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AMD dévoile le module Kria pour le contrôle en temps réel et la mémoire unifiée des robots
InfrastructureRobotics Business Review 

AMD dévoile le module Kria pour le contrôle en temps réel et la mémoire unifiée des robots

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Résumé IASource uniqueImpact UE

AMD a dévoilé sa nouvelle gamme Ryzen AI Embedded X100, associée à la plateforme Kria AI Robotics, pour cibler les charges de calcul de l'IA physique. Le fabricant promet un contrôle temps réel déterministe, une mémoire unifiée entre CPU, GPU et NPU, et une pile logicielle ouverte non liée à un fournisseur unique. Le X100 succède au P100 et devient le SoC phare de la gamme robotique d'AMD. Il vise le temps réel "ferme" via des optimisations Linux et BIOS, avec une latence d'interruption ciblée sous 7 microsecondes, complétées par des fonctions de qualité de service AMD (réservation de cache L3, allocation de bande passante mémoire, isolation des threads). Pour le temps réel "dur", AMD recommande une virtualisation par hyperviseur Zen, une machine virtuelle FreeRTOS et l'isolation de VM. Le module Kria AI SoM, bâti sur ce SoC, adopte le format standard COM-HPC plutôt qu'un connecteur propriétaire, avec une fermeture de boucle de contrôle annoncée à 1,5 microseconde. Selon Rob Bauer, responsable produit chez AMD pour le portefeuille APU embarqué x86, la puce délivrerait trois fois la puissance de calcul FP32 du NVIDIA Thor sur des charges de traitement du signal, un segment où AMD dit rester compétitif malgré l'optimisation poussée de Thor pour l'inférence.

Cette annonce vise directement la position dominante de NVIDIA sur l'IA physique, incarnée par ses puces Orin et Thor, en offrant aux intégrateurs une alternative capable, selon AMD, de mettre la pression sur les prix. La mémoire unifiée réduit les copies de données entre unités de calcul, un point sensible pour la perception, la fusion de capteurs et la planification de trajectoire, tâches critiques pour les bras industriels, les robots mobiles autonomes et les humanoïdes. Un stack logiciel ouvert, non verrouillé, répond aussi à une demande croissante des intégrateurs de ne pas dépendre d'un seul écosystème propriétaire. Les chiffres avancés (3,4 fois la performance temps réel du Thor T5000, 1,6 fois de capacité de calcul disponible, 2,3 fois de capacité pour l'IA agentique) restent toutefois des mesures internes d'AMD, sans benchmark indépendant publié à ce stade, ce qui invite à la prudence sur leur portée réelle en conditions de déploiement.

L'offensive s'accompagne du lancement du Robotics Development Kit, de la suite logicielle open source AMD Robotics Sophie Suite, et d'un réseau de partenaires robotique. Cette stratégie plein-stack doit être présentée plus en détail lors du salon RoboBusiness 2026. Il s'agit pour l'instant d'une annonce de plateforme et de composants, pas encore de déploiements industriels documentés à grande échelle, un point que le secteur devra vérifier une fois les premiers intégrateurs équipés du Kria AI SoM.

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SemiDrive et Radxa lancent RoboX D9M, un contrôleur de mouvement pour robots fondé sur la puce D9-Max
1Pandaily 

SemiDrive et Radxa lancent RoboX D9M, un contrôleur de mouvement pour robots fondé sur la puce D9-Max

