Chine/Asie36Kr 5 juillet 2026

Yisheng Technology, fondée par un professeur de HKU, lève des centaines de millions pour un système mémoriel robotique

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·

Résumé IASource uniqueImpact UE

La startup chinoise TranscEngram (忆生科技), fondée en septembre 2023 par le professeur Yi Ma, doyen fondateur de la faculté d'informatique et de science des données de l'Université de Hong Kong, avec ses cofondateurs Gao Shenghua et Yang Yanchao, vient de boucler un tour d'amorçage de plusieurs centaines de millions de yuans. Parmi les investisseurs figurent Sino Biopharmaceutical (filiale du groupe CP), Pudong Chuangtou, Zhangjiang Kechuang, Zhangjiang Hi-Tech, Hongxin Electronics, Yunhui Capital, Volcan Capital et Jinduo Capital. Les fonds financeront un modèle de contrôle incarné explicable, un modèle du monde physique, un pipeline de données de mouvement humanoïde multimodal, ainsi que des centres de R&D et de production à Qianhai (Shenzhen) et Zhangjiang (Shanghai). L'architecture maison, baptisée "cerveau plus cervelet", combine une mémoire visuelle pour la perception spatiale et une mémoire musculaire pour le contrôle moteur haute fréquence, déclinée en quatre produits : EngramTeleOp pour la téléopération (latence inférieure à 10 ms, prise en main en cinq minutes, essais longue distance entre Shanghai et Shenzhen), EngramEgo pour la capture de mouvement à la première personne via des capteurs portables légers, EngramControl pour la mémoire de mouvement réutilisable, et EngramNav pour la navigation et la mémoire d'environnement. Selon l'entreprise, cette approche générative dépasserait de plus de trois fois les modèles VLA classiques sur des tâches multiples (préparation de café, pliage de linge, préparation de thé), avec plus de 95% de réussite pour un modèle unique. TranscEngram a déjà testé ses briques avec les groupes AgiBot, Fourier, Galbot et Robotera, et cible désormais l'hôtellerie haut de gamme ainsi que l'assemblage flexible dans l'aérospatial, notamment avec un fabricant de pièces d'avion d'origine Airbus.

Cette levée illustre une bataille de fond dans la robotique humanoïde : dépasser les modèles vision-langage-action (VLA) actuels, jugés trop rigides face à un changement de tâche ou d'outil, au profit de systèmes capables de transférer une compétence d'un corps à un autre (pince, main habile, bras de longueurs différentes) sans réentraînement lourd. Yi Ma justifie ce pari par une critique frontale des grands modèles de langage en vogue, qu'il compare à des encyclopédies statiques incapables de s'auto-corriger au contact du monde physique, d'où leurs hallucinations selon lui. Les chiffres de performance avancés, un gain de trois fois et un taux de réussite de 95%, restent toutefois des mesures internes non vérifiées de façon indépendante, portant sur un nombre de tâches limité probablement choisi par l'entreprise ; ils relèvent davantage de la promesse que du produit éprouvé en environnement industriel réel. Le pari, s'il tient, viserait un vrai point de friction du secteur : le coût du redéploiement à chaque nouvelle tâche ou changement de gamme, un problème particulièrement sensible dans l'assemblage aérospatial où les lignes changent fréquemment de configuration.

TranscEngram s'inscrit dans la vague de financements de l'IA incarnée en Chine, aux côtés d'acteurs comme AgiBot, Fourier, Galbot ou UBTech, et fait écho aux ambitions affichées par les Américains Physical Intelligence avec Pi-0, NVIDIA avec GR00T ou Figure avec Helix sur les modèles de fondation pour la robotique. Yi Ma, lauréat du prix Marr et fellow IEEE, ACM et SIAM, revendique des collaborations avec Emmanuel Candès et Yann LeCun pour asseoir la crédibilité scientifique du projet. La suite proche passe par deux pilotes commerciaux, l'hôtellerie haut de gamme (blanchisserie, fabrication de cartes, service en chambre) et l'assemblage flexible dans l'aérospatial avec ce fabricant lié à Airbus, tandis qu'un centre de données dédié dans le Sichuan doit accélérer la collecte de données tactiles pour les mains habiles. Aucun calendrier de déploiement commercial précis n'a pour l'instant été communiqué.

