Chine/AsiePandaily 27 août 2026

Pékin remporte les Humanoid Games : son PDG évoque un « moment ChatGPT » imminent pour l'IA incarnée

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Le Beijing Humanoid Robotics Innovation Center a dominé la deuxième édition des World Humanoid Robot Games, remportant 15 médailles d'or, 12 d'argent et 18 de bronze au soir du 26 août, quelques heures avant la clôture de la World Robot Conference à Pékin. Sa gamme de robots Tiangong a établi 34 records humains durant la compétition et décroché l'or dans les épreuves phares, tant sportives que scénarisées. La même semaine, le centre a dévoilé Pelican-Unify, un modèle unifié d'intelligence embarquée, ainsi que Tiangong Omni, un humanoïde léger de 1,35 mètre pour 39 kilogrammes conçu pour une production de masse à coût réduit. Il a également annoncé un partenariat stratégique avec Mercedes-Benz, dans lequel le robot Tiangong 3.0 a servi de "conseiller sur base silicium", accueillant les visiteurs, présentant les modèles et répondant aux questions dans un environnement de salon très fréquenté. Le PDG Xiong Youjun a affirmé que le secteur approche la "veille du moment ChatGPT" de l'IA incarnée, une formule qui relève davantage du discours de positionnement que d'un fait vérifiable et mérite d'être lue comme telle.

Au-delà de la vitrine compétitive, le discours de Xiong marque un déplacement notable du débat sectoriel : de la course aux spécifications brutes (couple moteur, degrés de liberté) vers des critères plus systémiques, chaîne d'approvisionnement, ingénierie, expérience client, et surtout la question du retour sur investissement, signe classique d'un marché qui cherche à sortir du stade de la démonstration. Xiong reconnaît lui-même que les humanoïdes restent en retrait des robots industriels et de la main-d'œuvre humaine sur ce critère de rentabilité, ce qui tranche avec la tonalité triomphaliste habituelle de ces événements. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'élément le plus concret est ailleurs : la plateforme open source Huisi Kaiwu revendique plus de 16 millions de téléchargements, une dizaine de modèles ouverts et plus de 200 partenaires de développement, dont des institutions aux États-Unis et en Europe, ce qui en fait une tentative sérieuse de mutualisation d'infrastructure plutôt qu'une simple démonstration technologique isolée.

Cette stratégie s'inscrit dans une approche délibérément terre-à-terre : plutôt que de viser des usages spectaculaires, Beijing Humanoid cible ce que Xiong appelle les scénarios "3D" (sales, dangereux, répétitifs), comme les opérations sous tension électrique, les tests en laboratoire, l'inspection énergétique ou le tri logistique. Un cas cité, l'automatisation de la vérification de thermomètres infrarouges pour l'Institut de métrologie du Jiangsu avec un gain de vitesse revendiqué de six fois, reste toutefois un exemple isolé communiqué par l'entreprise, sans données indépendantes pour l'étayer. Xiong pousse également la standardisation du secteur, en présidant un groupe de travail sur les normes de sécurité et en faisant avancer 49 standards, estimant que l'industrialisation des humanoïdes nécessite d'abord une infrastructure commune avant toute adoption à grande échelle. Aucun acteur français ou européen de la robotique humanoïde n'apparaît directement dans cette annonce, en dehors du partenariat commercial avec le constructeur automobile allemand Mercedes-Benz.

Impact France/UE

Le partenariat commercial de Tiangong 3.0 avec Mercedes-Benz est le seul point de contact avec un acteur européen, sans participation d'entreprises ou d'institutions françaises ou européennes de la robotique humanoïde.

