chiffré.

Chine/AsieActu

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Kaiwang Data, startup d'infrastructure de données pour l'IA incarnée, lève plus de 100 millions de RMB

Kaiwang Data (恺望数据), startup chinoise spécialisée dans l'infrastructure de données pour l'IA incarnée, vient de boucler un tour de financement stratégique de plus de 100 millions de yuans (environ 13,9 millions de dollars). L'opération a été menée conjointement par le Beijing E-Town Industrial Upgrade Fund, Huafang Capital et Skyline Capital (天际资本), avec la participation de plusieurs entreprises de robotique : Lumai Robotics, Songyan Power, Zizibianliang Robotics et Mifeng Technology, cette dernière affiliée à AGIBOT. Kaiwang Data collecte, annote et gère des données multimodales destinées à la conduite autonome, aux world models et aux robots humanoïdes : vidéos en vue subjective de mains nues, données de gants tactiles, manipulations par pinces et prises de vue panoramiques. L'entreprise affirme produire désormais environ 100 000 heures de données exploitables par mois, un volume qu'elle dit stabilisé, et avoir signé des accords d'achat en gros avec plusieurs grands groupes. Ce tour de table illustre un phénomène qui prend de l'ampleur dans l'écosystème robotique chinois : la donnée d'entraînement devient elle-même un marché à part entière, distinct de la fabrication des robots. Les modèles vision-langage-action (VLA) et les world models qui alimentent les humanoïdes de nouvelle génération réclament des volumes massifs de données de manipulation réelle, coûteuses et lentes à collecter en interne. Que des fabricants comme Songyan Power ou une filiale d'AGIBOT investissent directement dans un fournisseur de données suggère une logique d'intégration verticale défensive, destinée à sécuriser l'approvisionnement plutôt qu'à le laisser au marché spot. Les chiffres avancés par Kaiwang, notamment les 100 000 heures mensuelles, restent toutefois auto déclarés et non audités. Les fonds levés serviront à développer une plateforme d'échange de données, à faire progresser la technologie des world models et à étendre la capacité de collecte dans des environnements commerciaux, industriels et domestiques. L'opération s'inscrit dans une vague plus large d'investissements chinois dans l'infrastructure de l'IA incarnée, portée notamment par l'écosystème AGIBOT, alors que Pékin cherche à structurer une chaîne de valeur complète, de la donnée brute jusqu'au robot humanoïde déployé sur le terrain.

Chine/AsieActu

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Le fondateur, docteur de l'UCLA, lance une startup de modèles fondation pour robots humanoïdes, lève près de 500 millions de yuans en amorçage

Près de 500 millions de yuans levés en tour d'amorçage "angel++", sixième tour de financement en seulement six mois d'existence pour la jeune pousse chinoise Delta Intelligence (德塔智能), fondée en janvier 2026 à Pékin. L'entreprise développe des modèles de fondation pour robots humanoïdes (Humanoid Foundation Models, HFMs), visant une manipulation locomotrice généraliste corps entier plutôt qu'une simple démonstration de marche. Le tour réunit des groupes industriels cotés en bourse, des fonds financiers de premier plan (Hillhouse Ventures/GL Ventures, Yuanhe Holdings, Fosun RZ Capital, Huaying Capital, Lenovo Capital) et, fait notable, plusieurs constructeurs de robots humanoïdes eux-mêmes: Zhiyuan Robotics (AgiBot), Leju Robotics, Galbot et Unitree. Les trois cofondateurs, dont le CEO Ma Xiaojian, sont tous docteurs de l'UCLA, formés à Tsinghua et Peking University, et sont passés par Google Robotics, NVIDIA Research, DeepMind, Meta ainsi que l'Institut de recherche en intelligence artificielle générale de Pékin, avec une expérience sur des projets DARPA, ONR et NSF. Techniquement, Delta Intelligence mise sur un moteur de monde 3D natif traitant nuages de points et gaussian splatting plutôt que des représentations visuelles 2D, couplé à un dispositif de capture propriétaire purement visuel qui enregistre en une seule prise les mouvements corps entier (mains, pieds, bassin, épaules) et reconstruit la scène 3D en temps réel, en mode téléopération ou sans robot physique. Le contrôle repose sur une architecture à trois couches: un "cerveau" pour la perception et la planification longue durée, un "cervelet" entraîné par renforcement en simulation massive pour le pilotage moteur fin à des fréquences de dizaines à centaines de hertz, et une couche hybride force-position pour la fluidité du geste. L'argument central de Delta Intelligence répond à une limite documentée du secteur: la plupart des modèles d'IA incarnée raisonnent encore sur des représentations 2D, insuffisantes pour juger la profondeur ou la géométrie nécessaires pour ouvrir une porte ou grimper un escalier, ce qui accumule des erreurs sur les tâches longues en conditions réelles. En entraînant le "cerveau" uniquement sur données réelles (la simulation ne modélisant pas fidèlement les contacts multiples de préhension et d'appui) et le "cervelet" surtout en simulation, l'entreprise illustre une fragmentation croissante du secteur entre fournisseurs de modèles de fondation et constructeurs de robots. Son partenariat direct avec Zhiyuan, Leju, Galbot et Unitree, via un pipeline standardisé de retargeting inter-plateformes, en fait un fournisseur de socle logiciel transférable d'un robot à l'autre sans réentraînement complet, un enjeu central pour l'industrialisation du secteur. Ce rythme de levées reflète l'appétit du capital chinois pour les modèles de fondation robotique, où les constructeurs de robots préfèrent désormais investir chez leurs futurs fournisseurs logiciels plutôt que tout développer en interne. Delta Intelligence se positionne face à des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0) ou NVIDIA (GR00T N2), en misant sur un moteur 3D natif et un dispositif de capture censé lever le goulot d'étranglement des données corps entier, souvent limitées aux mains chez les concurrents. Les fonds serviront à industrialiser ce dispositif de capture, construire la boucle de données associée et étoffer l'équipe de recherche, sans calendrier précis de déploiement client communiqué à ce stade.

Chine/AsieActu

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