fr.wedoany.com Rapport : AGIBOT utilise son AGIBOT World Challenge 2026 pour transférer l’évaluation de l’intelligence artificielle incarnée d’un environnement virtuel à des scénarios de test dans le monde réel. Cette compétition, qui se déroule pendant l’ICRA 2026, a attiré 526 équipes de recherche et entreprises provenant de 27 pays.
Cette entreprise de robotique basée à Shanghai a conçu la compétition autour d’une préoccupation croissante du secteur : les systèmes d’intelligence artificielle performants dans un environnement simulé produisent-ils des résultats équivalents lorsqu’ils sont déployés sur des robots physiques ? Le défi ne repose pas uniquement sur des scores de référence générés par des environnements virtuels, mais intègre de véritables robots, des tâches réelles et des méthodes d’évaluation standardisées.
Les finalistes doivent utiliser le robot humanoïde AGIBOT G2 pour accomplir des tâches lors de la finale en direct à Vienne. Cette approche met davantage l’accent sur des facteurs tels que la stabilité, l’adaptabilité et la capacité d’exécution de tâches à long terme, qui sont essentiels pour un déploiement dans le monde réel mais souvent difficiles à mesurer uniquement par simulation.
La compétition est divisée en deux catégories, chacune ciblant différents aspects de l’intelligence incarnée. La piste « Raisonnement à l’action » examine comment le robot comprend les instructions, perçoit son environnement, élabore des plans et exécute des tâches dans un environnement physique. Cela représente une extension des évaluations précédentes d’AGIBOT, principalement axées sur la manipulation, élargissant l’évaluation de l’exécution simple de tâches à un processus complet de raisonnement et d’action. La piste « Modèle du monde » se concentre sur la prédiction et la compréhension de l’environnement. Les équipes participantes doivent construire des systèmes capables de prédire comment l’environnement physique change en réponse aux actions du robot et aux données des capteurs.
Les participants viennent d’universités, d’instituts de recherche, de startups et d’entreprises technologiques. Plus de 100 équipes ont dépassé les exigences de performance de base de la compétition. Dans la piste « Raisonnement à l’action », les participants entraînent leurs modèles à l’aide du jeu de données open source AGIBOT WORLD et les testent via Genie Sim 3.0. Les tests de référence mesurent plusieurs capacités, notamment la compréhension du langage, le raisonnement spatial, la gestion des interférences, les compétences opérationnelles atomiques et les performances de transfert sans apprentissage préalable. L’équipe PrismBot de vivo a obtenu la première place, RP-VLA de Shanghai RoboParty la deuxième, et GreenVLA la troisième.
Un ajout plus pratique à l’événement est le test de référence en supermarché, développé conjointement par AGIBOT et Dexmal. Ce test place les robots dans un environnement de vente au détail, les obligeant à naviguer dans les rayons, localiser des produits, les saisir, les transporter et les placer à des emplacements désignés. Les équipes doivent opérer sous des contraintes du monde réel telles que les limites de hauteur des étagères et le placement aléatoire des produits. Les participants contrôlent les robots physiques à distance via une API, permettant aux organisateurs d’évaluer les performances des algorithmes dans des conditions de déploiement réelles. Ce test de référence introduit également des défis tels que les chutes d’objets et les échecs de préhension, créant des conditions plus proches des opérations robotiques réelles.
La compétition du modèle du monde a produit des gagnants différents. L’équipe conjointe NeoVerse-ABot, de l’Institut d’automatique de l’Académie chinoise des sciences et du laboratoire Amap CV Lab, a obtenu la première place. L’équipe PAI@IAII de l’Institut de recherche en intelligence artificielle industrielle de l’Académie chinoise des sciences a obtenu la deuxième place, et l’équipe Loop de l’Université des sciences et technologies de Chine la troisième. Cette piste se concentre sur l’évaluation de l’efficacité des systèmes d’intelligence artificielle à simuler et prédire les interactions dans le monde physique.
En plus de la compétition, AGIBOT a également publié un cadre de développement plus large visant à soutenir la recherche en intelligence artificielle incarnée. Cette boîte à outils comprend le jeu de données open source AGIBOT WORLD, la plateforme de simulation Genie Sim 3.0 et la plateforme robotique humanoïde AGIBOT G2. Ces outils sont conçus ensemble pour aider les développeurs à former, évaluer et valider les systèmes d’IA robotique, de la simulation au déploiement physique. L’entreprise indique que les ressources développées grâce au défi seront intégrées dans ses programmes continus de référence et open source. Les projets futurs incluent le lancement de classements de simulation en ligne, l’ajout de nouvelles tâches de test et l’extension de la couverture des tests de référence.
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