Chine/AsiePandaily 19 septembre 2026

Praxis One de Huaruizhipu : jusqu'à 106 TOPS de calcul embarqué pour l'IA incarnée sur MediaTek Genio Pro 5100

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·

Résumé IASource uniqueImpact UE

Huaruizhipu, société chinoise basée à Guangzhou, a présenté Praxis One, une plateforme de calcul embarqué pour l'IA physique, en marge du 9e China Robot Summit à Hangzhou le 17 septembre 2026. Le produit repose sur le système sur puce Genio Pro 5100 de MediaTek, gravé en 3 nanomètres avec une architecture Arm v9.2 à huit cœurs « big » et un NPU de huitième génération annoncé à environ 106 TOPS. MediaTek et ses partenaires avancent une prise en charge jusqu'à 16 flux caméra FHD virtuels, du Wi-Fi 7, du Bluetooth 6.0 et une option 5G, ainsi qu'une inférence locale du modèle Qwen3-7B à environ 23 tokens par seconde, chiffre communiqué par le fabricant sans détail sur les conditions de mesure. La puce est donnée pour une plage de température industrielle de -40°C à 105°C, visant les déploiements en usine ou en extérieur. Huaruizhipu propose en parallèle une version allégée, Praxis Nano, bâtie sur le Genio 720 de MediaTek pour les robots de taille moyenne et les boucles mouvement-capteurs, Praxis One ciblant les charges plus lourdes: perception multimodale, politiques vision-langage-action (VLA), modèles du monde légers, inférence de grands modèles en local et planification de tâches complexes.

L'argument central porte sur l'architecture: la plupart des plateformes robotiques séparent aujourd'hui un accélérateur cognitif d'un microcontrôleur de mouvement distinct, ce qui introduit de la latence entre puces, des pertes de données et de la complexité de carte. Praxis One réunit décision de haut niveau et contrôle moteur bas niveau sur un seul SoC, un choix qui, si les chiffres se confirment en conditions réelles, réduirait ces frictions pour les humanoïdes et robots gourmands en calcul. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'intérêt tient surtout à l'inférence embarquée: faire tourner un modèle de langage de 7 milliards de paramètres sans dépendre du cloud change la donne pour des sites aux connexions instables. Il faut toutefois noter qu'il s'agit à ce stade d'une annonce de plateforme de calcul et non d'un robot livré en volume: aucun chiffre de déploiement réel, aucun client nommé ni calendrier de production en série n'accompagne la présentation, et les performances citées proviennent des communications de MediaTek et de Huaruizhipu, pas de bancs d'essai indépendants.

Praxis One s'inscrit dans une offre plus large que Huaruizhipu construit autour de l'IA incarnée: une gamme de matériel de collecte de données de terrain sous la marque RuiMou, un modèle de monde latent contraint par la physique, des « scene robots » et des offres clé en main destinées aux fabricants et aux laboratoires de recherche. L'entreprise reste peu documentée en dehors des supports chinois et de son site harmony-robot.com, au point que sa dénomination anglaise officielle n'est pas fermement établie, d'où l'usage prudent des noms Huaruizhipu et Praxis One en attendant une confirmation de marque à l'international. Le lancement, adossé au China Robot Summit de Hangzhou, illustre la course chinoise au silicium dédié aux humanoïdes, un segment où des fournisseurs comme MediaTek cherchent à se positionner face aux solutions historiquement bâties autour de puces Nvidia ou Qualcomm dans les plateformes robotiques occidentales. Aucun partenariat, pilote ou date de disponibilité commerciale précise n'a été communiqué au-delà des deux références de gamme, Praxis One et Praxis Nano.

Dans nos dossiers

IA physique & VLA World models

À lire aussi

1Pandaily

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

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.

Chine/AsieOpinion

1 source

2Pandaily

Simplexity Robotics : une start-up d'IA incarnée de 11 mois déploie 100 robots sur des lignes de production

