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iFLYTEK détaille son modèle fondation vocal SparkAudio 1.0 et lance la plateforme Robot Super Brain 3.0
Chine/AsiePandaily 

iFLYTEK détaille son modèle fondation vocal SparkAudio 1.0 et lance la plateforme Robot Super Brain 3.0

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iFLYTEK a profité de son Global 1024 Developer Festival 2026 pour détailler une trajectoire qui va de l'interaction vocale à l'interaction multimodale, puis à l'interaction multimodale incarnée pour les robots. Deux produits portent ce plan : le modèle de fondation vocal SparkAudio 1.0 et la Robot Super Brain Platform 3.0, d'après Sina Tech, IT Home et la retranscription de la keynote du président Liu Qingfeng. SparkAudio 1.0 réunit traduction automatique, reconnaissance vocale et compréhension sémantique dans un seul modèle de base, afin que ces tâches s'enrichissent mutuellement. Il gère aussi la séparation de locuteurs en temps réel, la compréhension des sons d'environnement et la reconnaissance des émotions. Le rapport technique décrit un encodeur audio dense de 0,65 milliard de paramètres associé à un modèle de langage à mélange d'experts 30B-A3B, entraîné sur 13 millions d'heures d'audio. Le modèle couvre 99 langues et 202 dialectes, et a été entraîné sur des accélérateurs chinois (Huawei Ascend 910B, Hygon BW1000). Liu Qingfeng revendique trois gains : un décodeur audio semi-supervisé qui améliore la précision de 20 %, une modélisation de bout en bout segmentée dynamiquement qui réduit le temps de réponse de 15 %, et un décodage collaboratif à double paradigme qui abaisse le coût de 60 %. SparkAudio 1.0 est déjà intégré à iFLYTEK Input Method 16.0, iFLYTEK Hearing, aux carnets intelligents et aux traducteurs de la marque. L'entreprise a aussi présenté une bague d'enregistrement IA, fixée magnétiquement au dos d'un téléphone, qui transcrirait deux heures d'audio en deux minutes.

Côté robotique, iFLYTEK introduit une technologie d'interaction multimodale incarnée baptisée Spark, qui vise la réduction dynamique du bruit dans les espaces complexes, l'identification de la personne qui s'adresse au robot parmi plusieurs, la planification conjointe de la parole et du geste (saluer de la main en disant au revoir) et l'initiation de conversations lorsque la caméra repère un élément pertinent. La Robot Super Brain Platform 3.0 assemble ces briques : une carte « super brain » Spark, un module d'interaction multimodale et un kit de développement d'IA incarnée, complétés par un « harness » logiciel qui coordonne terminal et cloud, tâches de premier plan et d'arrière-plan. Le robot peut ainsi poursuivre la conversation pendant qu'il exécute des travaux en tâche de fond. La plateforme est configurable par modules selon les secteurs. La démonstration publique s'est faite dans un magasin sans personnel, ouvert 24 heures sur 24 et tenu par des robots.

Pour les intégrateurs, l'intérêt tient moins au modèle de langue qu'à la brique d'interface. La voix en environnement bruyant, l'attribution de la parole à la bonne personne et la synchronisation geste-parole sont des points de friction récurrents dans les déploiements de robots de service, et iFLYTEK les propose sous forme de carte et de kit prêts à intégrer, plutôt que comme un simple service cloud. Le positionnement est celui d'un fournisseur de couche d'interaction pour des fabricants de robots tiers, pas d'un constructeur d'humanoïdes. Il faut toutefois lire les chiffres avec prudence : les gains de 20 %, 15 % et 60 % sont déclarés par l'entreprise, sans référentiel de comparaison précisé, et le rapport reconnaît lui-même que le suivi d'instructions et le raisonnement audio complexe restent à améliorer. La démonstration du magasin autonome ne dit rien du taux de réussite, de la supervision humaine ni du volume de transactions. Le produit est annoncé et présenté, mais aucun déploiement client de la plateforme robotique n'est chiffré.

