Dossier Unitree — page 3

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Unitree, l'humanoïde et quadrupède chinois low-cost : G1, H1, R1, prix grand public sur AliExpress, démonstrations agressives en vidéo et impact sur les concurrents premium.

101Interesting Engineering Societe/EthiqueActu

Gabi, le moine robot sud-coréen, participe à une cérémonie bouddhiste et prononce ses vœux

Le 6 mai 2026, un robot humanoïde de 130 centimètres a participé pour la première fois en Corée du Sud à une cérémonie d'initiation bouddhiste au temple Jogyesa de Séoul, à quelques jours du festival de l'anniversaire de Bouddha. Nommé Gabi, le robot porte le nom dharma signifiant "miséricorde" en coréen, un nom choisi selon le vénérable Seong Won, responsable des affaires culturelles de l'ordre Jogye, pour "diffuser la miséricorde de Bouddha dans le monde entier". Développé par la société chinoise Unitree Robotics, Gabi était vêtu de robes bouddhistes brunes traditionnelles lors du rituel "sugye", une cérémonie formelle au cours de laquelle les participants s'engagent à se vouer à Bouddha, à ses enseignements et à la communauté monastique. Dans la cour du temple, le robot a joint ses paumes en signe de prière et s'est incliné aux côtés des moines et des nonnes. Interrogé oralement par un moine sur son engagement envers les enseignements du Bouddha, Gabi a répondu à voix haute : "Oui, je me dévouerai." Un chapelet de 108 perles lui a été passé au cou, tandis qu'un autocollant a été appliqué sur son bras en remplacement de la pratique traditionnelle "yeonbi", qui consiste à appliquer de petites brûlures d'encens sur la peau des novices. Les cinq préceptes bouddhistes ont par ailleurs été réécrits spécifiquement pour l'entité non humaine, avec une contribution d'outils d'IA dont Gemini et ChatGPT, incluant notamment des règles telles que "respecter la vie et ne pas la nuire" et "obéir aux humains sans répliquer". L'événement constitue un précédent notable dans l'intégration des robots humanoïdes à des espaces culturels et spirituels institutionnalisés. Si l'acte reste symbolique, il illustre la capacité des institutions religieuses à adapter des rituels séculaires à des entités non biologiques, ouvrant un champ d'interrogation inédit sur la définition même du participant à un rite. Contrairement aux démonstrations industrielles ou aux déploiements en entrepôts logistiques, ce cas de figure montre une adoption dans un contexte à forte charge symbolique et communautaire. La réécriture des préceptes, assistée par des LLM grand public, souligne également que ces adaptations ne relèvent pas encore d'une réflexion théologique approfondie, mais d'une expérimentation exploratoire. L'ordre Jogye, qui administre les temples bouddhistes zen coréens, a commencé à envisager l'intégration de robots au festival de la Lanterne de Lotus (Yeondeunghoe) dès l'apparition des humanoïdes commerciaux, il y a environ trois ans selon Ven. Seong Won. Trois autres robots à thématique bouddhiste, baptisés Seokja, Mohee et Nissa, doivent rejoindre Gabi lors du prochain festival, prévu le 24 mai 2026. Unitree Robotics, concepteur du châssis de Gabi, est un acteur chinois du marché des humanoïdes en forte croissance, en compétition directe avec des entreprises comme Boston Dynamics, Agility Robotics ou Figure AI sur le segment des robots bipèdes à usage polyvalent. Ce déploiement dans un contexte non industriel s'éloigne du positionnement habituel d'Unitree, orienté vers la recherche et les usages professionnels, et signale une stratégie de visibilité dans des marchés culturels émergents.

