fr.wedoany.com Rapport : Le 15 juillet, Tencent Cloud et RoboScience ont annoncé un partenariat stratégique visant à construire une infrastructure cloud pour l’intelligence incarnée, couvrant la recherche et le développement de robots, l’entraînement de modèles et la livraison de produits, autour de quatre axes : le cloud computing et la puissance de calcul, les grands modèles et les capacités d’intelligence artificielle, les données audio-vidéo et perceptuelles, ainsi que l’Internet des objets et la coordination des équipements. Les deux parties lanceront également conjointement un service cloud EaaS (Embodied Intelligence as a Service), connectant la puissance de calcul, les données, les modèles et les équipements robotiques sur une plateforme unifiée. À ce jour, les deux parties n’ont pas encore divulgué l’échelle initiale de la puissance de calcul, le nombre d’équipements connectés ni la date de lancement officiel du service.
Cette collaboration vise d’abord à compléter la puissance de calcul cloud nécessaire à l’entraînement des modèles d’intelligence incarnée. Au cours du processus de R&D, les robots nécessitent des cycles répétés d’entraînement de modèles, de tests de simulation et de validation en environnement réel, impliquant le traitement de données vidéo, d’images, de voix, de trajectoires de mouvement et de données de capteurs. Tencent Cloud (Chine) fournira des capacités de calcul élastique et de traitement de données à grande échelle, permettant à RoboScience (Chine) d’augmenter ou d’ajuster les ressources de calcul en fonction des tâches d’entraînement, réduisant ainsi le besoin de construire des clusters de calcul distincts pour différents projets de R&D.
La plateforme de données constitue un autre axe clé de cette infrastructure cloud. La plateforme de données existante de Tencent Cloud (Chine) pour l’intelligence incarnée peut stocker de manière centralisée les données de capteurs, les fichiers de modèles et les supports d’entraînement multimédia, tout en offrant des capacités d’accélération des données, de recherche intermodale et de gestion des échantillons d’entraînement. Conçue pour les clusters GPU à grande échelle, la plateforme peut prendre en charge la lecture de données à haute concurrence et l’entraînement de modèles. Les deux parties n’ont pas encore divulgué les produits cloud spécifiques retenus pour l’EaaS, mais la direction de la collaboration couvre déjà les données audio-vidéo, les données perceptuelles et leurs étapes de traitement et d’entraînement.
RoboScience (Chine) intégrera son grand modèle généraliste d’intelligence incarnée propriétaire et ses technologies robotiques dans l’infrastructure cloud. Le modèle Visics, actuellement développé par l’entreprise, est entraîné à l’aide de données de simulation et vidéo, visant à développer des capacités de généralisation des opérations entre différents corps robotiques, objets et tâches. Ses activités couvrent également les corps robotiques, les effecteurs finaux et la simulation physique multimodale, offrant une base de collaboration logicielle et matérielle allant de l’entraînement des modèles à la validation matérielle des robots.
L’Internet des objets et la coordination des équipements permettront à cette infrastructure de s’étendre de la plateforme d’entraînement aux terminaux robotiques. Le périmètre de la collaboration couvre explicitement la R&D, l’entraînement et la livraison des robots. Le système cloud devra connecter différents modèles de robots et leurs capteurs, permettant aux modèles entraînés d’être déployés sur des équipements réels pour des tests et des applications. Les fonctions spécifiques de déploiement des modèles, de gestion des équipements, de surveillance en fonctionnement et de maintenance à distance n’ont pas encore été divulguées, mais la coordination des équipements est déjà devenue un élément central de la construction conjointe des deux parties.
L’EaaS, ou « intelligence incarnée en tant que service », proposé par les deux parties, intégrera en un service cloud les capacités auparavant dispersées de location de puissance de calcul, de traitement de données, d’entraînement de modèles et de connexion d’équipements. Les entreprises robotiques et les clients industriels pourront utiliser ces capacités en fonction de tâches spécifiques, réalisant ainsi le processus allant de la préparation des données d’entraînement, au développement de modèles, jusqu’à la livraison des terminaux robotiques, réduisant ainsi le coût de construction répétée de systèmes de calcul, de données et d’entraînement pour chaque projet. Les deux parties le positionnent comme le premier service cloud EaaS d’intelligence incarnée du secteur.
RoboScience (Chine) a déjà établi des centres de R&D et de production à Pékin, Shenzhen, Suzhou et Hangzhou, et prévoit de lancer la production en série de corps robotiques standardisés pour les applications industrielles et commerciales d’ici 2026. Cette infrastructure cloud fournira un soutien unifié pour la R&D multi-sites, l’entraînement des modèles et la livraison des robots. Cependant, les deux parties n’ont pas encore divulgué de plans concernant la construction de nouvelles usines de robots, l’ajout de lignes de production ou des volumes de production annuels spécifiques. À ce stade, les progrès concrets se concentrent principalement sur les ressources cloud, les plateformes d’entraînement et les systèmes de connexion d’équipements.
