Chine/AsieRobotics & Automation News 17 juillet 2026

Robbyant dévoile LingBot-VLA 2.0, modèle IA universel pour robots incarnés

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Robbyant, filiale d'IA incarnée du groupe Ant Group (maison mère d'Alipay), a annoncé la mise à jour et la publication en open source de LingBot-VLA 2.0, un modèle vision-langage-action (VLA) destiné aux robots humanoïdes et autres plateformes incarnées. Ce nouveau modèle s'appuie directement sur LingBot-VLA 1.0, sorti en janvier 2026, et apporte des progrès notables sur trois axes techniques majeurs : la généralisation morphologique (capacité à piloter des corps de robots différents sans réentraînement complet), le support d'un nombre accru de degrés de liberté (DoF), et l'efficacité de déploiement. Robbyant présente LingBot-VLA 2.0 comme un "cerveau universel" capable de s'adapter à des architectures robotiques variées plutôt qu'à une seule plateforme propriétaire.

L'enjeu pour l'industrie robotique tient moins à la performance brute qu'à la stratégie d'ouverture : en publiant son modèle en open source, Ant Group cherche à s'imposer comme fournisseur de la couche logicielle "cerveau" pour un écosystème de fabricants de robots humanoïdes, plutôt que de vendre du matériel propre. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cela signifie potentiellement un modèle VLA gratuit et personnalisable, à intégrer sur des plateformes tierces, ce qui pourrait accélérer l'adoption face aux modèles propriétaires fermés comme Helix (Figure AI) ou GR00T N2 (NVIDIA). Cela renforce aussi l'hypothèse selon laquelle la généralisation cross-embodiment (un même modèle pilotant plusieurs morphologies de robots) devient un axe de compétition central, au-delà de la simple démonstration ponctuelle.

Cette annonce s'inscrit dans la stratégie plus large d'Ant Group de se positionner sur l'IA incarnée, un an après le lancement de la première version de LingBot-VLA. Le secteur des modèles VLA reste dominé par des acteurs américains (Physical Intelligence avec Pi-0, NVIDIA avec GR00T, Figure AI avec Helix) et chinois (Unitree, AgiBot), avec une bascule progressive vers l'open source comme arme concurrentielle, à l'image de ce que Meta a fait avec Llama face à OpenAI. Les détails précis sur les benchmarks, les partenaires de déploiement et le calendrier de disponibilité du modèle n'étaient pas encore complètement communiqués au moment de l'annonce, ce qui invite à distinguer la publication du code de sa validation réelle sur du matériel tiers.

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Figure Unitree AgiBot IA physique & VLA

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1Pandaily

Pro Universe Robotics dévoile sa gamme de produits d'IA incarnée industrielle 2.0

Pro Universe Robotics a présenté son "Product Matrix 2.0", comprenant deux nouvelles offres : AcCI, une solution d'acquisition de données multimodale à précision sub-millimétrique, et le module Dabai, dédié au chargement et déchargement intelligent par robot. AcCI intègre des technologies de contrôle maître-esclave, de téléopération VR et de manette, et capture des données de force, couple, pose, retour tactile et vision, avec une boucle fermée end-to-end. La société lance simultanément une stratégie d'écosystème baptisée "1+N+infinity" et recrute des partenaires mondiaux pour cibler ce qu'elle décrit comme un marché d'intelligence incarnée industrielle à "trillion de yuans" (environ 138 milliards de dollars). Fondée il y a 16 mois seulement, l'entreprise n'a communiqué ni client ni déploiement terrain confirmé. La collecte de données haute qualité reste l'un des principaux goulots d'étranglement pour le déploiement à grande échelle de robots industriels physiquement intelligents. Une solution d'acquisition multimodale en boucle fermée - force, couple, tactile, visuel, pose - répond directement à ce besoin, notamment pour entraîner des VLA (Vision-Language-Action models) sur des tâches de manipulation complexe comme le chargement et déchargement de pièces. Si la précision sub-millimétrique annoncée se confirme en conditions réelles, ce serait un atout concret pour constituer des datasets d'entraînement denses. Cependant, le communiqué ne fournit ni benchmark indépendant, ni volume de données collectées, ni résultats mesurables sur le terrain. Pro Universe Robotics s'inscrit dans un secteur très compétitif : Physical Intelligence avec Pi-0, Figure AI avec le Figure 03, Apptronik, mais aussi des acteurs spécialisés dans la téléopération et la capture de données comme Embodied Intelligence ou Scale AI. La revendication "global-first" sur l'acquisition fusionnée haute précision est difficile à vérifier sans étude comparative indépendante. L'ambition affichée d'un marché au trillion de yuans est une projection courante dans les annonces robotiques chinoises, où l'écart entre ambition déclarée et réalité commerciale reste souvent important. La prochaine étape déterminante sera la signature de partenaires industriels concrets au sein de l'écosystème annoncé.