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102Interesting Engineering

Le robot humanoïde Agibot A2 partage le tapis rouge du Met Gala avec des célébrités

Le 5 mai 2026, la société chinoise AGIBOT a déployé son robot humanoïde pleine taille A2 devant The Mark Hotel à New York, en marge de l'avant-soirée du Met Gala, en partenariat avec le designer Alexander Wang. L'opération marque la première présence d'un robot humanoïde à cet événement. Sur place, l'A2 a posé face aux photographes, ajusté sa posture sur demande, porté des objets et servi des boissons à des invités. Le robot a connu un accroc mineur en restant brièvement bloqué dans un ascenseur, nécessitant l'intervention du personnel, avant de reprendre ses activités. Aucune spécification technique précise (nombre de degrés de liberté, charge utile, vitesse de cycle) n'a été communiquée à cette occasion, ce qui place cet événement davantage du côté de la démonstration marketing que du déploiement opérationnel documenté. L'intérêt industriel de la séquence tient moins à la prouesse technique qu'au contexte d'exécution : naviguer dans un environnement non structuré, dense en personnes, en lumières variables et en imprévus, reste l'un des défis centraux de la robotique humanoïde. Le fait que l'A2 ait maintenu une interaction cohérente avec le public pendant plusieurs heures - même dans un cadre scénarisé - suggère des avancées réelles dans la perception et la planification de mouvement en milieu ouvert. Cela dit, les vidéos diffusées sur les réseaux sociaux montrent des scènes sélectionnées : l'accroc à l'ascenseur a été filmé et largement partagé, rappelant que la fiabilité en autonomie complète reste à démontrer dans des conditions non contrôlées. Pour les décideurs B2B et les intégrateurs, cet événement confirme surtout qu'AGIBOT vise un positionnement grand public et culturel, en complément de ses ambitions industrielles. AGIBOT, fondée en 2023 à Shanghai, fait partie d'une vague de startups chinoises de robotique humanoïde qui ont levé des centaines de millions de dollars ces deux dernières années, aux côtés d'Unitree, Leju Robotics et Fourier Intelligence. À l'international, ses concurrents directs incluent Figure AI (A2 annoncé en 2025, déployé chez BMW), Physical Intelligence (modèle Pi-0), Agility Robotics (Digit, déployé chez Amazon) et Boston Dynamics (Atlas électrique). La collaboration avec Alexander Wang et le choix du Met Gala s'inscrivent dans une stratégie de visibilité mondiale qui rappelle l'approche de Tesla avec Optimus : associer le robot à des événements culturels pour normaliser sa présence avant le déploiement à grande échelle. AGIBOT n'a pas annoncé de pilotes industriels spécifiques ni de timeline commerciale à l'issue de cet événement.

Chine/AsieOpinion

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103Pandaily

XYZ Embodied AI lance le sac à dos de calcul embarqué BotPack B Series

XYZ Embodied AI (星源智机器人) a présenté le 23 avril 2026 au salon Hannover Messe en Allemagne sa gamme BotPack B Series, un sac à dos de calcul embarqué destiné aux robots quadrupèdes et humanoïdes. La gamme comprend deux modèles, le B5 et le B4, tous deux propulsés par des puces NVIDIA. L'ensemble pèse moins de 2,5 kg et embarque des interfaces réseau haut débit (Ethernet 10G, 5G et Wi-Fi 7) ainsi que des modules de positionnement pour la navigation autonome. La compatibilité a été confirmée avec le robot humanoïde Unitree G1 de Unitree Robotics. L'objectif affiché est de permettre aux robots d'exécuter des modèles d'IA localement, en réduisant la dépendance au cloud et la latence de traitement associée. La mise en production de capacités de calcul edge directement sur le châssis d'un robot répond à un verrou opérationnel fréquemment cité par les intégrateurs : la dépendance à une connectivité cloud stable nuit aux déploiements en environnements industriels contraints, ateliers, entrepôts ou zones à couverture réseau limitée. Un backpack standardisé compatible avec plusieurs plateformes ouvre la voie à une séparation entre matériel robot et compute stack, une logique analogue à celle des AMR modulaires. La connectivité Wi-Fi 7 et 5G, couplée à un Ethernet 10G, cible clairement les cas d'usage en inférence temps réel de modèles VLA (Vision-Language-Action), où la latence est critique. Il reste à valider en conditions réelles quelle charge de modèle les configurations B4 et B5 peuvent effectivement supporter, XYZ n'ayant publié ni benchmarks ni données terrain. XYZ Embodied AI avait précédemment développé la plateforme T5, une unité de calcul embarqué positionnée sur le même segment ; la BotPack B Series constitue une évolution vers des formats plus compacts et universels. Hannover Messe 2026 concentre plusieurs annonces dans le domaine du edge computing pour la robotique, un marché en structuration où NVIDIA pousse son stack Isaac/Jetson et où des startups spécialisées compute-on-robot émergent. La compatibilité affichée avec le Unitree G1 positionne le produit face aux solutions de compute intégrées des fabricants humanoïdes comme Agility Robotics ou Figure AI. Aucun prix ni volume de déploiement n'a été communiqué, ce qui classe cette annonce comme lancement commercial sans validation industrielle publique à ce stade.

