InfrastructureRobotics Business Review 18 juin 2026

RealSense dévoile la caméra de profondeur D585 Pro, conçue nativement pour l'IA et la robotique

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RealSense a présenté le D585 Pro à l'Automate 2026 (stand 12036), une caméra de profondeur à traitement IA embarqué destinée aux robots humanoïdes, aux AMR (robots mobiles autonomes), aux bras cobots et aux systèmes d'inspection industrielle. La commercialisation est prévue pour le premier trimestre 2027. Le capteur est construit autour d'un SoC propriétaire de cinquième génération intégrant un moteur de profondeur, un processeur ISP, un DSP, des accélérateurs IA dédiés et un ARM quadricœur. Les spécifications annoncées : champ de vision de 120x100°, 60 images par seconde à 1280x960, portée minimale inférieure à 15 cm en pleine résolution, portée maximale supérieure à 10 mètres, indice IP65 en standard sur chaque unité, connectivité GMSL2 et USB-C avec synchronisation matérielle. RealSense revendique une qualité de profondeur deux fois supérieure à sa génération précédente et une réduction du bruit doublée. À la livraison, le traitement de profondeur amélioré et la détection de personnes fonctionneront en bêta directement sur le SoC, sans charge CPU hôte. Des capacités supplémentaires, dont l'odométrie visuo-inertielle (VIO), la génération de grille d'occupation, la calibration automatique et la détection de visages, seront ajoutées via mises à jour SDK après disponibilité générale.

Le D585 Pro cible deux limitations structurelles des caméras de profondeur actuelles en robotique : la plage proche et la dépendance au calcul hôte. En descendant à moins de 15 cm en pleine résolution, RealSense revendique un avantage de 2,5x sur le concurrent le plus proche, sans le nommer, ce qui ouvre des cas d'usage jusqu'ici difficiles à couvrir avec un seul capteur : picking en bac, inspection à courte portée, scan de rayonnages denses. Le flux RGB dual synchronisé, deux flux 30 FPS couleur et profondeur fusionnés sur caméra sans overhead CPU, est directement pertinent pour les pipelines VLA dont dépendent des systèmes comme Pi-0 de Physical Intelligence ou GR00T N2 de NVIDIA, qui requièrent une perception couleur-profondeur synchronisée. Le modèle logiciel évolutif, où de nouvelles capacités arrivent par SDK sans remplacement matériel, est un changement de paradigme commercial notable dans un secteur où les cycles de qualification hardware sont longs et coûteux pour les intégrateurs.

RealSense est une marque historiquement liée à Intel, qui avait progressivement retiré ses investissements dans la perception 3D avant de céder l'activité. La société s'est repositionnée sous direction indépendante, avec Nadav Orbach comme CEO. Elle évolue dans un marché sous forte pression concurrentielle : Luxonis (OAK-D), Orbbec, Stereolabs (ZED X), et des acteurs industriels comme Photoneo ou SICK occupent des segments adjacents. La promesse d'un capteur unique couvrant 15 cm à 10 m, utilisable en intérieur comme en extérieur à 60 FPS avec IA embarquée, est techniquement ambitieuse. Aucun partenaire de déploiement n'a été nommé publiquement à ce stade, et les performances annoncées reposent sur des données fabricant non validées par des tiers indépendants. La livraison effective au premier trimestre 2027 constituera le vrai test de maturité de la plateforme.

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NVIDIA GR00T Physical Intelligence — π0

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1Pandaily

Hesai dévoile sa stratégie et de nouveaux produits pour redéfinir l'infrastructure d'IA physique, de l'automobile à la robotique

