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Chine/Asie

50 sur 471 articles

La robotique chinoise et asiatique : Unitree, AgiBot, UBTech, Fourier Intelligence, XPeng AeroHT, Xiaomi CyberOne, et acteurs japonais/coréens.

1Robotics & Automation News Chine/AsieActu

70 ans après, la Foire de Canton redéfinit l'achat de robots : des prototypes d'exposition aux systèmes déployables, prêts pour la tâche

La 140e édition de la Foire de Canton, organisée à Guangzhou, marque selon ses organisateurs un changement dans les achats de robotique et d'automatisation. Soixante-dix ans après la première édition, conçue pour l'achat sur échantillons, les acheteurs internationaux délaisseraient les prototypes de vitrine au profit de systèmes robotiques de niveau production, pensés pour un fonctionnement continu en conditions réelles. Le texte source ne fournit ni payload, ni degrés de liberté, ni prix, ni volumes de commandes, ni noms de constructeurs ou de modèles. Il s'agit donc d'un constat qualitatif, présenté sous l'angle de l'innovation et de la montée en gamme industrielle. Si ce déplacement se confirme, il touche directement les intégrateurs et les directions d'usine. Le critère de sélection passerait du spectaculaire à l'exécution de tâches définies, avec des machines déployables, maintenables et livrables en série. Cela irait dans le sens de l'écart entre démonstration et réalité que le secteur reconnaît de plus en plus. Il faut toutefois rester prudent. Un récit de salon, sans commandes chiffrées ni cahiers des charges publiés, ne prouve pas à lui seul un déploiement réel. Il reste à distinguer l'intérêt exprimé par les acheteurs des contrats effectivement signés. La Foire de Canton, vitrine historique de l'exportation chinoise, sert ici de baromètre de l'offre manufacturière du pays, où les fabricants de robots, humanoïdes compris, cherchent à passer du prototype à la production. Les concurrents occidentaux, dont des acteurs européens, sont confrontés à la même exigence de fiabilité. Les suites dépendront des carnets de commandes issus de cette édition et des premiers retours d'exploitation.

UELes fabricants européens de robotique industrielle font face à la même exigence de systèmes fiables et déployables, face à une offre chinoise qui monte en gamme.

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2SCMP Tech 

Unitree développe un système d'IA permettant aux robots humanoïdes de s'améliorer eux-mêmes

Unitree Robotics développe une boucle de rétroaction « auto-évolutive » censée permettre à ses robots humanoïdes d'écrire du code, de lancer des simulations et d'améliorer leurs performances en conditions réelles sans intervention humaine directe. Le fondateur Wang Xingxing a présenté le projet, baptisé « Unitree Rehearsal », jeudi à Hangzhou, lors d'une conférence sur l'IA physique organisée par l'entreprise. Il l'a décrit comme l'initiative la plus importante de Unitree. À ce stade, aucun chiffre public n'accompagne l'annonce (taux de réussite, gain de performance, calendrier, robots concernés). Il s'agit donc d'une feuille de route, pas d'un produit livré ni d'un déploiement constaté. L'intérêt tient à la cible : le goulot d'étranglement actuel de l'humanoïde est moins le matériel que le coût de l'amélioration des comportements, qui exige encore des opérateurs de téléopération, des données collectées à la main et des ingénieurs pour corriger l'écart entre simulation et réel. Si la boucle fonctionne hors démonstration, elle réduirait ce coût marginal et favoriserait les acteurs qui disposent déjà d'une grande flotte de robots pour générer des données. La charge de la preuve reste entière : un système qui s'améliore seul doit montrer qu'il ne dégrade pas la sécurité ni la fiabilité. Le projet s'inscrit dans la tendance plus large de l'IA « auto-améliorante ». Unitree, basé à Hangzhou, s'est fait connaître par des humanoïdes à bas prix, et sa stratégie rejoint celle de concurrents comme Figure, Tesla (Optimus) ou Nvidia, qui misent aussi sur les modèles de fondation robotiques et l'entraînement en simulation. La suite dépendra de démonstrations vérifiables.

Chine/AsieActu
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3Interesting Engineering 

Le robot humanoïde « gardien » d'Unitree soulève des voitures et sauve des personnes dans une vidéo spectaculaire

Unitree Robotics, le constructeur chinois basé à Hangzhou, a dévoilé le 21 octobre le H2-X, présenté sous le nom « Kung Fu Legend: Guardian », un humanoïde conçu pour intervenir en situation d'urgence. Dans la vidéo promotionnelle, le robot désarme un agresseur armé d'un couteau qui menace une femme, fracasse la portière d'une voiture, soulève un véhicule pour dégager une victime coincée et écarte un piéton de la trajectoire d'une voiture. Le H2-X dérive de la plateforme H2 existante, qui mesure environ 1,8 m pour 70 kg, avec 31 degrés de liberté (DOF) et un couple maximal de 360 N·m aux articulations des jambes. Unitree affirme que le nouveau modèle peut rester debout environ huit heures, mais ne donne ni capacité de batterie, ni consommation, ni autonomie en effort soutenu. Aucun prix ni date de commercialisation n'a été annoncé. Il s'agit donc d'un teaser vidéo, pas d'un produit livré ni d'un déploiement réel. L'intérêt tient moins à ce que montre la vidéo qu'à ce qu'elle ne dit pas. Unitree n'indique pas si les séquences sont autonomes, téléopérées, préprogrammées ou chorégraphiées, ni comment le robot détecte une menace, planifie ses mouvements ou décide d'agir. Or un humanoïde censé évoluer près de personnes doit interpréter un environnement changeant, coordonner son corps et éviter d'aggraver la situation, ce qui demande bien plus que de la force. Le couple articulaire maximal ne renseigne pas non plus sur la masse qu'un robot peut réellement soulever ou porter selon sa configuration. La scène du véhicule soulevé est donc spectaculaire, mais invérifiable en l'état : aucune charge utile (payload) n'est chiffrée, et rien ne prouve que les actions ont été réalisées en une seule prise ou sans intervention humaine. Pour un décideur B2B, cette démonstration illustre surtout l'écart persistant entre vidéo de démonstration et capacité opérationnelle. Elle ne dit rien de la fiabilité, de la sécurité ni de la certification d'un robot de protection en contact avec le public. Unitree cherche depuis plusieurs mois à montrer que ses robots servent à autre chose que des numéros viraux : arts martiaux, danse, acrobaties et combats chorégraphiés ont fait sa notoriété et celle de ses humanoïdes à prix agressif. Le mois dernier, la société a annoncé UnifoLM-X2-1.0, un modèle d'IA qui, selon elle, permet à des humanoïdes de s'affronter en autonomie en frappant, parant et esquivant. Le H2-X prolonge cette stratégie de communication par la démonstration physique, en la déplaçant vers le secours et la sécurité. Le segment reste largement occupé par des acteurs qui publient davantage de données sur leurs modèles de contrôle, comme Figure avec Helix, Tesla avec Optimus ou Nvidia avec GR00T. En Europe, des acteurs comme Wandercraft, côté assistance à la mobilité, avancent sur des usages plus encadrés. Pour juger le H2-X, il faudra attendre des spécifications détaillées, un prix, une date de disponibilité et surtout des démonstrations non montées avec des conditions d'essai clairement documentées.

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ShengShu diffuse en direct deux semaines d'entraînement de Motubrain 2.0 avant sa publication en open source
4Pandaily 

ShengShu diffuse en direct deux semaines d'entraînement de Motubrain 2.0 avant sa publication en open source

ShengShu Technology, plus connue pour ses modèles de génération vidéo Vidu, diffuse en direct depuis le 21 octobre l'intégralité de l'entraînement de Motubrain 2.0, la prochaine version de son modèle d'IA embarquée pour robots. La retransmission doit durer environ deux semaines, et l'entreprise annonce une publication en open source prochaine, sans date précise. Motubrain est la famille de modèles de fondation robotique de ShengShu, conçue pour doter les robots d'un « cerveau » généraliste capable de transférer des compétences d'une tâche, d'une scène ou d'un corps robotique à l'autre. La première version avait été présentée en avril sous la forme d'un « world action model ». Le livestream est structuré en quatre étapes : le pré-entraînement, qui mesure l'effet de l'échelle d'entraînement sur la performance et la généralisation zero-shot ; le post-entraînement, ciblé sur des tâches précises pour améliorer l'exécution ; une phase « agent », qui teste le transfert des acquis vers d'autres tâches ; et enfin une exploration de l'auto-amélioration récursive, où le modèle évalue ses propres actions à partir du retour d'exécution pour les corriger. La page en ligne affiche les étapes d'entraînement et les taux de réussite en cours d'évaluation, mis à jour au fil de l'eau. Pour les équipes de recherche comme pour les intégrateurs, l'intérêt est surtout méthodologique. Les progrès de l'IA embarquée sont aujourd'hui jugés à travers des démonstrations soignées, des tableaux de benchmarks et des articles, qui disent peu de la manière dont une capacité émerge pendant l'entraînement ni de ce qui échoue en route. ShengShu affirme vouloir montrer les échecs, les tâtonnements et les ajustements autant que les gains, et partager ses questions ouvertes sur le passage à l'échelle, la généralisation inter-tâches et l'amélioration autonome. Si cela se confirme, ce serait une pièce utile au débat sur l'écart entre démo et réalité. Les limites sont toutefois claires : un flux en direct ne prouve pas la performance. Les poids ne sont pas publiés, aucun chiffre de succès n'est fourni dans l'annonce, aucun déploiement industriel n'est mentionné, et l'entreprise reconnaît elle-même que la recherche reste exploratoire et que ses résultats devront être confirmés par des expériences et des évaluations ultérieures. La mise en scène choisit aussi ce qui est montré, et la métrique affichée reste celle que la société définit. Cette initiative s'inscrit dans une tendance plus large de transparence chez des équipes d'IA chinoises. Luo Fuli, qui dirige les modèles MiMo de Xiaomi, avait ainsi détaillé auparavant la phase d'apprentissage par renforcement de MiMo-V2.6. ShengShu, qui a aussi lancé Motus2 après Motubrain, cherche à étendre sa légitimité du génie vidéo génératif vers la robotique, un terrain où s'affrontent déjà des modèles VLA comme Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T de NVIDIA ou Helix de Figure. L'annonce, fournie par ShengShu et relayée par la presse tech chinoise, n'a pas été vérifiée de façon indépendante. Le vrai test viendra de la publication open source : il faudra voir si les benchmarks du modèle publié correspondent à ce que montre le flux, et si la communauté peut reproduire les résultats sur des robots réels, au-delà des environnements choisis par l'éditeur.

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TeleAI de China Telecom crée la filiale Gamma Robotics pour développer des robots humanoïdes auto-évolutifs
5Pandaily 

TeleAI de China Telecom crée la filiale Gamma Robotics pour développer des robots humanoïdes auto-évolutifs

China Telecom a lancé sa première société issue de son institut de recherche en IA, TeleAI. Baptisée Gamma Robotics, cette startup d'IA incarnée est enregistrée dans le district de Xuhui, à Shanghai, et installée dans un pôle d'innovation consacré aux grands modèles. Son fondateur et directeur général, Bai Chenjia, dirigeait auparavant l'institut d'intelligence incarnée générale de TeleAI et a contribué à bâtir son équipe de recherche. Li Xuelong, directeur technique et scientifique en chef de China Telecom et responsable de TeleAI, siège comme conseiller scientifique. Un laboratoire commun de robots humanoïdes sera créé avec TeleAI. L'entreprise poursuit deux objectifs techniques. Le premier, l'auto-évolution, consiste à faire collecter aux robots de l'expérience issue d'interactions réelles et à mettre à jour leurs capacités en continu, de sorte que les modèles s'améliorent en cours d'usage. Le second, le modèle « corps entier », vise le système à nombreux degrés de liberté formé par le corps d'un humanoïde et ses mains dextres, afin de traiter ensemble équilibre, contacts complexes et manipulation fine. Les équipes s'appuient sur des travaux de TeleAI qui relient déjà un « cerveau » de planification, un « cervelet » de contrôle moteur et une génération de données synthétiques. Aucun chiffre de payload, de nombre de DOF, de financement ou de calendrier de production n'a été communiqué, et aucun modèle de robot n'est présenté. L'intérêt tient moins à la technologie annoncée qu'à l'architecture proposée. Un opérateur télécom cherche à faire de son réseau un atout pour la robotique, là où la plupart des acteurs de l'humanoïde (Figure, Tesla, Unitree, UBTech) misent d'abord sur le matériel et sur des modèles embarqués. Gamma Robotics doit travailler avec TeleAI sur la coordination appareil, périphérie (edge) et cloud d'AI Flow, le réseau de communication intelligent de TeleAI, afin que l'expérience acquise par un robot devienne une capacité partagée par les autres nœuds, avec un apprentissage collectif et des tâches accomplies en groupe. Le cloud et le réseau de calcul de China Telecom fourniraient l'entraînement, l'inférence et le déploiement. Si cela fonctionnait, l'apprentissage continu en flotte, souvent évoqué mais rarement démontré hors laboratoire, trouverait une base d'infrastructure crédible. Pour un intégrateur ou un décideur industriel, la question reste celle de l'écart entre promesse et réalité : l'auto-évolution en conditions réelles pose des problèmes de sécurité, de validation et de dérive des comportements que le communiqué n'aborde pas, et la formulation sur les « limites de capacité » à tester montre que le produit n'est pas encore mûr. Ce lancement s'inscrit dans la montée en puissance des opérateurs et groupes publics chinois dans l'IA incarnée, alors que la concurrence se joue entre modèles de fondation de type VLA, plateformes matérielles et capacité de déploiement. Les premiers projets de démonstration viseront l'exploitation et la maintenance des centres de données IA de China Telecom, puis des services domestiques et commerciaux. Cela relève du pilote interne, pas d'un déploiement commercial, et aucune date n'est donnée. Gamma Robotics testera avec des partenaires de l'écosystème les limites, la stabilité et l'efficacité de ses robots en situation réelle, puis ajustera produits et livraison selon les retours. Pour China Telecom, l'opération rattache son réseau de calcul et sa recherche en IA à une activité humanoïde dédiée. Il faudra surveiller si le laboratoire commun produit des résultats mesurables : démonstrations non montées, taux de réussite sur tâches de maintenance, et preuve que le partage d'expérience entre robots fonctionne au-delà de la présentation.

UEPas d\'impact direct sur la France/UE

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Qianjue présente Polibrain, un modèle du monde prédictif conçu pour fonctionner sur différents types de robots
6Pandaily 

Qianjue présente Polibrain, un modèle du monde prédictif conçu pour fonctionner sur différents types de robots

Qianjue, une société d'IA embarquée issue de l'université Tsinghua, a présenté Polibrain, un modèle du monde prédictif pour robots, le 20 octobre à Nanjing, lors de la première conférence Physical AI and World Model. Le fondateur Gao Haichuan l'a dévoilé dans la keynote d'ouverture. Polibrain ne cherche pas à générer chaque image vidéo future. Il apprend les relations entre les états de l'environnement, l'historique et les conséquences des actions, puis prédit l'évolution des états pertinents pour la tâche dans un espace de représentation latent. Pour un robot qui ramasse des déchets, la couleur du sol compte moins que la position de l'objet, la relation entre le bras et l'objet, et la manière dont une prise modifiera la situation. Le modèle relie perception, compréhension de l'état, prédiction d'action, décision, exécution et retour d'information en boucle fermée. Quand le résultat s'écarte de la prédiction, par exemple après une prise ratée, il réévalue la tâche à partir du nouvel état et ajuste les étapes suivantes. Un décodage de caractéristiques clés permet de mesurer l'écart entre état attendu et état réel, afin de localiser les défauts et de se rétablir. La seule démonstration est une vidéo fournie par l'entreprise : un quadrupède équipé d'un bras et d'un panier cherche des déchets en extérieur, s'en approche, planifie le mouvement du bras et les dépose dans le panier. L'intérêt tient moins à la démo qu'à l'approche. Prédire dans un espace latent, plutôt que générer des vidéos complètes, réduit le coût de calcul et évite de modéliser des détails sans rapport avec la tâche, ce qui compte pour un contrôle embarqué en temps réel. La boucle prédiction, écart, correction vise un point faible des modèles vision-langage-action (VLA) actuels : la récupération après échec. Qianjue se positionne comme fournisseur de « cerveau » et non comme fabricant de matériel. Son architecture faiblement couplée sépare une représentation partagée de l'environnement et de la tâche du contrôle propre à chaque machine, de sorte que des robots différents, voire des appareils connectés, exécutent le même changement d'état à leur manière. Si cela fonctionne, des données issues de morphologies différentes pourraient alimenter un seul modèle, ce qui s'attaque au problème de la fragmentation des données entre plateformes. Pour les intégrateurs, cela annoncerait une couche logicielle réutilisable d'un robot à l'autre. Il s'agit toutefois d'une annonce, sans produit livré, sans déploiement client, sans métrique de réussite, de temps de cycle ou de taux de récupération. Qianjue reconnaît elle-même que la fiabilité en scène complexe reste à valider par des essais réels plus complets. Polibrain prolonge des travaux publiés avec une équipe de Tsinghua à l'ICML 2025 sur les conditions dans lesquelles les réseaux de neurones apprennent des modèles du monde. S'y ajoutent des recherches récentes sur une mesure de complexité appelée Effective Degree et sur une méthode contrefactuelle pour choisir quelles observations passées conserver. Qianjue indique adapter le modèle aux quadrupèdes, humanoïdes, robots à roues, mono-bras et bi-bras, pour l'accompagnement, la restauration, le rangement et la manipulation fine, sans calendrier ni partenaire annoncé. Le modèle entre en concurrence avec les approches de modèles du monde et de VLA généralistes développées par Physical Intelligence, NVIDIA ou Google DeepMind, ainsi qu'avec les acteurs chinois du « cerveau » robotique. Parmi eux, SenseTime vient d'ouvrir SenseNova-RoboRSI. Les prochains jalons à surveiller sont des benchmarks publics, des pilotes industriels et une démonstration de transfert effectif entre morphologies.

