Chine/Asie36Kr 23 juin 2026

Table ronde : la vraie stratégie du capital-risque IA, un pas devant le consensus | 2026WAVES

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Lors de la conférence 2026 WAVES, un roundtable intitulé "Investir avant le consensus" a réuni Zhu Tianyu, managing partner de BlueRun Ventures, et Qin Shentao, fondateur et CEO d'OriginFlow, startup créée en 2025 alors qu'il était doctorant à l'université Tsinghua, à 24 ans. En moins de cinq mois, OriginFlow a levé plus de 500 millions de yuans (environ 63 millions d'euros), de la ronde angel jusqu'au Pre-A1. BlueRun a co-mené le tour angel et réinvesti à trois reprises ; Zhu Tianyu avait pris sa décision d'investir en trente minutes de discussion. La société développe une interface motrice non invasive pour l'embodied AI : des capteurs électromécaniques portables décodent les signaux moteurs descendants du cerveau humain afin de capturer, en temps réel, les données de mouvement physique dans des environnements industriels, sans implant chirurgical ni interruption des processus de production.

L'argument fondateur d'OriginFlow tient à ce que Qin Shentao identifie comme le troisième grand chantier de la donnée pour l'IA. Le texte, trente ans de tokenisation des savoirs humains sur Internet, a permis l'émergence des LLM d'OpenAI et Anthropic. La vidéo, accumulée par au moins 300 000 véhicules en circulation dans le cas de la conduite autonome, a alimenté les Robotaxi. L'interaction physique avec contact reste quasi-inexploitée : les 8 milliards d'humains génèrent, selon les estimations de la startup, près de 100 milliards d'heures de données d'interaction physique réelle chaque jour, contre quelques centaines de milliers d'heures seulement effectivement utilisées dans les modèles génératifs actuels, soit un écart de plusieurs ordres de grandeur. OriginFlow mise sur une collecte in the wild, pendant les processus de production normaux, sans perturber les cadences industrielles. BlueRun résume ce modèle économique par la formule "earn money while earning data" : les industriels paient pour le service et constituent simultanément un corpus de données propriétaires pour la startup.

BlueRun Ventures est l'un des rares fonds early-stage chinois à avoir co-investi dans un LLM de base (Moonshot AI, éditeur du chatbot Kimi), une application IA (Genspark), un constructeur automobile (Li Auto) et un roboticien (Agibot). Son cadre d'analyse dit "trois vagues cumulatives" (AGI, robotique physique, interaction 3D), formalisé vers 2021-2022 avant le lancement de ChatGPT, place OriginFlow à l'intersection des trois vecteurs. Zhu Tianyu souligne l'avantage comparatif chinois : densité de talents en IA couplée à une chaîne industrielle manufacturière profonde, propice aux approches combinant software et hardware pour la collecte de données physiques. Sur ce segment précis de l'interface neuromécanique non invasive pour l'embodied AI, aucun concurrent direct n'est cité dans les échanges ; des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0) ou les fournisseurs de modèles VLA opèrent sur des couches différentes de la pile robotique. Les prochaines étapes d'OriginFlow ne sont pas détaillées dans la discussion, mais la rapidité et le volume de la levée suggèrent des déploiements pilotes en environnement industriel à court terme.

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AgiBot IA physique & VLA Physical Intelligence — π0

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Ant Group dévoile sa stratégie duale VLA et modèles d'action du monde pour l'IA physique, écosystème open source et défi des données

Ant Group a fondé en décembre 2024 Ant LingBot, filiale à 100 % basée à Shanghai et bras armé du groupe dans l'IA physique, où plus de 90 % des effectifs sont titulaires d'un master ou d'un doctorat. Dirigée par le PDG Zhu Xing et le scientifique en chef Shen Yujun, l'entreprise a présenté six modèles d'IA incarnée en open source lors du WAIC 2026, couvrant vision, vidéo, perception spatiale, manipulation, modèles du monde et modèles d'action du monde. Sa stratégie technologique repose sur deux voies parallèles. La première, VLA (vision language action), incarnée par LingBot-VLA 2.0, suit l'architecture dominante du secteur, celle qu'utilisent aussi Figure ou la série RT de Google DeepMind. La seconde, portée par LingBot-VA 2.0, prédit l'évolution du monde avant de générer une action ; présenté comme le premier modèle d'action du monde nativement incarné du secteur, il est entraîné from scratch sur une architecture autorégressive atteignant 150 Hz d'inférence temps réel sur un seul GPU, avec tokenisation sémantique visuelle-action, pré-entraînement causal strict, architecture MoE et inférence asynchrone permettant au robot de prédire ses états futurs tout en exécutant l'action en cours, avec un temps de réponse de 6,7 millisecondes, contre 300 à 400 millisecondes pour un clignement d'œil humain. Plus d'une dizaine de fabricants ont noué des partenariats, dont Unitree Robotics, Xinghaitu et Leju Robotics, dont le KUAVO 4 Pro a été adapté à LingBot-VLA sur 95 scénarios de manipulation réels. LingBot commercialise aussi son propre robot de service, le Robbyant R1, destiné aux usages domestiques, à la santé et aux personnes âgées, mais dont les volumes livrés restent limités. Ce choix d'ouvrir intégralement poids, code, outils de post-entraînement et benchmarks d'évaluation, à un moment où les standards techniques de l'IA incarnée restent instables, vise à faire de LingBot une base logicielle partagée entre plateformes matérielles hétérogènes. Mais la principale contrainte du secteur demeure la donnée : contrairement aux LLM entraînés sur des billions de tokens textuels, les données d'interaction physique ne s'accumulent que par l'exploitation réelle de robots. LingBot compense en s'appuyant sur les données de ses partenaires (Unitree, Leju, Xinghaitu) plutôt qu'en opérant sa propre flotte, une dépendance qui fragilise sa position à mesure que ces mêmes partenaires développent leurs propres capacités IA. Cette approche intégrale, du modèle cerveau au modèle du monde jusqu'au déploiement matériel, distingue LingBot des autres géants technologiques chinois. Alibaba, Tencent, Huawei, JD.com et Meituan privilégient tous des stratégies plus ciblées, et Ant Group entre en outre en concurrence avec d'autres initiatives affiliées à Alibaba. LingBot constitue ainsi un test grandeur nature : une entreprise de la fintech peut-elle incuber une activité robotique viable, et l'open source combiné à l'emprunt de données suffira-t-il à surmonter les limites structurelles de l'IA incarnée ?

