Chine/Asie36Kr 27 avril 2026

Xu Huazhe (破壳机器人) : des robots domestiques opérationnels attendus en Chine d'ici deux ans

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Xu Huazhe, ancien Chief Scientist et cofondateur de Xinghaitu (星海图) - startup d'IA incarnée valorisée à 20 milliards de yuans (environ 2,5 milliards d'euros) avec près de 3 milliards de yuans levés - a quitté l'entreprise fin 2025 pour fonder "破壳机器人" (Hatching Robot), une startup dédiée aux robots humanoïdes domestiques. En moins d'un mois d'existence, la société a bouclé un tour d'amorçage de plusieurs dizaines de millions de dollars mené par Yunqi Capital, avec Shunwei Capital, Xiaomi Strategic Investment, BV Baidu Ventures et Honghui Fund à bord. L'équipe compte vingt personnes, le premier modèle d'IA incarnée de 32 milliards de paramètres a complété son premier cycle d'entraînement, et le gant de collecte de données maison en est à sa cinquième ou sixième itération. Xu Huazhe, professeur assistant à l'Institute for Interdisciplinary Information Sciences de Tsinghua et figure connue des "Berkeley returnees", prédit l'arrivée de robots domestiques opérationnels sur le marché chinois d'ici deux ans.

La thèse technique de Hatching Robot rompt avec le consensus sectoriel : l'équipe rejette les architectures VLA (Vision-Language-Action) dominantes au profit d'un modèle du monde traitant directement des paires vidéo-action. L'architecture propriétaire baptisée "UAG" remplace le schéma cascade waterfall par un pré-entraînement parallèle avec apprentissage par renforcement intégré de bout en bout - un gain d'efficacité d'entraînement de cinq fois est revendiqué, sans benchmark tiers disponible à ce stade. La collecte de données s'appuie sur trois couches complémentaires : gants UMI, exosquelette et caméra première personne. Xu Huazhe soutient que les environnements domestiques - vêtements enchevêtrés, vaisselle dispersée, enchaînements de tâches multi-étapes - constituent un terrain d'entraînement pour modèles généraux intrinsèquement supérieur aux ateliers industriels. Une position qui conteste directement le mouvement dominant consistant à déployer des humanoïdes en usine pour des opérations de manutention ou d'assemblage accessibles à des bras conventionnels.

Ce virage domestique s'inscrit dans un contexte sectoriel qui commence à afficher des signaux de scaling concrets. Generalist AI, startup californienne, affirme avoir porté le taux de réussite de tâches de manipulation fine de 64 % à 99 % sur son modèle GEN-1 via apport massif de données - des résultats annoncés sans publication technique indépendante pour l'instant. Sunday Robotics, licorne américaine, a de son côté envoyé son robot Memo dans des foyers réels (cuisine, café, linge) pour constituer un corpus de démonstrations via gants UMI. Xu Huazhe a cofondé Xinghaitu en 2023 à son retour de Berkeley et Stanford, avant de juger la trajectoire industrielle insuffisamment alignée avec sa vision d'un robot grand public généralisé. Pour Hatching Robot, le positionnement visé n'est pas le calcul coût-heure d'un opérateur en usine, mais un produit hybride - assistant domestique, objet tech lifestyle - comparable selon le fondateur à l'achat d'un véhicule. La définition produit et la fourchette de prix restent en cours de finalisation, et aucun calendrier de disponibilité commerciale n'a été communiqué.