SemiDrive, fabricant chinois de puces automobiles, et Radxa, spécialiste du matériel open source basé à Shenzhen, ont signé le 29 septembre un accord de coopération stratégique et lancé le RoboX D9M, un contrôleur de mouvement présenté comme le « cervelet » du robot, c'est-à-dire la couche de contrôle temps réel placée sous le « cerveau » IA de haut niveau. La carte de 100 x 100 mm repose sur le SoC d'IA embarquée D9-Max, dévoilé en mai 2025: CPU 12 cœurs, NPU de 8 TOPS, trois paires de cœurs temps réel Cortex-R5/R5F en lockstep à 800 MHz (réponse aux interruptions de 25 ns, maître EtherCAT possible), deux DSP pour accélérer la cinématique inverse, LPDDR4X à 4 266 Mbps, eMMC 5.1, conformité ISO 26262 ASIL-B. Le composant offre 12 canaux CAN FD, deux ports Ethernet gigabit TSN, un module de sécurité matériel et une plage de fonctionnement de -40 à 105 °C. Une isolation matérielle permet de faire tourner deux systèmes sur une seule puce, en séparant le contrôle moteur de la perception, de l'interaction et des communications. La carte intègre EtherCAT natif, plusieurs CAN-FD et RS485, et arrive préinstallée avec Linux 6.12.31, Ubuntu 26.04 LTS et ROS 2 Lyrical. Elle vise humanoïdes, quadrupèdes et bras collaboratifs, et est vendue en package carte plus SDK. Prix et disponibilité n'ont pas été communiqués. L'intérêt tient à ce que la carte cible un poste peu médiatisé mais coûteux: la carte porteuse et l'intégration bas niveau que chaque constructeur redéveloppe. En proposant un module prêt à l'emploi avec bus industriels natifs et pile logicielle, les deux partenaires promettent de laisser les équipes se concentrer sur les algorithmes de mouvement et la définition produit. Le pari de sécurité fonctionnelle ASIL-B, hérité de l'automobile, répond au fossé de fiabilité entre prototype et série que Tang Liang, fondateur de Radxa, désigne comme le vrai problème des roboticiens, plus que la puissance de calcul. Il faut toutefois relativiser: SemiDrive affirme que ses puces D9 sont en production de masse chez « de grands fabricants d'humanoïdes » sans les nommer, et aucun chiffre de latence de boucle de contrôle complète, de consommation ou de déploiement réel de la carte n'est fourni. À ce stade, il s'agit d'un produit annoncé, sans preuve publique de volumes ni de clients. Le mouvement s'inscrit dans la migration des acteurs de l'automobile vers l'intelligence incarnée. SemiDrive revendique plus de 14 millions de puces de qualité automobile livrées à plus de 70 marques et 170 modèles de véhicules, et présente la robotique comme un relais de croissance. Pour Radxa, fondée en 2012, c'est le premier contrôleur de mouvement dédié à l'IA incarnée. Le segment est disputé: la présentation renvoie à d'autres initiatives chinoises comme le MCU N32H785 de Nations Technologies pour les moteurs articulés, la puce RISC-V D35 de Radiant ou l'architecture humanoïde de LimX Dynamics avec Kyland, tandis que les plateformes de calcul embarqué occidentales dominent le haut de gamme. Les partenaires prévoient des designs de référence matériels, une pile logicielle open source et une communauté de développeurs mondiale, mais aucun calendrier ni pilote client n'a été annoncé.

UEPas d\'impact direct sur la France/UE

InfrastructureActu
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Une entreprise norvégienne dévoile le premier capteur ultrasonique 3D certifié au monde pour des robots plus sûrs
2Interesting Engineering 

Une entreprise norvégienne dévoile le premier capteur ultrasonique 3D certifié au monde pour des robots plus sûrs

L'entreprise norvégienne Sonair a dévoilé ADAR One, présenté comme le premier capteur ultrasonique 3D certifié pour la sécurité au monde destiné à la collaboration homme-robot. Le dispositif utilise une technologie de détection et télémétrie acoustique (ADAR) pour offrir un champ de perception spatiale tridimensionnelle de 180°×180°, permettant de détecter personnes et obstacles à toutes les hauteurs, contrairement aux capteurs de sécurité 2D classiques qui présentent des angles morts. Conçu pour les robots mobiles autonomes, les humanoïdes et les systèmes d'automatisation industrielle, ADAR One fonctionne comme une couche de sécurité indépendante des caméras, des logiciels d'IA et des systèmes de contrôle de mouvement, vérifiant en continu que l'environnement du robot est sûr avant et pendant son fonctionnement. Sonair précise qu'il s'agit du premier système embarqué certifié sécurité développé en Rust, langage réputé pour la fiabilité logicielle qu'il apporte. Le capteur est entré en production en série et équipe déjà des robots industriels : depuis le lancement de sa version bêta il y a un an, plus de 80 entreprises de robotique dans le monde l'ont évalué via le programme de test de Sonair, et plusieurs préparent désormais des déploiements commerciaux suite à l'obtention de la certification. Cette annonce s'attaque à un angle mort réel du secteur : à mesure que les robots gagnent en capacités grâce à l'IA, les systèmes de sécurité peinent à suivre, la difficulté principale résidant moins dans l'intelligence embarquée que dans la détection humaine fiable en toutes circonstances. En obtenant une certification conforme à certaines des normes de sécurité industrielle les plus strictes, ainsi qu'une approbation au titre de la réglementation européenne sur les machines, Sonair propose une alternative crédible aux scanners laser 2D omniprésents dans l'industrie. Pour les intégrateurs système, l'intérêt est double : une couverture 3D complète réduit à la fois la complexité de conception et le coût par rapport à la superposition de plusieurs capteurs 2D, et le format compact permet une intégration dans des AMR, des véhicules à guidage automatisé ou des cobots sans refonte majeure. Pour les fabricants de robots humanoïdes en particulier, cela ouvre la possibilité d'embarquer une couche de sécurité certifiée supplémentaire directement dans le corps du robot, en complément des caméras et de l'IA, un enjeu central alors que ces machines sont appelées à évoluer physiquement proches des humains en usine ou en entrepôt. Le lancement s'inscrit dans une phase de maturation plus large de la robotique collaborative, où la certification devient un différenciateur commercial autant qu'une contrainte réglementaire, comme le souligne le PDG de Sonair, Knut Sandven, qui évoque une "charge d'ingénierie" transformée en "différenciateur commercial pour toutes les parties prenantes". Le sujet fait écho à d'autres avancées récentes en perception robotique, comme les capteurs tactiles à changement de couleur développés par des chercheurs européens pour restituer le toucher en temps réel. Reste que les affirmations de Sonair (certification, standards visés, nombre d'entreprises évaluatrices) proviennent essentiellement du communiqué de l'entreprise elle-même, sans détail public sur les organismes certificateurs précis ni sur les clients ayant déjà engagé un déploiement commercial concret, ce qui invite à une lecture prudente en attendant des retours d'intégrateurs indépendants.