Le 17 avril 2026, Hesai Technology (NASDAQ: HSAI, HKEX: 2525) a tenu son Technology Open Day annuel pour dévoiler le Picasso SPAD-SoC, présenté comme le premier chip LiDAR 6D full-color au monde. Ce circuit intègre à la fois la détection couleur RGB et la mesure de distance par temps de vol (TOF) au niveau pixel, générant directement des nuages de points colorés sans post-traitement. Le LiDAR traditionnel se limite aux trois dimensions spatiales XYZ ; le Picasso ajoute la teinte (RGB), portant à six les dimensions de perception simultanée. Son efficacité de détection photonique (PDE) dépasse 40 %, ce qui permet de détecter des objets plus lointains et de mieux performer en faible luminosité. Ce chip alimente la série ETX, plateforme LiDAR full-color dépassant 1 000 lignes, disponible en configurations 1 080, 2 160 et 4 320 lignes. En version haute résolution, le ETX affiche une portée jusqu'à 600 mètres, 400 mètres à 10 % de réflectivité, et est capable d'identifier une barrière de chantier à 300 mètres, un petit animal à 280 mètres, ou un bloc de bois à 150 mètres. La mise en production de masse est prévue pour le second semestre 2026, avec un déploiement sur des modèles phares attendu entre 2027 et 2028. L'annonce repositionne Hesai sur un marché en pleine redéfinition : le passage de la voiture autonome de niveau 2+ vers le L3 exige que le LiDAR passe du statut de composant optionnel à celui de système de sécurité critique. Les architectures véhicules basculent vers des configurations multi-LiDAR (typiquement 3 à 6 capteurs pour une couverture 360°), ce qui démultiplie les volumes par véhicule. Le fait que Hesai soit aujourd'hui le seul fabricant de LiDAR à développer en interne l'intégralité de ses sept composants clés, lasers, détecteurs, drivers, TIA, ADC, DSP et contrôleurs, lui confère une autonomie verticale rare dans un secteur très dépendant des fournisseurs asiatiques de semi-conducteurs. Avec 21 puces certifiées AEC-Q, 230 millions d'unités livrées cumulées et des commandes constructeurs dépassant les 6 millions d'unités pour les seuls produits basés sur le Fermi C500 (lancé en novembre 2025 sur architecture RISC-V), Hesai présente des métriques de commercialisation réels, pas seulement des démonstrations de laboratoire. Fondée à Shanghai, Hesai a construit son écosystème chip en cinq générations de R&D. La dénomination "Picasso", référence au peintre cubiste et à sa maîtrise de la représentation multidimensionnelle, marque symboliquement le pivot stratégique de l'entreprise vers ce qu'elle appelle l'"intelligence spatiale", matérialisé par le nouveau produit Kosmo (hardware IA spatial) et une direction inédite autour de modules d'alimentation pour la robotique. Sur ce dernier segment, Hesai entre en compétition directe avec des acteurs comme Ouster (désormais Ouster-Velodyne fusionné avec Sense Photonics), Luminar, ou encore RoboSense, qui ciblent tous la robotique humanoïde et les AMR industriels. Hesai prévoit que ses livraisons cumulées dépasseront 300 millions d'unités d'ici fin 2026. Les prochaines étapes attendues concernent les homologations L3 par les constructeurs partenaires et les premières intégrations Kosmo dans des environnements de test physique AI, mais aucun client ni calendrier précis n'a été communiqué sur ces deux points.

InfrastructureActu

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2NVIDIA Blog Robotics

NVIDIA dévoile les nouveaux ordinateurs Jetson Thor pour démocratiser la robotique et l'IA en périphérie