UELes intégrateurs robotiques européens présents à Hannover Messe peuvent découvrir une solution de compute embarqué potentiellement compatible avec leurs plateformes humanoïdes ou quadrupèdes, mais l'absence de prix, de benchmarks et de déploiements validés rend toute décision d'achat prématurée.

InfrastructureOpinion

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104arXiv cs.RO

RPG : commutation robuste de politiques pour des transitions fluides entre compétences en combat humanoïde

Une équipe de chercheurs a publié le 21 avril 2026 sur arXiv (2604.21355) un framework baptisé RPG (Robust Policy Gating), conçu pour permettre à des robots humanoïdes d'enchaîner plusieurs compétences de combat dynamique sans instabilité. L'approche repose sur une politique unifiée entraînée avec deux mécanismes de randomisation : la randomisation des transitions de mouvement, qui expose la politique à des états initiaux et terminaux variés entre compétences, et la randomisation temporelle, qui rend l'agent robuste aux coupures imprévises dans la séquence de mouvements. La pipeline de contrôle intègre la locomotion (marche, course) avec les compétences de combat, permettant théoriquement des séquences de durée arbitraire. Le système a été validé en simulation extensive, puis déployé sur le robot humanoïde Unitree G1, la plateforme à 23 DDL du constructeur chinois Unitree Robotics. Le problème central que RPG adresse est connu dans le domaine sous le nom de "skill transition gap" : lorsqu'un agent bascule d'une politique spécialisée à une autre, les états terminaux de la première ne correspondent pas aux états initiaux supposés de la seconde, produisant des comportements hors domaine, des chutes ou des mouvements saccadés. Les approches concurrentes utilisent soit une commutation entre politiques mono-compétence, soit une politique généraliste qui imite des motion clips de référence -- les deux souffrent de ce décalage. RPG propose une solution d'entraînement plutôt que d'architecture, ce qui est notable : la robustesse aux transitions est injectée pendant la phase d'apprentissage, pas via un mécanisme de gating à l'inférence. L'absence de métriques quantitatives dans la publication (temps de cycle, taux de chute, nombre de transitions testées) limite cependant la comparaison directe avec d'autres travaux. RPG s'inscrit dans une vague active de recherche sur le contrôle corps entier des humanoïdes pour des tâches hautement dynamiques, un domaine où les laboratoires UCB, CMU et Stanford publient régulièrement depuis 2023. L'utilisation du G1 comme plateforme de validation est cohérente avec sa popularité croissante en recherche académique, notamment grâce à son coût inférieur à celui des plateformes concurrentes (Boston Dynamics Atlas, Agility Digit). Sur le plan commercial, des acteurs comme Figure AI, 1X Technologies ou Apptronik ciblent des tâches répétitives en entrepôt plutôt que le combat, mais les techniques de transition de compétences développées ici sont directement transposables aux scénarios industriels nécessitant des enchaînements fluides de manipulation et de locomotion. La prochaine étape naturelle serait une évaluation quantitative en conditions adversariales réelles, ainsi qu'un transfert vers des tâches moins "spectaculaires" mais plus proches du déploiement B2B.