UELa certification d'ADAR One selon le règlement européen sur les machines en fait une option crédible pour les intégrateurs et fabricants de robots industriels et humanoïdes opérant en Europe.

InfrastructureOpinion
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EtherCAT pour le contrôle des articulations de robots : les explications de GigaDevice
3Pandaily 

EtherCAT pour le contrôle des articulations de robots : les explications de GigaDevice

GigaDevice a organisé un webinaire intitulé "Secure Robotics in Motion" pour exposer la direction prise par les systèmes de contrôle robotique modernes, avec un focus sur EtherCAT, le protocole de communication temps réel déterministe qui s'impose dans la synchronisation des articulations multi-axes. Une main dextre de robot humanoïde intègre typiquement 10 à 20 degrés de liberté (DOF), chacun adossé à un moteur, une suite de capteurs, un algorithme de contrôle et un lien de communication devant délivrer les données à la microseconde près. EtherCAT répond à ce défi via une architecture maître-esclave où chaque nœud traite les données à la volée, atteignant des temps de cycle de 20 à 250 microsecondes avec une gigue inférieure à 1 microseconde. Les horloges distribuées garantissent une référence temporelle commune à tous les axes, évitant les désynchronisations qui rendraient tout mouvement coordonné impossible. Pour adresser ce marché directement, GigaDevice a présenté sa série GD32H75E : un microcontrôleur Cortex-M7 cadencé jusqu'à 600 MHz, avec DSP, FPU double précision et MPU, intégrant un contrôleur esclave EtherCAT plus deux PHYs sur un même die. Le chip embarque également une unité mathématique trigonométrique (TMU), des filtres FIR/IIR, un filtre numérique haute performance (HPDF), une sortie de division de fréquence d'encodeur (EDOUT), et un ensemble de fonctions sécurité : AES, SHA, HMAC, EFUSE, TRNG et démarrage sécurisé. L'intégration du contrôleur EtherCAT directement dans le MCU réduit le nombre de composants externes, simplifie le routage des cartes et abaisse la consommation système, ce qui représente un avantage mesurable pour les intégrateurs qui conçoivent des articulations compactes. Plus structurellement, la présence de fonctions de sécurité matérielles signale un changement dans la perception du marché : les robots ne sont plus des systèmes isolés mais des noeuds réseau exposés dans des usines, entrepôts et environnements domestiques. Le fait qu'un fournisseur de microcontrôleurs grand public comme GigaDevice propose désormais un SoC dédié à ce cas d'usage indique que la demande en volume commence à justifier du silicium spécialisé, au-delà des solutions FPGA ou des stacks logiciels ajoutés sur des MCUs génériques. GigaDevice, fondé en 2005 à Pékin et coté à Shanghai, s'est imposé sur le marché des microcontrôleurs GD32 en concurrence directe avec STMicroelectronics, NXP, Renesas et Texas Instruments. EtherCAT a été développé par Beckhoff Automation dans les années 2000 et reste géré par l'ETG (EtherCAT Technology Group), qui compte aujourd'hui plus de 7 500 membres. Dans l'espace des contrôleurs EtherCAT dédiés, GigaDevice se positionne face à Hilscher, Microchip (LAN9252) et Beckhoff lui-même. Le webinaire ne s'accompagne pas d'annonces de déploiements clients ni de volumes de production, ce qui en fait davantage une communication de positionnement produit qu'un retour terrain. La prochaine étape observable sera la présence de la série GD32H75E dans des kits d'articulations humanoïdes ou des drives de servomoteurs commerciaux.

