Aller au contenu principal
Une nouvelle main robotique chinoise combine un actionnement hybride pour améliorer la préhension
Chine/AsieInteresting Engineering4sem

Une nouvelle main robotique chinoise combine un actionnement hybride pour améliorer la préhension

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·
Résumé IASource uniqueImpact UE
Une nouvelle main robotique chinoise combine un actionnement hybride pour améliorer la préhension
▶ Voir sur YouTube

La startup chinoise Xynova a dévoilé la Flex 2, sa main robotique de deuxième génération, conçue pour équiper les robots humanoïdes de capacités de manipulation proches de celles de la main humaine. Le système embarque 23 degrés de liberté pour un poids de 400 grammes, et atteint une cadence de deux extensions de poing par seconde. Sa répétabilité est annoncée à ±0,1 mm, avec une précision de contrôle de force descendant à 0,05 newtons, ce qui lui permet de saisir des objets fragiles ou de forme irrégulière sans les endommager. La charge utile en préhension atteint 12 kg en pic et 4 kg en continu. Xynova revendique un score parfait au test de Kapandji, référence clinique pour évaluer l'opposition du pouce, ainsi qu'une résistance à la poussière, aux chutes et aux impacts compatible avec des millions de cycles opérationnels. La main intègre un système de perception multi-modal comprenant capteurs tactiles, proprioception et un module de détection de glissement, que l'entreprise qualifie de "cervelet artificiel" adaptatif.

La Flex 2 illustre une tendance de fond dans la conception des mains robotiques : l'hybridation des modes d'actionnement. Le système combine des tendons à câbles, qui apportent compliance et légèreté, avec une actuation directe qui fournit le couple nécessaire aux tâches de contact précis. Ce compromis cherche à surmonter l'un des obstacles persistants du secteur : la manipulation dite "au dernier centimètre", soit la capacité à exécuter des gestes contact-riches hors d'environnements contrôlés. Xynova a également repositionné la caméra du système de vision depuis la paume vers le poignet, ce qui réduit les problèmes d'occlusion lors de la saisie et améliore la qualité des données collectées pour entraîner des pipelines VLA (vision-language-action) utilisés dans les systèmes d'IA incarnée. C'est une décision architecturale modeste en apparence, mais potentiellement significative pour quiconque développe des politiques d'imitation learning sur données visuelles.

Xynova s'inscrit dans une vague de startups chinoises spécialisées dans la manipulation dextre, un segment en croissance rapide depuis que les grands intégrateurs humanoïdes comme Figure AI (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3) ou Physical Intelligence (Pi-0) ont montré les limites des préhenseurs rigides industriels sur des tâches non structurées. Le précédent modèle de Xynova, la Flex 1, affichait 25 DOF, 380 grammes et une force d'extrémité de doigt de 20 N pour une charge de 30 kg, positionnant déjà la marque sur le segment haute performance. Avec la Flex 2, l'entreprise pivote explicitement vers la fidélité de contrôle lors des interactions physiques plutôt que vers les seules métriques hardware. Aucun prix public ni calendrier de livraison commerciale n'ont été communiqués à ce stade : la Flex 2 reste pour l'instant une annonce produit sans déploiement confirmé.

À lire aussi

La Chine présente un robot ouvrier de 100 kg conçu pour utiliser des outils humains sur la Lune
1Interesting Engineering 

La Chine présente un robot ouvrier de 100 kg conçu pour utiliser des outils humains sur la Lune

