Huawei Cloud lance le 16 novembre CloudRobo-WM1.2, son premier modèle du monde natif Ascend

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Huawei Cloud a annoncé le 12 novembre qu'il dévoilera CloudRobo-WM1.2, un modèle du monde (world model) incarné destiné aux robots, lors d'un événement en ligne le 16 novembre, de 14h00 à 15h30 heure de Pékin. L'affiche le présente comme le premier modèle du monde « natif Ascend » issu de l'Industry AI Dream Factory, c'est-à-dire conçu pour tourner sur les puces d'IA Ascend de Huawei. Le programme prévoit une intervention de Zhou Yuefeng, membre du conseil d'administration et CEO de Huawei Cloud, sur un « Agentic Cloud », puis la présentation du modèle par Wu Xiaodong, président de la ligne de produits IA incarnée et directeur de l'Embodied AI Lab. Liu Liu, expert modèle en chef du laboratoire, animera une session intitulée « CloudRobo-WM, un modèle du monde multimodal simple pour la manipulation robotique », ce qui laisse penser que le modèle vise surtout les bras robotiques. Ding Zhibin, responsable de l'écosystème, parlera du développement sur Ascend Cloud, et des signatures de partenariats clôtureront la session. À ce stade, il s'agit d'un teaser : ni nombre de paramètres, ni benchmarks, ni types de robots pris en charge, ni disponibilité, ni prix n'ont été communiqués.

Un modèle du monde permet à un robot de prédire l'évolution d'une scène en fonction de ses actions, ce qui autorise l'entraînement et le test en simulation avant le passage sur matériel réel. L'enjeu pour les intégrateurs et les décideurs industriels est double. D'une part, le choix de la manipulation comme cas d'usage, plutôt que la locomotion humanoïde, s'inscrit dans une logique de valeur immédiate : la préhension et la manipulation d'objets restent le goulot d'étranglement des déploiements en usine et en logistique. D'autre part, l'étiquette « natif Ascend » est un signal stratégique autant que technique : elle montre la volonté de bâtir une pile complète d'IA incarnée, du calcul à la plateforme, sur du silicium chinois, dans un contexte de restrictions d'accès aux puces américaines. Reste à vérifier si ce modèle réduit réellement l'écart entre simulation et réel. Sans chiffres ni démonstrations indépendantes, rien ne permet pour l'instant de l'affirmer, et le numéro de version 1.2 suggère des itérations internes que Huawei n'a pas décrites publiquement.

Le modèle s'insère dans deux programmes existants. L'Industry AI Dream Factory, plateforme de Huawei Cloud destinée à abaisser la barrière d'entrée de l'IA sectorielle, a ouvert sa première zone, consacrée à la santé, en février, puis s'est étendue en juin à l'IA incarnée, à la fabrication intelligente et au calcul scientifique. CloudRobo, la plateforme de développement d'IA incarnée de cette zone, couvre les données, l'entraînement des modèles, la simulation et les tests sur robots réels. Huawei Cloud affirme ne pas fabriquer de corps de robots et laisse le matériel à ses partenaires, avec pour objectif de transformer toute machine connectée en robot intelligent incarné. Cette posture de fournisseur de « cerveau » et d'infrastructure le place en concurrence avec des acteurs comme NVIDIA (GR00T, Cosmos) et avec les modèles de fondation de Physical Intelligence ou de Google DeepMind, mais aussi avec d'autres projets chinois, comme le modèle du monde 4D MoWorld 2.0 de Moxin Technology, lui aussi natif Ascend. Les prochaines étapes à surveiller sont les partenariats annoncés le 16 novembre, les premiers robots compatibles et la publication de métriques vérifiables.