NVIDIA a présenté les modules Jetson T3000 et T2000, basés sur l'architecture Thor, avec pour objectif de démocratiser les supercalculateurs d'IA embarquée pour la robotique et les systèmes autonomes. Le Jetson et IGX T3000 délivre 865 téraflops en FP4 dans un format deux fois plus compact et moins gourmand en énergie que le T5000, grâce à un GPU Blackwell, un CPU Arm Neoverse huit cœurs, 32 Go de mémoire LPDDR5X, une bande passante de 273 Go/s et une connectivité 25 GbE. La version IGX T3000 intègre en plus une sécurité fonctionnelle certifiée et fait tourner la pile Halos for Robotics pour les robots évoluant à proximité d'humains. Le T2000, plus modeste avec 400 téraflops FP4 et 16 Go de mémoire, cible les robots mobiles autonomes, les bras manipulateurs industriels et les agents visuels. L'ensemble porte la gamme Jetson d'une fourchette de 70 TOPS à 2 000 téraflops. Des entreprises comme 1X, Agility, Agile Robots, Amazon Robotics, Boston Dynamics, FANUC, Hitachi, Medtronic ou Techman Robot construisent déjà sur cette plateforme. NVIDIA a également lancé des "agent skills" logiciels d'optimisation mémoire : UBTech, Agile Robots et Connect Tech affirment avoir réduit leur usage mémoire jusqu'à 15 Go, permettant de repasser d'un module Orin 64 Go à 32 Go ; SandStar évoque 4 Go économisés dans le retail intelligent, et NoTraffic annonce 30% de mémoire libérée sur Jetson TX2 NX. L'enjeu réel n'est pas la puissance de calcul brute, déjà abondante, mais son coût. En pleine flambée des prix mémoire, réduire l'empreinte RAM permet de descendre d'un cran dans la gamme de composants sans perdre en performance, un levier direct sur les marges des fabricants de robots humanoïdes qui cherchent à passer du prototype à la production de série. Ces annonces confirment surtout que la quasi-totalité des acteurs majeurs de la robotique humanoïde et industrielle s'appuie sur le même socle silicium NVIDIA plutôt que de développer leurs propres puces, une dépendance qui pèsera sur les rapports de force à mesure que les volumes augmentent. Il faut toutefois noter que les chiffres de gains mémoire proviennent de témoignages clients sélectionnés par NVIDIA, sans benchmark indépendant, et que les performances FP4 annoncées restent des mesures constructeur. Ces modules Thor succèdent au Jetson AGX Thor dévoilé précédemment et prolongent la lignée Jetson Orin, avec un objectif affiché de couvrir tous les segments d'edge AI, du drone au robot industriel. Aucun acteur français ou européen de la robotique n'est cité parmi les entreprises partenaires mentionnées dans cette annonce. La suite passera par l'élargissement progressif des "agent skills" à l'ensemble du portefeuille Jetson, Thor comme Orin, et par l'intégration continue de nouveaux clients robotique dans l'écosystème Thor.

InfrastructureOpinion

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3Robotics Business Review

GMSL et l'écosystème croissant autour des systèmes de vision pour la robotique

Le standard GMSL (Gigabit Multimedia Serial Link), longtemps cantonné aux systèmes embarqués automobiles comme l'ADAS, s'impose progressivement dans les architectures de vision robotique industrielle. Selon Stephen Liu, responsable robotique chez Advantech, développeur de systèmes embarqués, environ un tiers des projets robotiques qu'il accompagne utilisent ou envisagent déjà des caméras GMSL. La technologie permet de transporter vidéo haute résolution, signaux de contrôle et synchronisation sur un unique câble léger, avec une latence déterministe et une résistance aux interférences électromagnétiques (EMI) significativement améliorée. Analog Devices (ADI), qui dispose d'un écosystème GMSL structuré -- modules caméra pré-validés, adaptateurs, BSP (Board Support Packages) et plateformes compatibles ROS -- positionne cette offre comme un raccourci entre preuve de concept et production de masse. L'adoption dépasse le stade POC : les plateformes AMR (robots mobiles autonomes) de logistique en sont les premiers utilisateurs en production, suivis par les robots humanoïdes, les stations de picking, les applications agricoles et certains usages en santé et construction. Ce glissement du GMSL vers la robotique répond à une contrainte système qui s'aggrave : à mesure que le nombre de capteurs embarqués augmente (caméras multiples, lidars, IMU), la gestion simultanée de la bande passante, de la latence et de la synchronisation devient le vrai goulot d'étranglement. Un décalage de quelques millisecondes entre les flux capteurs suffit à dégrader la précision de navigation. "Les robots ne font pas que voir, ils doivent décider et agir instantanément", résume Liu, ce qui impose une coordination serrée entre GPU, MPU et système d'exploitation temps réel. Dans des environnements difficiles -- vibrations, poussière, températures extrêmes, câblages longs dans des châssis compacts -- les contraintes d'ESD et d'intégrité de signal rendent les interfaces non-automotive-grade insuffisantes. Le GMSL apporte ici une robustesse éprouvée en conditions réelles, sans surcharger les équipes d'intégration d'une couche de développement bas niveau supplémentaire. La transition depuis l'automobile n'est pas anodine sur le plan industriel. Les chaînes d'outillage ADAS ont absorbé pendant une décennie les problèmes que la robotique affronte aujourd'hui : multiples caméras synchronisées, longues distances de câblage, tolérance zéro aux pannes de perception. ADI capitalise sur cet héritage pour proposer un écosystème directement transposable, réduisant les délais d'intégration de plusieurs mois à quelques semaines selon Advantech. Les concurrents directs sur ce segment -- notamment les acteurs proposant des solutions basées sur MIPI CSI-2 ou USB3 Vision -- restent pertinents pour les robots opérant en conditions contrôlées, mais peinent à répondre aux contraintes des déploiements extérieurs ou mobiles à longue durée. Les prochaines étapes portent sur l'extension vers les humanoïdes et les plateformes agricoles, segments où la densité sensorielle et la rugosité environnementale font du GMSL un candidat naturel face aux architectures plus conventionnelles.