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Le chinois Unitree dévoile un robot « gardien » capable de désarmer des agresseurs et de soulever des voitures
7SCMP Tech 

Le chinois Unitree dévoile un robot « gardien » capable de désarmer des agresseurs et de soulever des voitures

Unitree Robotics, le constructeur de Hangzhou, a publié mercredi une vidéo promotionnelle présentant le H2-X, un robot humanoïde « gardien » décliné de sa gamme H2. Le clip enchaîne trois scènes: un intrus armé d'un couteau est neutralisé, une voiture est soulevée pour dégager une victime coincée, et un piéton est tiré de la trajectoire d'un véhicule. Aucune fiche technique (payload, DOF, autonomie), aucun prix ni calendrier de commercialisation ne figurent dans le matériel disponible. Il s'agit donc d'un teaser et non d'un produit livré ou déployé. Le message compte plus que la démonstration. Unitree, connu pour des humanoïdes athlétiques (sauts, arts martiaux, danse) vendus à bas prix, cherche désormais des usages concrets: sécurité, secours, intervention. C'est un signal d'orientation vers des cas d'usage, mais la vidéo ne dit rien de la fiabilité en conditions réelles. Les scènes sont probablement scénarisées et téléopérées ou préprogrammées, et rien n'indique le niveau d'autonomie. Le soulèvement d'un véhicule, en particulier, reste invérifiable sans charge, méthode ni répétabilité. Un robot qui désarme un humain soulève aussi des questions de sécurité, de responsabilité juridique et de certification que les intégrateurs et les décideurs B2B devront trancher avant toute adoption. Ce positionnement s'inscrit dans la course des humanoïdes chinois, où Unitree côtoie UBTech et AgiBot, face à Figure, Tesla (Optimus) et Agility aux États-Unis. Reste à voir si le H2-X fera l'objet de pilotes avec des acteurs de la sécurité privée ou publique, et si des spécifications chiffrées seront publiées.

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Jingji Intelligent, startup de robots de nettoyage, lève plusieurs dizaines de millions de RMB en financement d'amorçage
8TechNode 

Jingji Intelligent, startup de robots de nettoyage, lève plusieurs dizaines de millions de RMB en financement d'amorçage

Jingji Intelligent, une jeune pousse shanghaienne de robotique de nettoyage, a annoncé le 20 octobre une levée d'amorçage de plusieurs dizaines de millions de RMB (soit quelques millions d'euros). Le tour réunit Haowen Tianshu Robotics et Shanghai Lanyun Industrial Development. La société a été fondée en septembre, soit environ un mois avant l'annonce. Elle cible le nettoyage des surfaces verticales, des plans de travail et des équipements sanitaires. Pour cela, elle transpose des briques issues de la robotique médicale: contrôle en force, vision par ordinateur et actionnement de précision. Aucun produit, aucune spécification technique (nombre de DOF, charge utile, temps de cycle) ni aucun prix n'ont été communiqués. L'entreprise dit être passée de la définition de son approche technique et de l'architecture produit à la validation de son produit, ce qui indique un stade de prototype ou de pré-pilote, sans produit livré ni déploiement client. Ce tour est à lire comme un pari sur une équipe et sur un positionnement, pas comme la validation d'une technologie. Les tâches visées sont parmi les plus ingrates de la robotique de service. Nettoyer une cuvette, un lavabo ou une paroi impose de gérer le contact, c'est-à-dire d'appliquer une force contrôlée sur des géométries variées et des surfaces mouillées ou glissantes. Les robots de nettoyage commerciaux actuels, surtout des autolaveuses autonomes (AMR) pour les sols, n'abordent pas ces zones. Que des capacités de manipulation sensible à la force, développées pour la chirurgie, migrent vers le ménage professionnel, c'est une hypothèse crédible mais non démontrée. L'écart entre démonstration et exploitation y sera décisif: fiabilité sur des milliers de cycles, temps de passage comparé à celui d'un agent humain, coût de maintenance. Pour les intégrateurs et les gestionnaires de facilities, le signal utile est l'arrivée d'un nouvel acteur sur un segment encore peu équipé. Le financement s'inscrit dans la vague d'investissement chinoise dans la robotique, où les start-ups se créent et lèvent très vite autour de thèmes d'application précis. Jingji prévoit de garder la R&D et la chaîne d'approvisionnement en Chine tout en visant des clients à l'étranger. Elle a déjà noué des partenariats en Australie, en Espagne, à Singapour et au Vietnam, dont la nature (pilote, distribution, simple intention) n'est pas précisée. Elle rejoint un champ déjà occupé par les fabricants de robots de nettoyage de sols et de vitres, et par les développeurs d'humanoïdes et de manipulateurs mobiles qui visent aussi les tâches domestiques et hôtelières. La suite se jouera sur la phase de validation: premiers prototypes montrés, pilotes avec des chaînes hôtelières ou des exploitants de bâtiments, et calendrier de commercialisation, qui n'a pas encore été publié.

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La startup de matériel robotique YITA obtient un financement de Galbot et Fourier
9TechNode 

La startup de matériel robotique YITA obtient un financement de Galbot et Fourier

La startup chinoise YITA a annoncé le 20 octobre avoir levé plus de 100 millions de yuans (RMB), soit environ 12 à 13 millions d'euros, sur ses tours seed et seed-plus. Le tour réunit Galbot, Fourier, Matrix Partners China, CCB International, SenseTime Guoxiang Capital et le fonds de fondateurs L2F. Lighthouse Capital a joué le rôle d'incubateur et de conseiller financier exclusif. Fondée en mai 2026, YITA développe des bras robotiques à contrôle en force et des modules d'articulation haute performance destinés à l'IA incarnée. Son portefeuille couvre des actionneurs intégrés, des systèmes bi-bras compliants et des plateformes de manipulation, c'est-à-dire du matériel qui permet à un robot de réguler ses efforts de contact lorsqu'il saisit ou déplace un objet. L'annonce ne donne ni valorisation, ni spécifications (payload, degrés de liberté, couple), ni prix, ni client ou site de déploiement. Il s'agit donc d'une levée de fonds, pas d'un produit livré. L'intérêt tient moins au montant, modeste à l'échelle du secteur, qu'à la composition du tour. Galbot, spécialiste des robots de manipulation, et Fourier, connu pour ses humanoïdes et ses robots de réhabilitation, comptent parmi les utilisateurs naturels de ce type de composants. Leur présence suggère un début de spécialisation de la chaîne de valeur, où des fournisseurs indépendants de bras et d'articulations compliants serviraient plusieurs constructeurs. Le contrôle en force est un verrou concret pour la manipulation fine, car les politiques de type VLA (vision-langage-action) restent limitées sans retour d'effort fiable. Pour les intégrateurs, la question sera de savoir si ces modules standardisés seront réellement disponibles et à quel coût. La startup arrive sur un marché déjà occupé. Les fournisseurs chinois d'actionneurs et de modules d'articulation sont nombreux. Côté occidental, des acteurs comme Wandercraft en France, avec ses exosquelettes et son humanoïde, ou les constructeurs américains qui intègrent leurs propres actionneurs, suivent une logique de verticalisation inverse de celle que YITA affiche. L'entreprise n'a que cinq mois d'existence, et aucun calendrier de livraison ni pilote client n'a été communiqué. Les prochains signaux à surveiller seront la publication de fiches techniques, l'identité de ses premiers clients et d'éventuelles commandes de Galbot ou de Fourier.

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Alibaba dévoile une IP de processeur RISC-V automobile et sa feuille de route pour la conduite autonome et la robotique
10TechNode 

Alibaba dévoile une IP de processeur RISC-V automobile et sa feuille de route pour la conduite autonome et la robotique

Lors du RISC-V China Summit de Shenzhen, le 19 octobre, le DAMO Academy d'Alibaba a présenté le XuanTie E908A, un cœur de processeur (IP) destiné à l'automobile. Il cible le calcul lié à la sécurité fonctionnelle, les contrôleurs de domaine et les passerelles véhicule, et prend en charge les exigences ASIL-B et ASIL-D, les niveaux de sécurité fonctionnelle de la norme ISO 26262. Le DAMO Academy a aussi dévoilé une feuille de route de processeurs pour la conduite autonome et l'IA embarquée (embodied AI). Elle inclut le C950A, un processeur automobile qui vise cinq fois la performance des produits RISC-V automobiles actuels, avec un lancement prévu d'ici fin 2027. Selon Alibaba, les puces embarquant des cœurs XuanTie ont dépassé 6 milliards d'unités livrées cumulées. Aucun partenaire constructeur, aucun client nommé et aucune mesure de performance détaillée n'ont été communiqués. Il faut distinguer ce qui est livré de ce qui est annoncé. Le E908A est présenté comme une IP disponible, mais aucun véhicule ou calculateur de série qui l'embarque n'est cité. Le C950A reste une promesse à environ quatorze mois, et son « cinq fois » n'a pas de référence publique : on ignore la base de comparaison, le benchmark et la fréquence. Le chiffre de 6 milliards d'unités est massif mais trompeur pour le segment visé, car il agrège surtout des microcontrôleurs et puces IoT à faible valeur, bien loin des exigences de calcul d'un véhicule autonome ou d'un humanoïde. Pour les intégrateurs et les décideurs B2B, l'intérêt tient à la certification de sécurité : l'ASIL-D est l'obstacle qui a longtemps cantonné RISC-V aux fonctions non critiques. Une IP certifiable, sans licence propriétaire Arm, donne aux équipementiers chinois un levier de souveraineté et de coût, et ouvre à terme la voie à des contrôleurs de mouvement pour la robotique. Ce lancement s'inscrit dans la montée en puissance de RISC-V face à Arm, sous la pression des restrictions américaines à l'export, qui poussent la Chine à bâtir une pile de calcul indépendante. Alibaba, via sa filiale de conception de puces T-Head et la famille XuanTie, concurrence ici SiFive, Andes, ainsi que l'écosystème européen autour de Infineon, Bosch et NXP qui ont lancé la coentreprise Quintauris pour RISC-V automobile. Côté calcul pour la conduite autonome, Nvidia (Thor) et Qualcomm restent la référence, et Horizon Robotics est le principal rival chinois. Les prochaines étapes à surveiller sont la publication de benchmarks du C950A, l'annonce de clients pour le E908A et l'adaptation de la feuille de route à l'IA embarquée, où aucun produit concret n'a encore été présenté.

UEConcurrence potentielle pour l'écosystème européen RISC-V automobile (Quintauris, avec Infineon, Bosch et NXP), sans déploiement annoncé en Europe.

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Le Lingxi X2 d'AgiBot répond à 46 686 questions de patients à l'accueil de l'hôpital du Peuple de l'Université de Pékin
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Le Lingxi X2 d'AgiBot répond à 46 686 questions de patients à l'accueil de l'hôpital du Peuple de l'Université de Pékin

AgiBot affirme que son humanoïde Lingxi X2 tient désormais le comptoir d'orientation des consultations externes de l'hôpital du Peuple de l'université de Pékin, à Pékin, dans un projet mené avec Afu, l'application de santé par IA d'Ant Group. Le robot y fait tourner l'assistant médical d'Afu, adossé au grand modèle de langage médical d'Ant Group, avec une voix proche de celle d'un humain et des gestes d'accompagnement. Selon les deux entreprises, au 30 septembre, il avait travaillé 66 jours ouvrés et réalisé 46 686 interactions, soit environ 707 par jour, avec un pic à 1 420 sur une seule journée. Il oriente les patients vers le bon service, explique les parcours de consultation, répond aux questions sur l'assurance maladie et guide dans les bâtiments. Il est relié à la base de connaissances privée de l'hôpital, ce qui permet des réponses standardisées fondées sur les informations de l'établissement plutôt que des réponses génériques. Son rôle se limite à l'accueil : il soulage le personnel sur les demandes de base, sans diagnostic ni soin. Ces chiffres méritent d'être lus avec prudence. Ce sont des données opérationnelles publiées par les partenaires eux-mêmes, sans audit indépendant. Elles ne disent rien du taux de résolution, de la part de questions renvoyées vers un humain, ni de la satisfaction des patients. Une « interaction » peut aussi bien être une réponse complète qu'un simple échange de quelques secondes. Le déploiement reste un pilote sur un seul site, pas un déploiement à l'échelle. Il apporte pourtant une donnée rare : une exploitation continue sur plus de deux mois dans un lieu public très fréquenté, là où la plupart des humanoïdes de service ne sont montrés qu'en démonstration. Pour les intégrateurs et les décideurs du secteur de la santé, le point notable est que la valeur ne vient pas de la manipulation mais de l'intégration logicielle : couplage d'un LLM médical à une base de connaissances locale, avec un périmètre d'usage volontairement restreint qui limite le risque réglementaire et juridique. Cela confirme que les premiers usages rentables des humanoïdes passent peut-être par l'interaction plutôt que par la préhension, même si rien n'indique ici qu'un robot bipède ou semi-humanoïde surpasse une simple borne ou un écran tactile en coût ou en efficacité. Le Lingxi X2 est l'humanoïde de taille réduite d'AgiBot, conçu pour les environnements axés sur l'interaction, où une forme compacte et avenante compte plus que la capacité de manipulation lourde. Ce projet prolonge la stratégie de l'entreprise vers les rôles de service au public, après des programmes récents sur des campus et dans des parcs à thème, ainsi que le déploiement de la plateforme YuanSheng dans plus de 20 universités et la livraison de son 20 000e robot. Pour Ant Group, il s'agit de sortir son assistant médical de l'écran du téléphone pour le placer à l'endroit où le patient arrive. Les deux partenaires disent vouloir en tirer une expérience d'interaction et d'exploitation en milieu hospitalier afin de bâtir un modèle reproductible à grande échelle, sans calendrier ni nouveaux sites annoncés à ce stade. Le prochain test sera la réplication dans d'autres hôpitaux, face à des concurrents chinois du robot de service et des assistants IA hospitaliers.

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Unitree présente un système pour chorégraphier depuis un seul poste des groupes de robots humanoïdes
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Unitree présente un système pour chorégraphier depuis un seul poste des groupes de robots humanoïdes

Unitree Robotics a présenté UniUni, un système de contrôle de essaim conçu pour coordonner des spectacles de robots humanoïdes depuis une interface unique. Selon la vidéo promotionnelle du constructeur, l'outil combine cartographie de scène, programmation de mouvements, instructions en langage naturel et supervision matérielle en temps réel. La scène est représentée par un nuage de points issu d'un LiDAR, avec une construction de scène annoncée au niveau centimétrique. Un éditeur de chorégraphie attribue une piste temporelle distincte à chaque robot et s'appuie sur une bibliothèque d'actions prédéfinies de danse. Une fonction dite « AI choreography » permet de demander par texte des modifications de mouvements, l'ajout de trajectoires ou un réagencement des positions, avec une grille de placement affichée à côté de la fenêtre de saisie. Un tableau de bord indique la batterie et la température de chaque machine, et propose des boutons d'arrêt d'urgence. Dans la démonstration, une alerte de batterie faible conduit l'équipe à retirer et remplacer un performeur. L'intérêt tient moins à la danse qu'à la couche logicielle d'exploitation qu'elle laisse entrevoir. Jusqu'ici, programmer des dizaines de robots Unitree pour un spectacle relevait largement d'un travail artisanal, machine par machine. Un outil qui regroupe planification spatiale, édition synchronisée et supervision de flotte abaisse le coût d'entrée pour les organisateurs d'événements et les intégrateurs, et rappelle que l'avantage compétitif des humanoïdes chinois se joue désormais aussi sur les outils de déploiement, pas seulement sur le matériel. Il faut toutefois relativiser : il s'agit d'une vidéo promotionnelle, donc d'un teaser et non d'un produit livré. Unitree n'indique ni le modèle d'IA derrière l'interface textuelle, ni la manière dont une phrase est traduite en mouvements exécutables, ni les robots compatibles, le prix ou la date de disponibilité. Le contrôle reste centralisé, sans preuve de coordination décentralisée ni d'usage industriel au-delà du spectacle. Cette annonce s'inscrit dans la stratégie d'Unitree, qui a gagné en visibilité grâce à des démonstrations chorégraphiées de ses humanoïdes, des prestations scéniques largement relayées aux vidéos virales d'arts martiaux, et qui a construit sa position sur des robots à prix agressif. Elle s'oppose aux acteurs occidentaux comme Figure, Tesla avec Optimus ou Agility Robotics, qui mettent en avant des déploiements logistiques et industriels plutôt que le spectacle. Reste à voir si UniUni sera commercialisé comme produit autonome, intégré aux robots de la marque ou réservé à des prestations événementielles. La question décisive sera de savoir si les briques de supervision de flotte, comme le suivi de batterie, la cartographie partagée et l'arrêt d'urgence centralisé, peuvent migrer vers des cas d'usage de production, où la fiabilité en conditions réelles compte davantage que la synchronisation d'une chorégraphie.