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105Pandaily

AGIBOT et l'Institut de promotion du commerce et des investissements de Macao concluent un partenariat stratégique pour déployer l'IA incarnée à l'échelle mondiale

AGIBOT, entreprise chinoise spécialisée dans la robotique et l'intelligence artificielle incarnée, a signé un accord-cadre de partenariat stratégique avec l'Institut de promotion du commerce et des investissements de Macao (IPIM), lors d'une cérémonie tenue à Lisbonne, au Portugal. Cet accord prévoit la création d'une entité commerciale à Macao dédiée à la fabrication, à l'assemblage, à la R&D, ainsi qu'aux ventes et services après-vente de robots. La zone de coopération approfondie Guangdong-Macao à Hengqin servira de base de production, tandis que Macao constituera le centre commercial et de marque, selon un modèle hybride du type "R&D à Macao, production à Hengqin". Les deux parties envisagent également d'établir un centre de données conjoint avec des universités locales, orienté vers la collecte de données et le développement d'applications en intelligence artificielle incarnée. Les marchés cibles comprennent la Grande Baie, les pays lusophones et l'Asie du Sud-Est. Ce partenariat représente une étape significative dans la stratégie de mondialisation d'AGIBOT, qui s'appuie sur le positionnement unique de Macao comme plateforme de coopération commerciale entre la Chine et les pays de langue portugaise. Pour AGIBOT, l'accès à ce corridor diplomatique et économique ouvre des débouchés dans des marchés émergents difficiles à pénétrer directement depuis la Chine continentale, notamment le Brésil, le Portugal, l'Angola ou le Mozambique. L'IPIM apportera un accompagnement complet via son service "China-Portuguese Trade Navigator", incluant consultations sur les environnements d'investissement, cadres réglementaires, mise en relation avec des partenaires locaux, et soutien au développement des talents technologiques. Ce type de structure permettrait à AGIBOT de contourner certaines barrières réglementaires et géopolitiques en bénéficiant du statut particulier de Macao au sein du système juridique sino-portugais. La robotique incarnée, qui désigne des systèmes d'IA intégrés dans des robots physiques capables d'interagir avec leur environnement réel, est devenue l'un des fronts les plus compétitifs de l'industrie technologique mondiale. AGIBOT, fondée en 2023 et soutenue par des investisseurs de premier plan, s'est positionnée parmi les acteurs chinois les plus ambitieux de ce secteur, aux côtés d'Unitree Robotics et de Fourier Intelligence. La signature à Lisbonne n'est pas anodine : elle illustre une tendance plus large des entreprises chinoises de haute technologie à utiliser Macao comme tête de pont vers l'Europe et l'Afrique lusophone, profitant des avantages fiscaux et de la liberté de circulation des capitaux propres à ce territoire. AGIBOT a indiqué qu'elle avancerait sur ce projet en veillant à la conformité réglementaire, tout en s'impliquant activement dans la formation de talents locaux, ce qui pourrait faciliter son intégration dans les écosystèmes technologiques des marchés cibles.

UELe partenariat, signé à Lisbonne, vise à utiliser Macao comme tête de pont vers le Portugal et l'Europe lusophone, ce qui pourrait à terme ouvrir des débouchés commerciaux pour les robots AGIBOT sur le marché européen.

HumanoïdesActu

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106arXiv cs.RO

Apprentissage de politique par phases pour la conduite de skateboard par des robots quadrupèdes via modulation linéaire par caractéristiques

