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Des milliards investis dans l'IA incarnée, mais le déploiement en usine reste hors de portée
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Des milliards investis dans l'IA incarnée, mais le déploiement en usine reste hors de portée

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Au premier semestre 2026, le secteur chinois de la robotique embodied AI a absorbé 46 milliards de yuans (environ 6,2 milliards d'euros) répartis sur 288 opérations de financement impliquant 226 entreprises, selon les données d'IT Juzi. La concentration est massive : les cinq premiers acteurs (Qianxun Intelligence, Xiwang Sunrise, Xinghaitu, Zibianliang Robot et Jijia Vision) ont capté 17,1 milliards de yuans, soit 37 % du total, et le top 20 emporte 70 % des fonds. Qianxun Intelligence seule a levé 4,5 milliards de yuans en quatre tours en quatre mois. Le profil des investisseurs change : les grandes rondes au-dessus du milliard de yuans sont désormais pilotées à plus de 40 % par des industriels et des entités publiques (Baidu, ByteDance, Xiaomi, Meituan, SAIC, fonds gouvernementaux), le capital d'État participant à 42 % des transactions à plusieurs centaines de millions.

Ce flux d'argent masque un écart criant entre vitrine et déploiement réel. Le cas Daluo est emblématique : valorisée à plus de 20 milliards de yuans, ayant levé 5,4 milliards, la société n'a vendu que 1,4 million de yuans de produits sur les sept premiers mois de 2025 tout en enregistrant 84,25 millions de pertes nettes. La cause structurelle identifiée par le secteur est le manque de données d'interaction physique de qualité : on estime à 500 000 heures seulement le volume mondial de données réelles utilisables pour entraîner des robots, contre des milliards de tokens texte pour les LLM. Les réponses sont proportionnelles : Xinghaitu a lancé une campagne "un million d'heures" à Yizhuang, Qianxun Intelligence a déployé 300 000 points de collecte à l'échelle nationale, JD.com vise 10 millions d'heures sous deux ans. Les résultats restent modestes : un responsable algorithmique a reconnu que des dizaines de millions de yuans investis pour collecter 100 000 heures n'avaient amélioré la capacité des modèles que de 5 %.

Le secteur reste en phase de recherche appliquée, loin d'une industrialisation. L'état de l'art interne, estimé sur 100 points par un praticien du domaine, place les bras industriels à 50, les châssis à roues à 40, les quadrupèdes à 30, les humanoïdes bipèdes à 15, les mains dextères à 5, et l'IA embarquée de support à 3. Les approches VLA (Vision-Language-Action) et World Model convergent techniquement mais sans consensus sur la feuille de route. Les acteurs occidentaux comme Figure (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3), Physical Intelligence (Pi-0) ou NVIDIA (GR00T N2) font face aux mêmes verrous de sim-to-real et de données, mais le déploiement à l'échelle usine reste introuvable partout. Malgré l'étiquette "année de la production de masse" accolée à 2026, aucun robot polyvalent fiable ne s'est encore imposé commercialement dans des environnements industriels non contrôlés.

Impact France/UE

Les mêmes verrous structurels, 500 000 heures de données physiques mondiales, sim-to-real non résolu, contraignent les acteurs européens au même plafond de verre que les géants chinois pourtant dix fois mieux capitalisés.

Dans nos dossiers

FigureTesla OptimusIA physique & VLANVIDIA GR00T

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Hikrobot : chiffre d'affaires 2025 supérieur à 6,4 milliards de yuans, déploiement accéléré en IA incarnée
136Kr 

Hikrobot : chiffre d'affaires 2025 supérieur à 6,4 milliards de yuans, déploiement accéléré en IA incarnée

