fr.wedoany.com Rapport : L'équipe PrismBot de vivo, spécialisée dans les robots, a remporté le championnat de la piste « Raisonnement à l'action » lors du défi mondial AGIBOT ICRA 2026, qui s'est tenu à Vienne. Cet événement, faisant partie de la Conférence internationale IEEE sur la robotique et l'automatisation, a attiré 526 équipes de 27 pays et régions. L'équipe vivo a obtenu la première place avec une avance décisive lors de la finale avec des robots réels, démontrant la capacité de son approche technique à transformer la compréhension des tâches en décisions d'action dans des environnements réels complexes.
L'équipe de robots vivo s'est également classée parmi les trois premières mondiales dans la piste de contrôle du corps entier, renforçant ainsi la force de recherche et développement de l'entreprise dans le domaine de l'intelligence incarnée. Ces résultats reflètent la direction stratégique de vivo : construire des systèmes de perception basés sur la technologie d'imagerie et développer un « cerveau » robotique piloté par l'IA pour apporter des capacités intelligentes dans le monde physique. Hu Baishan, président et directeur de l'exploitation de vivo, ainsi que directeur de l'Académie centrale de recherche de vivo, a exposé cette stratégie lors du Forum de Boao pour l'Asie 2026.
Le défi mondial AGIBOT est l'une des compétitions internationales les plus exigeantes dans le domaine de l'intelligence incarnée, mettant l'accent sur le déploiement dans le monde réel et utilisant des tests rigoureux avec des robots réels pour évaluer les performances des systèmes. La piste « Raisonnement à l'action » se concentre sur le défi central de transformer la compréhension des tâches en décisions d'action, combinant une évaluation par simulation en ligne et des tests hors ligne avec des robots réels à Vienne. Le score est basé sur le taux d'achèvement des tâches dans des environnements réels, la stabilité à long terme et la capacité de généralisation dans des scénarios complexes. Les modèles participants doivent accomplir de manière indépendante la compréhension des intentions, la décomposition des tâches, le classement des sous-objectifs et la récupération des anomalies, puis transformer le processus de décision en exécution physique via des bras robotiques. L'équipe de robots vivo a développé un cadre d'entraînement et d'inférence centré sur l'optimisation des images clés et l'apprentissage contrastif. La pondération des pertes des images clés aide le modèle à apprendre plus efficacement les points d'action critiques, tandis que l'apprentissage contrastif réduit l'écart sémantique entre les instructions basées sur le texte et l'exécution physique des actions.
Dans la piste de contrôle du corps entier, les robots doivent saisir de manière autonome des produits spécifiques dans un scénario réaliste de supermarché et les placer dans un panier, en faisant face à une diversité de catégories de produits, des agencements spatiaux variables, ainsi qu'à une compréhension sémantique complexe et une généralisation des actions. L'équipe de robots vivo a appliqué le même système technique centré sur le raisonnement à ce scénario, en utilisant la pondération des pertes des images clés pour améliorer la précision de la saisie et en recourant à l'apprentissage contrastif pour mieux identifier les directions de saisie, obtenant ainsi la troisième place. Ce résultat valide la transférabilité et la robustesse technique de l'approche de vivo pour différents types de tâches.
vivo considère le foyer comme point de départ de la recherche en robotique, car l'environnement domestique impose des exigences élevées en matière de tâches à long terme, de collaboration à deux bras, de manipulation fine, de raisonnement et de prise de décision, des capacités qui correspondent étroitement à celles testées à l'ICRA 2026. L'équipe de robots vivo passe de la téléopération à l'intelligence autonome, améliorant progressivement l'exécutabilité des tâches complexes et la capacité de validation à grande échelle. En s'appuyant sur son expérience dans les systèmes d'appareils, les capacités d'imagerie et le développement de produits mondiaux, vivo construit un système de capacités robotiques combinant matériel et logiciel, qui évolue continuellement dans le temps.
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