Chine/AsiePandaily 4 novembre 2026

Le LingBot d'Ant Group dépasse 2,2 millions de téléchargements, ses robots pharmaciens arrivent dans des boutiques de Shanghai

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Le groupe Ant, via son unité d'IA incarnée, affirme que ses modèles de fondation robotique open source LingBot ont été téléchargés plus de 2,2 millions de fois et ont rassemblé plus de 33 000 étoiles sur GitHub en neuf mois, depuis leur première version. L'annonce a été faite au Sommet de Wuzhen de la World Internet Conference 2026 (2 au 5 novembre), selon Leiphone. L'entreprise y a présenté une gamme 2.0 complète : LingBot-Vision et LingBot-Depth 2.0 pour la perception, LingBot-Video et LingBot-World 2.0 comme modèles du monde, LingBot-VLA 2.0 et LingBot-VA 2.0 pour l'action. L'objectif est de réutiliser un même modèle d'un corps de robot, d'une tâche ou d'un environnement à l'autre, plutôt que d'entraîner un nouveau « cerveau » à chaque fois. Sur le terrain, Ant et la chaîne Guoda Pharmacy ont montré une pharmacie robotisée reproduisant un vrai magasin aux rayons denses. Le robot évolue dans une allée de 80 centimètres et gère tout le flux, de la réception de la commande à la remise des produits. Selon l'entreprise, ce dispositif fonctionne déjà de façon régulière dans plusieurs magasins Guoda de Shanghai, sans modification de l'agencement ni des présentoirs.

Le point le plus solide de l'annonce tient moins aux téléchargements, un indicateur de popularité qui ne dit rien de l'usage en production, qu'aux signes d'adoption technique. LingBot-VLA et LingBot-VA sont adaptés à la plateforme LeRobot de Hugging Face, LingBot-Vision a été intégré à la branche principale de la bibliothèque timm, et LingBot-World est pris en charge par les moteurs d'inférence vLLM et SGLang. NVIDIA l'a aussi intégré à FlashDreams, sa bibliothèque d'inférence de modèles du monde. Des travaux externes s'appuient dessus : OpenWAM (Stanford) a réutilisé le module LingBot-VA, le projet coréen FastOPD s'en sert comme modèle enseignant pour entraîner des politiques plus légères, et l'EPFL a utilisé LingBot-Map pour reconstruire en 3D des récifs coralliens. Ant dit aussi être cité par Physical Intelligence et Generalist AI, une affirmation non détaillée. Pour les intégrateurs, la pharmacie est un test crédible de manipulation en espace contraint, mais l'entreprise ne publie ni taux de réussite, ni temps de cycle, ni nombre de robots déployés, ni nombre de magasins précis ; « plusieurs » reste donc la seule mesure du déploiement réel.

Ces annonces s'inscrivent dans la stratégie d'Ant, qui combine modèles VLA et modèles du monde et mise sur l'open source pour s'imposer comme couche logicielle commune, face à Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T de NVIDIA ou Helix de Figure, davantage liés à des plateformes ou à des partenaires précis. Le premier défi LingBot a réuni 1 855 équipes et 3 252 participants issus de 648 universités et entreprises dans 13 pays lors de son tour préliminaire en ligne, ce qui nourrit la communauté autour des modèles. La suite est en cours de validation : tests de chargement industriel et de tri logistique avec des partenaires, essais d'un même cerveau sur le matériel de plusieurs fabricants de robots, et un protocole d'accord signé avec l'Arab Federation for Digital Economy pour explorer le commerce de détail, la logistique et l'hôtellerie au Moyen-Orient. Il s'agit à ce stade d'intentions et de pilotes, pas de déploiements démontrés. La capacité d'un modèle unique à passer d'un robot à l'autre sans réentraînement lourd reste à prouver de manière indépendante.

Impact France/UE

Les modèles LingBot open source (compatibles LeRobot de Hugging Face) sont utilisables par les intégrateurs européens, mais aucun déploiement ni partenariat en Europe n'est annoncé.