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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
13TechNode 

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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Unitree lance UniUni, un logiciel de contrôle de flottes de robots gratuit pour ses utilisateurs, d'abord pour les H2 et G1
14Pandaily 

Unitree lance UniUni, un logiciel de contrôle de flottes de robots gratuit pour ses utilisateurs, d'abord pour les H2 et G1

Unitree Robotics a lancé UniUni, un logiciel de contrôle d'essaims destiné à chorégraphier et superviser des groupes de ses robots, gratuit pour tous ses utilisateurs. Au lancement, il prend en charge les humanoïdes H2 et G1. Il s'agit d'une application de bureau pour Windows (version 1.1.14) et macOS (version 1.1.15). Les trajectoires de chaque robot se tracent dans des vues 2D et 3D, une timeline en glisser-déposer permet de séquencer les mouvements du groupe, et un outil assisté par IA arrange des mouvements du corps entier synchronisés sur de la musique. Pour le positionnement, l'utilisateur importe des cartes de nuages de points et les robots se localisent par SLAM laser. Les robots présents sur le même réseau local sont détectés et appariés automatiquement. Pendant l'exécution, l'opérateur dispose de l'état en direct de chaque machine et d'un arrêt d'urgence unique pour tout le groupe. L'intérêt tient surtout au changement de statut de l'outil. Les spectacles d'humanoïdes coordonnés sont devenus un moyen courant, pour les constructeurs chinois, de montrer leurs machines en public. Ils exigent une planification précise du timing, des espacements et des comportements de repli. Jusqu'ici, cet outillage restait en général interne aux équipes des constructeurs. Le proposer en logiciel gratuit abaisse la barrière pour les intégrateurs, les agences événementielles et les centres de recherche qui possèdent déjà des G1 ou des H2, et renforce la valeur de la plateforme matérielle. Les zones d'ombre sont toutefois nombreuses. Unitree n'indique ni le nombre maximal de robots coordonnables simultanément, ni les modèles qui seront ajoutés ensuite, ni les exigences réseau, ni la précision de localisation. Sans ces données, impossible de savoir si l'outil tient la charge d'un déploiement de plusieurs dizaines d'unités ou s'il reste adapté à de petites démonstrations. Il s'agit pour l'instant d'un produit disponible, mais aucun retour d'usage ni déploiement client n'est documenté. UniUni s'ajoute à la couche logicielle que Unitree construit autour de son matériel. L'entreprise a récemment ouvert une page de projet et publié une partie des poids de son modèle de fondation humanoïde UnifoLM-WLA-1.0, et a renouvelé sa gamme G1 avec le G1+. La stratégie rappelle celle de concurrents qui misent sur l'écosystème logiciel, comme Nvidia avec ses modèles GR00T côté plateforme, ou les acteurs américains Tesla et Figure, qui gardent leurs piles propriétaires et fermées. Unitree choisit au contraire de fidéliser par la gratuité et l'ouverture partielle. La suite à surveiller : l'extension à d'autres modèles de la gamme, la publication de spécifications techniques et, surtout, des preuves de coordination à grande échelle en conditions réelles, au-delà des vidéos de démonstration.

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Le développeur d'IA robotique Ruoyu lève une série Pre-A menée par Sunway Communication
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Le développeur d'IA robotique Ruoyu lève une série Pre-A menée par Sunway Communication

Ruoyu Technology, une société de Shenzhen spécialisée dans l'IA pour robots, a bouclé un tour de table Pre-A de neuf chiffres en yuans (soit au moins plusieurs centaines de millions de RMB, le montant exact n'étant pas divulgué), selon 36Kr le 15 octobre. Le tour est mené par Sunway Communication, avec Jinmu Capital, Qindao Capital, Huanghai Capital et Zhongchuang Capital. Fondée en 2023 et incubée par le Harbin Institute of Technology de Shenzhen, la startup développe des systèmes qui permettent aux robots de percevoir leur environnement, de planifier des tâches et de piloter des actions physiques. Son « cerveau » robotique Jiutian associe une planification déportée dans le cloud à une perception et un contrôle exécutés en local. Premier cas d'usage commercial : le ravitaillement robotisé en carburant, avec un système antidéflagrant testé dans une station-service à Foshan. Les fonds serviront à améliorer l'IA, à collecter des données opérationnelles issues de déploiements réels et à étendre la commercialisation. L'intérêt de l'annonce tient moins au montant qu'au choix de l'application. Le ravitaillement est un environnement contraint, réglementé et à fort enjeu de sécurité, où l'exigence de fiabilité est élevée et où le retour sur investissement se calcule en main-d'œuvre et en conformité. Pour un intégrateur ou un exploitant de réseau de stations, c'est un cas d'usage plus lisible qu'un humanoïde généraliste. L'architecture hybride cloud/local reflète aussi un compromis courant : le raisonnement de haut niveau est centralisé, tandis que les boucles de contrôle temps réel restent embarquées pour limiter la latence. En revanche, aucune donnée publique n'est fournie sur le temps de cycle, le taux de réussite, le nombre de sites ou le prix. Un test dans une seule station à Foshan relève du pilote, pas du déploiement à l'échelle. La logique de « données du monde réel d'abord » suggère que Ruoyu cherche à constituer un jeu de données propriétaire plutôt qu'à miser sur la seule simulation. Ce tour s'inscrit dans l'afflux de capitaux vers l'IA incarnée en Chine, où de nombreuses jeunes pousses issues des universités se positionnent sur la couche logicielle, face à des acteurs plus visibles comme Unitree, UBTech ou AgiBot, et à des modèles occidentaux de type VLA (vision-langage-action) tels que Pi-0 ou GR00T. Ruoyu se distingue en visant un « cerveau » vertical plutôt qu'un robot complet. Les prochaines étapes à surveiller : l'extension à d'autres stations ou à des partenaires pétroliers, la publication de métriques d'exploitation vérifiables et l'ouverture du cerveau Jiutian à d'autres usages industriels à risque. Aucun calendrier précis n'a été communiqué.

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AgiBot déploie YuanSheng dans plus de 20 universités, avec plus de 1 000 robots
16Pandaily 

AgiBot déploie YuanSheng dans plus de 20 universités, avec plus de 1 000 robots

AgiBot a lancé le déploiement de son programme d'écosystème YuanSheng dans les universités chinoises. Un premier groupe de plus de 20 établissements, dont Peking University, Tsinghua, Zhejiang, Shanghai Jiao Tong, Xi'an Jiaotong, Southeast University, Sun Yat-sen et South China University of Technology, co-construira des plateformes d'enseignement et de recherche en IA incarnée. Le constructeur prévoit d'installer plus de 1 000 robots réels sur les campus: unités à roues Genie, humanoïdes compacts Lingxi, humanoïdes grand format Expedition et quadrupèdes de la gamme AgiQuad. Les universités reçoivent aussi la pile logicielle AIMA, qui comprend LinkSoul pour les applications d'agents, LinkCraft pour la création de comportements robotiques et Genie Studio pour les flux de tâches de bout en bout. L'ensemble, machines et droits d'usage logiciels, est valorisé à environ 200 millions de yuans selon la comptabilité interne d'AgiBot, et non comme un tour de financement externe. Ce programme est avant tout une opération de formation et de captation de talents, pas un lancement produit. En fournissant simultanément matériel, licences logicielles et supports de cours, AgiBot cherche à lever le goulot d'étranglement des laboratoires, qui manquent de robots physiques pour entraîner des modèles, déboguer des algorithmes et tester des tâches hors simulation. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, l'enjeu est indirect mais réel: les étudiants formés sur la pile AIMA arriveront sur le marché du travail avec des réflexes liés à cet écosystème, ce qui crée un effet de verrouillage durable. Le chiffre de 200 millions de yuans reste toutefois une valeur catalogue calculée par l'entreprise, qui ne reflète ni un coût de revient ni un décaissement. Il n'existe pas non plus de calendrier précis de livraison, de répartition des 1 000 unités par modèle ou de résultats de recherche attendus: il s'agit d'un engagement annoncé, pas d'un déploiement constaté. YuanSheng avait été présenté plus tôt cette année comme un effort d'écosystème pluriannuel. AgiBot affirme avoir déjà connecté 237 institutions de recherche et plus de 500 partenaires, avec plus de 10 000 développeurs d'applications et plus de 70 000 développeurs inscrits, des chiffres déclaratifs sans définition d'activité. La stratégie rappelle celle d'Unitree, dont les plateformes sont très répandues dans les laboratoires, et d'acteurs comme NVIDIA, qui diffusent leurs outils de simulation et leurs modèles auprès des chercheurs. AgiBot avait aussi dévoilé la plateforme de simulation open source Genie Sim 3.0 au CES 2026, complétant cette approche par le logiciel. La suite dépendra de la livraison effective des robots et de la capacité des universités à produire des travaux publiés ou des applications exploitables sur cette plateforme.

Chine/AsieActu
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Hong Kong se positionne dans l'essor de la robotique avec le lancement d'un pôle d'IA incarnée
17SCMP Tech 

Hong Kong se positionne dans l'essor de la robotique avec le lancement d'un pôle d'IA incarnée

Le Hong Kong Productivity Council (HKPC) a ouvert jeudi, dans son bâtiment de Kowloon Tong, le premier hub expérimental de la ville consacré à l'IA incarnée, l'Embodied AI International Applications Hub. Rattaché au centre d'IA industrielle et de robotique de l'HKPC, il réunit sept entreprises de Chine continentale et de Hong Kong, dont les spécialistes Unitree Robotics et Galbot. Le lieu comprend des environnements simulés pour tester des applications. Les éléments communiqués ne précisent ni budget, ni nombre de robots installés, ni calendrier de déploiement chez des clients. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, l'intérêt tient moins à la technologie qu'au positionnement. Hong Kong ne fabrique pas de robots humanoïdes à grande échelle. Le hub joue donc le rôle d'un banc d'essai et d'une vitrine, où des constructeurs continentaux peuvent valider des usages (logistique, services, inspection) dans un cadre institutionnel international. Il s'agit d'un site de démonstration et d'expérimentation, pas d'un déploiement commercial. Sans indicateurs publiés sur les cas d'usage ou les taux de réussite, sa valeur réelle reste à démontrer. Ce lancement s'inscrit dans la course des places régionales qui cherchent leur part du boom de la robotique, face à des pôles continentaux déjà bien établis comme Hangzhou, Pékin ou Shenzhen, où sont installés Unitree et Galbot. La présence de ces deux acteurs donne de la crédibilité au projet, mais pas de preuve d'impact industriel. Les prochains signaux à surveiller sont l'arrivée d'autres industriels, d'éventuels pilotes avec des entreprises locales et la publication de résultats mesurables issus des tests menés sur place.

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Hong Kong se positionne dans l'essor de la robotique avec le lancement d'un pôle d'IA incarnée
18SCMP Tech 

Hong Kong se positionne dans l'essor de la robotique avec le lancement d'un pôle d'IA incarnée

Le Hong Kong Productivity Council (HKPC), organisme public de promotion de la productivité, a inauguré jeudi à Kowloon Tong le premier hub expérimental de la ville dédié à l'IA incarnée (embodied AI). Baptisé Embodied AI International Applications Hub, il est hébergé dans le centre d'IA industrielle et de robotique du HKPC, dans le bâtiment du conseil. Sept entreprises de Chine continentale et de Hong Kong y participent, dont Unitree Robotics et Galbot, deux acteurs de premier plan. Le lieu propose des environnements simulés pour tester des applications. À ce stade, aucun budget, calendrier de déploiement ni volume de robots n'est mentionné. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, l'intérêt est avant tout structurel. Hong Kong cherche à se positionner comme interface entre la production robotique continentale et les marchés internationaux, en offrant un terrain d'essai neutre. Il s'agit d'un site d'expérimentation, pas d'un déploiement commercial : l'ouverture d'un hub ne prouve ni maturité des robots ni adoption à l'échelle, et la valeur dépendra des cas d'usage réellement validés. Ce lancement s'inscrit dans la course régionale à l'IA incarnée, dominée par l'écosystème chinois, où Unitree est connu pour ses humanoïdes et quadrupèdes à prix agressif. Hong Kong tente ainsi de se faire une place face aux pôles continentaux déjà installés. La suite dépendra du nombre de partenaires additionnels et des pilotes industriels que le hub saura attirer.

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Inspire Robots lance la RH37D1, une main à trois doigts à entraînement direct capable de soulever jusqu'à 43 kg
19Pandaily 

Inspire Robots lance la RH37D1, une main à trois doigts à entraînement direct capable de soulever jusqu'à 43 kg

Inspire Robots, fabricant pékinois de mains dextres et de micro-actionneurs, a présenté la série RH37D1 au China International Industry Fair 2026 de Shanghai. Il s'agit d'une main à trois doigts conçue pour la préhension industrielle lourde, et non pour imiter la main humaine. Elle repose sur une architecture entièrement à entraînement direct (direct-drive) et compte sept degrés de liberté (DOF) actifs. Sa charge de traction maximale atteint 43 kg, pour une force au bout des doigts de 40 N. Selon le constructeur, elle associe un contrôle en compliance et plusieurs modes de préhension, pour l'automatisation industrielle et la fabrication intelligente. Ni la taille, ni le poids, ni le prix ne sont publiés. Environ deux semaines plus tôt, l'entreprise avait dévoilé à l'IROS 2026 de Pittsburgh la RH5MK1, produit de nature opposée : une main à l'échelle humaine, également en direct-drive, avec 22 DOF actifs, cinq doigts indépendants, une fréquence d'ouverture-fermeture de 5 Hz et des capteurs tactiles 6D au bout des doigts, d'une résolution de force de 0,005 N. À Shanghai, Inspire a aussi exposé ses séries E2, F1, G2, H1, J1 et K1, qui diffèrent par les DOF, le mode d'entraînement et la détection. S'y ajoutaient la RH56E2 industrielle (30 N en bout de doigt, 15 kg de charge pour la main entière) et une gamme de micro-vérins électriques à servomoteur, qui intègrent dans un seul bloc un moteur sans noyau, un réducteur planétaire, une vis à rouleaux et des capteurs. Les démonstrations en direct comprenaient la préhension bras-main, la reconnaissance de gestes avec suivi visuel et la manœuvre d'une vanne. L'intérêt tient au positionnement. Entre la pince à deux doigts omniprésente en usine et la main humanoïde à cinq doigts, la solution à trois doigts permet encore le pincement par opposition tout en couvrant davantage de formes, avec moins de moteurs et de capteurs. Cela réduit coût et complexité, un arbitrage que beaucoup d'utilisateurs industriels privilégient face à la dextérité anthropomorphe. La capacité de 43 kg est notable pour une main compacte, mais elle correspond à une charge de traction statique : elle ne dit rien de la charge utile en manipulation dynamique, de la tenue en cycles répétés ni de la fiabilité. Ces chiffres viennent du constructeur et sans masse ni prix, impossible de juger le rapport charge/poids ou le coût par cellule robotisée. Les intégrateurs retiendront surtout l'élargissement de l'offre : une même entreprise propose désormais des mains de 7 à 22 DOF, ce qui permet d'adapter la complexité à l'application plutôt que d'imposer une main généraliste. Inspire Robots fait partie du peloton chinois des mains dextres, un segment très disputé qui nourrit à la fois les humanoïdes et la robotique industrielle. Le concurrent le plus visible est Unitree, qui vient de lancer la Dex5-S, une main de 22 DOF à taille humaine, directement comparable à la RH5MK1. Le choix du direct-drive, qui supprime une partie des transmissions, vise une meilleure compliance et une meilleure rétro-pilotabilité, mais au prix d'un compromis entre couple et encombrement. Rien n'indique à ce stade de clients, de volumes de production ou de calendrier de livraison pour la RH37D1 : il s'agit d'un lancement présenté en salon, accompagné de démonstrations, sans déploiement client documenté. Les prochaines étapes à surveiller sont la publication des fiches techniques complètes (poids, dimensions, prix) et d'éventuels pilotes en usine, seuls capables de confirmer si cette approche à trois doigts tient ses promesses hors du stand.

