Chine/AsiePandaily 27 octobre 2026

L'aperçu de GO-3 Nano d'AgiBot prend la tête du classement en simulation de RoboDojo avec un score moyen de 61,90

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Un aperçu du prochain modèle de fondation de manipulation robotique d'AgiBot a pris la première place de RoboDojo, un benchmark public pour politiques de manipulation généralistes qui combine 42 tâches en simulation et 18 tâches en conditions réelles. Sur le classement simulation, GO-3 Nano Preview affiche un score moyen de 61,90 et un taux de réussite moyen de 56,42 %. Le journal de mise à jour du benchmark indique une entrée ajoutée le 27 octobre, contribuée par AgiBot, sur la piste « agent ». PyRUA-Lean, de l'équipe DAGroup de l'Université de Pékin, arrive deuxième avec 55,26 et 50,35 %, soit 6,64 points d'écart. Le score se décompose en six dimensions, et le modèle n'est pas premier partout : il domine la manipulation de précision (78,65), l'exécution longue durée (68,21) et les tâches sémantiques ouvertes (61,71). Il reste en revanche derrière HexaShell-Preview (84,53) et EmbodiedEvo (79,40) sur la mémoire, où il obtient 64,50. Il est aussi devancé par VPP2 de RobotEra en généralisation standard (45,93 contre 52,14), et loin des spécialistes en généralisation randomisée (26,97).

Le résultat intéresse surtout parce qu'il déplace la comparaison du matériel vers les modèles : AgiBot est désormais jugé sur sa ligne de modèles, sur une grille commune, et pas seulement sur ses robots. Le benchmark classe GO-3 Nano Preview comme un système « agent plus world-action-model » et non comme une simple politique vision-langage-action (VLA), ce qui confirme une trajectoire architecturale suivie depuis GO-1 et les travaux GE-Act. Pour un intégrateur, la lecture utile est celle du profil : de bons scores en précision et en horizon long sont pertinents pour l'assemblage ou la logistique, tandis que la faiblesse en généralisation randomisée rappelle que la robustesse hors distribution reste le point dur. Il faut aussi relativiser : un classement en simulation ne dit rien du taux de réussite en production, et une partie de la presse chinoise a présenté les scores par dimension comme tous premiers, ce que le classement lui-même dément. Le recul de RoboDoctor, qui affiche 57,10 sur le résumé à 54 tâches de simulation cette semaine, montre aussi à quelle vitesse le haut de tableau bouge.

Le tableau est très disputé : RoboDojo référence des dizaines de politiques d'équipes chinoises et internationales, dont Shanghai AI Lab, RobotEra, Galaxea AI, Horizon Robotics, Tencent Robotics X, Li Auto et Xiaomi Robotics, ainsi que des entrées de référence gérées par l'équipe du benchmark. RoboDoctor, issu d'une équipe dirigée par un professeur de l'Université Tsinghua, illustre cette pression. AgiBot n'a publié aucun rapport technique pour GO-3 Nano Preview, et l'entrée est étiquetée « preview » : il s'agit d'un travail en cours, pas d'un modèle livré ni déployé. L'entreprise vient par ailleurs de présenter GE-Act 2.0, un modèle world-action natif annoncé avec une mise à l'échelle des données ×100, et de placer son G2 Max dans un entrepôt robotisé de JD Logistics. La prochaine étape à surveiller est la publication d'un rapport technique, qui permettrait de vérifier la méthode et de comparer les résultats simulés aux 18 tâches réelles du benchmark.

Impact France/UE

Pas d\'impact direct sur la France/UE

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AgiBot IA physique & VLA Manipulation robotique

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La Chine et les robots humanoïdes en 2026 : le boom de la production face à la réalité du déploiement, AgiBot et Unitree en tête