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LiberAI présente Liber-0, un modèle d'action du monde qui ancre l'expérience humaine dans l'action des robots

LiberAI, une startup basée à Pékin, présente Liber-0, un modèle d'action du monde (world action model, WAM) préentraîné sur plus de 2,2 millions d'heures d'expérience humaine. Il prédit conjointement les images vidéo futures et les actions, ce qui lui permet d'apprendre à la fois de vidéos ordinaires sans étiquettes d'action et d'enregistrements avec mouvements mesurés. Ces derniers viennent du gant LiberSense Glove, qui capte directement les mouvements de la main, et de la plateforme robotique de l'entreprise, dont les caméras, la main, le poignet et la taille imitent la cinématique humaine. Une représentation unifiée de l'incarnation (Unified Embodiment Representation) renseigne le modèle sur la morphologie et les articulations du corps qui exécute l'action. Pour tester la généralisation, LiberAI a évalué le modèle sur 60 tâches proposées par GPT-6, distinctes de ses benchmarks internes: 20 tâches de pick-and-place, 20 de manipulation hors pick-and-place et 20 tâches difficiles ou à long horizon. Sur 600 essais, le taux de réussite global est de 36,0%: 63,5% en pick-and-place, 34,0% en manipulation hors pick-and-place et 10,5% sur les tâches difficiles. « Zero-shot » signifie ici que le checkpoint n'a pas vu de démonstrations robot propres à ces tâches, mais le préentraînement incluait bien des données robot. L'enjeu est celui du goulot d'étranglement des données. La téléopération reste le standard, avec des données fidèles au déploiement mais lentes et coûteuses à produire à chaque nouvelle tâche ou plateforme. Une expérience d'ablation donne un signal intéressant: avec des démonstrations robot limitées au pick-and-place, le score de progression (0 à 100) sur six tâches hors pick-and-place est de 2,2. Ajouter des enregistrements gant de gestes comme plier, appuyer ou ouvrir le porte à 47,5, puis à 54,6 avec du pick-and-place gant, proche d'un score de référence de 56,3. Cela suggère que le gant peut transmettre des comportements absents des données robot. Il faut toutefois relativiser: le chiffre de 36% est un agrégat auto-rapporté, la suite de tâches est choisie par l'éditeur, et 10,5% sur le long horizon montre que l'enchaînement reste loin d'une fiabilité industrielle. Liber-0 s'inscrit dans la course aux modèles fondation pour la manipulation, où des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0), Nvidia (GR00T) ou Figure (Helix) s'appuient surtout sur des données robot téléopérées, tandis que les approches fondées sur la vidéo humaine cherchent à contourner ce coût. Le pari de LiberAI est de rapprocher la cinématique du robot de celle de l'humain pour réduire l'écart d'incarnation, avec sa plateforme LEO. Il s'agit d'une publication de recherche: aucun prix, volume de déploiement, client pilote ni calendrier commercial n'est annoncé, et aucun acteur européen n'est mentionné. La suite à surveiller sera une validation indépendante des résultats, des évaluations sur d'autres robots que LEO et une montée en échelle de la collecte par gants.

Chine/AsieActu

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La Chine présente le premier humanoïde au monde conçu autour d'une architecture électronique nationale

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La Chine présente le premier humanoïde au monde conçu autour d'une architecture électronique nationale