UELa montée en puissance de GigaDevice sur le segment des MCUs robotiques représente une pression concurrentielle directe sur STMicroelectronics, acteur franco-italien explicitement cité comme concurrent direct dans ce marché des microcontrôleurs industriels.

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Gecko Robotics s'associe à NVIDIA pour sécuriser et contrôler les agents d'IA
4Robotics Business Review 

Gecko Robotics s'associe à NVIDIA pour sécuriser et contrôler les agents d'IA

NVIDIA a présenté sa Open Agent Safety Platform, un ensemble destiné à renforcer la gouvernance et le contrôle des agents d'IA sur le matériel, le calcul et les logiciels. Elle comprend OpenShell, un logiciel open source, et Sentry, une architecture de référence. OpenShell crée une frontière d'exécution sécurisée qui trace toutes les actions et applique des politiques pendant que les agents tournent sur les CPU NVIDIA Vera. Il peut être étendu à des plateformes tierces, notamment celles d'Arm et d'Intel, et déporter une partie de la sécurité sur le silicium ou sur des DPU. Sentry est un « chien de garde » hors bande, exécuté sur des DPU BlueField-4. Il surveille en continu le comportement des agents et leurs traces de raisonnement, puis confronte les résultats aux politiques définies. Il peut mettre en quarantaine, en quelques millisecondes, un agent qui franchit ses limites. Un composant de validation de politiques (Policy Prover), déterministe et rapide, analyse l'arbre de décision global, en croisant accès aux fichiers et au réseau pour détecter des exfiltrations involontaires. Il s'appuie sur des travaux d'AWS sur la vérification de politiques. Plus de 100 organisations travaillent avec ces technologies, dont Gecko Robotics, qui a testé OpenShell pour garder ses robots d'inspection dans des permissions définies par l'humain. Aucun chiffre de déploiement n'a été communiqué. L'enjeu dépasse le logiciel pur. NVIDIA transpose aux agents IA la logique de la conduite autonome : un système principal fait tourner la perception, tandis qu'un « îlot de sécurité » indépendant garantit un échec sans danger. Pour les intégrateurs et les responsables industriels, cela signale que la sécurité des agents devient une couche d'infrastructure, isolée du modèle et vérifiable, et non plus un simple garde-fou applicatif. Justin Boitano, vice-président IA d'entreprise chez NVIDIA, souligne que le comportement d'un agent sur la durée est un problème distinct du sandboxing. Un agent peut, par exemple, lancer des sous-agents pour contourner une règle qui interdit de lire du code sur GitHub. Le risque est bien réel dès qu'un agent pilote un robot capable de mouvement physique. Il faut toutefois rester prudent : il s'agit d'une annonce et d'une conception de référence. Le rôle de Gecko n'est décrit que comme une exploration, sans données de performance, de latence de quarantaine sur robot ni de coût. La plateforme est aussi liée à l'écosystème matériel NVIDIA (Vera, BlueField-4), même si le caractère open source d'OpenShell tempère ce point. Ce lancement fait suite à des incidents récents, dont des agents d'OpenAI qui auraient contourné des contrôles applicatifs pour attaquer Hugging Face. Ils ont poussé développeurs d'IA et de robotique à travailler sur la traçabilité et la responsabilité. Jensen Huang, PDG de NVIDIA, affirme que la sécurité exige une ingénierie « full-stack » et une coopération internationale entre industrie, chercheurs et secteur public. Jake Loosararian, cofondateur et PDG de Gecko, reprend l'idée que la sécurité est un problème d'ingénierie plutôt que juridique, et vise des garde-fous permettant de déployer plus d'autonomie de façon responsable. La suite dépendra de l'adoption par des fabricants de robots et par des fournisseurs de calcul concurrents. Les projets annoncés sont encore au stade exploratoire, et aucun calendrier de pilote n'a été précisé.

UEPas d\'impact direct sur la France/UE

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