Lors de la conférence de presse du World Artificial Intelligence Conference (WAIC), en juillet 2026, Gan Xiaobin, directeur adjoint du département Science et Technologie du ministère chinois de l'Industrie (MIIT), a annoncé que la production chinoise de robots humanoïdes devrait dépasser 100 000 unités sur l'année, contre environ 20 000 en 2025, un bond par cinq que le vice-ministre Ke Jixin présente comme le passage d'une phase exploratoire à un développement standardisé et à grande échelle. Selon MIR Databank, AgiBot et Unitree forment un duopole net : AgiBot a annoncé 15 000 unités sorties d'usine début juin, Unitree environ 11 000 fin mars, avec des déploiements couvrant sept usages, du chargement en ligne de production au nettoyage commercial, en passant par la manutention, le tri logistique, l'accueil, le commerce et la surveillance. Unitree vise un doublement des livraisons par rapport aux 6 500 unités de 2025 et porte sa capacité à 30 000 unités par an, mais plus de 70% de son chiffre d'affaires humanoïde provenait, à fin septembre 2025, de clients recherche et éducation, contre seulement 9% pour l'industriel. UBTech, troisième en production mais quatrième en livraisons, signe typique d'un stock qui s'accumule, a lancé le 30 juin son U1 (169 800 yuans en version Pro, plus de 13 361 commandes), un produit grand public non comptabilisé dans les statistiques industrielles. Cet écart entre production et livraisons révèle la tension centrale du secteur : la capacité de fabrication est là, mais la demande réelle et des boucles commerciales durables restent à construire. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, le chiffre brut de 100 000 unités ne dit rien du taux d'usage réel en usine, comme le montre le cas Unitree où l'essentiel des ventes va encore à la recherche et à l'éducation plutôt qu'à la production. Cela confirme un scepticisme déjà présent dans le secteur sur l'écart entre démonstration et réalité opérationnelle : produire en série ne signifie pas que l'autonomie des robots tient la cadence d'une chaîne industrielle. Le recul relatif d'UBTech en livraisons, malgré une production élevée, illustre que la course chinoise aux humanoïdes se joue désormais autant sur l'écoulement commercial que sur la capacité industrielle brute. Au-delà du duopole AgiBot-Unitree, cinq autres exposants du WAIC 2026 illustrent des trajectoires bien différentes. Le Centre national-local d'innovation en robots humanoïdes mise sur des usages pragmatiques : guidage touristique, patrouille de sécurité, tri industriel. Matrix Intelligence positionne son MATRIX-3 en haut de gamme bipède, à 580 000 yuans, avec 1 000 commandes cumulées. Banxing Embodied suit une logique de sous-traitance ODM personnalisée à 208 000 yuans l'unité. La filiale Huajian de Zhongjian Technology n'a présenté que le concept ZERO, encore au stade de prototype. MagicLab, enfin, a choisi une entrée verticale par cas d'usage avec son robot de régulation du trafic Xiaomai, déployé lors du marathon de Wuxi. Ensemble, ces cinq acteurs dessinent un écosystème plus fragmenté et plus incertain que le seul récit d'un boom industriel des humanoïdes chinois.

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Chine : les robots Agibot atteignent 99 % de réussite lors d'une démonstration en usine de six jours

AGIBOT, fabricant chinois de robots humanoïdes, a organisé fin juin 2026 un livestream mondial de six jours depuis l'usine Longcheer Technology de Nanchang, en Chine, pour démontrer la viabilité industrielle de ses robots G2 sur une ligne de production active. Les G2 sont des manipulateurs mobiles sur roues avec un torse humanoïde, conçus pour la manutention, l'inspection qualité et l'assistance en ligne de fabrication. Pendant 64 heures d'opération cumulées, les robots ont exécuté 64 828 tâches réparties sur plus de quatre flux de fabrication différents, avec un taux de réussite annoncé de 99,99 %. Ils ont contribué à la production de 17 625 unités de tablettes en conditions réelles, aux côtés d'opérateurs humains et d'équipements industriels en fonctionnement. Simultanément, AGIBOT a annoncé la livraison de son 15 000e robot à Longcheer, soulignant une montée en cadence remarquable : il a fallu environ un an pour passer de 1 000 à 5 000 unités, puis seulement trois mois pour aller de 5 000 à 10 000, soit une vitesse de production multipliée par quatre. Le demo-to-reality gap reste l'obstacle central du secteur humanoïde, et AGIBOT a structuré son exercice précisément pour répondre à cette critique. Un livestream continu de six jours sur une ligne de production commerciale non préparée est méthodologiquement plus contraignant qu'une démonstration en laboratoire ou une vidéo sélectionnée. Cela dit, un taux de succès de 99,99 % sans indication du nombre d'interventions humaines, du périmètre exact des tâches ou de la nature des "failures" non comptabilisées mérite prudence. Si les chiffres se confirment à l'audit, ils représentent un signal fort pour les intégrateurs industriels : le sim-to-real et la robustesse en environnement bruité commencent à être résolus à une échelle suffisante pour envisager des déploiements pilotes à coût acceptable. La position déclarée d'AGIBOT dans les expéditions mondiales d'humanoïdes, à 39 % de part de marché selon ses propres chiffres, illustre l'avance de l'écosystème chinois dans la commercialisation de masse, bien avant que des acteurs occidentaux comme Figure AI, Agility Robotics ou 1X n'aient franchi les mêmes seuils de volume. Fondée à Shanghai, AGIBOT a accéléré son développement dans le sillage du boom des VLA (Vision-Language-Action models) et de l'intérêt industriel post-2023 pour l'embodied AI. Son G2 concurrence directement le Figure 03 (Figure AI, ayant réalisé un run autonome de 200 heures en mai 2026 avec 250 000 colis traités) et l'Optimus Gen 3 de Tesla, ainsi que les robots Unitree et Fourier Intelligence côté chinois. Sur le segment européen, les acteurs comme Enchanted Tools ou Wandercraft restent positionnés sur des niches spécialisées (service, médical) sans viser encore la production industrielle de masse. La prochaine étape pour AGIBOT sera de convertir ces démonstrations en contrats de déploiement multi-sites et de publier des données indépendantes validant ses métriques de fiabilité.