Simplexity Robotics, startup chinoise spécialisée en IA incarnée fondée il y a moins d'un an, a annoncé la livraison d'un premier lot de 100 unités de son robot polyvalent i7 Pro, ainsi que la mise en service d'une ligne de production robotisée dédiée à l'usinage CNC. Ces 100 robots n'ont pas été livrés à un seul client mais répartis sur plusieurs scénarios réels, selon Jia Peng, PDG et directeur technique de la startup, ancien cadre de Li Auto avec une solide expérience en fabrication automobile intelligente. Le plus gros déploiement concerne des clients industriels fabriquant des composants robotiques, tandis que des livraisons significatives ont aussi été effectuées vers des lignes de production de modules optiques et de circuits imprimés flexibles, des installations liées aux infrastructures IA, ainsi qu'auprès d'instituts de recherche, de partenaires d'écosystème et de développeurs. Dans les ateliers CNC, les i7 Pro assurent le chargement et déchargement continu de pièces sur plusieurs machines-outils, des tâches qui exigent précision de mouvement, manipulation fine et fonctionnement stable prolongé sous des contraintes de sécurité strictes. Chez le fabricant Leaderdrive, plusieurs unités naviguent entre différentes machines pour réaliser des opérations de chargement, positionnement et insertion. Au-delà des usines, les robots sont aussi testés en logistique, où ils localisent et prélèvent des articles commandés sur des rayonnages pour les livrer, et en tri de colis, où deux unités collaborent pour déplacer et retourner des paquets. Cette annonce illustre un changement de phase pour le secteur des robots polyvalents : le passage de la démonstration en laboratoire au déploiement réel à l'échelle industrielle, un cap que peu d'acteurs ont franchi concrètement malgré une abondance de communiqués promettant des ruptures. Le fait que Simplexity répartisse ses 100 unités sur des scénarios variés, usinage, logistique, tri de colis, plutôt que de les concentrer chez un seul client, est présenté comme une preuve de généralisation, un argument central dans le débat sur la capacité réelle des modèles VLA (vision-langage-action) à s'adapter au-delà de tâches démontrées en conditions contrôlées. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'enjeu n'est pas la performance brute mais le coût d'intégration : Simplexity revendique un déploiement opérationnel en une heure, ce qui, si vérifié en conditions réelles et non lors de démonstrations sélectionnées, romprait avec les cycles d'ingénierie et de débogage habituellement longs pour ce type d'équipement. Simplexity mise sur une intégration verticale complète, de son modèle fondation LaST0, à compréhension et génération multimodale native, à LaST-R1, qui intègre de l'apprentissage par renforcement dans le raisonnement en espace latent et revendique 99,9% de réussite sur le benchmark LIBERO, une métrique à interpréter avec prudence tant les protocoles d'évaluation varient d'un laboratoire à l'autre. Son modèle LaST-HD vise à transférer les données de manipulation humaine vers les robots de manière industrialisable. Le robot i7 Pro suit une philosophie où le modèle définit le matériel, conçue selon des standards d'ingénierie inspirés de l'automobile, intégrant mobilité, manipulation, perception à 360 degrés et calcul dans une architecture modulaire, livrée avec une plateforme de développement complète. Sur un marché dominé par les annonces de Figure, Tesla Optimus, Agility Robotics ou Physical Intelligence, Jia Peng défend une vision différente de la compétition à venir : non une rupture technologique unique, mais la capacité à entrer rapidement dans de nouveaux scénarios et générer de la valeur, l'adaptation cross-scénario primant sur la polyvalence universelle.

Chine/AsieOpinion

1 source

336Kr

L'ex-directeur tech de Meituan crée un modèle du monde pour la restauration à l'ère de l'IA incarnée

AtomBite.AI (元节智能), startup chinoise d'intelligence incarnée, vient de boucler un tour d'amorçage de plusieurs dizaines de millions de yuans mené par le fonds Yinno Innovation, avec la participation du Shuimu Tsinghua Alumni Seed Fund. La société cible un terrain peu médiatisé mais à forte récurrence : la cuisine professionnelle de restauration et la chaîne d'exécution des commandes de livraison de repas. Son équipe fondatrice porte l'ADN de Meituan : Wang Dong (CEO, docteur en informatique) y dirigeait l'ingénierie de Meituan Waimai, supervisant mille ingénieurs et des algorithmes traitant des dizaines de millions de commandes quotidiennes ; Li Tao pilotait les systèmes algorithmiques et data de la même division ; Li Haozhe, troisième co-fondateur, est un entrepreneur en série à dimension internationale. La technologie centrale est un "World Action Model" (WAM) dédié à la restauration, décliné en architecture VT-WAM combinant vision et retour tactile, en rupture explicite avec l'approche VLA (Vision-Language-Action) dominante dans le secteur. Un premier déploiement pilote en cuisine professionnelle est attendu d'ici fin 2026, avec plusieurs lettres d'intention déjà signées avec des opérateurs nationaux et internationaux. Le choix de la restauration résulte d'un audit de plusieurs mois conduit en Amérique du Nord et à Singapour. Wang Dong y a identifié un triptyque rare : besoin universel (même problématique en Chine, aux États-Unis et en Asie du Sud-Est), ROI mesurable pour le restaurateur (réduction des erreurs de commande, gains à l'emballage, allègement de la masse salariale) et cycle de décision court chez les PME, contrairement aux scénarios domestiques ou médico-sociaux. L'industrie est structurellement sous pression : hausse soutenue des salaires horaires en Amérique du Nord, turnover chronique et difficultés de recrutement persistantes en Chine. Sur le plan technique, AtomBite.AI conteste le paradigme VLA en affirmant que le contrôle moteur réel ne passe pas par le langage mais par la compréhension visuelle et physique. L'approche VT-WAM fusionne ces deux modalités dans un espace latent pour prédire les conséquences de contact avant exécution : inférer si un gobelet est plein ou chaud modifie les forces de friction et le centre de gravité lors de la saisie, ce que la vision seule ne permet pas de capturer. AtomBite.AI prend le contre-pied de la stratégie "modèle universel d'abord" adoptée par la plupart de ses concurrents. Les opérations répétitives de la cuisine, emballage, tri et transfert de commandes, génèrent un flux naturel de données d'interaction physique difficile à reproduire en simulation, alimentant un cycle d'amélioration continue du modèle depuis le terrain réel. L'architecture se décompose en trois couches : modèle monde incarné pour la perception et la planification d'actions, moteur d'orchestration des tâches, et couche matérielle combinant composants propriétaires et hardware standard. Les gestes récurrents s'exécutent en local sur des modèles légers pour limiter la latence ; le cloud gère les exceptions comme un ingrédient manquant ou un objet détecté hors place. Sur ce segment, Miso Robotics aux États-Unis et Keenon Robotics en Chine sont déjà présents, sur des périmètres différents (friture automatisée, service en salle). La feuille de route prévoit une extension progressive vers le tri, la logistique interne de restaurant, et à terme la cuisine domestique.

Chine/AsieActu

1 source

4Pandaily

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