Chine/AsieOpinion

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2Interesting Engineering

La Chine présente un robot soudeur capable de découper l'acier à 70 mm, avec une capacité de 30 tonnes et 20 ans de durée de vie

Offshore Oil Engineering Co. a déployé sur son site de fabrication intelligente à Tianjin le premier système de soudage marin autonome développé entièrement en Chine. Conçu pour les plateformes pétrolières et gazières offshore, le robot traite des composants spécialisés comme les nœuds de modules, les anneaux de verrouillage et les renforts de jacket en eaux profondes. Ses caractéristiques techniques sont substantielles : capacité de charge maximale de 30 tonnes, soudage et découpe d'acier jusqu'à 70 millimètres d'épaisseur, durée de vie annoncée de 20 ans et efficacité opérationnelle globale supérieure à 40 %. Le système embarque une reconnaissance visuelle des cordons de soudure, un alignement par vision laser 3D, et une planification dynamique de trajectoires multi-passes. D'une seule commande, il gère l'intégralité du cycle de soudage, passe de racine, correction automatique de trajectoire, remplissage multi-fils double face, avec un taux de qualification au premier passage supérieur à 98 %. Un robot de meulage autonome, développé en parallèle, l'accompagne sur la ligne de production : il a déjà traité plus de 500 sections d'acier avec un gain d'efficacité de 15 % par rapport aux opérations manuelles. La mise en service n'a pas été instantanée : dix mois de débogage sur site et environ 1 000 expériences de soudage ont été nécessaires avant le passage en production. Ce déploiement signale un changement de périmètre pour la robotique de soudage industriel. Longtemps cantonnée à l'automobile, où la répétabilité des pièces facilite l'automatisation, la soudure lourde marine représentait jusqu'ici une frontière difficile à franchir : géométries irrégulières, masses considérables, tolérances serrées dans des environnements hostiles. Un taux de qualification au premier passage de 98 % sur de l'acier de 70 mm en conditions réelles, et non en environnement contrôlé de laboratoire, serait, s'il est confirmé par des audits indépendants, une donnée significative pour les intégrateurs et les donneurs d'ordre du secteur naval et offshore. Pour les décideurs B2B, l'argument le plus fort n'est pas la performance brute mais la suppression du retravail structurel, coûteux en temps et en matière sur des pièces à faible volume et haute valeur. Ce développement s'inscrit dans l'initiative nationale chinoise "AI Plus", qui cible depuis 2023 l'automatisation avancée des industries lourdes considérées comme stratégiques, énergie offshore en tête. Offshore Oil Engineering Co. est un opérateur historique des infrastructures pétrolières maritimes chinoises, ce qui lui donne un terrain de validation industriel direct. Sur le plan concurrentiel, les acteurs établis du soudage robotisé lourd sont Fronius, Lincoln Electric et Yaskawa, tandis que des startups comme Path Robotics (États-Unis) ou Novarc Technologies (Canada) développent des approches similaires de soudage adaptatif par vision. Aucun acteur européen de référence n'est mentionné dans ce segment précis. Les prochaines étapes déclarées n'ont pas été communiquées publiquement, mais la logique du programme suggère une extension à d'autres chantiers navals dans le cadre de la politique industrielle nationale.

UEPression concurrentielle indirecte sur les acteurs européens du soudage lourd industriel, notamment Fronius (Autriche), sans déploiement ni contrat européen annoncé.