Ce lancement s'inscrit dans la stratégie d'iFLYTEK, historiquement spécialiste de la reconnaissance vocale en Chine, qui multiplie les versions de sa famille Spark, comme Spark X2.6 et Spark-ASR-2.0. L'entraînement sur puces domestiques répond aussi à la contrainte d'approvisionnement en accélérateurs étrangers et sert d'argument de souveraineté technologique. Sur le terrain de l'IA incarnée, l'entreprise ne rivalise pas directement avec Figure, Tesla ou Unitree sur le matériel, mais avec les fournisseurs de « cerveaux » et de piles logicielles, côté chinois comme occidental, ainsi qu'avec les équipes qui greffent un LLM vocal sur leurs propres robots. La suite dépendra de l'adoption par des fabricants partenaires et de la publication de références clients, que l'annonce ne détaille pas.

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1SCMP Tech 

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BrainCo, licorne technologique chinoise spécialisée dans les interfaces cerveau-machine, a dévoilé vendredi à Shanghai sa "Brain-Controlled Robot AI Platform", présentée par l'entreprise comme la première plateforme intégrée permettant de piloter un robot par la pensée, sans le moindre mouvement musculaire. L'annonce a eu lieu lors de la World Artificial Intelligence Conference (WAIC), le rendez-vous phare de l'IA en Chine. Le communiqué de BrainCo revendique un système de contrôle cerveau-vers-robot inédit, mais aucune donnée technique précise (latence de commande, nombre de commandes reconnues, plateforme robotique associée, taux de fiabilité) n'a été communiquée à ce stade, ce qui invite à traiter la démonstration comme une vitrine plutôt qu'un produit validé en conditions réelles. Pour l'industrie robotique, cette annonce s'inscrit dans la course mondiale à l'IA incarnée (embodied AI), où les grands acteurs cherchent à coupler perception, cognition et contrôle moteur dans des systèmes de plus en plus autonomes. Une interface cerveau-machine capable de piloter un robot ouvrirait des usages potentiels en assistance aux personnes à mobilité réduite, en téléopération industrielle ou en environnements dangereux, mais l'écart entre une démonstration de conférence et un déploiement commercial fiable reste généralement important dans ce secteur, notamment sur les questions de robustesse du signal neuronal et de généralisation hors laboratoire. BrainCo s'est bâtie ces dernières années sur les technologies de casques et prothèses à interface cerveau-ordinateur, avant d'élargir son positionnement vers la robotique incarnée, un mouvement suivi par plusieurs laboratoires chinois et américains investissant dans les modèles vision-langage-action (VLA) et le contrôle neuronal. La WAIC de Shanghai, vitrine annuelle des ambitions chinoises en IA, sert régulièrement de tremplin à ce type d'annonce ; les prochaines étapes attendues concernent la publication de spécifications techniques et d'éventuels partenariats industriels pour valider la plateforme au-delà de la démonstration.

Chine/AsieActu
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LivSyn Robotics lève des fonds en série A pour une plateforme reliant les robots aux modèles d'IA
2TechNode 

LivSyn Robotics lève des fonds en série A pour une plateforme reliant les robots aux modèles d'IA

La startup pékinoise LivSyn Robotics a annoncé le 8 octobre une série A d'au moins 100 millions de RMB (environ 13 millions d'euros). Le tour réunit des investisseurs financiers, Suwen Electric Energy, société cotée de services énergétiques, et un investisseur stratégique non nommé, actif dans l'IA incarnée. L'entreprise développe RUDA (Robotics Unified Device Architecture), une couche logicielle censée relier des morphologies de robots hétérogènes à des modèles d'IA et à des agents. Deux briques la composent. PhiAgent convertit des vidéos de démonstrations humaines en données d'entraînement et en trajectoires de mouvement. RoboAgent exécute les tâches et renvoie les résultats dans le système pour alimenter la boucle d'apprentissage. LivSyn affirme que sa technologie est déjà utilisée en industrie, pour l'insertion et le retrait de modules optiques, l'assemblage de batteries et l'inspection de composants électroniques. L'annonce ne donne ni nombre de sites, ni volumes, ni temps de cycle, ni taux de réussite, ni valorisation. L'intérêt tient moins au montant, modeste face aux tours de plusieurs centaines de millions de dollars des fabricants d'humanoïdes, qu'au positionnement. LivSyn ne construit pas de robot. Elle vise la couche d'abstraction entre les modèles et le matériel, là où se situe un des principaux coûts de l'intégration : chaque nouvelle machine impose aujourd'hui de reconstruire la chaîne de collecte de données, d'entraînement et de déploiement. Si les données et les compétences apprises passent réellement d'un robot à l'autre, comme le promet l'entreprise, le coût marginal d'un nouveau déploiement baisserait nettement, ce qui intéresserait les intégrateurs et les directions industrielles qui gèrent des parcs mixtes. Cette promesse reste à démontrer. Le transfert entre morphologies (cross-embodiment) est un problème de recherche ouvert, et apprendre à partir de vidéos humaines se heurte à l'écart de correspondance entre le geste humain et la cinématique du robot. Les trois applications citées, des tâches de précision dans l'électronique et la batterie, sont pertinentes mais sans chiffres de performance publiés. Elles relèvent donc, à ce stade, de l'affirmation de l'entreprise et non d'un résultat vérifié. Le tour s'inscrit dans la forte activité de financement de l'IA incarnée en Chine, où se multiplient les acteurs du « cerveau » logiciel à côté des fabricants de corps. La présence d'un groupe énergétique coté suggère un intérêt pour l'assemblage de batteries et les usages industriels liés. LivSyn rejoint un champ où d'autres tentent d'imposer une couche d'orchestration ou des modèles généralistes indépendants du matériel, comme les modèles vision-langage-action de Physical Intelligence (Pi-0), le GR00T de Nvidia ou, en Europe, des équipes visant l'intégration multi-robots. Les prochaines étapes à surveiller sont la publication de clients nommés, de métriques de déploiement et de démonstrations de transfert entre au moins deux types de robots.

