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Chine/Asie36Kr 

36Kr : un ex-associé de Flexiv lève des dizaines de millions de yuans pour des agents IA industriels

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Shanghai Zhuizhi Engineering Technology (追知工科), fondée en février 2024, vient de lever plusieurs dizaines de millions de yuans en amorçage auprès de L2F Guangyuan Ventures, Shangrong Capital et Yicun Capital. L'entreprise, issue de la valorisation de recherche de l'université Jiao Tong de Shanghai et incubée par l'Institut d'intelligence artificielle de Shanghai, développe des "agents industriels verticaux" pour des procédés de fabrication comme le meulage et le soudage, plutôt qu'un robot humanoïde généraliste. Sa fondatrice, Yuan Lin, a été partenaire commercial chez Flexiv (非夕科技), contribuant à sa croissance jusqu'au statut de licorne, après des postes de directrice des ventes groupe chez l'équipementier coté Huachangda et de responsable de projets ABB en Chine sur les lignes Changan Ford et Geely, des contrats de plusieurs centaines de millions de yuans. L'équipe technique s'appuie sur le professeur Li Zhuguo, spécialiste des matériaux à Jiao Tong classé parmi les 2% de scientifiques les plus cités au monde, et sur Cao Guangzhi, ancien scientifique en chef de la vision par ordinateur pour Autopilot chez Tesla. Le produit phare, baptisé WOLIF, repose sur une architecture de contrôle en boucle fermée dite "cerveau industriel plus cervelet de procédé", censée ajuster en continu les paramètres d'usinage selon l'état perçu de la pièce, au lieu d'exécuter un programme figé préréglé par des ingénieurs.

Cette approche cible un angle mort réel de l'automatisation industrielle : les tâches non standardisées à forte variabilité, où les robots à règles fixes échouent et où la main d'œuvre qualifiée se raréfie. Si la promesse de "boucle fermée totalement autonome" reste à vérifier à grande échelle au-delà des cas cités, la traction commerciale déjà annoncée, un premier contrat livré avec un groupe coté en Chine continentale et une commande de plusieurs dizaines de millions de yuans dans l'aéronautique, distingue ce dossier des simples démonstrations technologiques.

La première génération de robot de traitement de surface, FAST, a été validée sur des pièces aéronautiques de haute précision. Zhuizhi vise ensuite l'énergie nouvelle, puis l'automobile, l'électronique grand public, la robotique et les drones, en misant sur la portabilité de son savoir-faire par matériau et procédé plutôt que par secteur, une capacité de traitement du carbone par exemple devant se transférer de l'aéronautique au sport ou à l'électronique.

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Quanzhibo lève des centaines de millions de yuans lors d'un tour de Série A++
1Pandaily 