Des chercheurs ont publié sur arXiv (2602.09370v2) un cadre d'apprentissage par renforcement baptisé PAPL (Phase-Aware Policy Learning), conçu pour permettre à des robots quadrupèdes de se déplacer sur une planche de skateboard. Le défi central est la nature cyclique et multi-phasée de l'activité : pousser, glisser et freiner mobilisent des objectifs de contrôle distincts et des interactions fortement dépendantes de la perception. Pour y répondre, PAPL intègre des couches FiLM (Feature-wise Linear Modulation) conditionnées par phase dans les réseaux acteur et critique de l'agent, permettant à une politique unifiée de capturer les comportements propres à chaque phase tout en partageant la connaissance générale du robot entre elles. Les évaluations en simulation valident la précision du suivi de commande, des études d'ablation quantifient la contribution de chaque composant, et les auteurs comparent l'efficacité locomotrice à des baselines pattes seules et pattes-roues. Un transfert sim-to-real est également démontré sur plateforme physique, bien que l'abstract ne précise pas le modèle de robot utilisé ni les métriques de performance obtenues. L'intérêt principal de cette approche tient à sa capacité à gérer des comportements multi-modaux au sein d'une politique unique, sans multiplier les modules spécialisés par phase. Utiliser un skateboard comme vecteur de locomotion est économique en énergie et compact, ce qui ouvre des perspectives concrètes dans des environnements industriels ou logistiques où les robots doivent couvrir de longues distances sans recharger. La démonstration du transfert simulation-réel est l'élément le plus scruté par la communauté robotique : le sim-to-real gap reste l'obstacle central à la généralisation des politiques apprises par renforcement, et chaque validation hardware crédibilise un cadre. À noter toutefois que l'abstract ne fournit aucune métrique chiffrée précise (vitesse, taux de succès, distance), ce qui limite l'évaluation indépendante des performances avant lecture du papier complet. PAPL s'inscrit dans un courant de recherche plus large visant à doter les robots à pattes de modes de mobilité hybrides ou étendus. Les couches FiLM, initialement développées pour le raisonnement visuel conditionné en apprentissage automatique, trouvent ici une application originale dans le contrôle moteur cyclique. Sur le plan concurrentiel, les plateformes pattes-roues comme l'ANYmal WE d'ANYbotics ou les variantes hybrides de Unitree explorent une voie différente : l'intégration des roues y est mécanique, non comportementale. L'approche PAPL est donc structurellement distincte et potentiellement complémentaire à ces architectures. Ce travail reste à ce stade un preprint arXiv sans déploiement commercial annoncé ; les suites logiques seraient une validation sur plateforme standardisée et une soumission en conférence majeure comme ICRA ou IROS 2026.

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107arXiv cs.RO

Les gens apprécient-ils un entraîneur robot ? Étude de cas avec Snoopie le Pacerbot

Une équipe de chercheurs a développé SNOOPIE (Snoopie Pacerbot), un robot quadrupède autonome conçu pour servir d'entraîneur personnel lors de séances d'interval training. Publié sur arXiv (2604.18331), le travail porte sur une tâche spécifique : guider des coureurs à maintenir un rythme précis sur des intervalles répétés, une discipline où la régularité est critique. Dans les expériences utilisateurs menées, les participants équipés du robot ont respecté leur plan de cadence avec 60,6 % de précision supplémentaire par rapport à un groupe utilisant une Apple Watch, et ont maintenu une vitesse de course 45,9 % plus régulière d'un intervalle à l'autre. Sur le plan subjectif, la préférence pour le robot sur le wearable est nette : facilité d'utilisation (+56,7 %), plaisir de l'interaction (+60,6 %), sentiment d'être bien accompagné (+39,1 %). Ces résultats soulèvent une question concrète pour les intégrateurs et les concepteurs de systèmes d'entraînement connecté : la présence physique incarnée d'un robot apporte-t-elle une valeur ajoutée mesurable par rapport à un écran ou un capteur poignet ? L'étude suggère que oui, au moins dans ce cas précis. Le robot peut ajuster son allure en temps réel, maintenir une distance constante avec le coureur, et fournir un retour visuel et cinétique que ni une montre ni une application mobile ne peuvent reproduire. Cela conforte l'hypothèse que l'embodiment robotique n'est pas qu'un argument marketing dans les contextes d'interaction physique prolongée : il modifie effectivement le comportement de l'utilisateur. Ces données restent néanmoins issues d'une étude de laboratoire à effectif limité, et les conditions réelles (terrain variable, foule, météo) n'ont pas été testées. Les robots quadrupèdes agiles comme ceux de Boston Dynamics (Spot) ou les plateformes issues des travaux de l'ETH Zurich et de CMU ont ouvert la voie à une nouvelle génération de robots capables de se déplacer de manière fiable dans des environnements non structurés. SNOOPIE s'inscrit dans cette lignée en poussant l'usage vers une application grand public et de bien-être, un territoire encore peu exploré par l'industrie. Les concurrents directs dans le créneau coaching physique robotisé sont quasi inexistants à ce stade commercial, mais des entreprises comme Agility Robotics ou Unitree pourraient théoriquement adapter leurs plateformes à ce type d'usage. Les suites annoncées par l'équipe incluent des tests en conditions extérieures et l'intégration de retours verbaux, avec l'ambition de transformer SNOOPIE en dispositif d'entraînement personnalisé adaptatif à plus long terme.