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IA physique & VLA NVIDIA GR00T Physical Intelligence — π0

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L'entreprise Ant Group robotique Lingbo adopte une nouvelle approche pour construire les cerveaux des robots

Ant Group, la maison mère d'Alipay, développe via sa filiale Lingbo une approche inhabituelle pour concevoir des cerveaux de robots, en s'appuyant sur l'immense infrastructure de données et d'intelligence artificielle issue de son écosystème de paiement. Plutôt que de partir du matériel comme la plupart des startups d'IA incarnée, Lingbo privilégie d'abord la couche cognitive. L'entreprise mobilise l'expertise d'Ant Group en traitement transactionnel à haute fréquence, en prise de décision en temps réel dans l'incertitude et en inférence distribuée à grande échelle, des compétences accumulées sur plusieurs années à traiter des milliards de transactions quotidiennes via Alipay (détection de fraude, évaluation de risque, recommandation personnalisée). Lingbo entend transposer cette infrastructure vers la robotique pour bâtir un cerveau robotique capable de gérer la complexité et l'incertitude du monde physique avec la même fiabilité que le traitement financier. L'unité bénéficie d'une autonomie importante au sein d'Ant Group et attire des talents issus à la fois de la recherche en IA et de l'industrie robotique. Aucun produit concret ni calendrier commercial n'a été rendu public à ce stade. Cette stratégie illustre un mouvement plus large : des acteurs de la tech et de la finance entrent dans la course à l'IA incarnée en misant sur leurs atouts logiciels et data plutôt que sur la fabrication de matériel. Pour Lingbo, la partie la plus valorisable de la chaîne robotique ne serait pas la mécanique mais la couche d'intelligence, un pari qui, s'il se confirme, redistribuerait les cartes face aux spécialistes du hardware comme les fabricants d'humanoïdes. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce positionnement pose une question stratégique : la donnée comportementale et transactionnelle à l'échelle d'Alipay, plusieurs centaines de millions d'utilisateurs, peut-elle vraiment se transférer à la compréhension d'un environnement physique et à la décision robotique ? Rien dans les éléments communiqués ne le démontre encore, et l'annonce reste à ce stade programmatique plutôt que prouvée par un produit déployé. Elle mérite néanmoins d'être suivie car elle traduit un changement de doctrine : dans un paysage chinois où les plateformes matérielles se banalisent, l'avantage compétitif se déplacerait vers le logiciel, la donnée et l'infrastructure de déploiement. Ant Group a construit ses capacités d'IA sur plusieurs années, d'abord pour la détection de fraude et la gestion des risques sur Alipay, avant d'intégrer des assistants IA à l'échelle de son écosystème, utilisés par des centaines de millions de personnes. Lingbo s'inscrit dans le prolongement naturel de cette expansion technologique vers le monde physique, dans un contexte où la Chine voit fleurir de multiples acteurs robotiques, qu'il s'agisse de fabricants d'humanoïdes ou de laboratoires développant des modèles généralistes de type VLA (vision-language-action), comparables aux Pi-0 ou GR00T N2 développés aux États-Unis. Contrairement à des concurrents qui présentent déjà des démonstrateurs matériels, Lingbo n'a pour l'instant communiqué ni prototype ni partenariat industriel identifié, ce qui place la démarche au stade de la déclaration d'intention stratégique. Les prochaines étapes à surveiller seront la première présentation publique d'un système intégré, d'éventuels partenariats avec des fabricants de plateformes robotiques, et la manière dont Ant Group articulera cette activité avec ses autres investissements en IA générative.

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La startup de données d'entraînement pour robots GenRobot AI lève 100 millions de dollars en série A+

