Chine/AsiePandailyà l'instant

Zhijian Dongli, start-up d'IA incarnée de 11 mois, livre 100 robots sur des lignes de production

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·

Résumé IASource uniqueImpact UE

Zhijian Dongli (至简动力), startup chinoise d'IA incarnée fondée il y a moins d'un an, a livré son premier lot de 100 unités de son robot polyvalent i7 Pro, en parallèle de la mise en service d'une ligne de production robotisée dédiée à l'usinage CNC. Ces 100 robots ne sont pas allés à un seul client : la plus grosse part équipe des industriels fabricant des composants robotiques, d'autres unités ont rejoint des lignes de production de modules optiques et de circuits imprimés flexibles (des usines d'infrastructure IA), le reste se répartissant entre instituts de recherche, partenaires d'écosystème et développeurs. Sur les postes CNC, les i7 Pro assurent le chargement et déchargement continu de pièces entre plusieurs machines-outils, une tâche qui exige précision de mouvement, manipulation fine et endurance sous contraintes de sécurité strictes ; chez le fabricant Leaderdrive, plusieurs unités naviguent ainsi entre machines pour positionner et insérer des pièces. Le fondateur, Jia Peng, ancien cadre de Li Auto passé par l'industrie automobile intelligente, occupe à la fois les postes de CEO et CTO. Des essais sont aussi menés en logistique et distribution, où les robots localisent et récupèrent des articles en rayon pour les livrer, et sur des lignes de tri colis où deux i7 Pro coopèrent pour déplacer et retourner des paquets.

Cette annonce illustre une bascule que le secteur de la robotique humanoïde peine encore à documenter : le passage de la démonstration en laboratoire au déploiement industriel répété, chez plusieurs clients et sur des tâches différentes. C'est précisément ce que le marché attend pour juger si les modèles vision-langage-action (VLA) tiennent leurs promesses hors des vidéos soigneusement montées. Le chiffre de 99,9% de réussite sur le benchmark LIBERO, mis en avant par Zhijian Dongli pour son modèle LaST-R1, doit être lu avec la prudence habituelle réservée aux métriques de benchmark communiquées par le fabricant lui-même, sans détail sur les conditions de test. Le point réellement notable pour les intégrateurs et décideurs B2B est ailleurs : la promesse d'un déploiement en une heure sans modification d'ingénierie lourde, si elle se vérifie en usage réel répété, réduirait un des principaux freins à l'adoption des robots humanoïdes en usine, à savoir le coût et la durée d'intégration.

Zhijian Dongli mise sur une intégration verticale complète, du modèle fondationnel LaST₀ jusqu'au matériel, conçu selon une philosophie où le modèle définit le hardware et développé aux standards d'ingénierie automobile. L'entreprise revendique aussi LaST-HD, une méthode de transfert de données de manipulation humaine vers le robot, destinée à accélérer l'apprentissage de nouvelles tâches. Le robot est livré avec une plateforme de développement intégrée (framework d'agents, bibliothèque de compétences, SDK bas niveau, simulation). Jia Peng défend une thèse de positionnement claire face à des concurrents comme Figure, Unitree ou Agility Robotics : la compétition à venir ne se jouera pas sur une percée technologique isolée, mais sur la capacité à s'adapter rapidement à de nouveaux environnements et à générer de la valeur sur des scénarios variés, plutôt que sur la recherche d'une capacité universelle.

Dans nos dossiers

Unitree Agility Robotics — Digit IA physique & VLA

À lire aussi

1Pandaily

IA incarnée : la startup Zenbot lève près de 100 millions de yuans lors de son tour d'amorçage

