Chine/AsiePandaily 21 septembre 2026

Puce Dataflow RISC-V Radiant D35 : partenariat avec PrimeBot pour l'IA incarnée en périphérie

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Lors du lancement produit de PrimeBot à Shanghai le 20 septembre 2026, le concepteur de puces chinois Ricore, basé à Suzhou, a été désigné partenaire de l'écosystème de calcul du fabricant de robots grand public. Le nom Ricore provient du domaine ri-core.cn de l'entreprise et reste à confirmer sur une dénomination sociale officielle en anglais. La puce phare, commercialisée sous le nom Radiant D35, associe un cœur CPU RISC-V conçu en interne à une architecture de calcul en flux de données (dataflow), destinée à l'inférence IA embarquée pour la perception, le contrôle moteur et le raisonnement multimodal des robots humanoïdes, sous des contraintes strictes de puissance et de latence. Contrairement aux architectures classiques à flux de contrôle, qui déplacent les tenseurs entre mémoire et unités de calcul selon un flux d'instructions, l'architecture dataflow déclenche les calculs dès que les opérandes arrivent, ce qui réduit l'énergie et la latence liées aux déplacements de données. Le composant utilise un packaging en chiplets permettant de configurer les niveaux de calcul selon les scénarios, est livré avec une chaîne logicielle complète compatible avec les principaux frameworks de deep learning, et embarque, selon Ricore, jusqu'à environ 128 Go de mémoire haute vitesse pour exécuter des modèles localement sans passer par le cloud. L'entreprise revendique plusieurs dizaines de brevets dataflow, une nomination au prix du meilleur article à ISCA 2026, et l'entrée de son cœur RISC-V sur la liste d'approvisionnement mondial d'un fabricant de semi-conducteurs international après certification technique. Cette annonce s'ajoute, sans la remplacer, à la présentation le même jour des robots personnels Q1 et T1 de PrimeBot.

Le signal le plus concret n'est pas une performance mesurée mais un choix stratégique : un fabricant de robots humanoïdes identifié retient une puce d'inférence dataflow RISC-V comme partenaire de calcul en périphérie, plutôt que de publier une fiche de benchmark public. Aucun chiffre de TOPS soutenus, d'enveloppe de puissance ni de correspondance avec des SKU PrimeBot précis n'a été communiqué, ce qui invite à traiter l'annonce comme un positionnement commercial plutôt qu'une preuve de performance vérifiée. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'épisode illustre néanmoins une tendance de fond : la chaîne d'approvisionnement chinoise de la robotique embarquée cherche désormais à peser sur le silicium lui-même, et pas seulement sur l'assemblage de robots complets, dans un contexte où les architectures dataflow et les cœurs RISC-V spécialisés se présentent comme une alternative aux solutions dominantes de calcul embarqué pour l'IA physique face aux contraintes de puissance des plateformes humanoïdes.

Le rapprochement a été relayé par People.cn et Shanghai Securities News comme une illustration de la montée en puissance des chaînes d'approvisionnement domestiques chinoises dans l'IA incarnée, en phase avec le soutien politique affiché à l'industrialisation du RISC-V dans l'IA et les systèmes embarqués. Sur ce marché, Ricore se positionne face aux architectures de calcul embarqué dominantes utilisées ailleurs dans l'industrie humanoïde, tout en misant sur sa spécificité dataflow plutôt que sur une architecture de contrôle classique. Aucun calendrier de déploiement, pilote client ou volume de production n'a été précisé au-delà du partenariat annoncé, et la correspondance exacte entre le Radiant D35 et les gammes Q1 et T1 de PrimeBot reste à documenter dans de futures communications.

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L'équipe Qwen d'Alibaba entre dans l'IA incarnée avec son modèle VLA