GenRobot AI, société pékinoise qui fournit de l'infrastructure de données pour le développement de robots, a bouclé un tour de série A+ de 100 millions de dollars. Le financement a été conclu au troisième trimestre et révélé le 2 novembre par la presse financière chinoise. Au capital figurent le constructeur automobile SAIC Motor, le fonds malaisien Eastworlds, Baidu, Shoucheng Holdings et le fabricant de robots Galaxy General Robotics. S'y ajoutent des investisseurs financiers : GL Ventures, CITIC Goldstone, CCB International et Huatai Zijin. L'entreprise conçoit des équipements et des logiciels de collecte de démonstrations humaines pour entraîner des robots. Ses systèmes d'enregistrement captent l'information visuelle ainsi que les mouvements des mains et du corps, sur des tâches domestiques, industrielles et logistiques. Sa plateforme Matrix synchronise, nettoie et annote ces enregistrements, afin de fournir aux développeurs des données d'entraînement et d'évaluation. Ni la valorisation, ni les volumes collectés, ni les clients ne sont publics. Le signal tient à la nature du pari. La donnée de manipulation du monde réel est le principal goulot d'étranglement des modèles VLA (vision-langage-action). La téléopération de robots est coûteuse et lente à passer à l'échelle. Capter directement des humains au travail est une alternative moins chère, à condition que ces données se transfèrent vers des corps robotiques différents, ce qu'aucun chiffre public ne démontre ici. Le tour réunit un industriel automobile, un géant de l'IA et un fabricant de robots, ce qui suggère un intérêt d'acheteurs potentiels, sans que cela vaille contrats annoncés. Pour les intégrateurs et les décideurs, la taille du tour confirme que la couche « données » devient un métier à part entière, distinct du matériel et des modèles. Le segment est de plus en plus disputé. Aux États-Unis comme en Chine, plusieurs constructeurs de humanoïdes et laboratoires d'IA incarnée alimentent leurs modèles avec de la vidéo humaine, de la téléopération ou des jeux de données ouverts. Des prestataires spécialisés cherchent à industrialiser cette collecte. GenRobot AI se positionne sur l'ensemble de la chaîne, de la capture à l'annotation. Les prochains indicateurs utiles seront la publication de jeux de données ou de benchmarks, l'identification de clients payants et la preuve d'un gain mesurable sur des robots réels. Aucun acteur européen n'est cité dans cette opération.

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X Square Robot boucle quatre levées consécutives et atteint 2,8 milliards de dollars de valorisation grâce à ses modèles fondation d'IA physique

X Square Robot, startup pékinoise fondée en 2023 et spécialisée dans l'IA incarnée pour environnements réels, vient de boucler quatre tours de financement consécutifs dont une Série C portant sa valorisation à 2,8 milliards de dollars (20 milliards de yuans). IDG Capital a participé à la Série C, tandis que HongShan et Xiaomi ont soutenu l'entreprise sur plusieurs tours antérieurs. Surtout, Meituan, Alibaba et ByteDance ont chacun conduit un tour précédent, faisant de X Square Robot la seule société d'IA incarnée en Chine à avoir obtenu un lead investment des quatre plus grands groupes tech nationaux. En avril 2026, la société a dévoilé WALL-B, un modèle fondation basé sur son architecture "World Unified Model" (WUM) : contrairement aux approches VLA modulaires qui assemblent des composants vision, langage et action distincts, WALL-B entraîne l'ensemble perception-langage-action-prédiction physique dans un réseau unique. Deux modèles complémentaires ont été mis en open source : WALL-OSS-0.5, qui atteint plus de 80 % de complétion autonome sur 4 des 17 tâches testées en conditions réelles sans fine-tuning post-entraînement, et WALL-WM, un modèle de prédiction monde alignant données langagières, visuelles et gestuelles autour d'événements physiques significatifs. Sur le terrain, X Square Robot a déployé ses robots en partenariat avec 58.com pour un service de nettoyage assisté par IA à Shenzhen et Pékin, les machines opérant aux côtés d'agents humains dans des immeubles résidentiels réels. Depuis mai 2026, un programme "X Family Member" place des robots en foyers volontaires jusqu'à un mois en tant qu'assistants domestiques. La valorisation à 2,8 milliards de dollars positionne X Square Robot parmi les startups d'IA incarnée les mieux capitalisées de Chine, dans une course mondiale où Figure AI, Physical Intelligence et Agility Robotics mobilisent des montants comparables aux États-Unis. L'architecture unifiée de WALL-B constitue un pari architectural distinct des approches modulaires dominantes comme Pi-0 de Physical Intelligence ou GR00T N2 de NVIDIA. Le score de 80 % sur 4 tâches sélectionnées parmi 17 sans post-training est encourageant, mais l'échantillon invite à la prudence : les 13 tâches restantes ne sont pas documentées, ce qui laisse le demo-to-reality gap partiellement ouvert. Les déploiements effectifs chez 58.com et en appartements résidentiels donnent néanmoins plus de crédit à ces métriques que les démonstrations habituelles en laboratoire contrôlé. Fondée en 2023, X Square Robot s'inscrit dans un écosystème chinois de robotique humanoïde incluant Unitree Robotics, Fourier Intelligence et AgiBot, face aux acteurs américains Figure AI (valorisé 2,6 Md$ fin 2024), Boston Dynamics et Physical Intelligence. La présence simultanée de Meituan, Alibaba et ByteDance au capital signale des débouchés ciblés dans la logistique, la livraison et les services à domicile, secteurs que ces groupes cherchent activement à automatiser. La mise en open source de WALL-OSS-0.5 et WALL-WM suit une stratégie classique d'adoption académique et industrielle avant commercialisation. Les fonds levés seront alloués au développement technologique core et à la recherche fondamentale en intelligence incarnée, avec pour horizon déclaré des systèmes robotiques polyvalents capables d'opérer dans des environnements non structurés du quotidien.