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Inovance présente l'InoBot W1, un humanoïde à roues refroidi par liquide pour les cadences d'usine
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Inovance présente l'InoBot W1, un humanoïde à roues refroidi par liquide pour les cadences d'usine

Inovance Technology, l'un des plus grands fournisseurs chinois d'automatisation industrielle, a présenté pour la première fois un robot humanoïde, l'InoBot W1, lors de la China International Industry Fair 2026 à Shanghai. Il s'agit d'un robot à base roulante conçu autour des contraintes de l'usine : chaleur, poussière, allées étroites, postes en continu. Son calculateur embarqué NVIDIA Thor, annoncé à 2 070 TOPS, est refroidi par une boucle liquide centralisée. Inovance affirme qu'il peut tourner à pleine charge sur de longues périodes au-delà de 40 °C. Cette architecture permet une protection IP54 (poussière, projections, brouillard d'huile) et un niveau sonore inférieur à 60 dB, grâce à la réduction du nombre de ventilateurs. Le châssis tient dans 0,6 x 0,6 m, avec des roues directrices omnidirectionnelles qui autorisent les rotations sur place. La batterie de 3,6 kWh offre environ 10 heures d'autonomie, et deux modules échangeables à chaud visent une production 24h/24 et 7j/7. Les bras sont des conceptions maison à sept degrés de liberté, avec capteurs de force dans chaque articulation. La précision de contrôle d'effort en bout de bras est annoncée à moins de 3 N, et la détection de collision fonctionne en temps réel. Un bus EtherCAT synchronise tout le corps à la milliseconde. Sur le salon, le W1 a chargé et déchargé des pièces en coopération avec un système de vision et un robot de soudage à l'arc. L'intérêt tient moins à la performance brute qu'au positionnement : un acteur issu de l'automatisation industrielle, et non de la robotique de démonstration, traite l'humanoïde comme un équipement d'atelier, avec des critères de disponibilité, d'étanchéité, de maintenance et d'encombrement. Le choix d'une base à roues, plutôt que de jambes, va dans le sens d'un consensus pragmatique : pour la manutention et l'alimentation de machines, la locomotion bipède apporte surtout de la complexité. La modularité (buste, bras, effecteurs, châssis, mécanisme repliable) et l'interchangeabilité des préhenseurs, mains dextres ou ventouses répondent aux attentes des intégrateurs en matière de maintenance et de reconfiguration. Il faut toutefois rester prudent : la démonstration, un chargement et déchargement à proximité d'un robot de soudage, est une tâche simple. Aucun temps de cycle, taux de réussite, charge utile ni nombre de clients n'est publié, et la mention d'un « premier robot embarqué à roues » combinant refroidissement liquide, modularité, petit châssis et longue autonomie relève d'un argumentaire commercial non vérifié. Le W1 reste, à ce stade, une présentation de salon et non un produit livré ou déployé. Inovance s'appuie sur un solide héritage en servomoteurs, variateurs, automates et robots industriels, ce qui explique l'accent mis sur les bras, les capteurs de couple et le bus temps réel. L'entreprise prévoit un SDK couvrant les capteurs jusqu'au contrôle du corps entier, une plateforme de collecte de données et d'entraînement, ainsi qu'une coopération technique sur les modèles avec des partenaires IA, dont deux sont déjà identifiés mais non nommés. Elle annonce des déploiements de référence dans des secteurs précis, sans calendrier ni prix. Elle rejoint un champ chinois et mondial déjà dense : UBTech, Agibot et Galbot avec des plateformes à roues ou hybrides, Figure, Tesla et Agility côté occidental, et en Europe des acteurs comme Enchanted Tools. Son atout sera sa capacité à vendre un ensemble intégré (bras, commande, vision, soudage) à sa base installée. La suite dépendra de la publication de spécifications mesurables et des premiers pilotes en usine.

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Nature Will présente Natura-1, un modèle de 50 milliards de paramètres entraîné sur vidéo humaine pour piloter des mains dextériques à 20 DOF
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Nature Will présente Natura-1, un modèle de 50 milliards de paramètres entraîné sur vidéo humaine pour piloter des mains dextériques à 20 DOF

Nature Will, une startup chinoise qui se réclame de l'« intelligence physique générale », a publié le 13 octobre Natura-1, qu'elle présente comme son premier modèle de fondation généraliste pour le monde physique. Le modèle prend du langage et de la vision en entrée et pilote des mains robotiques dextres à 20 degrés de liberté (DOF). Il s'agit d'un modèle mixture-of-experts de 50 milliards de paramètres, pré-entraîné sur plus d'un million d'heures de vidéo égocentrique (à la première personne) d'activités humaines. Le corpus, dédupliqué, filtré des anomalies de capteurs et annoté hiérarchiquement, de l'objectif global jusqu'aux étapes individuelles, forme un million d'heures de trajectoires d'action conditionnées par le langage. Les poses 3D denses des mains sont reconstruites à partir de vidéos monoculaires et stéréo. L'entreprise a bâti son propre data lakehouse de plusieurs dizaines de pétaoctets et un moteur d'entraînement distribué maison, qui dépasserait 50 % de MFU (utilisation des FLOPs du modèle) sur plusieurs centaines de GPU. À l'inférence, une couche d'orchestration en Rust et des kernels CUDA fusionnés tiennent une boucle stricte de 100 millisecondes entre observation et action sur le matériel réel. Les démonstrations montrent le pliage de matériaux fins et déformables, la calligraphie au pinceau souple et des changements d'outils sur des tâches multi-étapes. Six tâches longues ont reçu un réglage supplémentaire, tandis que les autres résultats partagent les mêmes poids. Le pari de fond est de contourner le goulot d'étranglement des données robotiques. Un robot ne collecte que dans les environnements où il fonctionne déjà, alors que les humains manipulent des outils et des objets dans presque tous les contextes. Si l'approche se confirme, le coût marginal de la donnée de manipulation fine chuterait, et la dextérité cesserait de dépendre de la téléopération à grande échelle. C'est une piste sérieuse pour les modèles vision-langage-action (VLA) appliqués aux mains multi-doigts, où les pinces restent aujourd'hui la norme industrielle. Les chiffres appellent toutefois de la prudence. Sur son propre benchmark de douze dimensions de manipulation dextre, exécuté sur robots bimanuels, Nature Will annonce 53,4 pour le modèle de base et 59,1 pour une configuration agentique. Les deux modèles de référence choisis par l'entreprise n'ont produit aucun score avec des mains dextres, et n'ont obtenu que 13,5 et 16,7 sur une plateforme à pince, ce qui rend la comparaison peu parlante. Ces résultats n'ont pas été reproduits indépendamment, les démonstrations vidéo n'indiquent ni taux de réussite ni nombre d'essais, et rien n'est annoncé sur des déploiements ou une commercialisation. Il s'agit donc d'une publication de recherche, pas d'un produit livré. Natura-1 s'inscrit dans une tendance où l'on cherche à transférer la dextérité humaine aux robots par l'observation plutôt que par la seule téléopération. Les modèles généralistes comme Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T de NVIDIA ou Helix de Figure, ainsi que les efforts de Tesla autour d'Optimus, restent plus centrés sur des données robotiques ou mixtes, avec des communications souvent axées sur des mains et des pinces plus simples. La concurrence chinoise sur les modèles embarqués et les mains dextres s'intensifie. Nature Will affirme que chaque brique de sa pile est conçue pour passer à l'échelle, sans calendrier de pilotes ni partenaires industriels annoncés. Les prochains jalons à surveiller sont la publication des détails du benchmark, des évaluations tierces, des tests sur des tâches industrielles chronométrées et la capacité à transférer le modèle vers d'autres morphologies de mains que celles de l'entreprise.

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La Chine dévoile un robot titan de 4 mètres à 39 actionneurs hydrauliques, capable de soulever plus de 500 kg
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La Chine dévoile un robot titan de 4 mètres à 39 actionneurs hydrauliques, capable de soulever plus de 500 kg

NeodraDynamics Robotics, société chinoise issue de l'écosystème de l'université Tsinghua, a dévoilé Neo1, un humanoïde hydraulique-électrique hybride d'environ quatre mètres, présenté avec JD Industrial au China International Industry Fair (CIIF) 2026. Le robot compte 41 degrés de liberté actifs : 39 articulations sont animées par des micro-actionneurs hydrauliques numériques conçus par l'entreprise, chacun pesant environ un kilogramme, et seuls deux axes de rotation des avant-bras sont électriques. NeodraDynamics annonce une charge utile cumulée de 500 kg pour les deux bras (1 102 livres) et une précision de répétabilité de ±0,005 mm (±0,0002 pouce), avec une poussée continue qui se mesure en tonnes. Aucun prix, volume de production ni calendrier de livraison n'a été communiqué. L'intérêt tient au choix d'architecture. La quasi-totalité des humanoïdes actuels, de Figure 03 à Optimus Gen 3, repose sur des moteurs électriques, précis mais limités en force brute dès qu'il s'agit de manipuler des charges très lourdes. En visant un humanoïde capable de soulever une demi-tonne tout en revendiquant une précision micrométrique, NeodraDynamics cherche à ouvrir un segment que les robots électriques n'adressent pas : assemblage de composants lourds, manutention portuaire, maintenance nucléaire avec modules hydrauliques résistants aux radiations, interventions sous-marines ou travaux de démolition en mine et en zone sinistrée. L'hydraulique impose toutefois sa dette technique : gestion de la pression, étanchéité, dissipation thermique et complexité de commande, autant de points qui ont freiné ce type de machines sur la durée. Les chiffres cités sont des spécifications constructeur, sans protocole de mesure ni vidéo de test indépendante : la précision annoncée est difficile à concilier avec la compliance d'un fluide hydraulique sur un robot de cette taille, et la charge ne dit rien de l'endurance en service. Les usages décrits relèvent d'intentions, pas de déploiements, et les applications nucléaires ou sous-marines supposeraient des validations propres à chaque site. Sur le plan concurrentiel, le positionnement rappelle l'héritage hydraulique d'Atlas chez Boston Dynamics, qui a justement basculé vers l'électrique pour sa version commerciale, signe que l'industrie a majoritairement tranché pour la simplicité et la maintenabilité. NeodraDynamics parie à l'inverse sur la différenciation par la puissance, avec une approche verticale qui associe composants hydrauliques numériques et plateforme complète. Son fondateur, Yang Tao, affirme vouloir dépasser les capacités physiques humaines plutôt que les imiter. La suite dépendra de la présence de JD Industrial comme canal de distribution et de la capacité à produire des essais en conditions réelles, hors démonstration contrôlée, avec des données de fiabilité, de fuites et de maintenance. Tant que ces éléments manquent, Neo1 relève de l'annonce de prototype et non d'un produit livré.

Chine/AsieActu
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PHANES AI lance SeePhys Hub, un kit portable qui enregistre la vision, le toucher et le mouvement du corps entier
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PHANES AI lance SeePhys Hub, un kit portable qui enregistre la vision, le toucher et le mouvement du corps entier

PHANES AI a lancé le 14 octobre SeePhys Hub, un système de capture de données multimodales du corps entier destiné à transformer l'activité humaine quotidienne en données d'entraînement pour robots. Selon QbitAI, le produit est une co-sortie avec Tinno Mobile, qui apporte son expérience en maîtrise des coûts, chaîne d'approvisionnement et assurance qualité, tandis que PHANES AI se charge de la conception produit et des algorithmes. Le kit comprend un bandeau frontal à quatre caméras, deux bracelets de poignet, trois capteurs de mouvement portés à la taille et au bas des jambes, et une paire de gants tactiles. L'ensemble enregistre la vision à la première personne sur 360 degrés, la pose des mains, le toucher à haute densité, ainsi que la pose et les forces du corps entier. Le bandeau pèse au plus 220 grammes, chaque bracelet au plus 75 grammes, avec 24 heures d'enregistrement continu. L'erreur de synchronisation entre caméras, IMU et UWB du bandeau reste inférieure à 0,5 milliseconde. Les trois capteurs combinent signaux inertiels (IMU) et mesure de distance ultra large bande (UWB) entre nœuds, fusionnés avec la vision de la tête et des poignets pour estimer la pose complète. L'enjeu tient à une limite connue des données égocentriques. Les caméras montées sur la tête passent à l'échelle facilement, ce qui en a fait une source majeure pour l'apprentissage robotique, mais elles voient mal les coudes et les jambes et ne disent rien de la force exercée sur un objet. Or marcher, se pencher ou coordonner deux mains exige précisément ces informations. PHANES AI vise donc une couche intermédiaire entre la vidéo internet, abondante mais pauvre, et la capture de mouvement de haute précision ou les données sur robot réel, fidèles mais coûteuses. Le choix de rendre les gants optionnels est révélateur : les opérateurs de collecte ont demandé de ne pas imposer de gants à leurs équipes, car ils gênent les tâches délicates comme la vaisselle et ajoutent du bruit capteur. Les clients choisissent donc leur configuration selon la tâche, et l'équipe étudie l'estimation du toucher à partir de la seule vision. Il faut toutefois noter que l'annonce ne fournit ni prix, ni volumes de production, ni client nommé, ni mesure de précision de la pose estimée, et que le gain réel pour l'entraînement de politiques robotiques n'est pas démontré. Le produit s'inscrit dans une course à la donnée humaine, qui cherche à contourner le coût de la téléopération sur robot réel. La plateforme associée assure l'analyse, le nettoyage, la segmentation et l'annotation sémantique, et se relie à la reconstruction de scène, à l'estimation de pose, au suivi des mains et au retargeting de mouvement vers des morphologies robotiques. Le fondateur et PDG Yang Shuo, devenu professeur titulaire à l'Institut de technologie de Harbin (Shenzhen) à 26 ans, positionne l'outil face aux solutions de capture existantes. L'alliance avec un fabricant de téléphones comme Tinno suggère une ambition de production à coût maîtrisé, condition nécessaire pour déployer des centaines de kits chez des opérateurs de collecte. Les prochaines étapes à surveiller sont la publication de benchmarks comparant des politiques entraînées avec et sans ces données, les premiers clients nommés et l'avancée de l'estimation du toucher sans gants.

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Le fabricant de robots AGIBOT bientôt à une nouvelle levée de fonds, valorisé 50 milliards de RMB
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Le fabricant de robots AGIBOT bientôt à une nouvelle levée de fonds, valorisé 50 milliards de RMB

AGIBOT, constructeur chinois de robots dotés d'IA, serait sur le point de boucler un nouveau tour de table d'environ 1 à 1,5 milliard de RMB (autour de 140 à 210 millions de dollars). La valorisation visée est d'environ 50 milliards de RMB, soit près de 7 milliards de dollars. L'information vient d'investisseurs cités par le média chinois Caijing. Fondée en 2023, l'entreprise a déclaré 1,05 milliard de RMB de revenus pour 2025. Elle a lancé en juillet la préparation d'une introduction à la Bourse de Hong Kong. AGIBOT a refusé de commenter le financement, la valorisation et l'avancement de l'IPO. Pour les décideurs, le chiffre à retenir est le multiple. Une valorisation de 50 milliards de RMB pour 1,05 milliard de revenus représente près de 48 fois le chiffre d'affaires annuel. Le marché valorise donc surtout la trajectoire, pas les volumes livrés. Le communiqué ne dit rien du nombre de robots déployés, de la marge ni de la part des revenus issue de déploiements réels plutôt que de ventes de plateformes à des laboratoires ou à des intégrateurs. Ces données sont pourtant celles qui permettraient de juger si l'humanoïde industriel sort du stade de la démonstration. Ce tour est de type pré-IPO. Selon un investisseur cité par Caijing, il repousserait l'introduction au-delà de fin 2026, car un intervalle de 120 jours est exigé entre la clôture d'un financement pré-IPO et la cotation, sauf dérogation. Tout est donc à confirmer : le montant, la valorisation et le calendrier reposent sur des sources anonymes. AGIBOT évolue dans un secteur où la concurrence est vive, avec d'autres acteurs chinois cotés ou en préparation de cotation et des américains comme Figure et Tesla. Une cotation à Hong Kong offrirait une transparence financière rare dans ce secteur.

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La start-up de robots domestiques Ola Dimensions lève plusieurs centaines de millions de RMB lors de son quatrième tour de financement
25TechNode 

La start-up de robots domestiques Ola Dimensions lève plusieurs centaines de millions de RMB lors de son quatrième tour de financement

Ola Dimensions, une startup chinoise de robots domestiques, a bouclé un tour de financement « angel plus » de plusieurs centaines de millions de yuans (RMB), selon le National Business Daily du 12 octobre. Des investisseurs nouveaux et existants y participent, dont Tuobang et Hony Capital. Il s'agit du quatrième financement de l'entreprise en environ six mois. Le montant exact, la valorisation et les spécifications du matériel n'ont pas été communiqués. Le fondateur, Zhou Shunbo, a quitté Huawei en mars 2026 pour créer la société, après avoir été le premier membre du laboratoire d'intelligence incarnée du groupe. Ola Dimensions développe des robots destinés au foyer et un système qui exploite les données d'interaction en conditions réelles pour améliorer leurs capacités. Cette levée illustre l'appétit du capital chinois pour la robotique domestique, un segment que la plupart des acteurs ont jusqu'ici jugé plus difficile que l'industrie ou la logistique. Le foyer exige de la manipulation dans des environnements non structurés, une sécurité à proximité des personnes et un coût compatible avec le grand public. Quatre tours en six mois, sans produit livré à ce stade selon les informations disponibles, traduisent surtout un pari sur l'équipe et sur la stratégie de données, et non une preuve de traction commerciale. L'approche par boucle de données réelles reprend l'hypothèse dominante du secteur: ce sont les volumes d'interactions collectées en conditions réelles, plus que la simulation seule, qui feront progresser les modèles vision-langage-action (VLA). Cette hypothèse reste à démontrer à l'échelle d'un parc de robots domestiques. Le positionnement initial vise d'abord les makers et les développeurs, avant une extension au grand public. C'est une trajectoire déjà empruntée par plusieurs acteurs de la robotique ouverte, qui permet de constituer une base d'utilisateurs et de données sans les exigences de fiabilité d'un produit de masse. L'entreprise se mesure à des concurrents américains comme Figure, 1X (avec NEO, orienté foyer) et Tesla avec Optimus, ainsi qu'à des acteurs chinois comme Unitree, qui occupe déjà le segment développeurs. Aucun calendrier de livraison ni de pilote n'a été annoncé. La prochaine étape à surveiller sera la présentation d'un premier prototype démontrable, puis un prix et une date de commercialisation.