La startup chinoise Zenbot, spécialisée dans l'infrastructure d'IA embodied, a bouclé un tour de financement d'amorçage de près de 100 millions de yuans (environ 14 millions de dollars). Le tour est co-piloté par trois industriels cotés de la fabrication de précision : ChangYing Precision (300115.SZ), Kedali (002850.SZ) et Zhaoming Technology (301000.SZ), auxquels s'ajoutent le fonds entrepreneurial L2F Light Source et Sirius Capital. L'utilisation des fonds cible quatre axes : le développement d'un world model à vocation généraliste pour l'IA embodied, la production en série de modules articulaires exploitant des drivers GaN de troisième génération, le déploiement d'une architecture de communication temps réel dite "cerveau-colonne vertébrale" (brain-spine), et le renforcement des capacités de conception full-stack pour la production de masse de produits complets. Ce financement signale une tendance structurelle dans l'écosystème robotique chinois : les équipementiers de précision entrent directement au capital des startups d'IA embodied, cherchant à sécuriser un accès précoce aux briques technologiques critiques. L'intégration de drivers GaN dans les modules articulaires est un pari technique notable, ces composants semi-conducteurs de troisième génération promettent une densité de puissance supérieure et des pertes réduites par rapport au silicium classique, ce qui est déterminant pour l'autonomie et la compacité des robots humanoïdes. L'architecture brain-spine en temps réel répond à un verrou bien identifié du secteur : la latence de communication entre le contrôleur central et les actionneurs périphériques, souvent citée comme obstacle au déploiement industriel fiable. Zenbot s'inscrit dans une vague dense de startups chinoises d'IA embodied qui cherchent à concurrencer Figure, Boston Dynamics ou 1X Technologies sur le terrain des briques d'infrastructure plutôt que sur celui des robots finis. Le co-fondateur Dr. Jia Zhenzhong, diplômé du département d'instruments de précision de Tsinghua et docteur de l'Université du Michigan, positionne l'entreprise à l'intersection de la robotique, de la vision par ordinateur et des grands modèles d'IA. Aucun prototype public, ni timeline de production en série, ni client annoncé à ce stade : ce tour reste une annonce d'intention, avec des jalons technologiques ambitieux encore à démontrer.

Chine/AsieOpinion

1 source

2Pandaily

DeepMotor : une startup de Pékin mise sur les données en première personne pour une IA incarnée générale

DeepMotor, une startup pékinoise fondée par Chen Kai au début 2025, développe une approche d'intelligence artificielle incarnée (embodied AGI) basée sur l'entraînement à partir de vidéos en première personne capturées par des humains. Au lancement, la thèse de l'entreprise n'a convaincu ni les investisseurs domestiques ni la majorité du secteur : pourquoi parier sur une méthode que même les géants américains n'avaient pas encore validée ? La startup a levé plusieurs centaines de millions de RMB et poursuit aujourd'hui un déploiement accéléré. La chronologie des validations industrielles donne la mesure de son avance : en mai 2025, Tesla a annoncé réorienter l'entraînement d'Optimus vers des données vidéo humaines. En juin 2025, GeneralistAI a présenté une démo d'apprentissage imitatif robotique, puis a confirmé les lois de mise à l'échelle avec 270 000 heures de données humaines réelles collectées sur le terrain. FigureAI a de son côté annoncé des partenariats avec des opérateurs immobiliers commerciaux pour collecter des flux en première personne. En février 2026, NVIDIA a publié EgoScale, un modèle pré-entraîné sur 20 000 heures de vidéo première personne destiné à la manipulation dextre. L'importance de cette séquence dépasse le simple calendrier. Elle valide l'hypothèse centrale de DeepMotor : la vidéo en vue égocentrique est le signal d'apprentissage le plus dense pour combler le sim-to-real gap en robotique généraliste. Chaque acteur majeur converge vers cette approche non par choix idéologique, mais parce que les benchmarks internes le forcent. Pour les intégrateurs industriels et les décideurs B2B, cela signifie que la prochaine génération de robots manipulateurs ne sera pas entraînée dans des simulateurs mais sur des flux de travail humains réels, ce qui redéfinit les exigences en matière de collecte de données et de gouvernance des contenus vidéo. DeepMotor s'inscrit dans un écosystème robotique chinois en forte accélération, concurrent direct d'Unitree, d'Agibot et des branches robotique de Baidu et Tencent, mais avec une orientation plus fondamentale sur la couche de données brutes plutôt que sur le hardware. La startup a devancé d'environ un an le consensus industriel mondial sur l'approche egocentric data, ce qui lui confère une position de référence potentielle si elle parvient à publier ses propres scaling laws ou à ouvrir un dataset. Les prochaines étapes probables incluent la publication de résultats comparatifs et des partenariats avec des fabricants de robots humanoides pour valider le transfert de politique sur des plateformes tiers. La source originale (Waves/暗涌) reste un media chinois spécialisé, et les chiffres de levée ne sont pas précisément détaillés.