UEL'adoption du GMSL dans les AMR et robots industriels concerne indirectement les intégrateurs et fabricants européens confrontés aux mêmes contraintes de synchronisation multi-capteurs dans leurs architectures de vision embarquée.

InfrastructureOpinion

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4Interesting Engineering

Une entreprise norvégienne dévoile le premier capteur ultrasonique 3D certifié au monde pour des robots plus sûrs

L'entreprise norvégienne Sonair a dévoilé ADAR One, présenté comme le premier capteur ultrasonique 3D certifié pour la sécurité au monde destiné à la collaboration homme-robot. Le dispositif utilise une technologie de détection et télémétrie acoustique (ADAR) pour offrir un champ de perception spatiale tridimensionnelle de 180°×180°, permettant de détecter personnes et obstacles à toutes les hauteurs, contrairement aux capteurs de sécurité 2D classiques qui présentent des angles morts. Conçu pour les robots mobiles autonomes, les humanoïdes et les systèmes d'automatisation industrielle, ADAR One fonctionne comme une couche de sécurité indépendante des caméras, des logiciels d'IA et des systèmes de contrôle de mouvement, vérifiant en continu que l'environnement du robot est sûr avant et pendant son fonctionnement. Sonair précise qu'il s'agit du premier système embarqué certifié sécurité développé en Rust, langage réputé pour la fiabilité logicielle qu'il apporte. Le capteur est entré en production en série et équipe déjà des robots industriels : depuis le lancement de sa version bêta il y a un an, plus de 80 entreprises de robotique dans le monde l'ont évalué via le programme de test de Sonair, et plusieurs préparent désormais des déploiements commerciaux suite à l'obtention de la certification. Cette annonce s'attaque à un angle mort réel du secteur : à mesure que les robots gagnent en capacités grâce à l'IA, les systèmes de sécurité peinent à suivre, la difficulté principale résidant moins dans l'intelligence embarquée que dans la détection humaine fiable en toutes circonstances. En obtenant une certification conforme à certaines des normes de sécurité industrielle les plus strictes, ainsi qu'une approbation au titre de la réglementation européenne sur les machines, Sonair propose une alternative crédible aux scanners laser 2D omniprésents dans l'industrie. Pour les intégrateurs système, l'intérêt est double : une couverture 3D complète réduit à la fois la complexité de conception et le coût par rapport à la superposition de plusieurs capteurs 2D, et le format compact permet une intégration dans des AMR, des véhicules à guidage automatisé ou des cobots sans refonte majeure. Pour les fabricants de robots humanoïdes en particulier, cela ouvre la possibilité d'embarquer une couche de sécurité certifiée supplémentaire directement dans le corps du robot, en complément des caméras et de l'IA, un enjeu central alors que ces machines sont appelées à évoluer physiquement proches des humains en usine ou en entrepôt. Le lancement s'inscrit dans une phase de maturation plus large de la robotique collaborative, où la certification devient un différenciateur commercial autant qu'une contrainte réglementaire, comme le souligne le PDG de Sonair, Knut Sandven, qui évoque une "charge d'ingénierie" transformée en "différenciateur commercial pour toutes les parties prenantes". Le sujet fait écho à d'autres avancées récentes en perception robotique, comme les capteurs tactiles à changement de couleur développés par des chercheurs européens pour restituer le toucher en temps réel. Reste que les affirmations de Sonair (certification, standards visés, nombre d'entreprises évaluatrices) proviennent essentiellement du communiqué de l'entreprise elle-même, sans détail public sur les organismes certificateurs précis ni sur les clients ayant déjà engagé un déploiement commercial concret, ce qui invite à une lecture prudente en attendant des retours d'intégrateurs indépendants.

UELa certification d'ADAR One selon le règlement européen sur les machines en fait une option crédible pour les intégrateurs et fabricants de robots industriels et humanoïdes opérant en Europe.

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