fr.wedoany.com Rapport : Le 13 juin, Guo Yandong, fondateur et PDG de Zhipingfang, a présenté lors du Forum des PDG de l’industrie de l’intelligence incarnée de la Conférence de Pékin sur l’intelligence générale 2026 le système d’intelligence incarnée neuro-morphique NeuroVLA, et a annoncé que ce système est désormais disponible sur la plateforme AlphaBrain, ouvert à l’ensemble du secteur. Développé en collaboration avec l’Université des sciences et technologies de Hong Kong (Campus de Guangzhou), NeuroVLA s’inspire de l’architecture à trois niveaux du cerveau humain — « cortex, cervelet, moelle épinière » — afin de doter les robots de capacités de raisonnement et de planification, de stabilité motrice et de réaction rapide dans des tâches complexes.
L’accent technique de NeuroVLA repose sur un contrôle hiérarchisé. Lorsqu’un robot d’intelligence incarnée évolue dans un environnement réel, il doit faire face aux variations continues des personnes, des objets, de l’espace et des états des tâches. Un modèle unique peine à concilier simultanément la prise de décision de haut niveau, les détails moteurs et les réactions imprévues. Dans l’architecture neuro-morphique proposée par Zhipingfang, le cortex est responsable du raisonnement approfondi et de la planification des tâches, le cervelet assure la dextérité et la stabilité des mouvements, tandis que la moelle épinière gère les réactions rapides et instinctives. Cette conception répartit les processus « réfléchir à la manière d’agir », « exécuter de manière stable » et « réagir immédiatement aux changements » en différents niveaux, visant à améliorer la continuité des tâches et la sécurité des mouvements des robots dans des environnements ouverts.
Cette approche répond à un problème concret de l’industrie de l’intelligence incarnée : bien que les capacités de démonstration des robots progressent rapidement, lorsqu’ils sont déployés dans des environnements industriels, commerciaux ou de services publics, les systèmes doivent gérer un contrôle à faible latence, des trajectoires complexes, des objets non standardisés, des interférences humaines et un fonctionnement prolongé. Le modèle VLA neuro-morphique vise à intégrer la vision, le langage, les actions et les réflexes dans un cadre plus proche des systèmes biologiques de mouvement, permettant aux robots de réduire les tremblements, d’améliorer leur vitesse de réaction et de maintenir une capacité d’action plus stable face aux changements environnementaux. Selon les articles de recherche associés, NeuroVLA adopte une structure nerveuse biomimétique et a validé le cadre de contrôle VLA neuro-morphique sur des robots réels.
L’ouverture de la plateforme AlphaBrain constitue une autre étape clé de cette annonce. Zhipingfang avait déjà positionné cette plateforme comme une communauté open source complète pour les modèles d’intelligence incarnée, couvrant les technologies de pointe, les architectures de modèles, la formation et l’évaluation. Avec l’arrivée de NeuroVLA, les développeurs, les équipes de recherche et les entreprises de robotique peuvent mener des formations de modèles, des validations de tâches et des développements secondaires autour de l’architecture VLA neuro-morphique. Pour l’industrie de l’intelligence incarnée, la valeur d’une plateforme open source réside dans la réduction des barrières à la R&D, permettant à davantage d’équipes de réutiliser des capacités de base sur des outils et des systèmes d’évaluation unifiés, diminuant ainsi les coûts de développement redondants.
Zhipingfang progresse également dans ses capacités de livraison matérielle. L’entreprise a déjà construit une ligne de production semi-automatisée d’une capacité annuelle de plus de 2 000 robots, et prévoit de construire une nouvelle ligne de production d’une capacité de 20 000 à 30 000 unités au second semestre de cette année. Pour les entreprises d’intelligence incarnée, déployer de grands modèles sur des robots réels ne se limite pas à la publication de modèles et à la validation en laboratoire ; il faut également résoudre des problèmes de fabrication des corps, de puissance de calcul embarquée, d’adaptation des capteurs, de retour de données et de service sur site. Une fois les grands modèles déployés sur les robots, la capacité du système à fonctionner avec une puissance de calcul limitée, une faible latence et une haute fiabilité déterminera directement la possibilité d’une livraison à grande échelle.
Cette annonce montre que la concurrence dans l’intelligence incarnée passe de la capacité d’un modèle unique à une synergie entre « modèles, plateformes, corps, lignes de production et scénarios ». Pour qu’un robot devienne un outil de productivité stable, il doit continuellement recevoir des données de scénarios réels et boucler les tâches dans des contextes commerciaux. En ouvrant NeuroVLA et en dévoilant simultanément ses plans de capacité, Zhipingfang avance sa feuille de route technique et son rythme d’industrialisation dans un cadre unifié.
Alors que les robots humanoïdes, les robots polyvalents et les robots spécialisés entrent dans une phase de déploiement plus intensive, la capacité des systèmes neuro-morphiques à améliorer la généralisation et la réaction des robots dans des environnements complexes deviendra un point d’attention pour l’industrie. La valeur future de NeuroVLA dépendra de sa capacité à fonctionner de manière stable dans des scénarios réels tels que l’automobile, les semi-conducteurs, la fabrication biologique, le nouveau commerce de détail et les services publics, tout en favorisant des contributions continues de l’écosystème des développeurs. Si la plateforme open source, le déploiement embarqué et la production en série de robots forment une boucle vertueuse, cette annonce de Zhipingfang marquera une étape importante dans le passage de l’industrie chinoise de l’intelligence incarnée de la démonstration technique à l’application à grande échelle.
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