La Chine a présenté un robot destiné à servir d'ouvrier de chantier sur la Lune dans le cadre de la mission Chang'e-8. Développé par la Hong Kong University of Science and Technology (HKUST) sous la direction de la professeure Gao Yang, l'engin pèse 100 kg et repose sur quatre roues conçues pour naviguer sur le sol lunaire accidenté. Sa caractéristique distinctive est sa paire de bras robotiques, qui lui permettent de manipuler des outils conçus initialement pour les mains humaines, évitant ainsi de devoir repenser l'ensemble des équipements spatiaux existants. Doté d'une intelligence artificielle embarquée, il fonctionne en mode semi-autonome. Ses missions prévues incluent le transport d'instruments scientifiques, le déploiement de capteurs à des emplacements précis, l'installation d'équipements et la collecte d'échantillons de sol et de roches lunaires. La mission Chang'e-7, distincte, devrait quant à elle tester le premier robot humanoïde au pôle Sud lunaire, mais dans une zone différente de celle ciblée par Chang'e-8. Ce projet marque un tournant dans la conception des missions lunaires : l'objectif n'est plus seulement l'observation et le prélèvement d'échantillons, mais une véritable ingénierie sur site. Le choix d'une architecture hybride, combinant la robustesse et l'efficacité énergétique des roues avec la dextérité de bras articulés, répond à une contrainte réelle : les outils et systèmes spatiaux actuels sont calibrés sur la morphologie humaine. Adapter le robot à ces outils plutôt que l'inverse représente un gain de temps et de coûts considérable. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, ce robot constitue un démonstrateur concret de polyvalence robotique en environnement extrême, un banc d'essai pour les futurs systèmes d'entretien et de construction de bases permanentes. Il reste toutefois à préciser que les performances annoncées reposent sur des éléments de conception et non sur des tests en conditions réelles. La mission Chang'e-8 s'inscrit dans la stratégie lunaire à long terme de la Chine, qui vise le pôle Sud en raison des cratères supposés contenir de la glace d'eau, une ressource potentielle pour l'eau potable, l'oxygène et la production de carburant de fusée in situ. Ce site bénéficie en outre d'un ensoleillement quasi continu, favorable à l'alimentation solaire. Sur le plan de la concurrence internationale, la NASA et ses partenaires Artemis ciblent également le pôle Sud lunaire, et des acteurs privés comme Astrobotic ou ispace multiplient les missions de service. La Chine positionne ainsi Chang'e-8 non pas comme une mission d'exploration pure, mais comme une étape de préparation à l'infrastructure permanente, avec des équipes de robots appelées à construire, maintenir et exploiter les ressources lunaires. Les prochaines étapes dépendront des résultats de ce démonstrateur, dont la date de lancement n'a pas encore été confirmée publiquement.

Chine/AsieActu
1 source
Le nouveau robot humanoïde « intelligent » de Taiwan combine perception et interaction adaptative
2Interesting Engineering 

Le nouveau robot humanoïde « intelligent » de Taiwan combine perception et interaction adaptative

Deux entreprises taïwanaises ont récemment présenté leurs premiers humanoïdes. TM Technology, filiale du groupe Yinglin et spécialisée dans la conception de circuits intégrés, a dévoilé un robot humanoïde conçu pour opérer dans des environnements industriels complexes. L'architecture s'articule autour de trois couches fonctionnelles inspirées du système nerveux humain : un "cerveau" IA chargé de la compréhension sémantique, du raisonnement et de la planification de tâches ; un "cervelet" dédié à l'équilibre et à la locomotion ; et une suite perceptive combinant vision 3D, LiDAR et capteurs de force. Le robot embarque des mains dextères à articulations multi-DDL (degrés de liberté) pour des opérations de transport, d'inspection et d'assemblage. TM Technology cible un déploiement initial en usine et en logistique, avant une expansion vers la santé et les services domestiques. Techman Robot, autre acteur taïwanais reconnu pour ses cobots à vision intégrée, a de son côté présenté le TM Xplore I à la conférence Nvidia GTC 2026 à San Jose, en partenariat avec QCT et Nvidia. Ce robot adopte une architecture hybride : torse humanoïde monté sur base à roues, alimenté par le module de calcul Nvidia Jetson Thor. Il intègre la technologie VLA (Vision-Language-Action) pour traiter simultanément entrées visuelles et instructions textuelles, ainsi que les outils Nvidia Isaac Sim, FoundationStereo et Isaac GR00T pour la simulation, l'entraînement et l'inférence embarquée. Ces annonces illustrent un tournant stratégique dans la robotique taïwanaise, longtemps cantonnée à l'automatisation collaborative et à la sous-traitance électronique. Le choix architectural de Techman Robot, qui préfère la base roulante au bipédisme intégral, traduit une priorité donnée à la fiabilité opérationnelle en usine, là où les humanoïdes entièrement bipèdes peinent encore à démontrer leur robustesse en production réelle. L'intégration native de modèles VLA dans un produit à vocation industrielle est notable : elle signale que le gap sim-to-real commence à être adressé par des partenariats matériels-logiciels étroits avec des fournisseurs de plateformes comme Nvidia. Cela dit, aucun de ces deux robots ne constitue un produit "shipped" : ni payload précis, ni temps de cycle, ni volume de déploiement, ni prix ne sont communiqués. Il s'agit d'annonces en phase de démonstration, pas de mises en production confirmées. Taiwan dispose d'un avantage structurel rare dans cette course : un écosystème semi-conducteur intégré (TSMC, MediaTek, fondeurs spécialisés) qui réduit les coûts et délais d'approvisionnement en puces pour la robotique embarquée. TM Technology, qui diversifie depuis son coeur IC design vers la construction, l'énergie verte et le smart manufacturing, s'inscrit dans un mouvement plus large de montée en valeur de l'industrie taïwanaise. Sur le plan concurrentiel, ces acteurs entrent sur un segment déjà occupé par Figure (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3), Physical Intelligence (Pi-0), Agility Robotics (Digit) et les acteurs chinois tels qu'Unitree et Agibot, tous mieux capitalisés et avec plusieurs mois voire années d'avance en déploiement terrain. Les prochaines étapes annoncées incluent des pilotes en usine et logistique, sans calendrier précis communiqué, avant une expansion vers la santé et les services à domicile à mesure que la technologie arrive à maturité.