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BYD développe secrètement un robot humanoïde sous le nom de code "Yao-Shun-Yu" alors que les géants de l'automobile s'élancent vers l'IA incarnée

BYD, premier constructeur automobile électrique chinois, confirme le développement discret d'un robot humanoïde sous le nom de code "Yao-Shun-Yu". C'est Li Ke, vice-président exécutif du groupe, qui a levé le voile dans une interview récente. Le projet a été lancé en 2022 et est piloté par la 15e unité opérationnelle de BYD, dédiée à l'intégration électronique et à l'intelligence embarquée. L'entreprise dispose d'une équipe de plus de 4 000 ingénieurs spécialisés en conduite autonome et a annoncé un investissement de 100 milliards de yuans dans l'IA et l'intelligence automobile. Tesla, de son côté, a déjà déployé 50 unités de son Optimus Gen 3 dans son usine de Shanghai en production de série. XPeng prévoit de lancer la production de masse de son humanoïde IRON d'ici fin 2026, et Li Auto pilote un projet interne baptisé Nexus. Ce développement illustre un changement structurel dans la course aux humanoïdes : les grands constructeurs automobiles ne se positionnent plus comme observateurs mais comme acteurs à part entière de la robotique généraliste. BYD s'appuie sur des atouts industriels concrets, motorisation, batteries, électronique de puissance, fabrication de précision et semiconducteurs, que peu de pure players robotiques peuvent revendiquer. L'entreprise prévoit d'être son propre premier client, avec des déploiements envisagés dans ses showrooms comme agents d'accueil et sur ses lignes de production comme opérateurs d'atelier. Ce débouché captif résout un problème que la majorité des startups humanoïdes n'ont pas encore résolu : la validation à l'échelle dans un environnement contrôlé et à faible coût de sortie. La stratégie dite du "technology fish pond", qui consiste à préparer en amont un portefeuille technologique large et à l'activer au moment opportun, laisse également envisager une approche plateforme ouverte, avec intégration de composants tiers plutôt qu'une verticalité totale. BYD n'est pas venu à la robotique par hasard. La maîtrise des actionneurs électriques, des systèmes de gestion d'énergie et des architectures de calcul embarqué, accumulée sur des millions de véhicules électriques, constitue une base technologique directement transférable. Li Ke a formulé le diagnostic sectoriel en ces termes : "les robots chinois manquent de cerveau, les robots américains manquent de muscles", BYD visant explicitement l'excellence sur les deux axes. Face à Boston Dynamics (propriété de Hyundai), Agility Robotics (Amazon), Figure AI ou Physical Intelligence côté occidental, et à Unitree, Fourier Intelligence ou UBTECH côté chinois, BYD arrive avec une surface financière et une base industrielle hors norme. Aucune date de présentation publique ni de feuille de route commerciale n'a été communiquée : le projet reste pour l'instant au stade de l'annonce interne, sans prototype démontré publiquement ni métrique de performance vérifiable.

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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.

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3Pandaily

DeepCybo : une startup pékinoise mise sur les données humaines en première personne pour développer une AGI incarnée

DeepCybo, startup pékinoise fondée début 2025 par Chen Kai, parie sur la vidéo humaine à la première personne comme substrat d'entraînement pour l'intelligence incarnée (embodied AGI). L'approche consiste à collecter des flux vidéo authentiques captés du point de vue d'opérateurs humains, plutôt que de s'appuyer sur la simulation ou les démonstrations téléopérées. La société a levé plusieurs centaines de millions de RMB et accélère actuellement sa collecte de données pour valider l'approche à l'échelle. Pendant ce temps, le marché mondial a convergé vers une thèse similaire : en mai 2025, Tesla a annoncé réorienter l'entraînement d'Optimus vers des données vidéo humaines ; en juin 2025, GeneralistAI a présenté un système d'apprentissage imitatif validé par 270 000 heures de données collectées en conditions réelles. FigureAI a annoncé des partenariats avec des groupes immobiliers commerciaux pour instrumenter des opérateurs humains. En février 2026, NVIDIA a publié EgoScale, un modèle pré-entraîné sur 20 000 heures de vidéo egocentriques pour la manipulation dextère. La convergence de ces annonces en moins d'un an pointe vers une même conclusion : le sim-to-real gap reste difficile à combler via la simulation seule, et les données synthétiques ne généralisent pas suffisamment aux environnements non structurés. Pour les intégrateurs industriels et les équipes R&D, cela redéfinit l'actif stratégique central : la volumétrie et la qualité des données egocentriques comptent autant que l'architecture du modèle. La course à l'embodied AI ne se joue plus uniquement sur les paramètres du réseau, mais sur la capacité à instrumenter des humains à grande échelle, ce qui soulève des questions pratiques de coût de collecte, d'annotation et de diversité des scénarios. DeepCybo évolue dans un écosystème chinois de la robotique humanoïde très compétitif, face à des acteurs comme Unitree, Agibot ou Zhiyuan Robotics, mais avec un positionnement centré sur l'IA plutôt que sur le hardware. À noter que l'article source utilise indifféremment les noms "DeepCybo" et "DeepMotor" sans distinction claire, ce qui suggère soit un changement de nom récent, soit une imprécision éditoriale. La principale inconnue reste le transfert effectif entre données humaines et performance robotique réelle en production : ni GeneralistAI ni NVIDIA n'ont encore démontré ce gap comblé à l'échelle commerciale, et DeepCybo, malgré une levée conséquente, n'a pas publié de résultats quantitatifs indépendants à ce stade.

