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Le Fil IA fondée par des anciens de Tsinghua lève des centaines de millions de yuans : « on ne veut pas de l'étiquette modèle du monde »

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Résumé IASource uniqueImpact UE

La startup chinoise Liqing Zhineng (厘清智能, "Clarity Intelligence"), fondée en avril 2026 à Pékin, a bouclé un tour d'amorçage de plusieurs centaines de millions de yuans (soit plusieurs dizaines de millions d'euros), révélé début juillet par le média chinois Zhinen Yongxian. Le tour réunit Shunwei Capital, Sequoia Chine, Hillhouse Ventures, FreeS Fund, Xinglian Capital, le fonds d'amorçage des alumni de Tsinghua, SEE Fund, ainsi que des investisseurs industriels comme AgiBot (智元机器人), Linker Hand (灵心巧手) et Century Golden Resources. L'équipe, adossée au laboratoire de Li Yiming, professeur assistant à l'école d'intelligence artificielle de Tsinghua et ancien chercheur Vision & Robotics chez Nvidia (bourse Nvidia 2024, dix lauréats dans le monde), compte une cinquantaine de membres d'une moyenne d'âge de 23 ans. Le produit central est une infrastructure baptisée "Physical AI Infra", construite autour de deux briques maison : un pipeline de collecte de données visant à passer de la centaine de milliers d'heures habituelle du secteur à plusieurs millions, voire dizaines de millions d'heures, via notamment des gants tactiles propriétaires dont le coût unitaire est ramené du niveau du dollar à celui du yuan ; et un moteur physique différentiable permettant une boucle "réel vers simulation vers réel", capable de modéliser des matériaux complexes (fluides, corps mous, déformations élastoplastiques). L'ensemble cible des gestes fins comme couper, visser, brancher, mélanger, presser ou enfiler, avec un objectif de portabilité entre différentes mains articulées et bras robotiques, pour des usages en usine, retail, hôtellerie, restauration et assistance médicale.

Le positionnement de Li Yiming tranche avec l'engouement actuel pour les "world models" (modèles du monde), qu'il juge être la notion la plus galvaudée de 2026, tant les acteurs vidéo, 3D ou VLA (vision-langage-action) s'en réclament dès qu'ils touchent à la simulation physique. Sa thèse : le modèle du monde n'est qu'un composant technique parmi d'autres, sans valeur isolé du reste de la chaîne (données, matériel, déploiement) ; ce qui compte, c'est un système capable de généraliser à travers robots et scénarios. Il affirme ainsi pouvoir entraîner des politiques avec environ 1% du volume de données réelles habituellement nécessaire, en calibrant les transitions d'état du modèle de monde sur un petit échantillon de données réelles puis en laissant le robot s'entraîner par renforcement en simulation, l'exemple cité étant l'apprentissage de la découpe d'une pomme sans détruire des centaines d'exemplaires. Ces chiffres, avancés par le fondateur lui-même sans validation indépendante, restent à confirmer sur des déploiements réels plutôt que sur des démonstrations internes.

Le parcours de Li Yiming inclut un doctorat à NYU avec des travaux co-signés avec Saining Xie (cofondateur et chercheur en chef d'AMI Labs), ainsi que plusieurs publications distinguées à CVPR et NeurIPS en collaboration avec Nvidia. La feuille de route affichée prévoit la sortie d'un modèle du monde généralisable à plusieurs scénarios B2B d'ici fin 2026, puis un passage à l'échelle commerciale visé pour 2028, avec pour ambition de livrer aux clients une solution matériel-logiciel intégrée plutôt qu'un simple modèle. Ce pari sur une intégration verticale complète, de la collecte de données au moteur physique en passant par le matériel de capture, reste rare en Chine où la plupart des équipes de robotique physique se concentrent sur un seul maillon de la chaîne ; il positionne Liqing Zhineng en concurrence indirecte avec les autres poids lourds chinois de l'IA incarnée comme AgiBot, qui figure aussi parmi ses investisseurs.

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AgiBot IA physique & VLA World models

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136Kr

Ex-cadre IA incarnée de Huawei : un modèle du monde neuromorphique concurrent de JEPA lève 100 millions de yuans