La Chine a présenté lundi à Yichang, dans la province du Hubei, ce qu'elle décrit comme le premier robot d'IA incarnée doté d'une architecture électronique entièrement développée dans le pays, selon CCTV News. Cette architecture regroupe le système d'exploitation du robot, le réseau, les outils logiciels, les puces de calcul et les fonctions de contrôle. Elle traduit les décisions de l'IA en instructions exécutables par la machine. Ses concepteurs affirment que les fonctions de contrôle et le calcul IA fonctionnent séparément tout en restant intégrés. Lors de tests incluant des articulations endommagées, des cyberattaques et l'implantation de virus, le robot aurait continué à fonctionner en sécurité, alors que des robots à architecture conventionnelle auraient subi des pannes de circuit, des arrêts brusques ou une perte de contrôle. L'annonce n'identifie ni le fabricant ni le modèle, et ne fournit aucune spécification détaillée (payload, DOF, autonomie, prix). L'enjeu dépasse le robot lui-même : il porte sur la couche située entre le modèle d'IA (VLA ou autre) et les actionneurs, rarement mise en avant par rapport aux démonstrations de locomotion ou de manipulation. Li Qingdu, doyen exécutif de l'Institut d'intelligence machine de l'Université de Shanghai pour la science et la technologie, souligne que la localisation ne consiste plus seulement à remplacer des fournisseurs de composants (moteurs, réducteurs, capteurs), mais à maîtriser le socle logiciel et matériel qui relie cerveau et corps. Pour un intégrateur ou un responsable industriel, la question de la sûreté de fonctionnement, notamment l'isolation des défauts et le maintien dans des limites physiques sûres près d'humains, devient un critère d'achat à part entière. Il faut toutefois rester prudent : les résultats de tests sont rapportés sans méthodologie ni vérification indépendante, et les comparaisons avec les architectures « conventionnelles » ne précisent pas lesquelles. Il s'agit à ce stade d'une annonce, sans produit commercial ni déploiement documenté. Cette présentation s'inscrit dans la stratégie de souveraineté technologique chinoise. Le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information (MIIT) a appelé en 2023 à un système industriel et de chaîne d'approvisionnement sûr et fiable d'ici 2027, et l'ébauche du 15e plan quinquennal (2026-2030) classe la robotique parmi les industries émergentes à développer en priorité. Dans un contexte de restrictions sur les puces et les logiciels occidentaux, disposer d'une pile propre est un objectif stratégique, en concurrence avec des acteurs qui intègrent verticalement leur architecture, comme Tesla avec Optimus, Figure avec Helix ou NVIDIA avec sa plateforme GR00T. Les suites dépendront de l'identification du constructeur, de la publication de spécifications et de l'existence d'audits indépendants. Ce sont ces éléments qui permettront de juger si cette architecture constitue une avancée réelle ou une démonstration de portée surtout politique.

Chine/AsieOpinion

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Alibaba lance Qwen-Robot, sa première famille de modèles d'IA incarnée

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Alibaba lance Qwen-Robot, sa première famille de modèles d'IA incarnée

Alibaba a publié mardi la suite Qwen-Robot, sa première famille de modèles d'IA incarnée, destinée à relier les grands modèles de langage à l'action robotique dans le monde physique. La suite comprend trois modèles : Qwen-RobotNav pour la navigation visuo-langagière, entraîné sur 15,6 millions d'échantillons en unifiant instruction following, navigation par cible et suivi d'objets ; Qwen-RobotManip pour la manipulation robotique via une architecture VLA (Visual Language Action) basée sur un backbone Qwen3.5-4B VL couplé à une tête de diffusion par flow matching, entraîné sur plus de 38 100 heures de données issues exclusivement de sources open source ; et Qwen-RobotWorld, un modèle de monde prédit des futurs physiquement cohérents pour la manipulation, la conduite et la navigation via une interface en langage naturel. La démonstration centrale met en scène un robot quadrupède Unitree Go2 sur hardware NVIDIA Jetson Thor, équipé d'une unique caméra basse résolution : sans cartographie préalable, il navigue dans un appartement inconnu en suivant des instructions verbales, avec une latence d'inférence de 196 millisecondes. Alibaba a également présenté Qwen-RobotClaw, un framework agent permettant aux modèles Qwen VLM d'appeler les outils Qwen-Robot pour gérer des tâches longues et la mémoire de contexte, et mis en open source Chat2Robot, une plateforme d'évaluation navigateur supportant Qwen-RobotManip sur 50 tâches via le dataset RoboTwin-Clean. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, deux points méritent attention. L'entraînement de Qwen-RobotManip exclusivement sur des données open source est un choix architectural significatif : il abaisse les barrières de reproduction et contourne le verrou des données propriétaires qui bloque nombre d'acteurs du secteur. La latence de 196 ms sur Jetson Thor illustre la viabilité de l'inférence embarquée pour la navigation, même si cette performance a été mesurée dans un environnement contrôlé et non en production industrielle. La robustesse à grande échelle reste à démontrer : les vidéos présentées constituent une preuve de concept, pas un déploiement validé. L'architecture Qwen-RobotClaw adresserait un problème concret si elle tient ses promesses en production : la gestion de tâches multi-étapes sans reprogrammation manuelle, qui reste le verrou central de l'adoption robotique en environnements non structurés. Alibaba entre tardivement dans l'espace des modèles de fondation robotiques face à des acteurs déjà positionnés : Physical Intelligence (pi0, levée de 400 M$ en 2024), Figure AI (Figure 03, partenariat BMW), Google DeepMind et NVIDIA avec GR00T N2. En Chine, Unitree (fournisseur du Go2 de la démo), Zhiyuan Robot et Agibot développent leurs propres stacks logicielles embarquées. En Europe, Enchanted Tools et Pollen Robotics avancent sur des plateformes collaboratives, mais sans modèle VLA de cette envergure à ce stade. Les prochaines étapes annoncées incluent l'extension de Chat2Robot à de nouvelles plateformes et tâches robotiques, ainsi qu'une intégration commerciale potentielle via Alibaba Cloud.