Hikvision Robotics, filiale robotique du géant chinois de la vidéosurveillance Hikvision, a annoncé un chiffre d'affaires 2025 de 6,452 milliards de yuans (environ 880 millions d'euros), avec des livraisons cumulées dépassant 10 millions d'unités en vision industrielle et 180 000 robots mobiles produits depuis sa fondation. La société, qui célèbre en 2026 son dixième anniversaire, a tenu sa conférence annuelle du 22 au 24 avril à Tonglu (Hangzhou), où plus de 35 nouveaux produits ont été présentés, couvrant la vision 2D, 2,5D et 3D haute précision ainsi que des modules de vision IA. Le PDG Jia Yonghua y a introduit le concept d'« embodied manufacturing » (具身智造), posant que l'automatisation traditionnelle, trop rigide, doit évoluer vers des systèmes capables de s'adapter à l'environnement plutôt que de contraindre l'opérateur à s'adapter à la machine. Les logiciels industriels propriétaires de l'entreprise comptent plus de 600 000 utilisateurs sous licence, pour plus de 20 000 clients mondiaux. Dans un entretien accordé à 36Kr, le vice-président Zhang Wencong détaille comment l'IA transforme concrètement la ligne de produits. En vision industrielle, les algorithmes de lecture de codes-barres et d'OCR fonctionnent désormais en mode plug-and-play sans entraînement sur site. Le cas le plus documenté concerne un fabricant chinois de gants médicaux jetables : en 2021, chaque nouvelle ligne nécessitait plusieurs dizaines de milliers d'images et une reconfiguration complète du modèle CNN. Après migration vers des grands modèles en 2023-2024, 100 à 200 images suffisent pour déployer une ligne supplémentaire. Le système détecte des défauts à partir de 0,8 mm avec un taux de détection supérieur à 99,995 % pour les défauts critiques (salissures, déchirures), à raison de 300 000 paires par jour et par ligne. Sur les robots mobiles, le système RCS intègre du reinforcement learning depuis 2019, permettant dès début 2021 la coordination de plus de 1 000 robots sur des cartes multi-zones dans une seule usine FAW-Toyota. Ces chiffres signalent une IA industrielle en déploiement réel, non en phase pilote, même si Zhang Wencong reconnaît que l'adoption globale reste freinée par des cycles de retour sur investissement jugés trop longs par les clients industriels. Fondée en 2016 sur la base technologique vision de sa maison mère, Hikvision Robotics structure son offre autour de trois pôles : vision machine, robots mobiles AMR/AGV et bras articulés, ce dernier segment étant encore en montée en charge après cinq ans d'existence. Sur les modèles VLA (Vision-Language-Action) et les robots humanoïdes, Zhang Wencong adopte une posture prudente : à court terme, la priorité est donnée à des combinaisons de petits modèles spécialisés pour garantir la fiabilité industrielle, tandis que des équipes dédiées travaillent en parallèle sur les architectures end-to-end. Face à des acteurs AMR comme Geek+ et Hai Robotics en Chine, ou KION Group et Omron à l'international, Hikvision Robotics mise sur l'intégration verticale logiciel-matériel comme principal levier de différenciation, avec comme prochaine étape déclarée l'approfondissement de l'IA dans des environnements d'inspection plus complexes.

UELa montée en puissance de Hikvision Robotics (880 M€ de CA, intégration verticale logiciel-matériel) accentue la pression concurrentielle sur les acteurs européens de l'AMR industriel comme KION Group, sans impact direct immédiat sur le marché français.

Chine/AsieActu
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La Chine prévoit d'investir des milliards pour déployer une armée de robots dans son réseau électrique
2SCMP Tech 

La Chine prévoit d'investir des milliards pour déployer une armée de robots dans son réseau électrique

La State Grid Corporation of China (SGCC), principal opérateur du réseau électrique national, a annoncé un plan d'investissement de 6,8 milliards de yuans (environ 1 milliard de dollars) pour déployer des milliers de robots dotés d'intelligence artificielle sur l'ensemble de ses infrastructures. Ces systèmes, désignés sous le terme "embodied intelligence" dans le document officiel, seront chargés d'inspecter des sous-stations isolées, d'effectuer la maintenance de lignes très haute tension et d'assurer des opérations de surveillance continues sur un réseau qui alimente 1,1 milliard de personnes. Le calendrier de déploiement n'a pas encore été précisé publiquement. L'ampleur du budget alloué signale un changement de posture : la SGCC ne teste plus des prototypes en laboratoire mais engage un déploiement industriel à grande échelle sur des infrastructures critiques. Pour les intégrateurs et fournisseurs de systèmes robotiques, cela représente un appel d'offres structurant susceptible d'accélérer la standardisation des robots d'inspection sur lignes haute tension, un segment jusqu'ici fragmenté entre solutions maison et prestataires spécialisés. La décision valide aussi l'argument selon lequel les environnements dangereux et répétitifs constituent le premier marché rentable pour les robots autonomes, bien avant les usines de production polyvalentes. Ce mouvement s'inscrit dans la stratégie industrielle chinoise "Made in China 2025" et ses prolongements, qui ciblent explicitement la robotique incarnée comme secteur stratégique. Des acteurs comme Unitree, Leju Robotics ou UBTECH sont positionnés pour répondre à ces appels d'offres, en concurrence avec des équipementiers spécialisés dans l'inspection de lignes. À l'international, des initiatives similaires existent chez EDF ou TenneT, mais aucune ne mobilise des budgets comparables sur une seule commande groupée. Les prochaines étapes attendues sont la publication des cahiers des charges techniques et la sélection des fournisseurs, probablement d'ici fin 2026.