Chine/AsieActu

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2Robotics & Automation News

Robbyant lance LingBot-Depth 2.0 et LingBot-Vision pour une perception spatiale robotique avancée

Voici l'article en français, 3 paragraphes, ~220 mots : Robbyant, filiale d'IA incarnée d'Ant Group (maison mère d'Alipay), a dévoilé LingBot-Depth 2.0, un modèle de nouvelle génération dédié à la perception spatiale robotique, accompagné de LingBot-Vision, son modèle visuel fondation. Ces deux briques logicielles visent à doter les robots d'une compréhension fine de l'espace physique qui les entoure, condition préalable à une navigation autonome fiable. LingBot-Depth 2.0 succède à une première version dont Robbyant revendique le succès, sans toutefois détailler publiquement les métriques précises de précision de profondeur, la latence de traitement ou le matériel de référence compatible, éléments qui restent à confirmer par des tests indépendants. Cette annonce s'inscrit dans une course technologique où la perception spatiale constitue l'un des verrous majeurs freinant le déploiement des robots humanoïdes et des AMR en environnement réel : sans estimation de profondeur robuste, la manipulation fine et l'évitement d'obstacles restent fragiles hors laboratoire. En misant sur un modèle de vision fondation couplé à un module de profondeur dédié, Robbyant cherche à se positionner sur le segment logiciel de la pile robotique, plutôt que sur le hardware, un pari que suivent aussi des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0) ou NVIDIA (GR00T N2). Robbyant s'appuie sur les ressources cloud et IA d'Ant Group, groupe technologique chinois pesant lourd dans la fintech et l'IA, ce qui lui donne une capacité de calcul et de distribution significative face aux start-ups occidentales du secteur. Les prochaines étapes, notamment une éventuelle ouverture à des partenaires industriels ou une intégration dans des plateformes robotiques tierces, restent à préciser.