JuNao Panshi (具脑磐石), startup chinoise spécialisée dans les architectures cognitives pour la robotique incarnée, a annoncé en mai 2026 la clôture d'un tour de financement dépassant 100 millions de yuans (environ 13,5 millions d'euros), conduit par un fonds industriel positionné sur l'intersection neuromorphique et robotique, avec réinvestissement des actionnaires existants et participation de plusieurs fonds de premier rang. Un second tour serait en cours de finalisation simultanément, selon la publication chinoise 36Kr. La société, fondée en 2025, est dirigée par Zhu Senhua, ancien responsable du programme "cerveau incarné" chez Huawei, où il a piloté la plateforme cloud IA-neurosciences, le modèle Pangu pour l'intelligence incarnée et le Global Embodied Intelligence Innovation Center. Titulaire d'un doctorat en neurosciences cognitives de l'Université de Pennsylvanie et d'un post-doctorat au Laboratoire national clé Cerveau et Cognition de l'Académie des sciences de Chine, Zhu Senhua est l'un des rares profils combinant recherche académique en neuro-IA, validation expérimentale et industrialisation à grande échelle. JuNao Panshi développe un Cognitive World Model (modèle de monde cognitif) fondé sur l'intelligence neuromorphique, avec quatre objectifs techniques structurants : apprentissage avec peu de données, forte généralisation intersituationnelle, apprentissage à vie et faible consommation énergétique. Plusieurs proof-of-concepts sont en cours de déploiement auprès de clients industriels en Chine et à l'international. L'intérêt de cette levée dépasse la valorisation d'une startup : elle signale un basculement dans les priorités de R&D du secteur de la robotique incarnée, où le terme VLA (Vision-Language-Action) cède progressivement la place au concept de world model comme axe central de compétition. JuNao Panshi argumente que la grande majorité des approches actuelles restent bloquées sur un paradigme data-intensif et énergivore, incapable de généraliser sans réentraînement à chaque nouvel environnement. En s'appuyant sur les mécanismes fonctionnels du cerveau humain, notamment les neurones multi-compartiments, l'attention non linéaire, la mémoire multi-stades et l'inférence active, la société cherche à construire un système capable d'apprentissage abstrait à partir de peu d'exemples, de mémoire persistante et de planification autonome en conditions réelles. Pour les intégrateurs industriels et les décideurs B2B, la promesse est concrète : un robot qui n'a pas besoin d'être réentraîné à chaque changement de ligne ou d'environnement est un robot économiquement viable à déployer à grande échelle. Sur le plan concurrentiel, la trajectoire technique de JuNao Panshi s'aligne explicitement avec l'architecture JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) de Yann LeCun, dont AMI Labs explore la branche causale et de raisonnement. En parallèle, Fei-Fei Li parie sur l'intelligence spatiale 3D, NVIDIA et Google DeepMind accélèrent la simulation physique et l'apprentissage par interaction réelle. JuNao Panshi se positionne un cran au-dessus dans la hiérarchie qu'elle définit elle-même en cinq niveaux, revendiquant la couche la plus haute : l'inférence active issue des neurosciences cognitives. La stratégie commerciale repose sur un modèle "un cerveau, plusieurs robots, plusieurs morphologies" (一脑多机一脑多形), avec des partenariats matériels déjà établis avec les fabricants de robots Lejiu, Xingchen Intelligence et Zhidongli. La feuille de route prévoit d'ouvrir le modèle de cerveau cognitif universel à l'écosystème d'intégrateurs, une fois les capacités de généralisation jugées suffisantes pour piloter des configurations de robots hétérogènes depuis un seul modèle central.

Chine/AsieActu

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2Pandaily

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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3Pandaily

SHAREBOT, plateforme Robot-as-a-Service, lève des centaines de millions de yuans et atteint le statut de licorne à 7 milliards de yuans

SHAREBOT, aussi connue sous le nom Qingtian Rent, a bouclé ses tours de financement Série A et A+, levant plusieurs centaines de millions de yuans pour une valorisation post-money de 7 milliards de yuans (environ 970 millions de dollars), franchissant officiellement le seuil de la licorne. Fondée en décembre 2024, la société opère un modèle Robot-as-a-Service (RaaS), louant la capacité opérationnelle de robots à des clients B2B plutôt que de vendre du matériel. Le tour est soutenu par Hillhouse Ventures, Fosun et Zhenghe Group. Avec une flotte déployée dans plus de 50 villes chinoises et plus d'un million d'heures cumulées d'opération, SHAREBOT repositionne désormais sa plateforme au-delà de la location événementielle, ciblant la fabrication industrielle, la logistique d'entrepôt, les campus et les services commerciaux. Ce financement illustre une évolution structurelle du marché robotique chinois, qui commence à se consolider non plus autour des constructeurs mais autour de plateformes d'agrégation et d'orchestration. SHAREBOT agrège des robots de marques multiples, dont Unitree, Zhiyuan, ZhiJi Dynamics, Lingchu Intelligence, Zhongqing et Acceleration Evolution, via un système SaaS unifié permettant la planification de tâches multi-sites, la standardisation des livraisons et une gestion multi-scénarios. La plateforme intègre également une Skills Store, réduisant le coût d'intégration pour les opérateurs industriels. La rapidité de cette valorisation mérite une lecture prudente : le marché RaaS en Chine reste immature, et les métriques communiquées, heures cumulées et villes couvertes, demeurent agrégées sans détail par segment ou par cas d'usage industriel concret. SHAREBOT est issue de l'écosystème Zhiyuan Robot, l'un des constructeurs d'humanoïdes les mieux capitalisés de Chine, ce qui lui a offert un accès privilégié à une flotte matérielle dès le lancement. L'équipe dépasse les 100 personnes, recrutées chez Zhiyuan, Alibaba et Ele.me. Sur le plan concurrentiel, la société s'inscrit dans un segment encore peu structuré, entre des plateformes généralistes de gestion de flottes et des spécialistes verticaux en logistique d'entrepôt. L'annonce ne mentionne aucun client industriel nommé ni volume contractuel précis, ce qui laisse en suspens la distinction entre capacité déployée et usage opérationnel réel. Les prochaines étapes portent sur le développement du système RaaS et l'expansion vers la fabrication et la logistique industrielle, sans calendrier précisé.

Chine/AsieActu

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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.

Chine/AsieOpinion

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