Chine/AsieOpinion

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336Kr

De la perception de l'environnement à la transformation du monde : opportunités, voies et pratiques de l'IA physique

À la conférence AI+ de Beijing Yizhuang en mai 2026, Chen Long, directeur technique "foundation models" de Jiangxing Intelligence (江行智能), a présenté l'architecture d'IA physique industrielle JX-Phi, déjà déployée dans des centrales photovoltaïques et des réseaux électriques au Guizhou et en Mongolie intérieure. Le système couvre plus de 1 000 stations d'inspection avec une précision algorithmique annoncée à 99 %. L'architecture se décompose en trois couches : une infrastructure de données (JX-Phi World), un modèle central en cours d'évolution vers un World Action Model (JX-Phi Brain, intégrant des modèles Vision-Language-Action longue durée, dits LT-VLA), et une couche applicative (JX-Phi Agent) qui orchestre drones, chiens robotiques, robots à roues et bras mécaniques via un contrôleur global de 100 milliards de paramètres. Indicateur structurant : une simple tâche d'inspection d'équipement se décompose en 100 à 200 sous-tâches dans un contexte industriel, contre quelques dizaines en usage grand public. Ce chiffre illustre une bascule dans la compétition autour de l'IA : l'enjeu n'est plus le nombre de paramètres des modèles de base, mais la capacité à déployer des systèmes stables et contrôlés dans des environnements physiques contraignants. La densité des scénarios industriels chinois constitue un avantage structurel difficile à répliquer : le parc de robots industriels installés en Chine représente 8,6 fois celui des États-Unis et a crû d'un facteur 12 en dix ans, alimentant un volant de données continu sans équivalent mondial. L'approche sim-to-real de Jiangxing repose sur un moteur de simulation 3D génératif (AutoWorld) qui produit des scénarios rares, pannes atypiques ou conditions météo extrêmes, avant tout déploiement terrain, réduisant significativement les risques dans des secteurs où l'erreur en conditions réelles n'est pas tolérable, comme l'énergie ou la pétrochimie. Jiangxing capitalise sur cinq couches d'infrastructure que la Chine a constituées : densité de scénarios industriels, modèles open source compétitifs (DeepSeek, Qwen, Kimi) en rattrapage rapide sur les niveaux de performance mondiaux, 4,48 millions de stations 5G représentant plus de 60 % du parc mondial, capacité électrique environ deux fois supérieure à celle des États-Unis, et une co-optimisation logiciel-matériel stimulée en partie par les restrictions d'accès aux puces d'entraînement haut de gamme. Sur le plan concurrentiel, la société se positionne comme fournisseur de système complet face à des acteurs comme Unitree ou Boston Dynamics côté plateformes robotiques, et Physical Intelligence (Pi-0) côté modèles généralistes. Les prochaines étapes visent une extension aux secteurs minier et chimique, où la criticité des tâches et la rareté des données d'incidents justifient précisément l'approche simulation-to-real développée par la société.

UELes avantages structurels de la Chine en IA physique industrielle (parc robotique 8,6x supérieur aux États-Unis, 60 % des stations 5G mondiales, capacité électrique double) représentent un écart compétitif croissant que les industriels européens devront intégrer dans leur stratégie d'automatisation à horizon 5 ans.

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4SCMP Tech

Unitree entre en bourse : les valorisations à l'épreuve d'un afflux de capital-risque dans la robotique chinoise

Unitree Robotics, fabricant chinois de robots basé à Hangzhou, a obtenu le feu vert de la Commission de régulation des valeurs mobilières de Chine (CSRC) pour une introduction en bourse à la Bourse de Shanghai. Cette approbation intervient environ un mois après que l'entreprise a passé avec succès l'examen du comité de cotation de la place shanghaïenne. Unitree finalise désormais son plan de souscription, la tarification de ses actions et les modalités de souscription en vue d'une entrée en bourse. Le calendrier précis du débuT des transactions reste à confirmer, mais le dossier est désormais dans sa phase finale d'exécution. Cette IPO est scrutée de près car elle doit fixer un référentiel de valorisation pour tout le secteur chinois de l'IA incarnée (embodied AI), qui attire des flux massifs de capital-risque depuis deux ans. Pour les acteurs de la robotique humanoïde et leurs investisseurs, ce sera un premier vrai test de l'appétit des marchés publics pour ce type d'entreprise : est-ce que la valorisation reflète des ventes et déploiements réels, ou surtout une promesse technologique encore largement en phase de développement. Le résultat influencera directement la manière dont les futurs tours de financement et cotations de concurrents seront calibrés, en Chine comme ailleurs. Unitree s'est fait connaître avec ses robots quadrupèdes puis humanoïdes (gammes G1, H1, B2), vendus à la fois à des chercheurs, industriels et grand public à des prix nettement inférieurs à ceux de rivaux occidentaux. Elle s'inscrit dans une vague de commercialisation chinoise de la robotique humanoïde, aux côtés d'acteurs comme UBTech, déjà coté à Hong Kong depuis 2023, et talonnée par des entreprises comme Fourier Intelligence. La prochaine étape attendue est la publication du prix définitif de l'offre avant la cotation effective.

Chine/AsieActu

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