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Chine/AsieActu
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Delta Intelligence lance Delta-0, un modèle fondation nativement humanoïde
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Delta Intelligence lance Delta-0, un modèle fondation nativement humanoïde

Delta Intelligence, start-up chinoise de robotique humanoïde, a publié le 28 septembre 2026 Delta-0, qu'elle présente comme un modèle de fondation natif pour la loco-manipulation du corps entier. Le modèle fusionne vision, langage et proprioception en cibles d'action unifiées, afin qu'un bipède marche, s'équilibre et manipule dans une seule boucle continue, sans modules séparés pour la locomotion et la manipulation. Dans une démonstration continue relayée par LeiPhone, un humanoïde piloté par Delta-0 a planifié 32 pas et enchaîné neuf tâches domestiques en environ 210 secondes, entre chambre, salon et cuisine. Il a rangé un lit et une console de jeu, ramassé une peluche au sol, chargé du linge, placé une tasse dans un lave-vaisselle, repéré un fruit avarié dans un réfrigérateur, l'a jeté dans une poubelle à pédale, puis s'est assis sur un canapé. Un second corps, équipé de mains dextres à degrés de liberté élevés, a posé un disque vinyle et dansé en rythme, épreuve censée coupler préhension, posture et mouvement rythmé. L'architecture combine un « cerveau » qui traduit la perception multimodale en commandes de membres, un « cervelet » chargé de l'équilibre à haute fréquence et des réflexes moteurs, et un contrôle hybride force/pose qui ajuste le contact sans déstabiliser la posture. L'intérêt tient à la cible : la stabilité du contact dans des tâches longues, là où beaucoup de modèles vision-langage-action (VLA) restent confinés à la manipulation de table avec un bas du corps traité à part. Huang Siyuan, cofondateur et scientifique en chef, soutient que les grands modèles de langage aident à planifier les étapes mais ne stabilisent ni le contact, ni le déséquilibre, ni la force continue, ce qui justifie l'étage cervelet et le contrôle en force. Pour les intégrateurs, la promesse de transférabilité entre corps, avec des plateformes Unitree et AgiBot citées, réduirait le coût d'adaptation par robot. Il faut toutefois relativiser : la vidéo est une démo en scènes préparées, sans taux de réussite, nombre d'essais, ni indication d'intervention humaine, et « 210 secondes pour neuf tâches » ne dit rien de la fiabilité en environnement non contrôlé. Aucun chiffre de payload, de DOF, de prix ni de déploiement client n'a été publié. Il s'agit donc d'une sortie de modèle démontrée, pas d'un produit validé en exploitation. Côté méthode, l'entraînement réutilise des données de membres supérieurs et inter-embodiments, ainsi que de la capture de mouvement humain du corps entier. Le post-entraînement s'appuie sur des retours d'interaction réels, des corrections humaines et de l'apprentissage par renforcement pour la récupération sur échec. Une boucle d'évaluation « real-sim-real » reconstruit les scènes en simulation pour tester navigation et reprises avant de revenir au matériel pour vérifier le transfert. Le PDG et fondateur, le Dr Ma Xiaojian, revendique des robots capables d'entrer dans des espaces à l'échelle humaine et de livrer des résultats sur des tâches longues, plutôt que d'en avoir seulement la silhouette. Delta-0 arrive dans un champ où Figure (Helix), Physical Intelligence (Pi-0) et NVIDIA (GR00T) poussent des approches comparables, et où les acteurs chinois multiplient les modèles indépendants du corps. Les partenaires poursuivent l'adaptation et la vérification en scène, mais aucun calendrier de pilote n'est annoncé, et aucun acteur européen n'est impliqué à ce stade.