UEL'entrée d'Alibaba avec une suite VLA entraînée sur données open source creuse l'écart technologique avec les acteurs européens (Enchanted Tools, Pollen Robotics) qui ne disposent pas encore de modèles de fondation robotiques comparables, même si la stack open source pourrait leur servir de base de développement.

Chine/AsieOpinion

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La Chine dévoile PrimeBOT, le premier robot humanoïde personnel transformable au monde

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La Chine dévoile PrimeBOT, le premier robot humanoïde personnel transformable au monde

La startup chinoise PrimeBOT, basée à Shanghai, a dévoilé le Qiyuan T1 lors de la World Artificial Intelligence Conference (WAIC), qui s'est tenue du 17 au 20 juillet 2026 à Shanghai. Ce robot personnel se présente comme capable de basculer de façon autonome entre deux configurations construites sur un châssis unique : un mode quadrupède pour les terrains extérieurs difficiles (herbe, gravier, pentes, escaliers) et un mode humanoïde à roues et pieds pour les espaces intérieurs, doté d'un rayon de braquage nul pour se faufiler dans les couloirs et pièces encombrées de meubles. La transition entre les deux formes se ferait en continu, sans redémarrage ni interruption des tâches en cours, grâce à ce que l'entreprise appelle une architecture cross-morph de type Transformer, qui mutualise structure, articulations, actionneurs, capteurs et alimentation entre les deux modes. Le robot embarque une caméra pivotante, un écran interactif incliné à 45 degrés et un réseau de microphones pour l'interaction vocale et multimodale. PrimeBOT met également en avant une technologie de contrôle de force permettant des gestes comme tenir la main d'un utilisateur. Aucune spécification technique détaillée, aucun prix et aucune date de commercialisation n'ont été communiqués ; l'entreprise promet des informations complémentaires ultérieurement. Il s'agit donc pour l'instant d'une démonstration de salon plutôt que d'un produit disponible. Le positionnement du Qiyuan T1 illustre une tendance émergente dans la robotique personnelle : plutôt que de choisir entre robot à roues et robot bipède, certains acteurs chinois parient sur des plateformes hybrides capables de s'adapter au terrain sans intervention humaine. Si la promesse d'une transformation continue et stable est tenue en conditions réelles, elle répondrait à une limite concrète des humanoïdes actuels, souvent peu à l'aise hors des sols plats et lisses des usines ou des vitrines de démonstration. Mais l'absence totale de spécifications chiffrées (charge utile, autonomie, degrés de liberté, temps de transition réel) invite à la prudence : la présentation reste, à ce stade, une vitrine technologique et communicationnelle plutôt qu'une validation industrielle. PrimeBOT avait déjà lancé début 2026 deux robots personnels, le Prime Q1 et le Prime T1, conçus pour des interactions de type humain et des usages quotidiens distincts, avant de présenter cette version transformable comme une évolution de sa gamme. L'entreprise s'inscrit ainsi dans la course chinoise aux robots compagnons grand public, aux côtés d'acteurs comme Unitree ou Fourier Intelligence, sur un marché où Pékin pousse activement au développement de l'humanoïde domestique. Les prochaines étapes attendues concernent la publication de spécifications techniques précises et l'annonce d'un calendrier de commercialisation, seuls éléments permettant de vérifier si les capacités démontrées à Shanghai tiennent au-delà de la vidéo promotionnelle.

Chine/AsieActu

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