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GPT-6 d'OpenAI pourrait provoquer une percée en robotique dès l'an prochain, selon le fondateur d'Unitree
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GPT-6 d'OpenAI pourrait provoquer une percée en robotique dès l'an prochain, selon le fondateur d'Unitree

Wang Xingxing, fondateur et PDG de Unitree Robotics (Hangzhou), a déclaré lundi que GPT-6, le dernier modèle d'OpenAI, pourrait marquer un point de bascule pour la robotique, avec une percée possible « d'ici un ou deux ans ». Il a avancé l'hypothèse qu'un hypothétique GPT-7, publié dès l'an prochain, pourrait avoir un effet direct sur les capacités des robots. Il s'agit d'une prévision de dirigeant, sans annonce de produit, de benchmark ni de calendrier de déploiement chiffré. Le texte disponible ne précise ni les capacités mesurées de GPT-6 en contrôle robotique, ni un partenariat entre Unitree et OpenAI. L'intérêt de cette prise de parole tient à son émetteur. Unitree est l'un des plus gros volumes mondiaux de robots quadrupèdes et humanoïdes à bas coût, et son patron mise sur le modèle de fondation généraliste plutôt que sur des politiques de contrôle propres à chaque tâche. C'est un signal pour les intégrateurs : la limite perçue se déplace du matériel, que la chaîne d'approvisionnement chinoise a rendu abordable, vers le logiciel et l'intelligence embarquée. Reste à distinguer le pari stratégique de la démonstration. Aucune donnée sur la fiabilité, les temps de cycle ou le taux de réussite hors démo n'étaye l'affirmation. Cette thèse s'inscrit dans une course où les approches divergent : modèles vision-langage-action (VLA) comme Pi-0 de Physical Intelligence, GR00T de Nvidia ou Helix de Figure, souvent entraînés en interne par les constructeurs. Unitree adopterait ici une posture de plateforme matérielle capable d'accueillir des modèles tiers, à l'inverse de Tesla ou Figure, plus verticalement intégrés. Les prochains jalons à surveiller sont d'éventuels tests de GPT-6 sur des robots Unitree et les résultats publiés par les laboratoires de manipulation.

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Chine/AsieOpinion
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Le fondateur d'Unitree : GPT-6 d'OpenAI pourrait provoquer une percée en robotique dès l'an prochain
27SCMP Tech 

Le fondateur d'Unitree : GPT-6 d'OpenAI pourrait provoquer une percée en robotique dès l'an prochain

Wang Xingxing, fondateur et PDG d'Unitree Robotics (Hangzhou), a déclaré lundi que GPT-6, le dernier modèle d'OpenAI, récemment publié, alimente l'espoir d'une percée pour la robotique « d'ici un ou deux ans ». Il juge possible qu'un successeur, par exemple un GPT-7 attendu l'an prochain, ait un effet direct sur le secteur. Aucun chiffre de performance, aucun robot précis et aucun partenariat entre Unitree et OpenAI n'accompagnent ces propos. Il s'agit d'une prévision exprimée par un dirigeant, pas d'une annonce de produit ni d'un déploiement. Le signal est surtout stratégique. Unitree est l'un des constructeurs chinois les plus visibles du moment, connu pour ses quadrupèdes et ses humanoïdes à prix agressif. Son patron place donc le goulot d'étranglement du côté de l'intelligence logicielle plutôt que du matériel. Cela rejoint la thèse selon laquelle les modèles généralistes de type VLA (vision-langage-action) deviendraient le principal différenciateur. Il faut toutefois rester prudent. Un modèle de langage plus puissant ne règle ni la manipulation fine, ni la fiabilité en cycles longs, ni l'écart entre démonstration et production. Le calendrier de « un à deux ans » reste une conviction, sans preuve publiée à ce stade. Ces déclarations s'inscrivent dans une course où Figure, Tesla (Optimus), Agility ou les acteurs chinois comme UBTech et AgiBot misent sur des modèles d'IA embarquée, souvent développés en interne. Unitree, de son côté, a surtout bâti son avantage sur le coût et le volume de matériel. Les prochaines étapes à surveiller sont la sortie éventuelle d'un GPT-7, d'éventuelles intégrations de modèles tiers dans les robots d'Unitree et des démonstrations vérifiables hors laboratoire.

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Le fabricant de capteurs tactiles Matrix Innovation lève plusieurs dizaines de millions de RMB
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Le fabricant de capteurs tactiles Matrix Innovation lève plusieurs dizaines de millions de RMB

Matrix Innovation, un fabricant de capteurs tactiles basé à Dongguan, a levé plusieurs dizaines de millions de RMB, selon le STAR Market Daily du 10 octobre. Le tour réunit X Square Robot, un fonds d'investissement de Songshan Lake et le fonds XBOT PARK, déjà actionnaire, ainsi qu'une autre entreprise d'IA embarquée non nommée. Fondée en 2021 par Kuang Zheng, ancien ingénieur capteurs chez DJI, la société développe des capteurs de pression souples et des gants qui enregistrent le toucher et la position de la main pour entraîner des robots. Elle propose six modèles de gants de collecte de données, dont des versions à plus de 360 et plus de 800 points de détection. Elle affirme avoir livré 350 000 jeux de capteurs en 2025 et fournir des constructeurs de robots ainsi que des sociétés de collecte de données. Les fonds serviront à développer une nouvelle génération de gants, à renforcer la chaîne d'approvisionnement et à augmenter la capacité de production. L'entreprise vise plusieurs milliers de gants livrés en 2026. Le montant reste modeste, mais le signal est celui d'un déplacement de la valeur vers les données de manipulation. Les modèles vision-langage-action (VLA) s'entraînent surtout sur la vision et la proprioception, alors que le contact, la force et le glissement manquent dans la plupart des jeux de données de téléopération. Des gants à plusieurs centaines de points de mesure visent à combler ce manque et à capturer la dextérité humaine à moindre coût que la téléopération de robots. La présence d'un fabricant de robots comme X Square Robot au capital suggère un besoin réel d'approvisionnement, et pas seulement un pari financier. Il faut toutefois relativiser les chiffres. Les 350 000 jeux de capteurs sont déclarés par l'entreprise, sans précision sur la taille des jeux ni sur la part vendue aux robots plutôt qu'à d'autres usages. L'écart entre ce volume et les « plusieurs milliers » de gants prévus en 2026 montre que le gant de collecte reste un produit à petite échelle. Rien n'indique non plus que le transfert de ces données tactiles humaines vers des mains robotisées ait été démontré à grande échelle. Ce financement s'inscrit dans la course chinoise à l'IA embarquée, où les données d'entraînement sont devenues un goulot d'étranglement. Plusieurs acteurs misent sur des centres de collecte de téléopération, sur des exosquelettes de capture et sur des gants, tandis que des laboratoires occidentaux comme ceux de Physical Intelligence (Pi-0) ou Nvidia (GR00T) privilégient la téléopération et les données vidéo. Dans le tactile, Matrix Innovation côtoie des spécialistes de la peau électronique et des capteurs de force pour mains dextres, sans qu'aucun standard ne se dégage encore. La prochaine étape sera de vérifier si la nouvelle génération de gants atteint les volumes annoncés et si des constructeurs de robots publient des résultats mesurables sur l'apport de ces données tactiles.

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JAKA Robotics dévoile Kargo50, un humanoïde à roues pour charges lourdes, et le cobot Zu50 au salon de l'industrie de Shanghai
29Pandaily 

JAKA Robotics dévoile Kargo50, un humanoïde à roues pour charges lourdes, et le cobot Zu50 au salon de l'industrie de Shanghai

JAKA Robotics présente à la 26e China International Industry Fair de Shanghai, qui ouvre le 12 octobre, deux machines annoncées comme des premières mondiales : le Kargo50, un humanoïde à roues pour charges lourdes, et le Zu50, un cobot à forte charge utile, selon Shanghai Securities News. Le Kargo50 prolonge la gamme Kargo vers des tâches industrielles plus lourdes, principalement le déplacement de bacs et de matériaux entre postes. JAKA n'a publié ni payload ni fiche technique, et le modèle ne figure pas sur les pages anglaises du constructeur au jour du lancement. Le Zu50 complète le haut de la gamme de bras collaboratifs : 50 kg de charge, 2 100 mm de portée et jusqu'à 50 % de vitesse d'axe en plus grâce à de nouveaux modules d'articulation intégrés. Sur le stand, JAKA a reconstitué un îlot d'usine. Selon Jiemian News, deux humanoïdes à roues travaillent en binôme : l'un amène un moteur en position, l'autre en visse les fixations, puis chacun revient à son point de départ. L'intérêt tient moins aux machines, dont les caractéristiques restent largement inconnues, qu'à l'argument commercial. JAKA met en avant le Kargo10, déjà utilisé « à grande échelle » dans des usines de pièces automobiles et d'électronique haut de gamme. Son temps de cycle par bac serait passé de 105 à 28 secondes après réglages sur site par des ingénieurs, et le déploiement dans un nouveau scénario prendrait 57 jours. Ces chiffres sont fournis par le constructeur, sans précision sur la nature du bac, la distance ou le nombre de sites. Ils montrent surtout que l'écart entre démonstration et production se comble par de l'intégration manuelle, pas par la seule généralisation du modèle. Choisir une base à roues plutôt que des jambes confirme que la logistique intra-usine reste le terrain le plus accessible pour les humanoïdes. La démonstration en binôme est une mise en scène sur stand, pas un déploiement. Elle sert à illustrer le travail longue durée, où l'opérateur décrit un objectif et le système planifie et contrôle les étapes. Ce pilotage repose sur JAKA EVO, le système d'exploitation d'intelligence incarnée lancé par l'entreprise en 2025. Il sépare un modèle cloud (perception, planification, choix des compétences, gestion des exceptions), un modèle en périphérie avec moteur de règles pour la planification de mouvement et le contrôle en force, et un contrôleur de mouvement à 1 kHz. Fondée en 2014, JAKA exploite désormais deux lignes, les robots collaboratifs et l'intelligence incarnée. Le vice-président Chang Li affirme que les robots généralistes sont la direction du secteur. L'entreprise suit ainsi d'autres acteurs chinois qui poussent des humanoïdes vers la logistique d'usine, comme UBTECH avec FAW-Volkswagen, et a déjà dévoilé le JAKA Pi, humanoïde compact de 1,22 m pour l'éducation et les services. Les prochains jalons à surveiller sont la publication des spécifications du Kargo50, notamment son payload, et l'annonce de clients pilotes nommés.

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Le robot humanoïde à 31 articulations d'un géant chinois de l'automobile électrique pourrait bientôt accueillir les clients en concession
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Le robot humanoïde à 31 articulations d'un géant chinois de l'automobile électrique pourrait bientôt accueillir les clients en concession

BYD a dévoilé le design de son premier robot humanoïde développé en interne, via un brevet publié par l'Administration nationale chinoise de la propriété intellectuelle. Le document décrit une machine capable de marcher, de maintenir son équilibre et d'interagir avec son environnement, avec des applications envisagées dans les services, l'éducation et l'industrie. Le robot arbore un corps noir et blanc, une tête arrondie sans écran et des articulations réparties sur le torse, les bras et les jambes. Il ressemble au concept Xiao Di déjà teasé par le constructeur, dont les caractéristiques rapportées sont une taille d'environ 1,60 m, une masse d'environ 58 kg, 31 degrés de liberté (DOF) et une main dextre avec une répétabilité de positionnement d'environ 1 mm (0,04 pouce). BYD n'a pas confirmé que le brevet représente le modèle de production final. Ces chiffres relèvent de la fiche technique, pas de la démonstration. Un dépôt de brevet ne dit rien de la fiabilité en conditions réelles, de l'autonomie, du payload ni du temps de cycle, et rien n'indique que les spécifications du concept Xiao Di survivront à l'industrialisation. Aucun calendrier de production, prix ni volume n'a été annoncé. Nous sommes donc au stade de l'annonce indirecte, loin du produit livré ou du déploiement mesuré. L'intérêt tient ailleurs : BYD est un constructeur à grande échelle, capable en théorie d'absorber des humanoïdes dans ses propres usines et de les tester sur un réseau de concessions, sans dépendre d'un client externe pour valider un cas d'usage. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, c'est un signal supplémentaire que l'humanoïde devient une ligne de produit stratégique pour les constructeurs automobiles chinois, mais pas encore la preuve d'un retour sur investissement. Le projet s'inscrit dans un effort de recherche lancé en 2022, avec la création d'une équipe dédiée au matériel et aux logiciels d'IA incarnée (embodied AI). BYD a investi dans Agibot en août 2023, puis pris une participation dans Percibot en avril 2025. Son usine de Changsha a accueilli le Walker S1 d'Ubtech pour des tâches de manutention et d'identification, un test en conditions de production, mais réalisé avec un robot tiers. Des dirigeants du groupe ont évoqué un déploiement dans le réseau de concessions : accueil des clients, explication des fonctions des véhicules, démonstration des systèmes d'infodivertissement. Ce choix a une logique pratique, car ces tâches de contact client demandent peu d'adaptation des sites. BYD rejoint ainsi une course où Ubtech, Agibot et d'autres acteurs chinois sont déjà plus avancés en démonstrations, tandis que les constructeurs occidentaux et les spécialistes américains avancent sur leurs propres plateformes. La prochaine étape à surveiller est l'annonce d'un calendrier de production et d'un premier pilote chiffré, en usine ou en concession.

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Le cerveau WR1 de Westlake Robotics permet à deux humanoïdes de plier un pantalon avec des mains habiles
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Le cerveau WR1 de Westlake Robotics permet à deux humanoïdes de plier un pantalon avec des mains habiles

Westlake Robotics, société de Hangzhou issue de l'université de Westlake, a dévoilé WR1, un « cerveau général » pour robots humanoïdes. Dans une vidéo publiée le 9 octobre, un humanoïde piloté par WR1 sort du maïs d'un réfrigérateur, effectue un demi-tour fluide vers une friteuse à air, s'accroupit pour tirer un panier de rangement et ramasser des peluches éparpillées, puis rejoint la chambre pour redresser une couette, sans pause de réinitialisation entre les pièces. L'architecture repose sur un double pré-entraînement, un grand cerveau et un petit cerveau. Le premier associe un modèle du monde et un modèle vision-langage-action (VLA) pour percevoir la scène, comprendre la tâche et produire une séquence d'actions unique couvrant marche, posture du buste et mouvements des mains dextres. Le second, un expert d'action général baptisé GAE, joue le rôle de cervelet moteur : il suit cette séquence et maintient l'équilibre. Entraîné en deux étapes sur de grands volumes de données de mouvement humain, il applique une anticipation réglable pour compenser les délais matériels. Une mémoire court et long terme du mouvement et une génération par blocs, le suivant étant calculé en arrière-plan pendant l'exécution du courant, évitent les à-coups. La démonstration phare montre un humanoïde saisissant un pantalon sur un portant oscillant, le drapant sur son bras, puis le passant, l'étalant et le pliant avec un second WR1, les deux robots suivant à la fois leur partenaire et le tissu déformable. Sur une plateforme à bras robotique distincte, l'entreprise revendique jusqu'à 36 secondes par vêtement. L'enjeu tient à la coordination de l'ensemble du corps. Westlake Robotics estime que la plupart des humanoïdes planifient séparément locomotion, posture et manipulation, et doivent s'immobiliser avant d'utiliser leurs mains. Si cette unification tient hors de la vidéo, elle répondrait à l'un des verrous du secteur : enchaîner marche et manipulation fine sur des tâches longues sans rupture. Le pliage de textile, objet déformable difficile à modéliser, est un test exigeant, mais plusieurs précautions s'imposent. L'affirmation de « première démonstration publique d'un humanoïde pliant entièrement un vêtement avec des mains dextres » n'a pas été vérifiée de façon indépendante. Le chiffre de 36 secondes concerne un bras fixe, pas un humanoïde, et sans taux de réussite, nombre d'essais ni conditions de sélection des séquences, l'écart entre démo et déploiement reste impossible à mesurer. Aucun payload, nombre de degrés de liberté, prix ni client n'est communiqué : il s'agit d'une démonstration technique, pas d'un produit livré. Westlake Robotics a été fondée par Donglin Wang, professeur titulaire à l'université de Westlake, avec Yue Zhang, chercheur en traitement du langage naturel et professeur titulaire dans la même université. L'entreprise développe en interne son cerveau, son contrôle du corps entier et son matériel humanoïde, et vise les services domestiques, l'industrie et les tâches spécialisées. Elle rejoint un peloton où les architectures VLA et world models s'affrontent : Figure avec Helix, Physical Intelligence avec Pi-0, Nvidia avec GR00T, Tesla avec Optimus, ainsi que, en Chine, Light Origins et Robotera, dont les modèles ont été récemment publiés. Aucun pilote, calendrier de commercialisation ni publication technique détaillée n'a été annoncé. Les prochains indicateurs à surveiller seront des démonstrations en conditions non scénarisées, des résultats chiffrés reproductibles et des premiers déploiements chez des clients.