UELes modèles WALL-OSS-0.5 et WALL-WM étant open source, les équipes R&D européennes peuvent les évaluer directement ; la montée en puissance de l'écosystème chinois (Alibaba, ByteDance, Meituan comme investisseurs lead simultanés) intensifie la pression concurrentielle sur les acteurs européens de l'IA incarnée.

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Un ancien ingénieur de Huawei lève près de 100 millions de RMB pour Gewu Tongzhi, sa startup d'IA pour robots

Gewu Tongzhi, une jeune pousse hangzhouaise spécialisée dans l'IA pour la manipulation robotique dextre, a bouclé un tour de table d'amorçage (angel) de près de 100 millions de RMB, soit environ 13 à 14 millions d'euros, selon des informations publiées le 18 octobre. Les investisseurs sont Hongfu Asset Management, Peak Investment, Hangzhou Capital et Hangzhou Talent Group. Fondée en 2026, l'entreprise développe des modèles qui associent des « world models » (modèles internes qui prédisent l'évolution d'une scène physique) à un apprentissage fondé sur les interactions réelles avec les objets. Son fondateur et PDG, Cai Jia, vient des laboratoires de recherche de Huawei et de sa division automobile, où il a participé au développement des systèmes de conduite assistée ADS. Les fonds serviront à l'entraînement des modèles, au développement matériel, au recrutement et à la collecte de données en conditions réelles. Gewu Tongzhi mène des preuves de concept avec des clients du textile, des modules optiques et des composants automobiles. Une première livraison est attendue d'ici fin 2026. Ce tour illustre la place croissante de la dextérité, et non plus de la seule locomotion, dans les paris des investisseurs chinois sur la robotique. La manipulation d'objets déformables comme les tissus, ou de pièces fragiles comme les modules optiques, reste l'un des points de blocage de l'automatisation industrielle, là où les systèmes classiques programmés trouvent leurs limites. Le choix de ces trois verticales est cohérent avec cette logique, mais il faut rester prudent : il s'agit à ce stade de preuves de concept, sans volumes, tarifs ni indicateurs de performance publiés (taux de réussite, temps de cycle, robustesse sur la durée). L'écart entre démonstration et exploitation en production demeure entier, et la promesse d'une livraison dans les deux mois qui viennent mérite d'être vérifiée, sans que l'on sache s'il s'agira d'un produit, d'un logiciel ou d'une cellule complète. Le profil du fondateur s'inscrit dans une tendance nette : des ingénieurs issus de la conduite autonome, désormais rompus aux données massives et aux architectures de bout en bout, migrent vers l'IA incarnée. Le soutien de fonds publics et parapublics de Hangzhou confirme l'ambition de la ville de consolider un pôle robotique autour de ses acteurs déjà installés, dont Unitree. Sur le créneau de la manipulation fondée sur des modèles généralistes, Gewu Tongzhi croise des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0), Figure (Helix) ou NVIDIA (GR00T), ainsi que plusieurs startups chinoises. En Europe, des équipes comme Enchanted Tools travaillent aussi sur la manipulation. Les prochains jalons à surveiller sont la conversion des pilotes en commandes, la nature du matériel retenu et un éventuel tour de série A en 2027.

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