Chine/Asie36Kr 26 juillet 2026

Neurodeep AI (眸深智能), issue d'une professeure de Fudan et d'un ancien scientifique en chef d'Intel, boucle un tour Pre-A complémentaire de près de 100 millions de yuans pour son "cerveau incarné" embarqué

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La start-up chinoise Motion Brain (眸深智能), spécialisée dans les "cerveaux incarnés" pour robots, a bouclé un nouveau tour Pre-A d'environ 100 millions de yuans (environ 13 millions d'euros), deux mois seulement après un tour Pre-A de 300 millions de yuans en mai 2026. Les investisseurs incluent une grande société chinoise de services immobiliers, un consortium hongkongais, la plateforme d'investissement industriel Jinyue Capital (瑾悦投资) adossée à plusieurs sociétés cotées, Chuanghehui Capital, ainsi que l'actionnaire historique Xuhui Capital. Un tour Pre-A+ de près de 500 millions de yuans est également en cours de finalisation. Fondée en janvier 2025 par Chen Tao, directeur du laboratoire de deep learning de l'université Fudan, Zhang Yimin, ex-chef scientifique d'Intel Chine, et l'entrepreneur en série Mu Zelin, l'entreprise revendique une valorisation multipliée par plus de dix depuis le début de l'année. Son équipe, issue de HiSilicon, Intel et Nvidia, développe depuis 2022 une architecture alternative aux modèles VLA (vision-langage-action) dominants, baptisée "World Motion Model": MLD (2022), premier modèle à représenter le mouvement dans un espace latent via diffusion, puis MotionGPT (NeurIPS 2023), qui découpe la posture humaine en environ 3000 "tokens de mouvement" prédits séquentiellement, comme un LLM prédit des mots. Le modèle actuel, STI-WM, s'entraîne sur 80% de vidéos internet, 10% de capture de mouvement et seulement 10% de données robot réelles, réduisant de 90% le besoin en données réelles pour une précision d'action annoncée à 99%.

Pour un secteur où le fossé entre démonstrations vidéo et déploiements réels reste large, Motion Brain met en avant des chiffres concrets d'industrialisation plutôt que de simples démos: compression des modèles de plusieurs centaines de milliards à quelques dizaines de milliards de paramètres, latence d'inférence embarquée ramenée de 200 à 10 millisecondes, coût d'inférence par unité passé de 200 000 à 10 000 yuans, et adaptation à un nouveau corps robotique en deux semaines seulement. Ce dernier point intéresse directement les intégrateurs, puisque l'entreprise a déjà porté son cerveau sur plusieurs plateformes chinoises (Guanghua No.1 de Fudan, Unitree G1, Qinglong et Linglong du centre d'innovation robotique humanoïde de Shanghai) et mise sur des puces domestiques (Ascend 310/910 de HiSilicon, Horizon Robotics, Enflame S60) plutôt que sur Nvidia, un choix stratégique face aux restrictions d'exportation.

Les techniques MLD et MotionGPT ont été citées à quatre reprises par le laboratoire DAIR de Nvidia dans son modèle ARDY, signe de reconnaissance académique, et l'équipe a remporté le prix du meilleur article à IJCAI 2025, seule équipe chinoise continentale distinguée en cinq ans. Sur le plan commercial, Motion Brain revendique environ 10 millions de yuans de revenus audités en 2025, 30 millions au premier semestre 2026, avec un objectif dépassant 50 millions sur l'année complète, portés par des contrats dans l'inspection industrielle, la gestion immobilière et la propreté urbaine, notamment avec un gestionnaire immobilier coté à Hong Kong et un leader chinois de la propreté urbaine coté en Chine continentale, tandis que des discussions sont en cours avec une grande chaîne de distribution et un fabricant d'électroménager.

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Unitree IA physique & VLA

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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

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Un fournisseur de solutions robotiques pour Foxconn boucle un tour d'amorçage avec plus de 20 millions de yuans de revenus en six mois

Chengwu Robotics (乘物机器人), startup fondée début 2025 et basée à Shenzhen, a bouclé un tour d'amorçage auprès de 和椿科技 (He Chun Technology), acteur taïwanais de référence en automatisation industrielle et robotique intelligente, avec Huajun Capital comme conseil financier exclusif. La société affiche pour 2025 un chiffre d'affaires cumulé supérieur à 20 millions de yuans (environ 2,5 millions d'euros), issu de plus d'une dizaine de projets d'intégration industrielle, dont des déploiements chez Foxconn. Elle a établi des partenariats approfondis avec des dizaines de fabricants de robots et obtenu des autorisations de niveau maximal auprès de 8 grandes marques. L'équipe fondatrice réunit Huang Jinlong, ingénieur full-stack avec plus de dix ans d'expérience en robotique industrielle, et Shan Yuhu, docteur issu de Tencent, Xpeng et Meituan, spécialisé en modèles multimodaux larges, perception 3D et fusion multi-capteurs. Plutôt que de vendre un robot propriétaire, Chengwu se positionne comme intégrateur logiciel pour des scènes industrielles non standards, là où l'automatisation traditionnelle atteint ses limites. Son modèle VLA (Vision-Language-Action) maison, baptisé Bybot Foundation Model-1 (BFM-1), vise la généralisation cross-plateforme : transférer un modèle entraîné sur un robot vers d'autres morphologies sans réentraînement complet, problème encore ouvert dans le secteur. La chaîne de collecte de données propriétaire, composée du dispositif Egocentric-UMI et du système de télé-opération Bybot-TeleOp, réduit délais et coûts d'acquisition de données multimodales (visuelles, haptiques) en simulant des environnements de production réels. Un prototype de demi-corps supérieur, équipé de bras bimanuaux à contrôle de force, mains dextres et caméras RGBD, sert de plateforme matérielle d'entraînement du modèle. Le BFM-1 est en phase de validation technique ; aucun déploiement à grande échelle n'a été annoncé. Chengwu émerge dans un écosystème robotique chinois particulièrement dense, où Unitree, UBTECH, Agibot et Fourier Intelligence occupent le segment des corps robotiques, mais où la couche d'intégration logicielle et modèle reste fragmentée. Le partenariat stratégique avec He Chun Technology, présente dans les réseaux industriels taïwanais et continentaux, accélère l'accès aux grands comptes manufacturiers, Foxconn en premier lieu. La roadmap suit une logique de progression "industrie d'abord" : les scènes industrielles, souvent réalisables avec une simple pince à deux doigts et des exigences de généralisation modérées, constituent le marchepied avant les applications commerciales, de service, puis domestiques. La prochaine étape déclarée est d'approfondir les capacités cross-corpo du BFM-1 et d'élargir le portefeuille de clients via le réseau industriel de He Chun.

Chine/AsieActu

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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.

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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

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