fr.wedoany.com Rapport : L'entreprise chinoise d'IA physique Momenta a annoncé que le nombre cumulé de véhicules de série équipés de son système de conduite intelligente a dépassé le million d'unités, marquant ainsi l'entrée de sa technologie de modèle mondial et de ses solutions d'aide à la conduite avancée dans une phase de déploiement à plus grande échelle. Momenta utilise actuellement le modèle mondial d'IA physique R7 comme base technologique centrale, tout en développant deux axes d'activité : l'aide à la conduite avancée de série et la conduite autonome de niveau L4. Elle étend également ses capacités techniques à des scénarios tels que les taxis sans conducteur, la logistique sans conducteur et les robots industriels.
Depuis sa création en 2016, Momenta a mis en place un système technique et produit basé sur « un volant de données, deux axes d'activité principaux ». Les véhicules de série génèrent en continu des données de conduite lors de leur fonctionnement sur route réelle. Ces données, après filtrage, traitement et entraînement, peuvent être utilisées pour optimiser les modèles de perception, de prédiction, de planification et de décision, puis redéployées sur les véhicules via des mises à jour logicielles. Avec l'augmentation du nombre de véhicules équipés, le système peut rencontrer davantage de types de routes, de participants à la circulation et de situations de conduite complexes, élargissant ainsi la couverture des données et fournissant une base pour que les algorithmes résolvent les problèmes à longue traîne, peu fréquents, soudains et difficiles à prédéfinir.
En avril 2026, Momenta a achevé l'intégration en série de son modèle mondial d'apprentissage par renforcement R7. Ce système adopte une architecture à trois couches, permettant à l'intelligence artificielle d'apprendre les lois physiques de l'environnement routier, de déduire les états futurs des véhicules, des piétons et des autres participants à la circulation, et de s'entraîner en continu dans un environnement de simulation virtuelle. Pour des scénarios complexes tels que les ouvertures de portes dangereuses, les virages à gauche non protégés ou les routes étroites en chantier, le système ne repose plus entièrement sur des règles rédigées manuellement une par une, mais améliore ses capacités de reconnaissance, de jugement et de planification de trajectoire grâce à l'entraînement sur données et à la déduction environnementale.
Une fois le modèle mondial intégré dans les véhicules de série, l'accent technique passe de la validation ponctuelle des algorithmes à un fonctionnement stable à long terme. Le système de conduite intelligente doit s'adapter aux capteurs du véhicule, au contrôleur de domaine, au système d'exécution du châssis et au réseau de communication embarqué, tout en gérant les différences entre les modèles de véhicules en termes de position des caméras, de dimensions, de performances de freinage et de caractéristiques de direction. Pour chaque modèle de véhicule, de la sélection à la livraison, il est nécessaire de passer par des étapes de collecte de données, d'adaptation logicielle, de tests sur route, de validation fonctionnelle et de calibrage de série, afin que la plateforme technique unifiée fonctionne de manière stable sur différentes architectures de véhicules.
Momenta a actuellement obtenu des commandes pour plus de 210 modèles de véhicules, avec plus de 100 modèles de série déjà livrés, et a établi des partenariats avec les principales marques automobiles chinoises ainsi qu'avec neuf des dix plus grands constructeurs automobiles mondiaux. La société a révélé que sa part de marché dans l'aide à la conduite urbaine tierce atteint 61 %. Avec l'augmentation continue des modèles partenaires, l'efficacité de livraison de Momenta s'améliore également : le premier lot de 100 000 véhicules a nécessité 24 mois pour être livré, tandis que le délai actuel le plus court pour atteindre 100 000 véhicules installés est de 40 jours.
L'accélération du rythme d'installation impose des exigences plus élevées en matière de gestion des versions logicielles, d'adaptation des véhicules et de capacité de traitement des données dans le cloud. Différents constructeurs et modèles de véhicules peuvent utiliser des architectures électroniques/électriques, des plateformes de calcul et des configurations de capteurs variés. Momenta doit maintenir l'uniformité de ses algorithmes de base tout en réalisant des adaptations ciblées, et assurer une connexion stable entre le logiciel embarqué, la plateforme d'entraînement cloud et la chaîne d'outils de boucle de données. L'échelle d'un million de véhicules de série signifie également que le système continuera à générer des données routières à grande échelle, nécessitant la mise en place de capacités de stockage, de nettoyage, d'annotation, d'entraînement et de validation par simulation.
Outre les solutions de conduite intelligente pour véhicules de série, Momenta progresse également dans le service de mobilité sans conducteur Robotaxi. Contrairement à l'aide à la conduite, la conduite autonome de niveau L4 exige que le système assume l'intégralité des tâches de conduite dans des zones et conditions d'exploitation définies, imposant des exigences plus élevées en matière de redondance de perception, de stabilité décisionnelle, d'exploitation à distance et de sécurité. Les données et capacités algorithmiques accumulées par les véhicules de série peuvent soutenir l'entraînement des Robotaxis et la couverture de scénarios complexes ; inversement, les données générées par les Robotaxis lors de leurs opérations à haute fréquence peuvent être utilisées pour itérer le modèle mondial, créant ainsi une synergie technique entre les deux axes d'activité.
Cao Xudong, fondateur et PDG de Momenta, a déclaré que la conduite intelligente n'est que le point de départ des applications de l'IA physique. La société continuera à perfectionner son système technique autour du modèle mondial, de la chaîne d'outils automatisée, de l'infrastructure de calcul IA et du stockage des données de conduite. Tout en consolidant son activité de conduite intelligente pour véhicules de série, elle étendra ses applications à des scénarios tels que les taxis sans conducteur, la logistique sans conducteur et les robots industriels, où l'IA doit comprendre et agir sur l'environnement réel.