Quanzhibo lève des centaines de millions de yuans lors d'un tour de Série A++

Quanzhibo, développeur chinois de joints servo fondé en 2020 à Wuxi, a bouclé le 21 avril 2026 un tour Series A++ de plusieurs centaines de millions de yuans, avec la participation de Shenzhen Investment Holdings, Photosynthesis Ventures, Orient Jiafu, Junshan Capital, Liangjiang Capital et Junxi Capital. Cette levée porte le financement total cumulé à plus de 600 millions de RMB en huit tours. La société commercialise trois familles de joints servo intégrés (planétaire PA, harmonique HA, cycloïdal CA) couvrant des couples de 2 à 400 Nm, pour humanoïdes et robots quadrupèdes. En 2025, ses livraisons ont dépassé 100 000 modules, auprès de clients comme Songyan Power et Leju Robotics. En avril 2026, son usine de fabrication de précision à Wuxi est entrée en production avec un cycle de 90 secondes par unité, un taux d'automatisation de 85 %, un rendement au premier passage de 96 % et un rendement global supérieur à 98 %, pour une capacité annuelle annoncée à l'échelle du million d'unités. Ce financement reflète la tension croissante autour des joints actionneurs, qui restent l'un des principaux verrous pour les fabricants d'humanoïdes. Couvrir 2 à 400 Nm avec un seul fournisseur simplifie la chaîne d'approvisionnement des intégrateurs, des doigts jusqu'aux hanches. Atteindre 100 000 unités expédiées en 2025 et viser le million par an place Quanzhibo dans un registre de volume compatible avec une production en série, à condition que le taux de rendement annoncé (98 % global) résiste à une vérification indépendante, hors contexte de communication financière. Fondée en 2020, l'entreprise a enchaîné cinq tours en 2025 seul (A2 à A6), rythme qui traduit une compétition intense côté chinois sur les actionneurs de précision, où des acteurs comme INNFOS et des filiales de groupes industriels investissent également. À l'international, Figure AI (Figure 03), Tesla (Optimus) et 1X Technologies développent leurs joints en interne, tandis que Harmonic Drive AG reste la référence sur les marchés occidentaux. En Europe, des sociétés comme Wandercraft ou Enchanted Tools s'approvisionnent encore majoritairement hors de Chine. L'ouverture de l'usine de Wuxi marque le passage de Quanzhibo d'une logique de R&D à une logique de composant de série ; les prochaines étapes probables incluent des accords OEM avec des fabricants d'humanoïdes de second rang et des ambitions à l'export.

UELa montée en puissance industrielle de Quanzhibo (capacité annoncée à 1 million d'unités/an) accentue la pression concurrentielle sur les fournisseurs d'actionneurs de précision non-chinois, au moment où des fabricants européens d'humanoïdes comme Wandercraft et Enchanted Tools s'approvisionnent encore majoritairement hors de Chine.

Chine/AsieActu
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Des diplômés de Tsinghua créent une start-up d'IA incarnée, lèvent des centaines de millions de yuans pour l'automobile
236Kr 

Des diplômés de Tsinghua créent une start-up d'IA incarnée, lèvent des centaines de millions de yuans pour l'automobile

La startup chinoise Guangxiang Technology, fondée en avril 2025 et incubée par les écoles de véhicules et d'intelligence artificielle de l'université Tsinghua, a bouclé fin juin 2026 un tour d'amorçage cumulé de plusieurs centaines de millions de yuans, mené par des investisseurs comme Zhuhai Technology Industry Group, Xingzheng Capital et Songhe Capital, aux côtés des actionnaires historiques Yiyi Chuangtou et L2F. L'entreprise est dirigée par Zhang Tao, ex-responsable de la perception spatiale chez Amap (Gaode), et co-fondée par le professeur Li Shengbo, expert en apprentissage par renforcement crédité de plus de 30 000 citations, avec une équipe issue d'Alibaba, Tencent, Huawei, KUKA et Geek+. En juin 2026, elle a présenté Phi-Bot X1, un robot industriel à 27 degrés de liberté monté sur un châssis omnidirectionnel à quatre roues capable de déplacement latéral, doté d'une taille télescopique couvrant 0 à 2,5 mètres et de bras à contrôle de force cadencés à 1 kHz. Par proprioception seule, il atteint 10 mm de précision de positionnement et 0,05 mm de répétabilité en bout de bras, avec un échange de batterie en une minute. Lors du salon ATC 2026, le robot a fonctionné 21,5 heures sur trois jours sur une vraie ligne automobile pour du chargement au poste de soudure, sans erreur ni interruption revendiquées, avec une précision angulaire de 0,3° en alignement dynamique. Guangxiang défend une architecture dite "physique native", opposée aux modèles VLA (vision-langage-action) dominants et aux modèles du monde prédictifs au niveau pixel: son système apprendrait les lois physiques par interaction directe en simulation plutôt que par imitation de démonstrations humaines. Ces performances restent toutefois auto-rapportées par l'entreprise lors d'un entretien avec le média chinois Yingke (36Kr), sans validation indépendante, et la démonstration ATC, bien que menée sur une ligne réelle, demeure un test ponctuel plutôt qu'un déploiement industriel généralisé. Le fondateur évalue le marché chinois des robots de ligne automobile à environ 100 milliards de yuans et cible le "gap des 30%" de tâches que bras robotisés et automates n'ont jamais couvertes, comme le chargement à risque de brûlure ou le contrôle qualité en fin de chaîne. Il cite l'échec d'un concurrent humanoïde bipède chez un constructeur automobile de luxe, où les vibrations de marche provoquaient une chute de pièces dans 80% des cas, comme preuve que le choix de la plateforme mécanique compte autant que le modèle embarqué. Guangxiang revendique une stratégie inverse de celle de nombreux acteurs de la robotique humanoïde: valider les usages industriels avant toute communication produit plutôt que l'inverse. L'entreprise dit avoir déjà signé des accords commerciaux avec plusieurs constructeurs automobiles chinois et étrangers autour des postes de chargement et de contrôle qualité, et prévoit de consolider sa position dans l'automobile avant d'étendre son modèle à d'autres secteurs industriels sur trois à cinq ans, sans projet grand public ni introduction en bourse à court terme. Zhang Tao positionne son approche comme complémentaire des initiatives de Tesla ou XPeng, qu'il juge tournées vers le grand public plutôt que vers l'usine, et estime que 2026 marque, pour le secteur de l'IA incarnée, un tournant où l'accent bascule des démonstrations vers des preuves de déploiement réel.