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La Chine teste des robots humanoïdes dans des plantations de thé avant les Jeux mondiaux de robotique 2026

Le 10 mai 2026, les premières équipes engagées dans les World Humanoid Robot Games 2026 ont déployé leurs robots humanoïdes non pas dans une salle de compétition, mais dans les plantations de thé blanc de Fuding, province du Fujian, l'une des régions productrices les plus importantes de Chine. Ce premier tronçon du relais dit "Energy Transfer" constitue une épreuve de terrain réelle : les robots devaient identifier et cueillir des feuilles de thé, transporter des charges sur des pentes irrégulières, étaler les feuilles pour séchage au soleil, puis participer aux étapes de torréfaction et de pressage en galettes. Selon CGTN, l'exercice est explicitement conçu comme un banc de collecte de données pour les systèmes d'IA généraliste et d'IA incarnée (embodied AI), dans des conditions impossibles à reproduire fidèlement en laboratoire. L'intérêt technique de ce choix d'environnement est réel, et va au-delà de l'opération de communication. Les plantations de thé cumulent précisément les variables qui mettent en défaut les robots humanoïdes actuels : terrain pentu et non structuré, variation naturelle des objets à manipuler (taille, maturité et position des feuilles changent en continu), lumière fluctuante, et nécessité de combiner locomotion en terrain difficile et manipulation fine. Ce profil de tâche est fondamentalement différent des environnements entrepôt ou atelier où opèrent la plupart des démos publiques d'acteurs comme Figure, Agility Robotics ou Tesla Optimus. Le déploiement en champ de thé signale une volonté de tester le "sim-to-real gap" sur des tâches non structurées, là où les architectures VLA (Vision-Language-Action) actuelles montrent encore des limites documentées à l'échelle industrielle. Les World Humanoid Robot Games ont tenu leur première édition en 2025, rassemblant 280 équipes et plus de 500 robots humanoïdes issus de 16 pays. L'édition 2026 monte en ambition : 32 épreuves réparties en deux catégories, compétitive (26 épreuves sur 9 disciplines : athlétisme, football, gymnastique, haltérophilie, arts martiaux, danse, tir à la corde, et pitch-pot, jeu de précision traditionnel chinois) et scénarisée (6 environnements opérationnels réels : domicile, hôtel, usine, urgence médicale, hôpital, commerce de détail). L'organisation annonce un glissement délibéré des épreuves vers des sites opérationnels réels plutôt que des arènes simulées. Dans le contexte de la course mondiale à la commercialisation des humanoïdes, où Unitree, Zhiyuan et d'autres acteurs chinois accélèrent leurs cycles de déploiement face aux plateformes américaines et européennes, ce type d'exercice collectif à grande échelle représente un vecteur d'entraînement et d'itération difficile à répliquer en dehors d'un programme national coordonné.

UEL'accumulation de données d'entraînement à grande échelle sur des tâches non structurées en conditions réelles renforce l'avantage compétitif chinois face aux acteurs européens du marché des humanoïdes, sans mécanisme de rattrapage immédiat identifié côté UE.

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La Chine a représenté 59 % des installations mondiales de robots industriels en 2025

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UELa domination chinoise et le recul relatif du Japon et de l'Allemagne dans les installations mettent sous pression les équipementiers européens comme KUKA, qui doivent réorienter leurs priorités produits vers la demande chinoise.

Chine/AsieActu

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Des chercheurs chinois revendiquent une percée dans l'entraînement de robots domestiques grâce à des maisons générées par IA

Des chercheurs chinois d'Ace Robotics, une start-up soutenue par une société d'intelligence artificielle cotée à Hong Kong, ont présenté Kairos-HomeWorld, un framework capable de générer des environnements domestiques simulés à partir de simples prompts textuels. L'objectif affiché est de pallier le manque chronique de données d'entraînement pour les robots domestiques : contrairement aux environnements industriels, les intérieurs résidentiels varient infiniment en layout, éclairage, mobilier et désordre, ce qui rend la collecte de données réelles coûteuse et peu généralisable. Kairos-HomeWorld prétend produire des scènes cohérentes, précises géométriquement et directement exploitables dans des simulateurs physiques. Si les résultats se confirment à l'échelle, l'enjeu est considérable pour l'ensemble de la filière robotique domestique. La génération synthétique d'environnements de training est l'un des verrous majeurs du sim-to-real gap : entraîner un robot sur des données trop homogènes ou trop irréalistes produit des comportements fragiles hors simulateur. Un framework capable de diversifier automatiquement et massivement les scènes d'entraînement pourrait accélérer le déploiement d'assistants domestiques en réduisant le besoin de démonstrations humaines ou de téléopération. Les termes "world's first" utilisés dans la communication officielle appellent toutefois à la prudence, aucune comparaison indépendante n'étant disponible à ce stade. La course à la donnée synthétique pour la robotique s'intensifie : Nvidia propose Isaac Sim et Isaac Lab, Google DeepMind travaille sur des pipelines de génération de scènes pour ses robots, et Physical Intelligence (Pi) utilise des environnements simulés pour entraîner ses VLA (vision-language-action models). Ace Robotics entre sur ce terrain avec une approche centrée sur le résidentiel, segment encore peu adressé par les grandes plateformes américaines. Les prochaines étapes à surveiller : publication d'un benchmark de transfert sim-to-real, ouverture du framework à des partenaires intégrateurs, et résultats sur du matériel robotique réel.