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Chine/AsieActu
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Le fondateur, docteur de l'UCLA, lance une startup de modèles fondation pour robots humanoïdes, lève près de 500 millions de yuans en amorçage
436Kr 

Le fondateur, docteur de l'UCLA, lance une startup de modèles fondation pour robots humanoïdes, lève près de 500 millions de yuans en amorçage

Près de 500 millions de yuans levés en tour d'amorçage "angel++", sixième tour de financement en seulement six mois d'existence pour la jeune pousse chinoise Delta Intelligence (德塔智能), fondée en janvier 2026 à Pékin. L'entreprise développe des modèles de fondation pour robots humanoïdes (Humanoid Foundation Models, HFMs), visant une manipulation locomotrice généraliste corps entier plutôt qu'une simple démonstration de marche. Le tour réunit des groupes industriels cotés en bourse, des fonds financiers de premier plan (Hillhouse Ventures/GL Ventures, Yuanhe Holdings, Fosun RZ Capital, Huaying Capital, Lenovo Capital) et, fait notable, plusieurs constructeurs de robots humanoïdes eux-mêmes: Zhiyuan Robotics (AgiBot), Leju Robotics, Galbot et Unitree. Les trois cofondateurs, dont le CEO Ma Xiaojian, sont tous docteurs de l'UCLA, formés à Tsinghua et Peking University, et sont passés par Google Robotics, NVIDIA Research, DeepMind, Meta ainsi que l'Institut de recherche en intelligence artificielle générale de Pékin, avec une expérience sur des projets DARPA, ONR et NSF. Techniquement, Delta Intelligence mise sur un moteur de monde 3D natif traitant nuages de points et gaussian splatting plutôt que des représentations visuelles 2D, couplé à un dispositif de capture propriétaire purement visuel qui enregistre en une seule prise les mouvements corps entier (mains, pieds, bassin, épaules) et reconstruit la scène 3D en temps réel, en mode téléopération ou sans robot physique. Le contrôle repose sur une architecture à trois couches: un "cerveau" pour la perception et la planification longue durée, un "cervelet" entraîné par renforcement en simulation massive pour le pilotage moteur fin à des fréquences de dizaines à centaines de hertz, et une couche hybride force-position pour la fluidité du geste. L'argument central de Delta Intelligence répond à une limite documentée du secteur: la plupart des modèles d'IA incarnée raisonnent encore sur des représentations 2D, insuffisantes pour juger la profondeur ou la géométrie nécessaires pour ouvrir une porte ou grimper un escalier, ce qui accumule des erreurs sur les tâches longues en conditions réelles. En entraînant le "cerveau" uniquement sur données réelles (la simulation ne modélisant pas fidèlement les contacts multiples de préhension et d'appui) et le "cervelet" surtout en simulation, l'entreprise illustre une fragmentation croissante du secteur entre fournisseurs de modèles de fondation et constructeurs de robots. Son partenariat direct avec Zhiyuan, Leju, Galbot et Unitree, via un pipeline standardisé de retargeting inter-plateformes, en fait un fournisseur de socle logiciel transférable d'un robot à l'autre sans réentraînement complet, un enjeu central pour l'industrialisation du secteur. Ce rythme de levées reflète l'appétit du capital chinois pour les modèles de fondation robotique, où les constructeurs de robots préfèrent désormais investir chez leurs futurs fournisseurs logiciels plutôt que tout développer en interne. Delta Intelligence se positionne face à des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0) ou NVIDIA (GR00T N2), en misant sur un moteur 3D natif et un dispositif de capture censé lever le goulot d'étranglement des données corps entier, souvent limitées aux mains chez les concurrents. Les fonds serviront à industrialiser ce dispositif de capture, construire la boucle de données associée et étoffer l'équipe de recherche, sans calendrier précis de déploiement client communiqué à ce stade.

Chine/AsieActu
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