Chine/AsieActu
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Jing Yue Dongli lève des dizaines de millions de yuans auprès de Xinghaitu pour développer un Robo Labor clé en main
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Jing Yue Dongli lève des dizaines de millions de yuans auprès de Xinghaitu pour développer un Robo Labor clé en main

Jingyue Dynamics (鲸跃动力), fondée début 2026 en Chine, vient de boucler un tour de table seed de plusieurs dizaines de millions de yuans, mené exclusivement par le fonds spécialisé Xinghaitu (星海图), avec Shendu Capital comme conseiller financier exclusif. La startup développe ce qu'elle désigne sous le terme "Robo Labor" : une force de travail robotique conçue sur le modèle de l'infrastructure cloud - abonnable, élastiquement scalable, opérationnelle dès la livraison. L'ambition est de mécaniser les tâches dites "4D" (Deadly, Difficult, Dirty, Duplicate) en commençant par la manutention de matériaux (material handling) dans les secteurs de la logistique et de l'industrie manufacturière. La startup indique avoir noué des partenariats avec plusieurs grands comptes dans ces secteurs, sans les nommer. Les fonds seront alloués au recrutement, à la livraison en production, au développement de compétences spécialisées et aux opérations de collecte de données terrain. La proposition technique de Jingyue repose sur une boucle fermée "données + modèle + effecteur terminal", délibérément en rupture avec la course aux très grands modèles. Son fondateur Li Guangyu défend qu'un modèle scénarisé, alimenté par des données réelles de qualité, suffit à une mise en production rapide. La startup a conçu un système de collecte propriétaire Ego-centric + UMI (Universal Manipulation Interface) offrant une localisation de pose sub-millimétrique et une synchronisation multi-source sub-milliseconde sur les signaux visuels, de force et de position. Un pipeline interne traite jusqu'à un million d'heures de données, couplé à une approche Human-in-the-Loop permettant des corrections en temps réel et une opérabilité garantie dès le "Day 1". Leur modèle 3D du monde intègre la compréhension physique - gravité, friction, déformation - pour franchir le saut de la simple "perception-exécution" vers un régime "cognition-prédiction-adaptation". Pour les intégrateurs B2B, le modèle d'accès est présenté comme direct : connexion hardware, interfaçage des capteurs, puis appel de "skills" prépackagés - une architecture plus proche d'une API robotique que d'un projet d'intégration sur mesure, ce qui reste à vérifier en conditions industrielles réelles. Li Guangyu est docteur en génie électrique de l'USC (University of Southern California) ; il a dirigé les équipes de manipulation dextre et de collecte de données au Beijing Humanoid Robot Innovation Center, pilotant notamment le dataset multimodal RoboMIND et l'agent embodied "慧思开物". Auparavant chez DiDi et Qingzhou Zhihang (autonomie routière), il a construit des pipelines de données à l'échelle du million de séquences. L'équipe fondatrice intègre des vétérans de Geek+ (robots AMR), Neolix, Li Auto, Xiaomi et DiDi, formés à l'USC, Tsinghua, Zhejiang et l'USTC. Sur le plan concurrentiel, le paradigme "data-first" pour l'intelligence embodied a été validé à l'international par Sunday, Generalist AI et Genesis AI, qui ont tous convergé vers l'approche Ego-centric + UMI que Jingyue a adoptée. La startup se positionne explicitement comme une plateforme de skills ouverts, transversale aux intégrateurs hardware, plutôt que comme un constructeur de plateforme humanoide - un pari sur l'hypothèse que la qualité et l'efficacité des données seront le vrai différenciateur dans la prochaine phase de scaling de la robotique embodied.