Chine/AsiePaper

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OneRobotics déploie des robots domestiques dans des scénarios réels à l'échelle mondiale : le rival chinois de Figure AI

OneRobotics (卧安机器人), startup chinoise spécialisée dans la robotique domestique, a fait l'objet d'un reportage spécial de la chaîne publique japonaise NHK, peu après que Figure AI a publié une vidéo mettant en scène deux robots humanoïdes Figure 03 réalisant des tâches de rangement dans une chambre (protocole Helix-02 Bedroom Tidy : suspendre des vêtements, organiser des tiroirs, faire le lit). Lors de l'interview NHK, le robot onero H1 de OneRobotics a exécuté en environnement domestique réel la séquence complète suivante : identification visuelle de vêtements, préhension et introduction dans un lave-linge. La démonstration a eu lieu dans un appartement, et non sur un plateau d'exposition. La société structure son offre autour d'une architecture "un cerveau, multiple formes" : trois plateformes partagent le même système de perception et de décision, déclinées en Kata Friends (compagnie et interaction sociale), Acemate (santé et activité physique) et onero H1 (service domestique). Aucun chiffre de payload, de DOF ou de cadence de cycle n'a été communiqué lors de l'interview. L'importance de cet événement tient moins à la démonstration technique en elle-même qu'à ce qu'elle signale sur la maturité du marché. Les deux scènes, Figure AI d'un côté et OneRobotics de l'autre, convergent vers le même constat : la maison s'impose comme le terrain d'atterrissage commercial prioritaire pour les humanoïdes, après des années de démonstrations en entrepôt ou en usine. Pour les intégrateurs et les décideurs B2B, cela déplace le critère de sélection : ce n'est plus la performance en environnement contrôlé qui compte, mais la capacité à accumuler des données de terrain réelles, à itérer rapidement sur des scénarios non structurés, et à construire un service continu dans un logement habité. L'architecture "un cerveau" partagée entre plusieurs formes physiques est une réponse industrielle directe à ce besoin : elle permet de mutualiser les données d'apprentissage entre des contextes d'usage distincts (soin, sport, tâches ménagères), accélérant potentiellement la convergence sim-to-real sans multiplier les pipelines d'entraînement. OneRobotics opère dans un secteur chinois en forte densité concurrentielle, aux côtés d'Unitree, d'UBTECH et de Fourier Intelligence, tandis qu'à l'international Figure AI, Boston Dynamics (Atlas), Agility Robotics (Digit) et Physical Intelligence (pi-0) occupent l'espace médiatique. La stratégie de OneRobotics se distingue par une orientation marché B2C et overseas affichée dès le démarrage, avec le Japon comme tête de pont, marché particulièrement réceptif au vieillissement démographique et aux robots d'assistance. Le reportage NHK constitue une validation de visibilité, mais la société n'a pas communiqué de chiffres de déploiement, de volumes de commandes ni de prix public pour le onero H1. La prochaine étape observable sera de savoir si ces démonstrations en habitat réel débouchent sur des pilotes commerciaux documentés, ou restent dans la catégorie des "annonces de traction" sans métriques vérifiables.

Chine/AsieOpinion

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