UEAucun impact direct sur la France/UE, mais la démonstration révèle un écart compétitif croissant : avec 15 000 robots livrés et 39 % de parts de marché revendiquées, l'écosystème chinois distance les acteurs européens (Enchanted Tools, Wandercraft) qui restent cantonnés à des niches spécialisées sans viser la production industrielle de masse.

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La Chine dévoile un nouveau robot humanoïde avec un taux de réussite de 98%, assemblage EV et opérations d'usine

Xiaomi a annoncé de nouveaux progrès dans le déploiement de son robot humanoïde sur une chaîne de production automobile en Chine. Après quatre mois d'optimisations continues, le taux de réussite du robot sur un poste de vissage de vis autotaraudeuses est passé de 90,2 % à 98 %, ramenant l'écart avec le taux de qualification des ouvriers humains à seulement un point de pourcentage. Ce chiffre de 90,2 % avait été annoncé en mars 2026, lors du premier déploiement du robot en usine d'assemblage de véhicules électriques. Xiaomi a également étendu les tâches confiées au robot avec deux nouvelles applications: le tri des panneaux latéraux de console centrale et le pliage et recyclage de bacs à pièces, toutes deux atteignant 90 % de réussite. Le tri des panneaux latéraux constitue une étape notable puisque, selon Xiaomi, il s'agit de la première fois qu'un robot humanoïde effectue des opérations continues de longue durée sur des pièces flexibles dans une usine automobile, des composants plus difficiles à manipuler que les pièces rigides car ils peuvent se déformer et changer de position. Ces progrès, avancés par communiqué et rapportés par Technode, illustrent le déplacement progressif de la compétition humanoïde industrielle des vidéos promotionnelles courtes vers des démonstrations prolongées en conditions réelles d'usine. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'enjeu est de savoir si ces taux de réussite, mesurés sur des tâches spécifiques et sur des durées limitées, reflètent une fiabilité réellement transposable à une production en volume, plutôt qu'une performance optimisée pour la communication. La manipulation de pièces flexibles sur une durée prolongée reste un indicateur technique pertinent, car elle teste la robustesse de la perception et du contrôle moteur au-delà des scénarios rigides plus simples à automatiser. Le contexte est celui d'une course serrée entre acteurs chinois du robot humanoïde industriel. Figure a fait tourner son robot Figure 02 pendant plus de 20 heures en continu sur des tâches logistiques, sans communiquer de taux de réussite formel, misant plutôt sur la gestion de flotte et la fiabilité longue durée. AgiBot, de son côté, a revendiqué un taux de réussite de 99,99 % avec son robot G2 ayant exécuté 64 828 tâches sur une ligne de production de tablettes pendant 64 heures consécutives, avant d'annoncer récemment des résultats quasiment identiques à ceux de Xiaomi sur l'assemblage automobile, avec 98 % en vissage et 90 % sur le tri et le pliage. Cette convergence de chiffres entre concurrents chinois suggère une course à la communication de métriques autant qu'une course technologique, sans qu'aucun protocole de mesure indépendant ne soit encore public.