UESignal concurrentiel indirect : l'émergence en Chine de plateformes de 'skills' robotiques open-hardware (modèle API) pourrait accélérer la pression sur les intégrateurs européens dans la logistique et le manufacturing, mais aucun déploiement en Europe n'est annoncé.

Chine/AsieActu
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Xynova lève des centaines de millions en Série A pour sa main dextérique Flex2
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Xynova lève des centaines de millions en Série A pour sa main dextérique Flex2

Xynova, startup chinoise spécialisée dans la manipulation dextre, a bouclé un tour de série A de plusieurs centaines de millions de yuans, co-piloté par le fonds corporate de Li Auto, CITIC Securities Capital et CITIC Securities Investment, avec la participation du Yangtze River Delta Digital Culture Group, du Yuanjia Fund, et la continuité d'investisseurs historiques dont le fonds corporate de Xiaomi, Caifu Capital et Dianji Fund. Fondée fin 2024, la société accumule ainsi près d'un milliard de yuans de financement total (environ 125 millions d'euros), ce qui la positionne parmi les premiers acteurs du segment des mains dextres en Chine. Son produit phare, la main dextre Flex2, est conçue pour des tâches de manipulation à haut nombre de degrés de liberté, mais l'entreprise n'a publié aucune métrique technique précise (DOF, payload, temps de cycle) dans ce communiqué, ce qui limite l'évaluation indépendante des performances. La composition du tour est aussi significative que son montant. L'entrée de constructeurs automobiles comme Li Auto et Xiaomi indique que les mains dextres sont désormais perçues comme un composant critique pour le déploiement de robots embodied AI, tant dans la fabrication industrielle fine que dans les robots de service domestique. La présence de grandes banques d'investissement en position de lead signal une transition : le segment sort de la phase early-risk et entre dans la cible d'allocation des institutionnels mainstream. Enfin, la participation de capitaux publics régionaux de la zone du Delta du Yangtze traduit une volonté gouvernementale de faire de la main dextre un nœud stratégique de la supply chain robotique, en capitalisant sur les clusters manufacturiers locaux. Xynova se positionne comme fournisseur full-stack de capacités de manipulation dextre, intégrant hardware (la main), architecture d'exécution (coordination bras-main), et algorithmes de contrôle moteur de bas niveau (ce que l'entreprise nomme "contrôle cérébelleux"), formant une boucle fermée perception-contrôle-décision. Son CEO, Xia Yuxuan, double diplômé en physique et informatique, a une trajectoire atypique mêlant recherche académique et capital-risque en hardtech et robotique. Sur un marché des mains dextres de plus en plus encombré, Xynova est en compétition directe avec des acteurs comme Inspire Robots, DexHand ou les équipes en interne chez Figure et Agility Robotics côté occidental, et plusieurs startups chinoises non-divulguées. Les prochaines étapes annoncées par la société portent sur l'accélération du développement produit et de la capacité de fabrication, sans calendrier précis communiqué.

Chine/AsieOpinion
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