L'équipe Tongyi Qianwen d'Alibaba a annoncé en 2026 son entrée dans le domaine de l'IA embodiée avec Qwen-VLA, un modèle vision-langue-action (VLA) destiné à doter robots et appareils intelligents d'une capacité de perception, de compréhension et d'action dans le monde physique. L'architecture unifiée du modèle intègre trois composantes : la perception visuelle, la compréhension du langage naturel, et la planification d'actions physiques. Concrètement, un système embarquant Qwen-VLA serait en mesure d'analyser son environnement via des caméras, d'interpréter des instructions vocales ou textuelles, et de générer les commandes motrices correspondantes. Les applications visées couvrent un spectre large : robots industriels, robots de service, et équipements domestiques connectés. Le modèle s'appuie sur l'expertise accumulée par la série Qwen en LLM et IA multimodale, en étendant ces capacités vers la prédiction d'actions robotiques. Aucune métrique de performance (charge utile, degrés de liberté, temps de cycle) n'a été communiquée à ce stade, ce qui situe clairement cette publication comme une annonce de cap stratégique plutôt que le lancement d'un produit finalisé. L'entrée d'Alibaba reconfigure l'équilibre de la course à l'IA embodiée en Chine, non pas par une approche hardware-first, mais par la couche modèle. Qwen-VLA est positionné comme une plateforme ouverte : Alibaba ne construit pas ses propres robots, mais fournit le "cerveau" que des partenaires matériels peuvent embarquer dans leurs systèmes, quel que soit le facteur de forme. Cette stratégie rappelle davantage celle d'un fournisseur de fondations que celle d'un constructeur robotique intégré. L'atout différenciant réside dans les ressources mobilisables : la puissance de calcul d'Alibaba Cloud, les données réelles issues des opérations logistiques de Cainiao et des flux e-commerce de Taobao, et un écosystème dense de partenaires industriels. Si ces données propriétaires représentent un avantage réel pour l'entraînement et le fine-tuning de VLA, leur exploitation sans friction juridique ou de gouvernance reste à démontrer en pratique. La publication de Qwen-VLA s'inscrit dans une accélération marquée du marché chinois de l'IA embodiée en 2026, portée par la convergence des modèles de fondation, des capteurs et des capacités manufacturières. Alibaba rejoint un champ concurrentiel déjà dense : Unitree Robotics et Deep Robotics sur le hardware, Zhiyuan et AgiBot sur l'intégration système, et des géants tech comme Xiaomi et ByteDance qui investissent de plus en plus dans la robotique généraliste. La stratégie d'Alibaba, modèle ouvert sans robot propriétaire, la distingue de Figure AI ou 1X Technologies aux États-Unis, qui misent sur une intégration verticale complète. Elle se rapproche davantage de l'approche de NVIDIA avec GR00T N2, ou de Physical Intelligence avec Pi-0 côté américain. Les prochaines étapes à surveiller : des partenariats hardware concrets, des benchmarks comparables aux standards du secteur, et d'éventuels pilotes industriels chez des opérateurs logistiques comme Cainiao, qui constitueraient le premier vrai test de passage à l'échelle.

UEL'accélération de l'IA embodiée en Chine avec Qwen-VLA accentue la pression concurrentielle sur les acteurs européens du secteur, sans impact direct immédiat sur le marché français ou les réglementations EU.

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Alibaba et Tencent mènent le virage de l'IA incarnée pour la robotique

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UEL'émergence de briques VLA open/semi-open source chinoises (Qwen3.7-Max) pourrait abaisser les coûts d'intégration pour les industriels européens, tout en intensifiant la pression concurrentielle sur les acteurs EU face aux géants technologiques chinois.

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Pénurie de données » : le véritable frein qui bride l'IA incarnée en Chine