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108Pandaily

ShadowAI lève 14 millions de dollars pour ses modèles du monde en 3D

ShadowAI, startup fondée à Hangzhou en juin 2024, a bouclé trois tours de financement successifs (angel, angel+ et pré-série A) pour un total d'environ 100 millions de yuans, soit 14 millions de dollars. La société développe des modèles de monde 3D dynamiques natifs pour l'IA incarnée (embodied AI), avec un portefeuille qui comprend YingShen 360, un système de capture 3D temps réel utilisant quatre à cinq caméras RGB bas coût, le modèle de monde dynamique S1, et des robots de fabrication flexible. Déployés en production réelle, ces robots atteignent 3 000 paires de chaussures produites par shift de 8 heures dans le secteur de la chaussure, un chiffre concret qui distingue cette annonce d'un simple démonstrateur. La levée illustre l'intérêt croissant des investisseurs pour la couche "perception 3D temps réel" de la robotique industrielle, un maillon souvent sous-estimé face aux modèles de langage visuel (VLA). En rendant la capture 3D accessible via des caméras RGB standard plutôt que des LiDAR onéreux, ShadowAI cible directement les intégrateurs et les PME industrielles pour lesquels le coût du capteur est un frein à l'automatisation flexible. Min Wei, fondateur et CEO, est docteur de l'Université Tsinghua et a dirigé des équipes robotique chez la division services locaux d'Alibaba, ce qui lui confère une connaissance opérationnelle des contraintes de déploiement à grande échelle. La société s'inscrit dans un écosystème chinois dense, en concurrence avec des acteurs comme Unitree, Agibot ou les divisions robotique de Meituan, mais se différencie par un positionnement centré sur la modélisation 3D du monde plutôt que sur le robot physique lui-même. Les prochaines étapes probables incluent une extension à d'autres secteurs de fabrication légère et un potentiel tour de série A pour financer l'industrialisation du S1.

Chine/AsieOpinion

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109Pandaily

Maniformer lance une plateforme de données d'IA physique tout-en-un pour préparer l'ère de l'AGI

