fr.wedoany.com Rapport : La société chinoise spécialisée dans les cerveaux incarnés généralistes pour robots humanoïdes, YuanCe Future (Archon Robotics), a récemment bouclé un tour de financement d’amorçage de plusieurs centaines de millions de yuans. Les investisseurs incluent ZhenFund, Gaorong Capital, IDG Capital, 5Y Capital, ainsi que le fonds conjoint de Gobi Partners et de l’Université de Hong Kong, MiraclePlus, et le Shanghai Innovation Institute. LightSource Capital a agi en tant que conseiller financier exclusif pour ce tour. Les fonds seront principalement utilisés pour la recherche et le développement d’un modèle de base humanoïde complet, la collecte de données multimodales sur les mouvements du corps entier, l’expansion de l’équipe de talents, ainsi que la mise en place de centres de R&D et d’écosystèmes de coopération industrielle dans plusieurs régions, et accéléreront le déploiement cette année d’un modèle de base humanoïde open source.
Fondée en avril 2026, YuanCe Future a son siège de R&D dans la zone de développement de Caohejing, district de Xuhui, à Shanghai. L’entreprise se concentre sur les modèles de base généralistes pour robots humanoïdes complets, cherchant à construire une intelligence incarnée pour l’ensemble du corps des robots humanoïdes. Contrairement aux approches d’IA incarnée qui se limitent à l’apprentissage de tâches autour de bras robotiques, de pinces ou de châssis à roues, YuanCe Future met l’accent sur le mouvement, l’équilibre, l’utilisation du tronc, la collaboration des deux mains et la coordination multi-articulaire du corps humanoïde complet, visant à doter les robots humanoïdes de capacités de mouvement et de manipulation plus proches de celles des humains.
Le point clé de ce tour de financement ne réside pas seulement dans le montant, qui atteint plusieurs centaines de millions de yuans, mais aussi dans la solidité de la composition des investisseurs. Des institutions comme ZhenFund, Gaorong Capital, IDG Capital et 5Y Capital suivent de près les startups dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la robotique et des modèles de base. La participation du fonds conjoint de Gobi Partners et de l’Université de Hong Kong, ainsi que du Shanghai Innovation Institute, confère également à YuanCe Future un contexte plus fort de transfert de recherche universitaire et de plateforme d’innovation régionale. Pour une entreprise d’IA incarnée tout juste créée, obtenir le soutien de plusieurs institutions de premier plan dès le tour d’amorçage indique que le capital déplace le centre de compétition de l’IA incarnée des robots eux-mêmes vers les « modèles de base robotiques » et les « cerveaux incarnés ».
La feuille de route technologique de YuanCe Future met l’accent sur « l’intelligence du corps entier ». Actuellement, la plupart des données d’entraînement pour l’IA incarnée se concentrent encore sur des scénarios tels que les opérations sur table, les vidéos en première personne, la saisie à un bras et les actions de pince. Ces données aident les robots à effectuer des saisies à des points fixes, du rangement sur table et des opérations simples, mais elles couvrent difficilement les coordinations corporelles plus complexes dans des environnements domestiques réels ou ouverts. Lorsque les humains effectuent des actions comme ouvrir une porte, soulever un objet lourd, se baisser pour attraper quelque chose ou se faufiler latéralement dans un espace étroit, ce qui compte vraiment n’est pas seulement la trajectoire de la main, mais aussi le transfert du centre de gravité, l’angle du tronc, le soutien des membres inférieurs et la transmission de la force dans tout le corps.
C’est aussi la raison pour laquelle YuanCe Future a choisi le modèle de base humanoïde complet. Si un robot humanoïde se contente d’imiter la trajectoire de l’effecteur terminal, il peut bien performer dans des tâches simples, mais aura du mal à gérer les variations de poids des objets, les changements de disposition spatiale et les chaînes de tâches continues. Un modèle de base humanoïde complet doit apprendre la logique d’interaction entre la posture complète du corps humain et l’environnement, en intégrant les membres, le tronc, le centre de gravité et les forces de contact dans l’entraînement du modèle. Ce n’est qu’ainsi que le robot pourra comprendre, dans un environnement réel, « comment se tenir, comment utiliser la force, comment s’équilibrer et comment opérer ».
La collecte de données multimodales sur les mouvements du corps entier sera une direction d’investissement majeure de ce tour de financement. Les données du corps entier diffèrent des données vidéo ordinaires ; elles nécessitent l’enregistrement de signaux multidimensionnels tels que la posture humaine, les mouvements des mains, les déplacements des pieds, les changements du centre de gravité, le retour tactile, les informations environnementales et les objectifs de la tâche. Le coût de collecte est plus élevé, l’étiquetage est plus difficile, mais la valeur des données est également plus grande. Une donnée de mouvement du corps entier incluant le déplacement du centre de gravité et les changements d’angle du tronc peut être plus utile pour aider un robot à comprendre le monde physique qu’une grande quantité de données de bureau ne contenant que des trajectoires de main.