Chine/AsieOpinion
1 source
Le nouveau robot humanoïde chinois rejoint des agents pour gérer les tâches de voirie
3Interesting Engineering 

Le nouveau robot humanoïde chinois rejoint des agents pour gérer les tâches de voirie

La ville de Shanghai a lancé en mai 2026 le premier programme pilote chinois d'application du droit urbain associant agents municipaux et robot humanoïde dans un espace public. Le déploiement se déroule dans le quartier d'innovation en IA de Zhangjiang, dans l'arrondissement de Pudong, et met en scène le Lingxi X2, robot humanoïde développé par AgiBot, entreprise shanghaïenne fondée en 2023. Le dispositif repose sur une chaîne tripartite : des drones de surveillance identifient en temps réel les infractions commises par des commerçants de rue et transmettent l'information aux agents de patrouille et au Lingxi X2. Le robot se charge ensuite des interactions répétitives à faible valeur décisionnelle, à savoir expliquer les réglementations de voirie, les obligations des exploitants de commerces en façade, et répondre aux questions des marchands. Les agents humains conservent l'intégralité du pouvoir d'évaluation juridique et d'exécution des sanctions. AgiBot décrit la machine comme un "assistant intelligent" et non comme un remplaçant, une précision qui, dans ce contexte politique, est autant un positionnement commercial qu'une garantie opérationnelle. Ce que ce déploiement teste concrètement, c'est la capacité des systèmes d'IA incarnée à tenir un rôle de contact public structuré, avec un corpus de connaissances réglementaires consultable en temps réel, dans un environnement non contrôlé. Pour les intégrateurs et les décideurs en charge de services publics, le cas d'usage est délibérément choisi pour son haut volume de tâches répétitives et son faible risque décisionnel : le robot ne verbalise pas, ne sanctionne pas, n'interprète pas. Il informe. Pan Weijia, responsable de Pudong ayant supervisé l'opération, a explicitement indiqué que l'évaluation portera sur les performances pratiques plutôt que sur le simple volume de déploiement, ce qui signale une approche plus mesurée que le discours habituel sur la scalabilité. Pan Helin, membre du comité d'experts du ministère de l'Industrie et des Technologies de l'Information, a qualifié le pilote de "jalon majeur" dans la commercialisation de l'IA incarnée en administration publique, avec l'objectif affiché de passer des robots capables de "se déplacer" à des robots capables de "travailler efficacement". AgiBot a été fondé en 2023 et s'est positionné rapidement sur le segment des humanoïdes à usage professionnel, avec le Lingxi X2 comme produit phare pour les environnements semi-publics. L'entreprise s'inscrit dans un écosystème chinois d'humanoïdes très dense, qui inclut Unitree (G1, H1), Fourier Intelligence (GR-1), et dans une moindre mesure les ambitions de UBTECH et de Kepler. À l'international, les comparaisons les plus directes sont Figure (01, 02), 1X Technologies (NEO), et Boston Dynamics (Atlas), tous positionnés sur des environnements industriels ou logistiques plutôt que sur l'espace public. Le vrai enjeu du pilote de Pudong n'est pas la performance du robot dans une démonstration maîtrisée, mais sa robustesse sur la durée dans un contexte d'interactions non scénarisées avec des usagers non entraînés. Les prochaines étapes annoncées par Pan Helin visent une extension à d'autres scénarios de service public, sans échéance précisée.