UELe basculement de l'industrie vers les données vidéo égocentristes comme signal d'entraînement de référence redéfinira les exigences de collecte de données et de gouvernance vidéo pour les intégrateurs et fabricants de robots européens, sans acteur français ou européen directement impliqué à ce stade.

Chine/AsieOpinion

1 source

336Kr

Li Hongyang (HKU) lance une startup d'IA incarnée corps entier et lève des centaines de millions en seed

Archon Robotics (源策未来, "Yuance Weilai"), startup fondée en avril 2026 et basée dans la zone de développement de Caohejing à Shanghai, vient de boucler un tour de table seed de plusieurs centaines de millions de yuans. La levée réunit des fonds de premier plan dont Zhenge Fund, Gaorong Capital, IDG Capital et Wuyuan Capital, auxquels s'ajoutent le fonds conjoint Gobi Ventures / Université de Hong Kong, Miracle Plus et le Shanghai AI Innovation Institute. Light Source Capital agissait comme conseiller financier exclusif. Les fonds serviront à accélérer le développement d'un modèle fondateur humanoïde "whole-body", à constituer des jeux de données multimodaux de mouvements plein corps, et à ouvrir plusieurs centres de R&D. L'entreprise vise la publication d'un modèle open-source avant fin 2026. La société est dirigée par Li Hongyang, actuellement assistant professor et vice-doyen à l'Université de Hong Kong, dont le projet de conduite autonome end-to-end UniAD a remporté le Best Paper au CVPR 2023, seul travail d'une institution académique continentale à décrocher ce prix depuis dix ans. Il a également reçu en 2026 le RSS Early Career Award, première distinction de ce type décernée à un chercheur chinois en vingt ans d'existence du prix. Le CEO Li Tianyu, docteur de Fudan University, a co-développé le moteur "World Engine" de la solution de conduite autonome ADS 4.0 de Huawei. Le co-fondateur Chen Li, premier auteur d'UniAD, est issu du programme d'excellence Zhiyuan de l'Université Jiao Tong de Shanghai. Le pari technique d'Archon Robotics répond à une limite structurelle largement ignorée : les datasets actuels en robotique incarnée reposent quasi exclusivement sur des vidéos en vue première personne du poste de travail, enregistrant uniquement des trajectoires de bras ou de préhenseurs. Ces données ne capturent ni les déplacements du centre de gravité, ni la coordination tronc-membres, ni le transfert de force des membres inférieurs vers les membres supérieurs, c'est-à-dire précisément ce qui permet à un humain d'ouvrir une porte lourde en inclinant le corps plutôt qu'en tirant simplement le bras. La conséquence directe est que la quasi-totalité des robots actuels reste cantonnée à des préhensions sur surface plane à position fixe, incapable d'adaptation en environnement domestique non préétabli. Li Tianyu résume : "une donnée plein corps intégrant le déplacement du centre de gravité et l'angle du tronc a une densité d'information bien supérieure à cent enregistrements de trajectoire de main." La société construit donc une architecture tri-couche propriétaire : un "grand cerveau" pour la planification longue portée, un "mésencéphale" apprenant des représentations de mouvement plein corps transferrables d'un châssis à l'autre, et un "cervelet" assurant le suivi de pose et l'équilibre en temps réel. L'output n'est pas une liste d'angles articulaires spécifiques à un modèle de robot, mais une trajectoire de mouvement plein corps compatible avec plusieurs morphologies. Le contexte sectoriel est porteur mais saturé : au premier semestre 2026, le secteur de la robotique incarnée en Chine a enregistré 288 opérations de financement pour un total déclaré de plus de 46 milliards de yuans, proche du niveau annuel 2025 (55,4 milliards). Archon se positionne sur un créneau encore peu occupé en ciblant directement le modèle fondateur humanoïde généraliste plutôt que les solutions hybrides à châssis roulant avec bras manipulateurs, qui dominent actuellement le marché faute de savoir-faire en locomotion bipède. Li Hongyang compare l'état actuel de l'industrie à un niveau "L1,5" par analogie avec les grades de conduite autonome : les démos publiques relèvent encore majoritairement du contrôle à distance ou de scénarios entièrement scriptés, sans capacité autonome réelle sur des tâches multi-étapes en environnement ouvert. Les concurrents directs sur la brique modèle fondateur incluent Physical Intelligence (Pi-0), NVIDIA (GR00T N2), et Figure AI côté occidental, ainsi que plusieurs équipes chinoises moins bien documentées. Archon se différencie en ciblant explicitement les données "human-centric" incluant posture complète et marqueurs de force, avec une collecte mixte alliant données humaines dans des scènes réelles et données de téléopération sur robots physiques, dans une boucle ferme collecte-entraînement-retour d'erreur destinée à constituer une barrière concurrentielle durable.