Maniformer, startup chinoise spécialisée dans l'infrastructure de données pour l'IA physique, a officiellement lancé sa plateforme de services de données en un seul guichet, accompagnée de la gamme matérielle MEgo et du système de gouvernance MEgo Engine. La gamme MEgo comprend trois composants : le MEgo Gripper pour la capture de données de manipulation robotique, le MEgo View, un dispositif de collecte portable à tête montée, et le MEgo Engine pour le traitement et la gouvernance des données. Ces outils affichent une précision millimétrique, une synchronisation sub-milliseconde et une perception panoramique supérieure à 300 degrés. Le système est nativement compatible avec le robot G2 Air, garantissant la cohérence entre environnements simulés et réels. Selon Yao Maoqing, président-directeur général, l'entreprise vise une capacité de production de dizaines de millions d'heures de données d'ici 2026, puis des dizaines de milliards d'heures d'ici 2030. Le problème que Maniformer cherche à résoudre est structurel : les données d'interaction physique réelle disponibles pour l'IA incarnée représentent moins de 1/20 000 de ce qui existe pour les grands modèles de langage. Ce déficit, combiné à l'absence de standards, à des problèmes de qualité hétérogène et à des inadéquations entre offre et demande, freine concrètement la commercialisation des robots autonomes. En proposant une infrastructure full-stack couvrant la télé-opération réelle, la collecte sans robot dédié et la génération synthétique par simulation, Maniformer cherche à décorréler la production de données de la disponibilité des plateformes robotiques elles-mêmes, une approche qui, si elle tient ses promesses, pourrait accélérer significativement le cycle sim-to-real pour les intégrateurs et les équipes R&D. L'analogie revendiquée avec l'électricité ou l'eau comme utilities est ambitieuse ; elle reste à valider à l'échelle industrielle. L'entreprise s'inscrit dans un contexte de course mondiale aux données d'entraînement pour robots humanoïdes et manipulateurs, où des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0), Boston Dynamics, Figure AI ou Unitree investissent massivement dans leurs propres pipelines de données propriétaires. La stratégie de Maniformer est différente : se positionner en fournisseur tiers d'infrastructure, à la manière d'un AWS pour la donnée physique. L'initiative "Hive" annoncée vise à fédérer des partenaires mondiaux pour co-construire des standards sectoriels, une démarche de standardisation qui, si elle aboutit, pourrait bénéficier à l'ensemble de l'écosystème, y compris aux acteurs européens comme Enchanted Tools ou Wandercraft qui peinent à constituer des datasets suffisants. La prochaine étape annoncée est le déploiement d'un réseau global de collecte de données, sans calendrier précis communiqué au-delà de l'horizon 2026.

UESi l'initiative 'Hive' de standardisation aboutit, les acteurs européens comme Enchanted Tools ou Wandercraft pourraient bénéficier d'une infrastructure de données partagée pour accélérer leurs pipelines sim-to-real.

Chine/AsieActu

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110TechNode

Alibaba lance son premier robot incarné via Amap, en débutant par un chien robot

La filiale d'Alibaba Amap (connue aussi sous le nom Gaode, leader chinois de la cartographie et navigation mobile) s'apprête à commercialiser son premier produit robotique : un robot quadrupède. Selon des sources internes citées par le média chinois IThome, il s'agirait du premier robot physique jamais lancé par le groupe Alibaba. L'annonce reste pour l'instant au stade de fuite interne, sans date de sortie ni spécifications techniques publiées, payload, degrés de liberté et prix sont inconnus à ce stade. Ce mouvement indique qu'Alibaba étend sa stratégie IA au-delà du cloud et des LLM vers l'intelligence incarnée, un pivot observé chez plusieurs géants technologiques asiatiques. L'équipe d'intelligence embodied d'Amap travaillerait également sur des humanoïdes, et aurait constitué ce qu'elle décrit comme le plus grand moteur de données de navigation embodied de l'industrie, une affirmation difficile à vérifier sans audit indépendant. La maîtrise de la navigation longue séquence (long-horizon tasks) est effectivement un verrou technique clé pour les robots opérant en environnement ouvert. Amap dispose d'un atout structurel rare : une base de données cartographiques et de trajectoires humaines massive, issue de ses centaines de millions d'utilisateurs actifs en Chine, potentiellement exploitable pour entraîner des politiques de navigation robot. Dans un marché quadrupède dominé par Unitree et Boston Dynamics, Alibaba arrive tard mais avec des ressources data considérables. Les concurrents chinois comme Unitree (G1, B2) et DeepRobotics sont déjà en déploiement commercial, ce qui positionne ce lancement davantage comme une entrée stratégique que comme une rupture technologique immédiate.