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LivSyn Robotics lève des fonds en série A pour une plateforme reliant les robots aux modèles d'IA
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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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Maniformer lance une plateforme participative qui rémunère des personnes pour filmer des tâches du quotidien destinées aux robots
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Maniformer lance une plateforme participative qui rémunère des personnes pour filmer des tâches du quotidien destinées aux robots

Maniformer, entreprise shanghaienne spécialisée dans les données d'entraînement pour l'IA physique, a ouvert le 23 septembre à Shanghai une plateforme de crowdsourcing qui rémunère des particuliers pour filmer des tâches quotidiennes destinées à l'apprentissage des robots, selon Leiphone. Sous le slogan « tout le monde peut être enseignant », l'entreprise la présente comme la première plateforme de crowdsourcing multi-catégories de données physiques de haute qualité. Elle repose sur deux couches. La première est l'infrastructure : les dispositifs de capture MEgo, une application mobile et le MEgo Engine pour le post-traitement. Le MEgo View est un casque dont les caméras couvrent plus de 300 degrés, tandis que le MEgo Gripper reconstruit le mouvement avec une précision millimétrique, avec un capteur tactile 3D en option. La seconde couche est un réseau de sites de travail réels et de collecteurs. Après inscription sous leur vrai nom et réception d'un équipement, les utilisateurs choisissent une mission, l'enregistrent, passent un contrôle qualité puis sont payés, avec des retraits annoncés sous deux minutes et la fiscalité gérée par la plateforme. Le catalogue compte 22 catégories, plus de 5 000 types de tâches et plus de 50 000 scènes réelles. Lors d'un test fermé du 15 août au 15 septembre, près de 20 000 utilisateurs se sont inscrits, et 16 bêta-testeurs ont reçu le titre de « robot trainer ». Pour les roboticiens et les décideurs industriels, l'enjeu est le goulot d'étranglement des données. Le PDG Yao Maoqing affirme que ce qui empêche les robots d'entrer dans les usines, les commerces et les foyers n'est ni l'algorithme ni le matériel, mais le manque de données massives de mouvement humain réel. C'est une thèse largement partagée par les équipes qui développent des modèles VLA (vision-langage-action), dont la performance dépend de la diversité des scènes bien plus que de la quantité de démonstrations collectées en laboratoire. Un modèle de crowdsourcing rémunéré, fondé sur des capteurs portés par l'humain plutôt que sur des robots téléopérés, réduit fortement le coût marginal de la donnée. Plusieurs réserves s'imposent toutefois : les chiffres d'inscrits ne disent rien du volume de données réellement validées, la qualité d'une collecte distribuée entre des milliers d'amateurs reste à démontrer, et le transfert de gestes humains vers des morphologies de robots variées demeure un problème de recherche ouvert. L'affirmation d'une présence dans 40 villes est, à ce stade, une déclaration de l'entreprise. Maniformer accompagne le lancement d'un plan de subventions de 100 millions de RMB, détaillé par son vice-président commercial Zhang Zhifu : 50 millions pour les tâches, 20 millions pour les équipements, 30 millions pour un réseau de services physiques dans 40 villes et 2 millions pour l'assurance des personnes et du matériel. Un système de progression en cinq niveaux, de M1 à M5, doit soutenir l'objectif de 1 million d'utilisateurs actifs quotidiens et 1 million de robot trainers d'ici deux ans, un cap très ambitieux au regard des 20 000 inscrits du test. L'entreprise prépare avec l'Académie chinoise des technologies de l'information et de la communication un rapport sur les données d'IA incarnée issues du crowdsourcing, a constitué une alliance de données de scènes avec 12 membres initiaux et a publié une initiative de sécurité des données couvrant les règles de collecte et la protection de bout en bout. Elle évolue dans un secteur où la collecte de données devient un marché à part entière, entre téléopération, capture égocentrique et simulation. Les prochains jalons à surveiller sont la publication du rapport, la taille réelle du jeu de données et les premiers modèles entraînés sur ce corpus.

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Striding AI présente les robots H1 et C1 pour supérettes ouvertes 24h/24, avec un lancement du service visé en 2027
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Striding AI présente les robots H1 et C1 pour supérettes ouvertes 24h/24, avec un lancement du service visé en 2027

Striding AI, une startup pékinoise d'IA physique, a dévoilé le 8 octobre, lors de la 22e Asia-Pacific Retailers Convention and Exhibition (APRCE 2026), un système robotique destiné aux supérettes ouvertes 24h/24, selon un communiqué relayé par QbitAI. Il comprend trois briques. H1 est un humanoïde bipède conçu pour les zones de circulation des clients : il parle plus de 20 langues, affiche 45 expressions faciales et 36 gestes, et propose une API ouverte. C1 est un robot à roues doté de bras, pensé pour les allées étroites : base omnidirectionnelle fine, portée verticale d'environ 100 mm à plus de 1 750 mm, manutention, réassort et chargement. Selon la société, il détecte les clients proches par fusion de capteurs, s'arrête à moins de 10 cm d'un obstacle en urgence et embarque caméras de profondeur avant et arrière ainsi qu'une vision à 360 degrés. M1 est la plateforme de supervision qui attribue les tâches, suit les états et permet une reprise en main par le personnel. Le « cerveau incarné » repose sur SLM-0.5, un world action model léger annoncé à 98,6 % de réussite moyenne sur le benchmark LIBERO avec une inférence 24 fois plus rapide que les approches courantes, sur STEAM, un système de post-entraînement par apprentissage par renforcement bâti sur le framework open source RLinf (95 % de réussite sur une tâche de remplissage de rayon donnée), et sur Rpent, une couche agent développée avec l'université Tsinghua et Infinigence AI, qui décompose une demande en étapes, appelle les modules de navigation et de préhension et replanifie en cas d'échec. Pour les intégrateurs et les directions opérationnelles du retail, l'intérêt est le positionnement « zéro rétrofit » : aucune modification des rayonnages ni des circulations, ce qui, si cela se vérifie, abaisserait fortement la barrière d'entrée par rapport aux solutions exigeant un magasin repensé. Le ciblage du travail répétitif et nocturne (réassort, inventaire, patrouilles) est aussi plus réaliste que les démonstrations généralistes. La prudence s'impose toutefois. Le taux d'autonomie de 99 % n'est pas détaillé : on ignore le périmètre des tâches, la durée de mesure et le nombre d'interventions humaines. Le score LIBERO est un benchmark de simulation, qui ne préjuge pas de la fiabilité en magasin réel, et les 95 % de STEAM portent sur une seule tâche de rayonnage spécifiée. Aucune donnée de cadence, de payload ni de prix n'est fournie. Il s'agit à ce stade d'une annonce de salon, sans déploiement commercial établi. Striding AI a été cofondée par l'entrepreneur en série Song Yao, Yang Yuxin, le chercheur de Tsinghua Yu Chao et le groupe Charoen Pokphand, géant thaïlandais dont l'activité de distribution (notamment les supérettes) offre un terrain d'essai naturel, même si l'article ne le précise pas. L'entreprise prévoit de tester le système avec une grande enseigne mondiale, sans la nommer, puis de lancer un service commercial en 2027, en vente directe ou en Robotics-as-a-Service (matériel, logiciel et maintenance). Une version renforcée de C1 et un robot A1 pour l'encaissement et l'emballage sont annoncés sans calendrier. Le positionnement rappelle celui d'acteurs de la manipulation en rayon et de l'humanoïde de service chinois, tandis que la brique logicielle, avec l'inférence embarquée d'Infinigence et l'écosystème RLinf, illustre la structuration d'une chaîne locale de bout en bout. Le véritable test sera la publication de résultats de pilote en magasin, avec taux d'intervention et coût par heure.

Chine/AsieActu
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Des robots humanoïdes chinois vont reprendre des postes de logistique dans les usines Volkswagen
35Interesting Engineering 

Des robots humanoïdes chinois vont reprendre des postes de logistique dans les usines Volkswagen

UBTECH et FAW-Volkswagen ont signé le 8 octobre un accord de coopération stratégique pour développer et tester des robots humanoïdes d'intelligence incarnée dédiés à la logistique d'usine, avec la construction de sites de démonstration destinés à évaluer ces solutions en conditions de production réelle. L'accord prolonge un partenariat engagé en juillet 2024, lorsque FAW-Volkswagen avait ouvert des lignes de production de son usine de Qingdao au Walker S industriel d'UBTECH, testé sur le serrage de boulons, la pose de composants et la manipulation de pièces. Depuis, un Walker S Lite a été déployé sur ce site pour des essais d'inspection qualité des véhicules, connecté au système de contrôle d'automatisation de l'usine. Le constructeur exploite des sites à Changchun, Chengdu, Foshan, Qingdao et Tianjin, sous les marques Volkswagen, Audi et Jetta. Le texte reste toutefois muet sur le modèle de robot retenu, les tâches logistiques précises, le nombre d'unités et le calendrier d'un déploiement courant : il s'agit à ce stade d'un accord de développement et de test, pas d'un déploiement. Pour les intégrateurs et les directeurs d'exploitation, le signal tient moins à l'annonce elle-même qu'au déplacement du périmètre. Passer de l'inspection et de l'assemblage à l'intralogistique (déplacer composants et matériaux dans l'usine) cible l'une des tâches les plus répétitives de la fabrication automobile, et celle où un humanoïde doit prouver qu'il apporte quelque chose que les AMR et convoyeurs fixes ne font pas déjà. L'argument avancé est la polyvalence : une même plateforme physique pourrait absorber plusieurs postes lorsque les configurations de production changent souvent, face à la demande de véhicules personnalisés. C'est une hypothèse, pas un résultat mesuré : aucun taux de réussite, temps de cycle, charge utile ou coût par tâche n'est publié, et rien ne permet encore de juger si l'écart entre démonstration et production en série est comblé. Le fait qu'un constructeur de cette taille formalise le sujet par un accord stratégique reste néanmoins un indicateur d'intérêt industriel concret, en Chine du moins. Du côté d'UBTECH, l'entreprise articule son offre autour de quatre briques : un « cerveau » incarné, un « cervelet » humanoïde pour le contrôle moteur, du matériel haute performance et une intelligence en essaim pour coordonner plusieurs robots. Sa pile logicielle combine un modèle de fondation, un modèle du monde et un modèle d'action, censés permettre au robot d'interpréter son environnement, d'anticiper ses évolutions et de choisir ses actions, sans que des performances indépendantes aient été communiquées. Côté production, l'usine « super intelligente » de Liuzhou (Guangxi), ouverte le 12 septembre sur 14 000 m², fabrique les séries Walker S et Cruzr et peut sortir un robot toutes les 10 minutes selon le gouvernement régional, un chiffre de capacité théorique et non de volumes livrés. UBTECH évolue dans un peloton chinois dense, face à Unitree, AgiBot ou UBTECH-like acteurs soutenus par des constructeurs, tandis qu'en Occident Figure, Agility ou Tesla visent aussi l'automobile. La suite dépendra de la définition des cas d'usage logistiques et du lancement des sites de démonstration.

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KingKong Technology publie en open source Jumper, un robot crabe à 22 degrés de liberté (DOF) qui saute plus de 400 mm
36Pandaily 

KingKong Technology publie en open source Jumper, un robot crabe à 22 degrés de liberté (DOF) qui saute plus de 400 mm

KingKong Technology, société pékinoise surtout connue pour ses encodeurs et servomoteurs de robots, a publié en open source la pile logicielle de Jumper, un petit robot hexapode de type crabe qu'elle a conçu elle-même. La publication couvre le modèle du robot, les scènes de simulation, l'entraînement par apprentissage par renforcement, le contrôle moteur et les outils de déploiement, ce qui permet de réentraîner les mouvements montrés en démonstration : marche, danse et saut. Jumper compte 22 degrés de liberté répartis sur six pattes, mesure environ 400 x 400 x 200 mm et pèse 1,8 kg. Le constructeur annonce une hauteur de saut de 400 mm ou plus, une vitesse maximale d'au moins 0,5 m/s, une charge de préhension de 1 kg et environ deux heures d'autonomie. Le calcul embarqué repose sur un processeur Rockchip RK3576 doté d'un NPU de 6 TOPS. Chacune des 22 articulations utilise un servo tactile maison à deux encodeurs, l'un côté moteur, l'autre côté articulation après réduction. Le dépôt fournit le modèle MuJoCo et des environnements d'entraînement bâtis sur MuJoCo, MuJoCo Warp, mjlab et rsl_rl, de sorte que mêmes tâches, récompenses et code PPO tournent sur des moteurs physiques GPU ou CPU. Les compétences livrées incluent marche, changements de posture, gestes, danse, saut, préhension et plusieurs allures d'hexapode. Les politiques entraînées s'exportent en ONNX, se convertissent en RKNN pour la puce embarquée, puis s'empaquettent avec le contrôleur et la machine à états dans un bundle de mouvement de type application. L'intérêt tient moins au robot lui-même qu'à la démarche : un fabricant de composants montre ce que ses actionneurs peuvent faire dans une chaîne complète, de la simulation au déploiement, avec une chaîne d'outils standard (MuJoCo, PPO) que n'importe quel laboratoire sait déjà utiliser. Pour les intégrateurs et les équipes de recherche, c'est une base peu coûteuse pour tester du transfert sim-to-real sur une morphologie à nombreux degrés de liberté. L'ouverture reste toutefois partielle, et c'est le point à retenir. Les fichiers CAO mécaniques, la nomenclature de production, les circuits imprimés, les schémas électriques et les données de fabrication des servos ne sont pas publics : impossible de reconstruire un robot identique. Surtout, la documentation reconnaît que l'inférence RKNN sur la vraie carte n'a pas encore été validée et que la boucle de contrôle à 1 kHz ne pilote pas encore le bus moteur physique. Les performances annoncées relèvent donc, à ce stade, de démonstrations et de la simulation, pas d'un produit éprouvé de bout en bout. L'incitation à passer par un assistant de codage IA pour décrire en langage naturel de nouveaux mouvements ou scènes ajoute une couche d'accessibilité, sans garantie de robustesse. Pour KingKong Technology, fournisseur de composants pour d'autres constructeurs, Jumper constitue une première incursion dans la définition d'un corps de robot, de son logiciel et de ses compétences, un positionnement qui rappelle la stratégie de nombreux équipementiers chinois cherchant à capter plus de valeur en aval. L'entreprise lance un défi ouvert de mouvements pour les développeurs et avance des usages comme les tâches domestiques, l'inspection de canalisations, le tri et l'agriculture, dont la demande réelle reste à démontrer. La suite dépendra de la validation sur matériel des deux briques manquantes, l'inférence RKNN et le pilotage du bus moteur, et de la capacité de la communauté à produire des compétences réutilisables sans accès aux plans mécaniques.

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CAIR présente CARES 4.0, un agent clinique multimodal qui propose des suggestions aux médecins, pas des verdicts
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CAIR présente CARES 4.0, un agent clinique multimodal qui propose des suggestions aux médecins, pas des verdicts

Le Centre for Artificial Intelligence and Robotics (CAIR), rattaché au Hong Kong Institute of Science & Innovation de l'Académie chinoise des sciences, a dévoilé CARES 4.0, un système d'agent d'IA clinique multimodal. Il a été lancé lors du 4e symposium CREATE sur la robotique clinique et l'IA incarnée, organisé par CAIR avec la Hong Kong Science and Technology Parks Corporation au Hong Kong Science Park. Selon CAIR, le cadre agentique et la boîte à outils générale sont publiés, les outils médicaux sont en cours de déploiement, et les modèles d'échographie et de vidéo chirurgicale rejoindront la plateforme gratuitement. Le système repose sur le framework agentique Harness et sur les modèles de fondation maison de CAIR pour le scanner, l'IRM, l'échographie, l'endoscopie et l'EEG. Il aurait été validé dans plusieurs hôpitaux de premier rang sur trois usages : l'assistance au parcours diagnostique, du motif de consultation à l'imagerie et à l'anatomopathologie ; les questions en langage naturel sur l'activité d'un service, comme la charge des équipements ou la répartition des cas ; et les analyses statistiques ou modèles d'apprentissage simples sur des jeux de données de spécialité. Une fonction est déjà utilisée en clinique : l'alerte de risque spatial pendant les gestes, qui prévient le médecin lorsqu'un instrument approche de vaisseaux ou de nerfs majeurs. En bronchoscopie au Premier hôpital affilié de l'université Sun Yat-sen, elle peut signaler qu'un renflement apparent sur la paroi bronchique est en réalité un vaisseau, là où une biopsie risquerait de léser une artère. Pour le directeur de CAIR, Liu Hongbin, cité par Leiphone, le changement est de nature et non de degré. Les versions 1.0 à 3.0 étaient des modèles répondant à des questions sur des images ou des vidéos, des outils que le médecin devait piloter lui-même. La 4.0 est un agent qui exécute des tâches : un chef de service souhaitant un rapport sur le volume opératoire, les consommables et le profil des patients du mois passé avait besoin d'un assistant travaillant avec CARES 3.0, alors que l'agent peut désormais le produire en demandant quel type d'analyse est attendu. Le positionnement éditorial compte autant que la technique : CARES se présente comme un assistant qui suggère et non comme un système qui tranche. Liu reconnaît que l'IA hallucine parfois et fait de sa réduction la priorité, surtout pour les conseils de type décision. Chaque suggestion est accompagnée de son raisonnement et de ses sources, appuyés sur des recommandations et de la littérature récente structurées, et « le médecin reste le décideur final ». Ce cadrage est pertinent pour les décideurs hospitaliers, mais il reste à vérifier : aucune métrique de performance, taux d'hallucination ou nom d'établissement de validation (hors Sun Yat-sen) n'est publié. Côté contexte, CAIR affirme que ses systèmes, pour la plupart des outils antérieurs à CARES 4.0, sont utilisés dans plus de 30 hôpitaux : plus de 10 pour les postes de laryngoscopie, plus de 4 pour la bronchoscopie et plus de 10 pour l'échographie. Cette base installée donne au laboratoire un canal de diffusion crédible, mais elle ne dit rien de l'adoption de l'agent lui-même, dont la disponibilité complète reste échelonnée. Les demandes les plus fréquentes des médecins, selon Liu, sont de réduire leur effort et d'afficher des résultats plus lisibles pour éviter les contresens. CARES arrive dans un paysage où d'autres acteurs chinois avancent sur l'IA médicale : DAMO Academy d'Alibaba a ouvert son modèle de scanner abdominal DAMO RADAR, et United Imaging Intelligence promeut une stratégie d'hôpital orchestré par des agents. La gratuité annoncée des modèles d'échographie et de vidéo chirurgicale vise manifestement à constituer un écosystème autour de la plateforme. Les prochaines étapes à surveiller sont le calendrier de mise à disposition des outils médicaux et la publication de données d'évaluation indépendantes.