UEEDF et TenneT sont cités comme opérateurs européens sur des initiatives similaires mais à budgets sans commune mesure, ce déploiement chinois à 1 milliard de dollars pourrait accélérer la standardisation des robots d'inspection haute tension et créer une pression compétitive sur les énergéticiens européens pour moderniser leurs propres programmes.

Chine/AsieOpinion
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Zhongke Diwuji lève des centaines de millions en série A pour déployer ses modèles d'IA incarnée à grande échelle
3Pandaily 

Zhongke Diwuji lève des centaines de millions en série A pour déployer ses modèles d'IA incarnée à grande échelle

Zhongke Diwuji, entreprise chinoise spécialisée dans l'intelligence incarnée (embodied AI), a bouclé une levée de fonds de Série A d'un montant de plusieurs centaines de millions de yuans, annoncée en 2026. Le tour a été mené par Futi Capital, avec la participation de Shanghai Semiconductor Industry Investment, CAS Investment, China Venture Capital et Hongruida Technology. L'investisseur historique Zoyuan Asia a choisi d'augmenter significativement sa participation. Il s'agit du troisième tour de financement réalisé par la société dans la seule année 2026. Les fonds seront alloués au développement de la série FAM (few-shot large model), au modèle monde incarné de prochaine génération BridgeV2W, à l'industrialisation des algorithmes d'apprentissage par renforcement, à l'extension des capacités de production robotique et au recrutement d'ingénieurs de haut niveau. La société affirme avoir sécurisé plusieurs centaines de millions de yuans de commandes auprès de clients entreprises internationaux, bien que leurs noms n'aient pas été communiqués. Trois levées en moins de douze mois pour une entreprise fondée en septembre 2024 constituent un signal d'intérêt institutionnel inhabituellement fort. Ce qui distingue Zhongke Diwuji de ses concurrents n'est pas la plateforme matérielle mais la couche d'apprentissage : son approche par few-shot learning permet à un système robotique d'acquérir de nouvelles capacités de manipulation à partir d'un nombre minimal d'exemples, sans les volumineuses campagnes de collecte de données qui alourdissent traditionnellement le coût d'adaptation à de nouvelles tâches industrielles. C'est précisément ce goulot d'étranglement économique qui freine les déploiements à grande échelle, et une solution crédible à ce problème justifie des valorisations élevées. L'obtention de commandes fermes de clients industriels internationaux, et non de simples lettres d'intention, indique que la technologie a franchi la frontière entre démonstration en laboratoire et valeur terrain vérifiable, même si l'absence de noms de clients invite à une certaine prudence. Fondée en septembre 2024, Zhongke Diwuji s'est positionnée dès l'origine comme un acteur de modèles fondationnels physiques universels, à mi-chemin entre startup robotique et laboratoire de recherche en IA. En 2026, le secteur chinois de la robotique incarnée est entré dans une phase de déploiement commercial à l'échelle, avec des concurrents directs comme Unitree Robotics, AgiBot et Fourier Intelligence en compétition sur les mêmes segments industriels. La présence remarquée de Zhongke Diwuji lors de salons professionnels européens et ses commandes internationales annoncées témoignent d'une ambition d'expansion explicite au-delà du marché domestique. Les prochaines étapes identifiées incluent la mise en production de BridgeV2W et l'intégration du reinforcement learning dans des déploiements clients réels, deux jalons qui permettront de vérifier si la promesse du few-shot tient effectivement à l'échelle industrielle.