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L'usine CATL intègre le robot humanoïde de Galbot pour la manutention lourde

CATL, premier fabricant mondial de batteries pour véhicules électriques, a annoncé le déploiement du Galbot S1 dans ses lignes de production dans le cadre d'un partenariat stratégique avec le développeur chinois de robotique humanoïde Galbot. Le Galbot S1 est un robot humanoïde à charge lourde doté de bras capables de soulever jusqu'à 50 kilogrammes en charge combinée, d'un système de positionnement centimétrique par vision seule et d'une navigation omnidirectionnelle à 360 degrés. Déployé dans les usines de fabrication intelligente de CATL, il prend en charge les tâches de manutention, de transport de matériaux et de logistique répétitives lors de la production de modules et packs de batteries, avec des sessions continues pouvant atteindre huit heures. Le pack batterie embarqué intègre des matériaux cathode à gradation de particules, des anodes à faible consommation de lithium et un électrolyte bio-inspiré à auto-réparation, visant un taux de défaillance cellule à l'échelle des parties par milliard (ppb). Ce déploiement marque une étape concrète dans la commercialisation des humanoïdes industriels à charge lourde, un segment distinct des plateformes légères comme le Tesla Optimus Gen 3 ou le Figure 03, dont les capacités de manutention restent inférieures à 20 kg. Avec un payload de 50 kg, le Galbot S1 cible directement les tâches logistiques que les robots collaboratifs à bras fixes ou les AMR ne peuvent pas réaliser. Le fait que CATL maîtrise simultanément la production de batteries et leur intégration dans le robot crée une boucle verticale rare: le fabricant est à la fois client, fournisseur énergétique et partenaire de déploiement. L'annonce d'un réseau après-vente dédié aux robots humanoïdes, présenté comme un premier mondial, indique que CATL anticipe un marché de maintenance à grande échelle, au-delà de l'automatisation interne, même si aucun volume ni calendrier précis n'a été communiqué. CATL s'est engagé dans la robotique humanoïde depuis décembre 2025, date à laquelle il a présenté Xiaomo, un robot conçu pour les tests End-of-Line et les mesures de résistance interne en courant continu (DCIR) sur les packs batteries, développé par Spirit AI, une startup de Hangzhou financée par CATL. Xiaomo, animé par un modèle Vision-Language-Action (VLA) de bout en bout, affiche un taux de succès de connexion supérieur à 99% et des temps de cycle comparables à ceux d'un opérateur humain expérimenté, selon les données déclarées par CATL. La première ligne de production utilisant des humanoïdes avait été inaugurée à l'usine de Luoyang, dans la province du Henan. Sur le plan concurrentiel, CATL se retrouve dans une position ambivalente: il fournit des technologies batteries à des acteurs comme Figure AI ou Tesla, tout en développant sa propre capacité robotique en parallèle d'entreprises comme 1X Technologies ou Agility Robotics. Les prochaines étapes annoncées portent sur l'extension du Galbot S1 au réseau de service après-vente mondial de CATL et sur l'accélération du déploiement à grande échelle de l'IA incarnée dans ses sites industriels.

UELe déploiement annoncé dans le réseau mondial de CATL pourrait inclure ses usines européennes (Hongrie), créant une pression concurrentielle pour les intégrateurs robotiques et fabricants d'humanoïdes industriels de l'UE.

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