Dans nos dossiers

AgiBot UBTech IA physique & VLA NVIDIA GR00T

À lire aussi

1Pandaily

Sous-traitée de la robotique en peau électronique fondée par un professeur de l'université de Soochow lève des fonds en amorçage

Perception Era Technology, startup chinoise fondée par un professeur de l'Université de Soochow, a bouclé un tour de financement d'amorçage de plusieurs dizaines de millions de yuans, mené par Songhe Capital. La société, créée en décembre 2025, se positionne comme fournisseur d'infrastructure tactile pour robots, combinant peau électronique multimodale propriétaire, capteurs matériels et algorithmes d'IA pour livrer des systèmes tactiles complets. Son produit phare est une peau électronique bionique multimodale et élastique qui, contrairement aux capteurs rigides classiques, épouse les surfaces courbes des bras, doigts et articulations robotiques, une seule feuille pouvant couvrir l'intégralité d'un corps de robot. Le matériau biomimétique revendique plus de 400 % d'élasticité et a passé plus d'un million de cycles de test de fiabilité, des chiffres qui visent à démontrer sa robustesse pour un usage industriel réel plutôt qu'une simple démonstration en laboratoire. Le montant exact de la levée reste flou, une imprécision fréquente dans les annonces d'amorçage chinoises. Ce pari illustre un déplacement d'attention dans la robotique humanoïde : après des années centrées sur la vision par ordinateur et les modèles vision-langage-action type Pi-0 ou GR00T N2, le secteur identifie désormais le toucher comme le prochain verrou technique pour atteindre une dextérité proche de l'humain. Sans perception tactile fine (pression, texture, température, glissement), les robots peinent à manipuler des objets non structurés en usine, en entrepôt ou en environnement médical, ce qui limite leur déploiement au-delà de tâches répétitives préprogrammées. La capacité de transfert d'apprentissage intégrée par la startup, permettant au robot de généraliser sa reconnaissance tactile à des objets inconnus mais physiquement proches d'objets déjà appris, s'inscrit dans cette logique : faire passer les systèmes tactiles d'une collecte de données passive à une prise de décision active. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce type de brique technologique conditionne la viabilité économique des robots généralistes promis par les grands acteurs du secteur. Cette levée s'inscrit dans une vague plus large d'investissements chinois dans la détection tactile robotique, un segment longtemps resté en retrait par rapport à la vision par ordinateur mais désormais jugé stratégique face à la course mondiale aux robots humanoïdes, portée notamment par Figure (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3) ou Physical Intelligence. Perception Era ne détaille pour l'instant aucun partenariat industriel concret ni calendrier de déploiement commercial, la société n'ayant que sept mois d'existence. Reste à voir si l'entreprise parviendra à transformer ses performances de laboratoire, l'élasticité et le nombre de cycles de test annoncés, en déploiements réels chez des fabricants de robots ou des intégrateurs, une étape où beaucoup de startups de capteurs tactiles ont historiquement buté sur les coûts de production à l'échelle et l'intégration logicielle avec les piles de contrôle existantes.

Chine/AsieActu

1 source

236Kr

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 »

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.

Chine/AsieActu

1 source

336Kr

Ce fournisseur de robots humanoïdes ODM lève des millions : Feirongda et Sozeen Technology investissent coup sur coup

BXI Robotics (半醒具身), fabricant chinois de robots humanoïdes en mode ODM (conception et fabrication pour des marques tierces), vient de boucler un tour de table de plusieurs dizaines de millions de yuans mené par Suochen Technology (索辰科技, coté en Chine sous le code 688507), après un premier tour institutionnel en 2025 mené par Feirongda (飞荣达). Fondée en 2022 mais active en R&D depuis 2020, l'entreprise est dirigée par Chen Yan, diplômé en informatique de l'université Southeast en 2003 et ancien trader quantitatif, aux côtés de Liu Fuqiang, plusieurs fois primé en compétition robotique universitaire. BXI développe en interne l'intégralité de sa chaîne technique : mécanique, moteurs articulaires, contrôle moteur et logiciels applicatifs. Ses modules moteurs planétaires standardisés BXI-50/70/85 couvrent 31 degrés de liberté, avec un couple de pointe de 800 N·m et un contrôleur cadencé à 1000 Hz. En avril 2025, son robot « Jingling 2 » (精灵2), en version de série non modifiée, a terminé le premier semi-marathon de robots humanoïdes de Pékin en 4h02min19s (6e place) ; en avril 2026, « Jingling 3 » a fait mieux avec un temps net de 150 minutes. Côté production, l'entreprise s'appuie sur les usines de son actionnaire Feirongda à Shenzhen et Changzhou, avec une capacité actuelle de plusieurs dizaines d'unités par mois, extensible à plus de 100. Elle anticipe des commandes mensuelles dépassant 10 millions de yuans entre juillet 2026 et juillet 2027, pour un chiffre d'affaires annuel supérieur à 100 millions de yuans. Ce positionnement ODM répond à un problème concret : de nombreuses entreprises veulent une gamme de robots humanoïdes sous leur propre marque mais ne peuvent assumer un cycle de développement de deux à trois ans en interne. En revendiquant une compétence de bout en bout rare sur ce marché, et surtout validée par une participation effective à une épreuve d'endurance avec du matériel de série non retouché, BXI cherche à se distinguer des nombreux intégrateurs qui assemblent des composants tiers sans maîtriser la chaîne motrice. C'est un signal pour les décideurs industriels : la marche libre bipède, longtemps présentée comme un verrou technologique, semble désormais suffisamment mature pour être sous-traitée en marque blanche, déplaçant la compétition vers l'exécution de tâches (mains, perception, calcul embarqué). L'arrivée de Suochen au capital illustre aussi une convergence entre simulation physique et robotique réelle : la société investit pour connecter sa plateforme de simulation IA physique aux données de terrain collectées par les robots de BXI, dans une boucle simulation-déploiement-réentraînement. BXI dit viser désormais les marchés coréen, japonais et européen, en plus d'un premier client américain, et table sur un basculement vers une adoption grand public des humanoïdes autour de 2027.