Au World Robot Conference de Beijing cette année, l'attention s'est déplacée des démonstrations spectaculaires de robots vers des stands où des opérateurs humains, casque et gants de téléopération sur la tête et les mains, "enseignent" des gestes à des pinces robotiques dont chaque mouvement est enregistré comme donnée d'entraînement. Une nouvelle catégorie d'acteurs, qualifiés d'"infrastructure de données" ou de "fondation de données pour l'IA physique", s'est imposée en nombre, signe d'un basculement de la démonstration vers l'alimentation en données. Xia Hualin, qui dirige la base de données et d'entraînement du Beijing Humanoid Robotics Innovation Center, estime que l'IA incarnée réclame plusieurs ordres de grandeur de données de plus que la conduite autonome. La China Academy of Information and Communications Technology recense plus de 70 sites d'entraînement opérationnels fin juin, avec 46 autres planifiés ou en construction, un volume jugé encore très insuffisant. Une estimation du secteur chiffre à environ 500 000 heures les données réelles d'interaction physique conformes disponibles en Chine, alors que la commercialisation exigerait des dizaines de millions d'heures, soit un déficit de plus de 99 %. Le travail de collecte s'est complexifié : une simple tâche de tri de pièces a déjà généré entre 30 000 et 40 000 points de données, et le standard pour "porter un plateau" est passé d'un simple geste de saisie-déplacement-dépôt à un maintien de l'équilibre en marchant. Wang Chuang, associé chez AgiBot, situe la bascule entre l'ère de la démonstration en 2024 et la production de masse et le déploiement réel visés pour 2025-2026. En juin, le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information et le régulateur des actifs publics ont lancé un plan d'action 2026 ciblant plus de 100 scénarios d'usage à forte valeur et des dizaines de milliers d'unités déployées d'ici la fin de l'année. Ce constat déplace le vrai goulot d'étranglement de l'humanoïde chinois : ce n'est plus la mécanique ou l'algorithme qui bride le déploiement, mais l'approvisionnement en données physiques réelles, un problème que le texte ou les corpus de conduite autonome ne peuvent pas résoudre par transfert. Cela nuance directement le récit dominant d'un sim-to-real résolu ou de modèles vision-langage-action prêts à s'industrialiser à grande échelle : sans force, toucher distribué et couple moteur, la vidéo seule ne suffit pas à rendre une saisie fiable. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cela signifie que le calendrier de déploiement des humanoïdes dépend désormais autant d'une chaîne d'approvisionnement en données que du matériel lui-même. Ce virage s'inscrit dans la course chinoise à l'humanoïde portée par des acteurs comme AgiBot, UBTech ou Unitree, après deux années dominées par des vitrines technologiques. Les sites d'entraînement sont désormais conçus comme des "écoles complètes" couvrant la marche basique jusqu'aux opérations industrielles de précision, combinant téléopération en réalité virtuelle, capture de mouvement portable et collecte sur robots réels. Tant que ce déficit de données ne se résorbe pas, prévient Xia Hualin, les robots humanoïdes peineront à se défaire de leur image de jouets téléguidés.

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SenseTime ouvre un commerce de proximité en IA incarnée avec des robots humanoïdes à Shanghai

SenseTime, l'un des principaux groupes d'intelligence artificielle en Chine, a inauguré en mai 2026 à Shanghai un point de vente de détail entièrement opéré par des robots humanoïdes. La boutique, baptisée "Shaomai Gou" (烧卖购), est installée dans le site touristique Baoshan Riverside Scenic Area. Le protocole client est simple : scanner un QR code pour passer commande depuis son téléphone, puis recevoir le produit directement des mains du robot. Au-delà de la préparation des commandes, les robots seraient capables d'assurer la sélection des références, la tarification et l'analyse des données de réapprovisionnement des stocks. Le magasin a attiré des files d'attente spontanées lors du week-end du 1er mai. Aucun modèle de robot n'est identifié dans l'annonce officielle, et SenseTime ne publie pas de métriques opérationnelles (temps de cycle, taux de succès des saisies, volume de transactions). Ce déploiement est significatif parce qu'il sort les robots humanoïdes du contexte industriel contrôlé pour les placer face à des consommateurs non formés, dans un environnement ouvert et non structuré. La manipulation de produits variés, la gestion des interactions client et le réassort en rayon constituent des tâches difficiles pour un système robotique généraliste. Cela dit, l'absence de données techniques publiées invite à la prudence : l'initiative ressemble davantage à un déploiement pilote à forte valeur marketing qu'à une preuve de passage à l'échelle industrielle. Ce que cela valide en revanche, c'est l'existence d'une voie commerciale pour l'embodied AI dans les services de proximité à forte fréquentation, un segment jusqu'ici dominé par des kiosques automatisés passifs. SenseTime a bâti sa réputation initiale sur la vision par ordinateur et la reconnaissance faciale avant de pivoter vers l'IA incarnée, combinant vision robotique, compréhension du langage naturel et manipulation physique. En Chine, la société fait face à la concurrence de Unitree Robotics, Fourier Intelligence et UBTECH sur le segment humanoïde ; à l'international, les références du secteur restent Figure AI avec le robot 03, Physical Intelligence avec Pi-0 et Boston Dynamics. La prochaine étape logique pour SenseTime sera d'étendre "Shaomai Gou" à d'autres sites et de publier des données de performance qui permettraient de distinguer la démonstration du déploiement opérationnel réel.

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