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UBTECH et FAW-Volkswagen font passer des robots humanoïdes du contrôle qualité à la logistique d'usine
38Pandaily 

UBTECH et FAW-Volkswagen font passer des robots humanoïdes du contrôle qualité à la logistique d'usine

UBTECH Robotics a annoncé le 8 octobre un accord de coopération stratégique avec FAW-Volkswagen pour développer et tester conjointement des scénarios d'application de robots d'IA incarnée en logistique, puis construire des sites de démonstration. L'accord s'appuie sur un déploiement déjà en cours : le humanoïde Walker S Lite de UBTECH effectue des travaux de formation à l'inspection qualité des véhicules à l'usine FAW-Volkswagen de Qingdao, classée usine de démonstration de fabrication intelligente de niveau national. Selon des informations antérieures, le robot est intégré au système de contrôle d'automatisation du site. Le partenariat remonte à juillet 2024, lorsque FAW-Volkswagen avait ouvert des lignes de production de Qingdao au Walker S pour du vissage de boulons, de la pose de pièces et de la manutention, tout en évoquant déjà des robots logistiques industriels et une coopération sur la chaîne d'approvisionnement. Le nouvel accord fait de la logistique un axe formel, avec des scénarios de démonstration construits en commun plutôt que des pilotes ponctuels. Aucun chiffre de payload, de nombre d'unités ni de calendrier de déploiement n'est communiqué. Pour les intégrateurs et les directeurs d'exploitation, le signal tient moins à la technologie qu'au périmètre : un même humanoïde passe de l'inspection à la manutention de pièces, deux fonctions aux contraintes très différentes (précision et perception d'un côté, endurance, charge et cadence de l'autre). La logistique interne est l'une des activités les plus répétitives et les plus consommatrices de main-d'œuvre d'une usine automobile, ce qui en fait un terrain d'essai logique. Il faut toutefois rester prudent : l'annonce est un accord-cadre, pas un déploiement logistique mesuré. Aucune métrique de productivité, de taux de réussite ou de coût n'a été publiée, et la formation à l'inspection reste, par nature, un stade pilote. La question décisive, celle de savoir combien de tâches une seule plateforme humanoïde peut couvrir de façon rentable dans une usine réelle, reste donc ouverte, même si Qingdao devient l'un des bancs d'essai les plus lisibles du secteur. Côté industriel, UBTECH met en avant quatre briques technologiques : un cerveau incarné, un « cervelet » humanoïde pour le contrôle du mouvement, des corps robotiques performants et une intelligence en essaim permettant la coordination de plusieurs robots. Pour le cerveau, l'entreprise revendique une pile entièrement maison combinant modèle de fondation, modèle du monde et modèle d'action, afin que le robot comprenne son environnement, anticipe son évolution et décide de ses actions. La capacité de production monte en parallèle : l'usine « super intelligente » de Liuzhou (Guangxi), ouverte le 12 septembre, occupe 14 000 m², fabrique les séries Walker S et Cruzr et, selon le gouvernement régional, peut sortir un robot toutes les 10 minutes, en s'appuyant sur des robots pour en construire d'autres. Ce chiffre de cadence théorique ne dit rien du volume réellement livré. UBTECH multiplie par ailleurs les partenariats, notamment avec Honda Trading, et a lancé des livraisons en série de son humanoïde de compagnie UWorld U1, face à des concurrents chinois et occidentaux qui visent aussi l'automobile.

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Vidéo : une main robotique chinoise maîtrise la broderie de soie délicate grâce à un contrôle précis des doigts
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Vidéo : une main robotique chinoise maîtrise la broderie de soie délicate grâce à un contrôle précis des doigts

AGILINK, spin-off de l'entreprise chinoise AgiBot, a publié une vidéo où sa main dexterous OmniHand 3 Ultra réalise des gestes de broderie Suzhou sur fil de soie. La démonstration enchaîne la séparation d'un fil en 16 brins plus fins, l'enfilage d'une aiguille, la tension du tissu sur un tambour, la torsion du fil et les premiers points. La maître brodeuse Fu Xianghong a guidé l'apprentissage. Un doigt isole les brins pendant que les autres maintiennent la tension, et les bouts de doigts restent en contact avec la soie tout en laissant le fil tourner. Sur la tâche finale, le fil retombe à une position différente à chaque essai, ce qui oblige le robot à s'adapter plutôt qu'à rejouer une séquence fixe. L'entraînement combine données de téléopération et apprentissage par renforcement. La main, de la taille d'une main humaine, pèse 630 g, utilise une transmission directe (moteurs couplés aux articulations, sans tendons) et offre 21 degrés de liberté actifs. AGILINK annonce 3 kg en maintien, 8 kg en levage, une ouverture-fermeture en environ 0,3 s et une répétabilité de 0,2 mm. Chaque bout de doigt embarque un capteur visuo-tactile mesurant la force en trois dimensions et des déformations de 0,08 mm, et la paume compte un capteur de contact de 300 points. Pour l'industrie, la soie est un cas d'école difficile : le matériau n'a pas de forme propre, et c'est la force des doigts qui la détermine. Réussir ce type de tâche suppose un couplage serré entre matériel, retour tactile et contrôle, ce qui sert de banc d'essai pour la manipulation d'objets déformables (câbles, fils, textiles, nappes de connectique), un point de blocage connu de l'assemblage électronique et de la confection. Il faut toutefois rester prudent. Il s'agit d'une vidéo de démonstration publiée par le fabricant, sans taux de réussite, sans durée de cycle, sans nombre d'essais ni indication sur la part de téléopération. Les « premiers points » ne constituent pas une broderie achevée, et rien n'indique une fiabilité sur des milliers de cycles. Il s'agit d'une démonstration de capacité, pas d'un produit validé en production ni d'un déploiement client. Côté contexte, la main dexterous est devenue l'un des enjeux majeurs de la course humanoïde, car elle limite la valeur utile des robots bien plus que la locomotion. Les approches divergent. LinkerBot propose sa Linker Hand L30 Pro, à cinq doigts à tendons, pensée pour la vitesse et la répétabilité. Boston Dynamics a retenu pour son dernier Atlas une main à quatre doigts, orientée vers des usages industriels comme la manipulation d'outils. AGILINK mise sur l'entraînement direct et un toucher intégré à chaque doigt, au prix d'un coût et d'une robustesse qui restent à démontrer. Aucun prix, calendrier de commercialisation ni pilote industriel n'a été annoncé dans les éléments disponibles. La suite logique serait des tests sur des tâches industrielles mesurables, avec des indicateurs publiés, pour confirmer que la dextérité observée en démonstration survit hors du cadre contrôlé du laboratoire.

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Vidéo : une main robotique dextérique apprend l'art délicat de la broderie de soie
40New Atlas Robotics 

Vidéo : une main robotique dextérique apprend l'art délicat de la broderie de soie

Agilink, une spin-off du géant chinois de la robotique AgiBot, a fait appel à Fu Xianghong, maître de la broderie traditionnelle de Suzhou, pour entraîner sa main robotique OmniHand 3 Ultra. Selon la vidéo de démonstration, la main a appris à fendre un fil de soie en brins plus fins, à enfiler une aiguille, à tendre le tissu sur un cadre et à broder. Cet artisanat compte plus de 2 500 ans d'histoire. Aucune spécification n'accompagne la démonstration : nombre de degrés de liberté, capteurs tactiles, méthode d'apprentissage (téléopération, imitation ou apprentissage par renforcement), durée de l'entraînement et taux de réussite ne sont pas communiqués. Ces gestes demandent une coordination fine entre les doigts, un contrôle précis de la force et une manipulation d'objets déformables, trois points durs de la dextérité robotique. Si la main les réalise de façon fiable, c'est un signal intéressant pour l'assemblage électronique, le câblage ou la manipulation de textiles. Rien ne permet toutefois de l'affirmer : il s'agit d'une vidéo promotionnelle, sans indication sur le nombre d'essais, les échecs ou l'intervention d'un opérateur. L'écart entre démo et usage réel reste donc entier. Le choix d'un maître artisan comme formateur relève aussi autant du storytelling que de la méthode. Pour AgiBot, la main est devenue un enjeu stratégique, car la course aux humanoïdes se joue de plus en plus sur la dextérité. Agilink se place face à la main d'Optimus chez Tesla, aux mains d'Inspire Robots en Chine et à celles du britannique Shadow Robot, référence européenne du domaine. Il faudra suivre la publication de fiches techniques, de prix et de premiers clients industriels, qui distingueront un produit commercialisé d'une simple vitrine culturelle.

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Transfar ouvre plus de 300 scénarios industriels à l'IA incarnée, des usines chimiques aux parcs logistiques
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Transfar ouvre plus de 300 scénarios industriels à l'IA incarnée, des usines chimiques aux parcs logistiques

Transfar Group, industriel de la province du Zhejiang fondé en 1986 et actif dans la chimie, la logistique, l'agriculture technologique et une « ville nouvelle » industrielle, ouvre plus de 300 de ses scénarios industriels aux équipes de robotique et d'IA incarnée. L'annonce a été faite lors d'une conférence consacrée à l'ouverture de scénarios et à l'écosystème de co-création en IA, puis détaillée par The Paper le 5 octobre. Quatre terrains d'essai sont concernés : les zones d'usines chimiques, le parc Transfar Science and Technology City, une base agricole et des parcs logistiques. Le groupe vise au moins 30 projets de co-création, selon un mécanisme de défis ouverts (il publie des problèmes concrets et les équipes qualifiées concourent pour les résoudre), et s'engage sur au moins 300 millions de yuans de commandes d'IA et de numérisation dès la première année. Pour exploiter ces scénarios, il a créé en juillet Transfar Embodied Intelligence, filiale contrôlée par Zhejiang Transfar Technology, qui se concentre sur le développement secondaire d'équipements, c'est-à-dire l'adaptation de robots à des tâches précises. Aucun robot, modèle ni calendrier de déploiement n'est cité à ce stade : il s'agit d'une annonce de cadre, pas d'un déploiement. L'intérêt tient moins à la technologie qu'au verrou qu'elle cible. Le vice-président Yao Chenpeng demande si les capacités de mouvement des robots ne servent qu'à danser ou à faire du vélo, et le directeur général de la filiale, Chen Deben, résume : l'IA incarnée manque de scénarios, surtout de scénarios où l'on a le droit d'échouer et de recommencer. Pour les intégrateurs, c'est un accès à des sites réels (chimie, logistique) où l'on peut itérer, ce qui répond à l'écart entre démonstration et production. Le vice-président d'Unitree, Du Xinfeng, a nommé deux limites persistantes : l'absence d'intégration multitâche (inspecter, travailler et gérer une urgence dans le même environnement) et le niveau de compétence élevé que les équipements exigent des développeurs secondaires. Il faut toutefois lire l'engagement de 300 millions de yuans avec prudence : rien n'indique encore comment il se répartit entre robotique et numérique général, ni quelles conditions les équipes devront remplir. Le contexte est politique autant qu'industriel. L'initiative s'aligne sur la campagne lancée en juin par le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information (MIIT) et la SASAC, qui vise une validation d'application et un déploiement régulier des humanoïdes et d'autres produits clés dans des scénarios représentatifs d'ici fin 2026, avec plus de 100 cas d'usage à forte valeur. Transfar rejoint ainsi les groupes chinois qui offrent leurs sites aux fabricants de robots, dont Unitree et AgiBot figurent parmi les têtes de file. La suite se jouera sur la sélection des premiers défis ouverts, l'identification des équipes retenues et la transformation des projets de co-création en pilotes mesurables avant l'échéance réglementaire de fin 2026. Aucun acteur français ou européen n'est mentionné à ce stade.

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Vidéo : une main robotique réalise des tours de magie avec précision grâce à ses 20 articulations indépendantes
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Vidéo : une main robotique réalise des tours de magie avec précision grâce à ses 20 articulations indépendantes

La startup chinoise LinkerBot, fondée en 2023, a mis en scène la dextérité de sa nouvelle main robotique LinkerHand O30 à travers trois tours de magie : un changement de carte, l'extraction d'une petite voiture jouet d'une carte et la disparition d'une pièce de monnaie. La main manipule des cartes très fines et une pièce en coordonnant ses doigts, chacun piloté indépendamment. L'O30 repose sur une architecture à entraînement direct avec 20 degrés de liberté actifs, associant moteurs brushless et transmission de précision à vis sans fin. Elle pèse 730 g, accepte une alimentation de 24 à 48 V DC et communique en CAN et CAN FD, avec des commandes jusqu'à 500 fois par seconde. Selon le constructeur, la répétabilité atteint ±0,20 mm, l'ouverture ou la fermeture complète prend environ 0,8 s, la charge maximale annoncée est de 30 kg, la force de bout de doigt du pouce de 24 N, le pincement latéral à quatre doigts de 30 N et la prise à cinq doigts de 70 N. La consommation maximale est de 150 W, pour un courant statique pouvant descendre à 0,4 A sous 24 V. Pour l'industrie, l'intérêt réside moins dans la démonstration que dans la fiche technique. Les mains à 20 DOF actifs restent rares, et celles qui existent sont souvent fragiles, chères ou difficiles à intégrer. Un poids contenu, des interfaces CAN standard et une fréquence de commande de 500 Hz visent précisément les équipes qui entraînent des modèles de manipulation dextre (VLA, apprentissage par imitation) et ont besoin d'un effecteur terminal fiable. Il faut toutefois relativiser. Des tours de magie en vidéo sont une démonstration soigneusement choisie, sans taux de réussite, sans durée d'essai ni conditions de répétition. Les chiffres de force et de charge sont des valeurs constructeur, non vérifiées de façon indépendante, et rien n'indique une durabilité sur des milliers de cycles. LinkerBot cite l'électronique, l'automobile et l'aérospatiale comme usages, mais aucun client, aucun volume ni aucun prix n'est communiqué : on reste au stade du produit annoncé, sans déploiement industriel documenté. LinkerBot occupe un segment très disputé, celui des mains dextres pour humanoïdes, où des acteurs chinois comme Inspire Robots ou Sharpa multiplient les gammes, face aux mains intégrées de Tesla pour Optimus, de Figure ou de Shadow Robot au Royaume-Uni. La société propose déjà plusieurs mains aux nombres de degrés de liberté différents, ce qui lui permet de segmenter selon les budgets et les usages. Le positionnement de l'O30 est celui d'une plateforme à la fois de recherche et d'effecteur industriel. La suite dépendra de la disponibilité commerciale, du tarif et de la publication de résultats sur des tâches d'assemblage réelles. Les acteurs européens, dont Wandercraft côté robotique de mobilité, devront aussi se mesurer à cette offre chinoise, dont la dynamique de prix pourrait peser sur le marché des effecteurs dextres.

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RoboParty dévoile RP1, un nouveau robot humanoïde pour la recherche open source en robotique
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RoboParty dévoile RP1, un nouveau robot humanoïde pour la recherche open source en robotique

La société chinoise RoboParty a dévoilé RP1, un robot humanoïde bipède présenté comme une plateforme open source « full-stack » destinée à la recherche en robotique, à l'enseignement et au développement d'IA embarquée. Le robot a fait ses débuts publics le 28 septembre lors de l'IROS 2026 (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems), à travers une démonstration interactive baptisée « Kick Me » : les visiteurs pouvaient pousser ou frapper le robot, qui ajustait sa posture pour retrouver l'équilibre au lieu de rejouer des mouvements préprogrammés. La démonstration repose sur PartyOS, la plateforme de R&D ouverte de RoboParty, qui intègre le framework UFO (« A General Unsupervised Reinforcement Learning Framework for Humanoid Control »). Ce dernier entraîne par apprentissage par renforcement non supervisé des politiques de mouvement bas niveau pour les transitions entre compétences, la récupération après perturbation et le relevé après chute. RP1 atteint un couple articulaire crête de 160 Nm et s'appuie sur les modules d'actionneurs maison Romomo, une structure mécanique et un système de contrôle temps réel. L'entreprise ne communique, dans ce qui a été présenté, ni nombre de DOF, ni masse, ni payload, ni prix, ni calendrier de commercialisation. Pour les laboratoires et les intégrateurs, l'enjeu tient moins à la performance brute qu'à l'accès. Une plateforme humanoïde dont le matériel, le contrôle bas niveau, les environnements de simulation, les SDK et les outils d'entraînement seraient réellement ouverts offrirait une base reproductible, là où la plupart des humanoïdes de recherche restent fermés ou n'ouvrent qu'une couche logicielle. La démonstration de robustesse aux poussées illustre aussi l'avancée des politiques de locomotion apprises en simulation puis transférées au robot réel, un sujet où le fossé entre démo et usage réel reste à documenter. Il faut toutefois rester prudent : une démonstration publique de quelques minutes, sans protocole de test, force de poussée mesurée ni taux de réussite, ne prouve pas une fiabilité sur la durée. Surtout, l'ouverture annoncée est progressive : RoboParty indique qu'elle « ouvrira progressivement » ses systèmes de contrôle, ses simulateurs, ses SDK et ses outils d'entraînement. À ce stade, le caractère « full-stack » relève donc d'une feuille de route plutôt que d'un fait livré. RP1 prolonge le projet RPO (ROBOTO ORIGIN), initiative humanoïde open source lancée en janvier 2026, qui a recueilli plus de 2 500 étoiles sur GitHub. RPO a posé la base bipède, Romomo a apporté les actionneurs propriétaires et RP Hand a étendu l'ensemble à la manipulation dextre et à l'interaction homme-robot. PartyOS doit désormais couvrir la locomotion, la perception, la manipulation corps entier et l'intelligence autonome. RoboParty affirme que sa communauté de développeurs dépasse 5 000 personnes, avec une équipe issue notamment de Tsinghua, de Peking University et du Harbin Institute of Technology. Son fondateur, Yi Huang, revendique l'open source intégral comme « direction technique » depuis RPO et veut faire de RP1 une « fondation ouverte » que chacun peut modifier et entraîner. L'entreprise se positionne ainsi face aux plateformes de recherche plus fermées et aux acteurs commerciaux qui privilégient leurs propres piles propriétaires. Les prochains jalons à surveiller sont la publication effective des schémas mécaniques, des actionneurs et du code de contrôle, ainsi que la disponibilité et le prix du robot.