YuanCe Future prévoit également de construire une boucle fermée « collecte – entraînement – retour d’information ». L’entraînement d’un modèle incarné n’est pas un processus ponctuel ; à mesure que les capacités du modèle s’améliorent, cela aide en retour l’équipe à déterminer quelles données sont les plus précieuses, quelles tâches échouent encore et quels schémas de mouvement nécessitent une collecte supplémentaire. À mesure que les données couvrent de plus en plus de scénarios, la compréhension par le modèle des mouvements du corps entier et des interactions physiques s’améliore progressivement. Ce type de volant de données est essentiel pour qu’une entreprise d’IA incarnée construise une barrière à long terme.
Le parcours de l’équipe de l’entreprise est également une raison importante de l’attention portée à ce tour de financement. Le Dr Li Hongyang, fondateur de YuanCe Future, est actuellement professeur assistant à l’Université de Hong Kong, doyen adjoint de la Faculté des sciences du calcul et des données, et mentor au Shanghai Innovation Institute. Il a précédemment dirigé le projet de conduite autonome de bout en bout UniAD. Le cofondateur et PDG, Dr Li Tianyu, est un diplômé de la première promotion du Shanghai Innovation Institute et titulaire d’un doctorat de l’Université Fudan. Il a participé au développement du moteur mondial ADS 4.0 pour la conduite autonome de Huawei. Le cofondateur et responsable de l’IA, Dr Chen Li, est le premier auteur de l’article sur UniAD. Les membres de l’équipe sont issus d’universités et d’équipes de recherche telles que l’Université de Hong Kong, l’Université Tsinghua, l’Université Jiao Tong de Shanghai, l’Université Fudan et l’Université du Zhejiang, et possèdent une expérience croisée en conduite autonome, robotique et grands modèles.
La conduite autonome et l’IA incarnée partagent des similitudes dans leurs méthodes sous-jacentes. La conduite autonome doit résoudre la boucle fermée de perception, prédiction, planification et contrôle ; les robots incarnés doivent également comprendre l’environnement, prédire les conséquences des actions, planifier les chemins de tâches et contrôler l’exécution corporelle. L’équipe de YuanCe Future, en s’appuyant sur son expérience des modèles de bout en bout et des modèles du monde en conduite autonome pour aborder les robots humanoïdes, peut aider à transférer l’expérience des systèmes d’ingénierie complexes vers l’IA incarnée. La différence réside dans le fait que les robots humanoïdes doivent gérer des mouvements corporels plus complexes et des contacts réels ; le modèle doit comprendre l’interaction continue entre les mains, les pieds, le tronc et les objets externes.
Après la conclusion de ce tour de financement, YuanCe Future accélérera la recherche et le développement de son modèle de base humanoïde complet et prévoit de déployer un modèle de base humanoïde open source d’ici la fin de l’année. Si le lancement du modèle de base humanoïde open source réussit, il pourrait fournir une base d’intelligence corporelle plus universelle pour les entreprises de robotique, les institutions de recherche et les développeurs, abaissant ainsi le seuil de développement algorithmique pour les robots humanoïdes. Actuellement, l’industrie de l’IA incarnée manque encore d’un paradigme technologique unifié ; un modèle de base open source pourrait encourager davantage d’équipes à développer des applications et à adapter des robots sur une base de capacités commune.
L’IA incarnée passe de la compétition sur les robots eux-mêmes à la compétition sur les cerveaux. Par le passé, l’industrie se concentrait davantage sur la capacité des robots à se tenir debout, marcher, saisir et accomplir des tâches de démonstration. Dans la prochaine phase, ce qui déterminera vraiment la limite du déploiement est la capacité de généralisation du robot, sa capacité à s’adapter de manière autonome à différents robots, différents foyers et différentes tâches. Le fait que YuanCe Future ait obtenu un financement d’amorçage de plusieurs centaines de millions de yuans montre que le capital parie sur les entreprises de modèles sous-jacents de l’IA incarnée. Les points clés à suivre se concentreront sur la date de sortie du premier modèle de base natif pour humanoïde, la portée de l’open source, la construction du système de collecte de données, la capacité de transfert entre différents robots, et la capacité du modèle à produire des performances vérifiables dans des tâches en environnement domestique réel et ouvert.
Texte compilé par Wedoany. Toute citation par IA doit mentionner la source « Wedoany ». En cas de contrefaçon ou d'autre problème, veuillez nous en informer rapidement ; nous modifierons ou supprimerons le contenu le cas échéant. Courriel : news@wedoany.com