Chine/AsieActu

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3Interesting Engineering

IA chinoise dévoile de nouveaux modèles de perception spatiale pour robots

La société chinoise Robbyant a dévoilé LingBot-Depth 2.0, une nouvelle génération de modèles de perception spatiale pour robots, accompagnée d'un modèle de vision associé baptisé LingBot-Vision. LingBot-Depth 2.0 s'appuie sur la version précédente, qui avait introduit la technique de Masked Depth Modeling (MDM) pour améliorer la détection de profondeur sur les surfaces transparentes et réfléchissantes. Entraîné sur 150 millions d'échantillons, le nouveau modèle obtient les meilleurs résultats sur 12 des 16 benchmarks de complétion de profondeur testés. Dans les scénarios de perte de profondeur sévère, l'erreur est divisée par plus de deux par rapport au modèle précédent, le score RMSE passant de 0,132 à 0,062. Le modèle progresse aussi sur la détection des surfaces vitrées et des miroirs, un point faible classique des caméras de profondeur. LingBot-Vision, entraîné sur 160 millions d'images (un jeu de données plus restreint que ceux des modèles concurrents), utilise pour la première fois la "structure de bordure" comme objectif de pré-entraînement, permettant une localisation des contours au niveau sub-pixel et un suivi stable des arêtes d'objets sur des séquences vidéo. Pour l'industrie robotique, cette annonce illustre la poursuite de la course aux modèles de perception spatiale comme brique fondamentale des systèmes d'IA incarnée, aux côtés des modèles d'action type VLA (vision-langage-action) tels que Pi-0 ou GR00T N2. Une perception de profondeur fiable sur verre et surfaces réfléchissantes reste un obstacle concret pour la navigation en environnement intérieur (entrepôts, bureaux, hôpitaux), là où les caméras stéréo et LiDAR classiques échouent régulièrement. La certification obtenue auprès du Depth Vision Laboratory d'Orbbec, avec des tests sur les caméras stéréo 3D Gemini 330, apporte une validation industrielle plus tangible qu'une simple annonce marketing, même si les chiffres de benchmark restent ceux communiqués par Robbyant lui-même et mériteraient une vérification indépendante. Le partenariat avec Orbbec, fabricant reconnu de capteurs 3D, va au-delà de la validation logicielle : il s'étend au matériel, avec l'intégration d'une version personnalisée de LingBot-Depth dans le dispositif RGB-D EGO de la nouvelle plateforme de collecte de données "Robot-Free" d'Orbbec, conçue pour capturer des données d'entraînement sans mobiliser de robot physique. Robbyant annonce qu'une version commerciale avancée du modèle sera intégrée à cette plateforme dans de futures mises à jour, avec pour objectif de fournir une base de données plus précise et stable pour l'entraînement des systèmes d'IA incarnée. Le mouvement s'inscrit dans une dynamique plus large de fournisseurs chinois de modèles de fondation pour la robotique cherchant à s'imposer comme briques de perception standard, à un moment où la course humanoïde et logistique internationale accélère la demande de systèmes de perception robustes et bon marché.

Chine/AsieActu

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4Pandaily

PL-Universe Robotics dévoile sa gamme de produits d'IA physique industrielle 2.0

PL-Universe Robotics, start-up chinoise créée il y a seize mois, a présenté ce qu'elle nomme sa "Product Matrix 2.0", articulée autour de deux produits : AcCI, une solution de collecte de données multi-modale affichant une précision annoncée sub-millimétrique, et Dabai, un module robotique dédié au chargement et déchargement industriel intelligent. AcCI combine des interfaces de contrôle VR, maître-esclave et joystick, et capture simultanément des données de force, de couple, de pose, de retour tactile et de vision en boucle fermée. L'annonce s'accompagne d'une stratégie d'écosystème qualifiée d'"all-domain symbiotic" et d'un appel ouvert à des partenaires industriels mondiaux. L'enjeu déclaré est le goulot d'étranglement des données dans le déploiement à grande échelle de l'IA physique, un problème que le secteur reconnaît largement. Une plateforme de collecte end-to-end multi-modale, si elle tient ses promesses, répondrait à un besoin concret pour les intégrateurs cherchant à constituer des jeux de données de démonstration de qualité industrielle. Cependant, cette annonce reste au stade déclaratif : aucun client n'est nommé, aucun volume de déploiement n'est communiqué, et la précision sub-millimétrique est avancée sans conditions de test ni contexte de tâche précisés, ce qui rend toute évaluation indépendante impossible pour l'instant. PL-Universe s'inscrit dans un écosystème très concurrentiel : en Chine, Unitree Robotics et DEEP Robotics avancent sur le déploiement d'humanoïdes industriels, tandis qu'à l'international, Physical Intelligence avec Pi-0, Apptronik et 1X Technologies ont déjà des bases installées ou des contrats actifs sur des pipelines de données robotiques. La société cible un marché qu'elle évalue à "plusieurs milliers de milliards de yuans", une projection ambitieuse et invérifiable à ce stade. Aucune tarification ni date de disponibilité commerciale n'a été précisée ; la prochaine étape annoncée est le recrutement de partenaires d'écosystème à l'échelle mondiale, selon un modèle stratégique que l'entreprise décrit comme "1+N+infini".

Chine/AsieActu

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