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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
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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.

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Galbot lance le robot humanoïde bipède ET1 à partir de 79 000 yuans, avec apprentissage par observation sur les gammes supérieures
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Galbot lance le robot humanoïde bipède ET1 à partir de 79 000 yuans, avec apprentissage par observation sur les gammes supérieures

Galbot, jeune pousse pékinoise de l'IA embarquée, a fixé les prix de l'ET1, son premier humanoïde bipède, selon le média chinois QbitAI daté du 2 octobre. Trois versions sont proposées : Standard à 79 000 yuans (environ 11 100 dollars), Pro à 139 000 yuans (environ 19 600 dollars) et Flagship à 179 000 yuans (environ 25 200 dollars). Une fiche JD.com est désormais liée depuis la page produit. Le robot avait été présenté au World Robot Conference de Pékin en août, où il dansait aux côtés d'un performeur humain. Les précommandes ont ouvert début septembre, avec plus de 200 réservations en 24 heures d'après Galbot, dont plus de 100 via JD.com. L'ET1 mesure 1,25 m pour 32 kg batterie comprise. La version Standard compte 26 degrés de liberté (DOF), des caméras stéréo, un contrôleur principal basé sur les puces RK3588 et RDK X5, et gère des routines de danse et de spectacle ainsi que la conversation en langage naturel. La Pro ajoute un module Orin Nano de 40 TOPS, qui débloque l'apprentissage actif et le raisonnement et la planification dynamiques. Pro et Flagship acceptent des mains dextres (12 DOF supplémentaires). La Flagship embarque un module NX de 100 TOPS et ouvre davantage de développement secondaire pour chercheurs, développeurs et entreprises. L'intérêt tient à la fonction « watch-and-learn », qui permet au robot d'imiter un mouvement observé sans capture de mouvement. Elle repose sur AstraBrain-WBC, un modèle de fondation de mouvement pour humanoïdes, et sur le modèle AstraBrain pour la perception, la planification et la décision. Galbot évoque un modèle Transformer d'environ 100 millions de paramètres et, selon QbitAI, une base de données de mouvements humains de l'ordre d'un million d'heures, mêlant capture haute précision et mouvements reciblés depuis des vidéos web. Les démonstrations, où le robot reprend les figures d'un danseur, y compris des mouvements au sol sur les mains, restent des vitrines choisies : aucune mesure de taux de réussite, de robustesse ou de généralisation hors scène n'est fournie. Il s'agit en outre de reproduction de mouvement, non de manipulation utile. Le positionnement tarifaire est le véritable signal : QbitAI situe le modèle Standard entre les robots compagnons grand public (20 000 à 30 000 yuans) et les humanoïdes professionnels (120 000 à 200 000 yuans), ce qui rapproche un bipède complet du budget d'un équipement de démonstration pour un lieu commercial. Galbot cible les parcs à thème, l'accueil en boutique, la présentation de produits, la danse de scène et le spectacle comique, pas le domicile. Dans une démo, l'ET1 a donné par instruction vocale l'ordre à un robot à roues Galbot G1 d'aller chercher des boissons en commerce. Le robot est développé conjointement avec Unitree, dont il reprend la motorisation, ce qui laisse à Galbot le soin de se concentrer sur les modèles d'IA. Il s'inscrit dans une offensive chinoise sur les humanoïdes abordables, aux côtés du G1+ d'Unitree annoncé près de 95 000 yuans et des livraisons en série de l'UWorld U1 d'UBTECH. Galbot a aussi lancé le modèle monde-action LDA-1B. Aucun volume de livraison réel ni client nommé n'a été communiqué : les 200 réservations sont des intentions d'achat, pas des déploiements. En Europe, des acteurs comme Wandercraft ou Enchanted Tools visent d'autres segments, à des prix très supérieurs. La suite se jouera sur les premières livraisons et les retours des lieux commerciaux.

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Agibot et Chimelong lancent un parc à thème d'IA incarnée à grande échelle avec plus de 300 robots
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Agibot et Chimelong lancent un parc à thème d'IA incarnée à grande échelle avec plus de 300 robots

Agibot et le groupe Chimelong ont lancé la première phase d'un déploiement d'IA embarquée à grande échelle au parc Chimelong Spaceship. Plus de 300 robots y sont intégrés dans quatre usages: le divertissement, l'éducation, l'accueil des visiteurs et l'exploitation hôtelière. Les deux partenaires présentent l'ensemble comme plus qu'une série de démonstrations isolées, avec des robots insérés dans des scénarios en contact avec le public et dans des tâches opérationnelles. Ils s'appuient sur une connectivité dédiée et sur une coordination multi-robots. Le texte disponible ne précise ni les modèles de robots, ni les charges utiles, ni les degrés de liberté, ni le coût, ni la répartition des 300 unités par usage. Le chiffre de 300 unités sur un seul site place ce projet parmi les plus gros déploiements humanoïdes et robotiques en contact avec le public annoncés à ce jour. Pour un intégrateur, l'enjeu dépasse le nombre de machines: il tient à l'orchestration de flottes, à la fiabilité de la connectivité et à l'exploitation quotidienne dans un environnement ouvert. Il faudra toutefois distinguer un déploiement réel d'un effet vitrine. Sans taux de disponibilité, durée d'intervention humaine ou volume de tâches réellement autonomes, l'annonce ne permet pas de mesurer l'écart entre démonstration et exploitation. Agibot, acteur chinois de la robotique humanoïde, trouve ici un client final capable de fournir un terrain d'essai à grande échelle. Le secteur du loisir et de l'hôtellerie sert déjà de banc d'essai à d'autres robots, car la tolérance à l'erreur y est plus élevée que dans l'industrie. Cette annonce concerne la première phase du projet. Les prochaines étapes et leur calendrier ne figurent pas dans le texte disponible, et c'est leur publication qui permettra de juger de la maturité réelle du déploiement.

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TwinDEX de X Square Robot apprend une expérience de chimie en 24 étapes sans aucune donnée d'entraînement sur le robot
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TwinDEX de X Square Robot apprend une expérience de chimie en 24 étapes sans aucune donnée d'entraînement sur le robot

La société X Square Robot, basée à Shenzhen, a présenté un robot dextre qui exécute une expérience de chimie standardisée complète, soit 24 sous-actions enchaînées en une seule prise sans coupure, avec une politique entraînée uniquement sur des données collectées sans robot. La démonstration repose sur TwinDEX, système introduit en septembre qui associe un exosquelette portable pour la collecte de données à une main robotique très proche pour le déploiement. Le robot ouvre un flacon de réactif, prélève de la poudre avec une spatule fine, presse une pipette à bulbe en caoutchouc, transfère liquides et solides, puis plaque une baguette de verre quasi transparente contre un bécher pour guider un versement, en changeant d'outil et en coordonnant ses deux mains. La politique a été entraînée de zéro sur quelques centaines d'épisodes sans robot, sans téléopération ni données d'intervention. Les deux dispositifs partagent une architecture à trois doigts et neuf degrés de liberté dont sept actifs, les mêmes axes d'articulation et proportions, les mêmes matériaux de contact et capteurs tactiles aux mêmes endroits. Images multi-vues, poses du poignet, états des doigts et signaux tactiles sont synchronisés, ce qui évite tout retargeting. Selon X Square, l'efficacité de collecte atteint 5,3 fois celle de la téléopération, mesurée sur cinq tâches. L'enjeu est le goulot d'étranglement de la donnée en manipulation fine. La téléopération immobilise un robot et un opérateur, ce qui limite le passage à l'échelle. Un opérateur, une table et un exosquelette suffisent ici, et la collecte peut se faire en parallèle dans des bureaux ou des cuisines. Si les résultats se confirment, ils indiquent que des données humaines sans robot peuvent égaler la téléopération épisode par épisode, selon la société sur un benchmark multi-tâches. La tâche choisie est exigeante pour la perception seule : le dévissage repose sur des mouvements latéraux des doigts, la pipette demande un ajustement de force après contact, et la baguette transparente est difficile à suivre par caméra. Prudence toutefois : il s'agit d'une démonstration unique, le gain de 5,3 fois est un chiffre du constructeur, et aucun article technique ni taux de réussite sur répétitions n'est publié. Les limites sont reconnues : une seule table, un jeu d'objets restreint, une ergonomie des longues sessions non étudiée, et des tâches plus difficiles pourraient exiger plus de doigts ou d'articulations. Cette approche s'inscrit dans la course aux données d'entraînement pour les modèles vision-langage-action, où gants, exosquelettes et vidéos humaines concurrencent la téléopération. X Square, déjà connue pour son modèle ouvert WALL-OSS, a aussi présenté HOST, qui apprend des compétences à partir de courtes vidéos, et le modèle WALL-B. Selon Leiphone, le pipeline fonctionne avec WALL-OSS et peut s'adapter à d'autres modèles de fondation comme pi0.5. Sharpa, avec sa main dextre et son gant haptique, travaille dans une direction voisine. La suite annoncée comprend un article technique « bientôt disponible » et l'extension de la collecte aux environnements ouverts et aux tâches de longue traîne. Il s'agit pour l'instant d'une démonstration de recherche, sans produit livré ni déploiement client.

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AgiBot livre son 20 000e robot, dont plus de 300 unités sont déployées au parc Chimelong Spaceship
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AgiBot livre son 20 000e robot, dont plus de 300 unités sont déployées au parc Chimelong Spaceship

AgiBot a livré le 24 septembre son 20 000e robot humanoïde polyvalent, un Expedition A3 Ultra remis à Chimelong Group lors de la réouverture du Chimelong Spaceship Park, à Hengqin (Zhuhai). Le même jour, plus de 300 robots du constructeur ont pris leur service régulier dans ce parc intérieur. Selon AgiBot, la cadence a nettement accéléré : six prototypes en 2023, production en volume lancée en août 2024, 1 000 unités en janvier 2025, 5 000 fin 2025, 10 000 en mars 2026 et 15 000 en juin (cette unité étant partie sur une ligne de production de Longcheer). Passer de 10 000 à 20 000 a pris environ six mois. L'A3 Ultra mesure 174 cm, avec un châssis en alliage de magnésium et nylon renforcé fibre de carbone, une perception à 360 degrés, un positionnement fusionnant UWB et RTK, une plateforme de calcul de 700 TOPS et des mains dextres à retour tactile omnidirectionnel de 20 degrés de liberté. Il cible la livraison, le portage, le tri et le réapprovisionnement. Dans le parc, les robots couvrent sept scénarios (spectacles, médiation scientifique, guidage, vente, compagnie, service hôtelier, sport) sur plus de 100 points d'interaction, en plusieurs langues et dialectes. Le modèle WITA relie langage, vision, parole et mouvement pour détecter les visiteurs qui approchent, tandis que la plateforme LinkSoul personnalise voix, expressions, personnalité, gestes et costume selon les personnages de Chimelong. China Mobile a fourni un réseau 5G-Advanced avec découpage en tranches (network slicing), équipements d'edge sur site et isolation de sécurité pour séparer le trafic des robots de celui des visiteurs. L'intérêt de l'annonce tient moins à la démonstration qu'au volume et à la nature du déploiement. Plus de 300 unités opérant ensemble dans un lieu recevant du public relèvent de la gestion de flotte, de la connectivité à faible latence et de la personnalisation à grande échelle, bien au-delà du pilote de quelques machines. Le chiffre de 20 000 livraisons place AgiBot parmi les rares acteurs à afficher des volumes à cinq chiffres, là où la plupart des concurrents occidentaux en sont à des séries pilotes. Il faut toutefois lire ces données avec prudence : ce sont des chiffres communiqués par l'entreprise, sans détail sur la part de robots effectivement en production continue, ni sur le taux de disponibilité, l'autonomie réelle ou le niveau de téléopération. Un parc d'attractions est aussi un environnement contrôlé, où l'interaction et le spectacle priment sur la manipulation exigeante. Les deux unités jalons, l'une en usine chez Longcheer, l'autre en divertissement, illustrent néanmoins une double thèse : le marché chinois absorbe des humanoïdes à la fois comme main-d'œuvre industrielle et comme vecteur d'expérience client. Ce résultat s'inscrit dans une montée en cadence rapide du secteur chinois, où AgiBot rivalise avec Unitree, UBTech et d'autres sur les volumes, quand Figure, Tesla (Optimus) et Agility misent sur des déploiements industriels plus ciblés et moins nombreux. Le partenariat avec Chimelong, signé en août, a donné lieu à un mois de livraisons concentrées, et les deux groupes créent un institut de recherche conjoint sur l'IA incarnée appliquée au tourisme, couvrant adaptation aux scénarios, algorithmes, création de contenu et validation commerciale. Le PDG Deng Taihua parle d'un simple point de départ pour dix ans de collaboration. Reste à voir si ce modèle, à base d'intégration réseau et de personnalisation des personnages, se réplique hors du tourisme et hors de Chine, notamment auprès d'opérateurs européens de loisirs et de sites industriels.

UEIllustre la montée en cadence des humanoïdes chinois face aux acteurs européens, sans déploiement ni réglementation européenne directement concernés.

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La Chine présente le premier humanoïde au monde conçu autour d'une architecture électronique nationale
49Interesting Engineering 

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.

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SenseTime lance SenseMart OS pour intégrer l'IA incarnée dans le commerce de détail
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SenseTime lance SenseMart OS pour intégrer l'IA incarnée dans le commerce de détail

SenseTime a lancé le 23 septembre, à son siège de Shanghai, SenseMart OS, présenté comme un « système d'exploitation physique » pour le commerce de détail. Il relie des robots hétérogènes (bras doubles sur base roulante, humanoïdes, préhenseurs), l'équipement de magasin et les opérations commerciales. Sa vitrine est SenseMart Go, un magasin robotisé : lors de la démonstration, un robot est allé chercher une bouteille d'eau minérale sur une étagère après la commande d'une journaliste de TechNode. Le réseau compte plus de 20 points de vente à Shanghai, Hefei, Shenzhen, Qingdao et Yancheng (campus, centres commerciaux, bureaux, parcs industriels, événements, espaces publics). Selon Yi Shuai, cofondateur et chief scientist de SenseTime Smart Retail, un employé peut superviser trois à cinq magasins, soit 0,2 à 0,3 personne par site. Les robots tiennent environ six heures sur batterie, donc deux recharges par jour, et un robot peut quitter sa station pour servir un client. Chaque magasin propose 150 à 200 références, soit le tiers au cinquième d'un petit commerce de proximité. Le seuil de rentabilité serait atteint en six à douze mois dans les bons emplacements shanghaïens, environ un an en moyenne. Le système apprendrait une nouvelle compétence de manipulation par semaine, répliquée sur tous les sites. L'entraînement d'un nouveau modèle de magasin serait passé de deux à trois mois à une à deux semaines, et un déploiement standardisé fonctionnerait dès le lendemain de l'installation. L'intérêt tient au terrain choisi et aux indicateurs retenus. Contrairement à l'entrepôt ou à l'usine, le commerce impose au robot d'interagir avec des clients, ce qui sollicite simultanément perception, interaction, décision et exécution. Surtout, SenseMart OS cible des résultats commerciaux (satisfaction, réachat, taux de transaction) plutôt que le simple succès d'une tâche, avec des données de vente, de stock, de vision et de voix pour entraîner des agents dédiés. C'est un argument concret pour les décideurs qui cherchent un ROI mesurable, loin des démonstrations. La démarche alimente aussi le débat sur ce qui fera la différence dans l'IA incarnée : matériel, données, modèles ou couche système. Ici, SenseTime mise sur l'orchestration. Il faut toutefois lire ces chiffres avec prudence : ils proviennent de l'entreprise, sans audit indépendant. Le point de rentabilité est décrit comme « rapporté », l'assortiment réduit limite la complexité de la tâche, et le nombre de commandes traitées par robot ou le taux d'intervention humaine ne sont pas précisés. SenseTime s'appuie sur des années d'expérience dans le retail : des systèmes de reconnaissance de produits traitant des millions de commandes par jour et une base de plus de 300 000 références (SKU). L'entreprise veut étendre le système à d'autres services physiques. Le lancement s'est accompagné d'un panel réunissant Hengyi Liu (CTO de SenseTime Smart Retail), Min Yuheng (Zerith Robotics), Chunxiao Liu (ACE Robotics), Wenqiang Xu (DAX Robotics) et Weisheng Xu (Jiutian Yuanshu), signe d'un écosystème de fabricants de robots que SenseTime entend fédérer par une couche logicielle. Cette approche se distingue des acteurs qui intègrent verticalement robot et modèle, comme Figure ou Tesla. Aucun calendrier de déploiement chiffré n'a été communiqué au-delà des 20 magasins actuels ni de partenariat européen. La suite dépendra de la capacité à répliquer ces résultats hors de Shanghai et à ouvrir la plateforme à d'autres secteurs.

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