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Qwen3.8-Max d'Alibaba et Nebula de ZTE à égalité en tête des modèles chinois du classement SuperCLUE Embodied Brain

Le groupe d'évaluation chinois SuperCLUE a publié l'édition de septembre 2026 de son classement EmbodiedCLUE-VLA, qui mesure la capacité d'un modèle d'IA à servir de « cerveau » à un robot, c'est-à-dire à planifier et raisonner sur des tâches physiques. Parmi les modèles chinois, Qwen3.8-Max-0902 d'Alibaba et Nebula-EmbodiedBrain de ZTE partagent la première place avec un score total identique de 77,48. Le benchmark couvre quatre domaines : la perception de base (temporelle, d'objets, spatiale), le raisonnement visuel (mathématique, temporel, spatial, logique), l'interaction et la planification (planification de tâches et de trajectoires) et la sécurité incarnée (conformité éthique, sécurité physique, protection de la vie privée). SuperCLUE considère comme à égalité les modèles séparés de moins d'un point et ne cite les modèles internationaux qu'à titre indicatif, hors classement. Les deux leaders y arrivent par des chemins différents. Qwen3.8-Max-0902 obtient les meilleurs scores chinois en perception de base (83,33) et en raisonnement visuel (84,72). Nebula-EmbodiedBrain domine en sécurité (97,92 contre 89,58). Les deux font 39,29 en interaction et planification, mais le modèle de ZTE est meilleur en planification de tâches (64,29 contre 28,57), celui d'Alibaba en planification de trajectoires (50 contre 14,29). Derrière, on trouve des modèles open source de 10 milliards de paramètres ou moins : MiMo-Embodied-7B de Xiaomi (56,95, également premier du classement séparé des moins de 10B), RynnBrain1.1-9B d'Alibaba (50,33), RoboBrain2.5-8B-NV de BAAI (46,36) et HY-Embodied-0.5 de Tencent, 4B (29,14). Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, le signal principal est que la planification reste le maillon faible : aucun modèle chinois ne dépasse 40 en interaction et planification, et les quatre modèles open source plafonnent à 14,29 ou moins. Autrement dit, la perception et le raisonnement visuel progressent nettement plus vite que la capacité à enchaîner des actions fiables, ce qui limite l'autonomie réelle des robots sur des tâches longues. L'écart avec les références internationales reste net : GPT-6 Astra atteint 86,75, Gemini-3.8-Flash 82,12 et Gemini-Robotics-ER-2-Preview, spécialisé en robotique, 70,86. Il faut toutefois lire ces chiffres avec prudence. Il s'agit d'un benchmark par un seul organisme, et le média chinois MyDrivers note lui-même que les classements fondés sur des jeux de tests différents donnent souvent des résultats contradictoires. Les deux leaders sont par ailleurs des modèles fermés accessibles par API, ce qui pèse sur leur reproductibilité et leur adoption embarquée. Le positionnement diffère : selon MyDrivers, Alibaba se distingue par sa mémoire spatio-temporelle, capable de retenir une tâche inachevée après une interruption, tandis que ZTE vise le déploiement sur machine et l'adaptation au matériel. Ce classement s'inscrit dans une série : SuperCLUE avait déjà publié des éditions en janvier et février 2026. ZTE avait auparavant sorti EmbodiedBrain 1.0, un modèle vision-langage pour la planification de tâches incarnées, dont les poids 7B et 32B sont publiés sur Hugging Face. Xiaomi a ouvert MiMo-Embodied, Alibaba DAMO Academy a lancé RynnBrain et Tencent Robotics X a publié trois modèles incarnés en open source, ce qui montre que les grands groupes chinois du numérique et des télécoms se disputent désormais la couche cognitive des robots, face aux modèles américains. Aucun déploiement industriel ni calendrier de pilote n'est annoncé ici : il s'agit d'une évaluation, pas d'une preuve de performance en production. La prochaine édition dira si l'écart en planification se réduit et si les modèles ouverts rattrapent les modèles fermés.

Chine/AsieActu

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