Chine/AsieActu

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111Le Big Data

MindOn : ce cerveau IA transforme n’importe quel robot en femme de ménage

La startup chinoise MindOn, basée à Shenzhen, a dévoilé début avril 2026 un système baptisé MindOn Brain, un cerveau IA conçu pour doter le robot humanoïde G1 d'Unitree Robotics d'une autonomie domestique complète. Le G1, qui mesure 1,30 mètre et embarque des dizaines d'articulations, des capteurs et des caméras 3D, était jusqu'ici limité à des tâches télécommandées ou préprogrammées. Avec cette couche logicielle, le robot est désormais capable d'arroser des plantes, d'ouvrir des rideaux, de nettoyer des surfaces, de déplacer des objets et même de monter sur un lit pour aspirer un matelas, le tout sans intervention humaine en temps réel. Les démonstrations diffusées en ligne, relayées notamment par le compte Space and Technology sur X, montrent un robot qui interprète des objectifs plutôt que de simples instructions séquentielles. Ce qui distingue cette avancée des robots domestiques précédents, c'est précisément ce saut vers l'autonomie au niveau des tâches. Jusqu'ici, la majorité des humanoïdes commerciaux nécessitait un pilotage constant ou des environnements très contraints. MindOn propose un cerveau numérique capable d'observer l'environnement, d'adapter les actions en temps réel et de gérer des séquences complexes de manière cohérente. Pour l'industrie de la robotique de service, cela représente un changement de paradigme : la valeur ne réside plus uniquement dans le hardware, mais dans le logiciel qui l'anime. Un même châssis physique pourrait changer totalement d'usage selon le système d'intelligence qui le pilote, ouvrant la voie à une modularité inédite dans le secteur. Cette annonce s'inscrit dans un contexte de convergence entre des LLM de plus en plus capables d'interpréter des contextes complexes et des robots dont le hardware a atteint un niveau de précision suffisant pour exécuter ces décisions. La demande de fond, elle, est structurelle : vieillissement de la population, pénurie de main-d'oeuvre domestique et recherche de confort poussent le marché vers des assistants autonomes. Cela dit, les démonstrations actuelles se déroulent dans des environnements soigneusement contrôlés, loin du chaos d'un foyer réel avec ses imprévus, ses enfants, ses animaux et ses instructions implicites. La fiabilité, la sécurité et la capacité à gérer des situations non anticipées restent des défis ouverts. MindOn illustre une direction que toute la robotique humanoïde cherche à prendre, mais la distance entre une démo convaincante et un produit déployable à grande échelle reste, pour l'instant, considérable.

HumanoïdesOpinion

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112Le Big Data

Agression sur une femme : un robot humanoïde arrêté pour la première fois

À Macao, une femme de 70 ans a été hospitalisée après avoir été surprise par un robot humanoïde Unitree G1 dans un quartier résidentiel de Patane, vers 21h. Le robot, utilisé pour une activité promotionnelle d'un centre éducatif, s'était immobilisé derrière elle — incapable de la contourner — et l'a effrayée quand elle s'est retournée. La police est intervenue et a escorté le robot hors de la zone ; la femme n'a finalement pas porté plainte, et l'appareil a été restitué à son propriétaire avec un rappel à la prudence.

UECet incident à Macao soulève des questions de sécurité publique pour les robots humanoïdes déployés en espace urbain, un débat pertinent pour les régulateurs européens travaillant sur l'AI Act et ses exigences pour les systèmes robotiques autonomes.

HumanoïdesActu

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113Le Big Data

Vidéo : voici le premier robot humanoïde qui fait du breakdance

Le robot humanoïde Unitree G1, piloté par un algorithme unique appelé OmniXtreme, réalise des figures de breakdance de haut niveau — dont cinq saltos arrière consécutifs, du B-boying et des coups de pied de combat. Développé par des chercheurs de l'Institut de Pékin (BIGAI), il affiche un taux de réussite supérieur à 90 % sur ces mouvements extrêmes. Contrairement aux approches classiques nécessitant un modèle par mouvement, OmniXtreme centralise toutes les compétences motrices dans une politique unifiée, marquant une avancée majeure en robotique agile.

HumanoïdesActu

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