Chine/AsieActu

1 source

436Kr

Usine de robots soudeurs : « Shengshi Weisheng » lève plusieurs centaines de millions de yuans en série B avec son modèle d'IA incarnée pour le soudage

La société chinoise 3Srobotics (昇视唯盛), spécialisée dans les robots industriels à intelligence incarnée pour le soudage, a bouclé un tour de série B de plusieurs centaines de millions de yuans (数亿元), mené par Shanghai Semiconductor Industry Investment et le Jinqiao Fund, avec la participation de Zero1 Ventures, Xinding Capital, Zhongguancun Dinghua et de son investisseur historique Weiguang Capital. Fondée en 2020, certifiée entreprise de haute technologie en 2023 puis reconnue entreprise pionnière "spécialisée, précise et innovante" et entreprise robotique de référence à Shanghai en 2024, la société en est à sa troisième génération de robots soudeurs. Son architecture repose sur un modèle "cerveau" multimodal entraîné sur des dizaines de millions de données de production réelles, couplé à un "cervelet" de contrôle moteur temps réel développé par sa filiale Harbin Institute of Technology Modern (哈工现代). Selon le fondateur Wang Dezhao, un robot 3Srobotics remplace en moyenne 1,5 à 2 soudeurs humains, avec un retour sur investissement de 1 à 1,5 an ; l'entreprise vise plusieurs centaines de millions de yuans de chiffre d'affaires en 2026. Le pari de 3Srobotics illustre une bascule stratégique du secteur robotique chinois : passer d'une automatisation générique, programmée à l'avance et incapable de s'adapter à des pièces non standard, vers des systèmes capables de percevoir en 3D, de raisonner sur une géométrie de soudure inconnue et d'ajuster en temps réel courant, tension et vitesse de déplacement, y compris sans plan technique fourni au préalable. C'est un signal pour les intégrateurs industriels et les décideurs B2B occidentaux : la Chine revendique une pénurie de plusieurs millions de soudeurs qualifiés d'ici 2025, sur un bassin d'environ dix millions de soudeurs enregistrés dont l'âge moyen dépasse 45 ans, et anticipe un marché du soudage intelligent dépassant les 100 milliards de yuans sur dix ans. Reste que les chiffres avancés, notamment ce ratio de remplacement de 1,5 à 2 soudeurs ou le gain d'efficacité de 2,88 fois annoncé pour son offre de "main-d'œuvre robotique" facturée au mètre soudé, proviennent uniquement de la société elle-même et méritent d'être vérifiés en conditions réelles indépendantes. L'entreprise, initialement positionnée sur la robotique industrielle généraliste, s'est recentrée sur le soudage en misant sur un modèle intégré combinant corps robotique, IA et procédé de soudage, avec une usine de fabrication propre garantissant une capacité de production et une chaîne d'approvisionnement maîtrisées, contrairement aux fournisseurs purement logiciels. Sa distribution passe majoritairement par des revendeurs et intégrateurs (les clients finaux directs ne pèsent que 10 à 20 % du chiffre d'affaires), sur des marchés comme la construction métallique, les ponts, le naval, le ferroviaire, les équipements électriques et, dans une moindre mesure, l'aérospatial et les nouvelles énergies. Les fonds levés serviront à faire évoluer les modèles "cerveau" et "cervelet", augmenter la capacité de son usine et étendre les équipes R&D et commerciales, avant une diversification annoncée vers le meulage, la découpe, l'assemblage et la manutention.

Chine/AsieActu

1 source