UELa présence de Zhongke Diwuji lors de salons professionnels européens et ses commandes internationales annoncées signalent une ambition d'expansion vers l'UE qui pourrait accroître la pression concurrentielle sur les acteurs européens de la robotique industrielle et de l'IA physique.

Chine/AsieOpinion
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Daxiao Robot a levé des centaines de millions de dollars : son fondateur révèle les fractures de l'industrie de l'IA incarnée
436Kr 

Daxiao Robot a levé des centaines de millions de dollars : son fondateur révèle les fractures de l'industrie de l'IA incarnée

ACE Robotics (大晓机器人), fondée en juillet 2025 par Wang Xiaogang, co-fondateur de SenseTime, a annoncé le 15 juin 2026 la clôture d'un tour Angel+ réunissant Dachen Caizhong, Shenzhen Capital Group, le Shanghai Science and Innovation Fund, Muxin Shares, Fosun Ruizheng et le Lingang New Area Fund, avec un réinvestissement de l'actionnaire historique SenseTime Guoxiang Capital. Le cumul de levées 2026 dépasse désormais plusieurs centaines de millions de dollars, classant ACE parmi les premières licornes de la robotique incarnée en Chine. La startup dévoile simultanément Kairos 3.0, son modèle monde (world model) dédié à l'intelligence incarnée, revendiquant le SOTA sur quatre benchmarks mondiaux d'embodied intelligence, et publie en open-source Kairos 3.0-4B, présenté comme la première version capable de piloter un robot directement depuis un périphérique embarqué (edge device) sans serveur distant. Le corpus d'entraînement atteint un million d'heures d'interactions humain-environnement, obtenu via une collecte centrée sur l'acteur humain en situation réelle, soit dix fois le volume produit par télé-opération traditionnelle. Les modules A1 équipent des chiens robots pour l'inspection de voirie à Shanghai (secteur Ouest Rive), ainsi que des robots opérant dans des hôtels, des magasins sans caissier et des entrepôts logistiques automatisés. La levée met en lumière une fracture structurelle de l'écosystème chinois : contrairement à Figure, Tesla Optimus ou Physical Intelligence (Pi-0), qui internalisent la boucle matériel-données-modèle pour accélérer l'itération, les acteurs locaux fonctionnent encore en silos. Wang Xiaogang l'admet explicitement : les standards de collecte de données restent fragmentés, les corpus directement exploitables pour l'entraînement de modèles incarnés sont rares, et les cycles d'itération matérielle sont trop longs pour rester synchronisés avec la cadence des modèles. La réponse d'ACE est pragmatique : s'ancrer dans des scénarios B2B contrôlés et reproductibles (logistique, inspection routière), y collecter des données réelles en boucle fermée via des partenaires intégrateurs -- dont Shanhui Robots, acteur du retail sans caissier issu de l'écosystème SenseTime -- et abaisser le coût de la solution au tiers de la moyenne sectorielle par l'effet d'échelle. Cette stratégie scene-first sert aussi à valider la thèse du world model face aux VLA (vision-language-action) : Wang soutient que seul un modèle capable de comprendre, générer et prédire simultanément peut atteindre une véritable émergence de l'intelligence incarnée. Wang Xiaogang, co-fondateur de SenseTime depuis 2014, a délibérément créé ACE en juillet 2025, après la première vague de startups incarnées, pour capitaliser sur les impasses avérées des VLA et éviter les gaspillages en données et en calcul accumulés par ses prédécesseurs. En Chine, la concurrence se structure autour de niches sectorielles : Qianjue Technology (spin-off de l'Université Tsinghua) cible l'hôtellerie et les services commerciaux, tandis que Tasishi Zhihang, fondée par Chen Yilun (ex-chef scientifique du département automobile de Huawei), se concentre sur l'assemblage de faisceaux de câbles industriels. La feuille de route d'ACE progresse en trois temps : inspection routière et chiens robots (déjà en production), entrepôts logistiques (déploiements en cours), puis la sphère domestique grand public. Wang reste prudent sur les délais : Kairos n'a pas encore atteint l'équivalent d'un GPT-3 pour les modèles monde, ce seuil d'émergence à partir duquel les paradigmes de recherche se stabilisent et les capacités commencent à généraliser à grande échelle.

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