UESignal stratégique indirect pour les décideurs européens de la robotique de service public : la Chine ouvre un précédent réglementaire et opérationnel pour le déploiement d'humanoïdes en espace civil non contrôlé, domaine où aucun acteur FR/EU n'est encore positionné.

Chine/AsieOpinion
1 source
Un cerveau unique pour tout gérer : la Chine développe un modèle d'IA unifié pour la robotique multi-tâches complexe
4Interesting Engineering 

Un cerveau unique pour tout gérer : la Chine développe un modèle d'IA unifié pour la robotique multi-tâches complexe

La société chinoise ShengShu Technology a présenté Motubrain, un modèle d'IA unifié conçu pour servir de cerveau généraliste aux robots, intégrant perception, raisonnement, prédiction et action dans un seul système. Le modèle affiche un score de 63,77 sur le benchmark WorldArena et une moyenne de 96,0 sur 50 tâches du benchmark RoboTwin 2.0, ce qui en ferait à ce jour le seul modèle à dépasser 95,0 dans des environnements aléatoires. Contrairement aux architectures modulaires classiques qui séparent la perception, la planification et l'exécution en composants distincts, Motubrain traite simultanément flux vidéo, instructions en langage naturel et séquences d'actions via une architecture Mixture-of-Transformers à trois flux. Le modèle est capable d'enchaîner jusqu'à 10 actions atomiques par séquence, contre 2 à 3 pour la plupart des systèmes actuels. L'entraînement repose sur un mélange de vidéos non annotées, de données de simulation et d'enregistrements multi-robots, avec un framework d'actions latentes qui extrait les schémas de mouvement directement depuis ces entrées, réduisant la dépendance aux jeux de données labellisés. ShengShu indique que le modèle est déjà utilisé dans des programmes d'entraînement actifs couvrant des environnements industriels, commerciaux et domestiques, avec des partenariats annoncés avec Astribot, SimpleAI et Anyverse Dynamics. L'annonce signale une tentative de rupture avec l'approche dominante en robotique, qui consiste à assembler des modules spécialisés (vision, planification, contrôle) développés séparément. Un modèle unifié capable de gérer en continu la boucle perception-action représente un avantage potentiel pour les intégrateurs industriels : moins de friction entre sous-systèmes, une mise à jour centralisée, et une meilleure capacité d'adaptation à des tâches non vues lors de l'entraînement. Le fait démontré en test interne, selon lequel un robot peut détecter l'échec d'une préhension et réessayer sans avoir été entraîné spécifiquement sur ce scénario, illustre une forme de robustesse comportementale qui reste un défi ouvert pour les systèmes modulaires. Les scores sur RoboTwin 2.0 sont notables, mais les conditions précises du benchmark (variété des tâches, comparabilité entre laboratoires) méritent un regard critique : les résultats en simulation ne se transfèrent pas toujours au déploiement terrain. La capacité à maintenir de meilleures performances que les systèmes concurrents à mesure que la complexité des tâches et le volume de données augmentent suggère un bon passage à l'échelle, point clé pour des déploiements industriels à grande variété. ShengShu Technology s'est d'abord fait connaître via Vidu, sa plateforme de génération vidéo, dont les données à grande échelle alimentent désormais Motubrain pour apprendre la physique du monde réel. Fondée par Jun Zhu, professeur à l'Université Tsinghua, la société a levé 293 millions de dollars en Série B menée par Alibaba Cloud. Sur le marché des modèles cérébraux pour robots polyvalents, elle se positionne face à des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0, San Francisco), NVIDIA avec GR00T N2, et côté chinois, Agibot et Unitree. Le lancement de Motubrain intervient dans un contexte de compétition accélérée autour des modèles VLA (Vision-Language-Action) capables de généralisation multimodale. Les prochaines étapes annoncées incluent l'extension des partenariats industriels et le déploiement sur davantage de plateformes robotiques, sans calendrier précis communiqué.

Chine/AsieActu
1 source