Chine/AsieOpinion

1 source

4Pandaily

Alibaba lance Qwen-Robot, sa première famille de modèles d'IA incarnée

Alibaba a publié mardi la suite Qwen-Robot, sa première famille de modèles d'IA incarnée, destinée à relier les grands modèles de langage à l'action robotique dans le monde physique. La suite comprend trois modèles : Qwen-RobotNav pour la navigation visuo-langagière, entraîné sur 15,6 millions d'échantillons en unifiant instruction following, navigation par cible et suivi d'objets ; Qwen-RobotManip pour la manipulation robotique via une architecture VLA (Visual Language Action) basée sur un backbone Qwen3.5-4B VL couplé à une tête de diffusion par flow matching, entraîné sur plus de 38 100 heures de données issues exclusivement de sources open source ; et Qwen-RobotWorld, un modèle de monde prédit des futurs physiquement cohérents pour la manipulation, la conduite et la navigation via une interface en langage naturel. La démonstration centrale met en scène un robot quadrupède Unitree Go2 sur hardware NVIDIA Jetson Thor, équipé d'une unique caméra basse résolution : sans cartographie préalable, il navigue dans un appartement inconnu en suivant des instructions verbales, avec une latence d'inférence de 196 millisecondes. Alibaba a également présenté Qwen-RobotClaw, un framework agent permettant aux modèles Qwen VLM d'appeler les outils Qwen-Robot pour gérer des tâches longues et la mémoire de contexte, et mis en open source Chat2Robot, une plateforme d'évaluation navigateur supportant Qwen-RobotManip sur 50 tâches via le dataset RoboTwin-Clean. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, deux points méritent attention. L'entraînement de Qwen-RobotManip exclusivement sur des données open source est un choix architectural significatif : il abaisse les barrières de reproduction et contourne le verrou des données propriétaires qui bloque nombre d'acteurs du secteur. La latence de 196 ms sur Jetson Thor illustre la viabilité de l'inférence embarquée pour la navigation, même si cette performance a été mesurée dans un environnement contrôlé et non en production industrielle. La robustesse à grande échelle reste à démontrer : les vidéos présentées constituent une preuve de concept, pas un déploiement validé. L'architecture Qwen-RobotClaw adresserait un problème concret si elle tient ses promesses en production : la gestion de tâches multi-étapes sans reprogrammation manuelle, qui reste le verrou central de l'adoption robotique en environnements non structurés. Alibaba entre tardivement dans l'espace des modèles de fondation robotiques face à des acteurs déjà positionnés : Physical Intelligence (pi0, levée de 400 M$ en 2024), Figure AI (Figure 03, partenariat BMW), Google DeepMind et NVIDIA avec GR00T N2. En Chine, Unitree (fournisseur du Go2 de la démo), Zhiyuan Robot et Agibot développent leurs propres stacks logicielles embarquées. En Europe, Enchanted Tools et Pollen Robotics avancent sur des plateformes collaboratives, mais sans modèle VLA de cette envergure à ce stade. Les prochaines étapes annoncées incluent l'extension de Chat2Robot à de nouvelles plateformes et tâches robotiques, ainsi qu'une intégration commerciale potentielle via Alibaba Cloud.

UEL'entrée d'Alibaba avec une suite VLA entraînée sur données open source creuse l'écart technologique avec les acteurs européens (Enchanted Tools, Pollen Robotics) qui ne disposent pas encore de modèles de fondation robotiques comparables, même si la stack open source pourrait leur servir de base de développement.

Chine/AsieOpinion

1 source