fr.wedoany.com Rapport : Le robot chinois Qianjue a lancé le modèle de base d’intelligence tactile X-TouchMind V1 et l’ensemble de données visuo-tactiles natif TacVerse 1k, visant à résoudre les échecs d’opérations de précision dans les environnements industriels réels dus au manque de perception tactile des robots.
Actuellement, de nombreuses entreprises dans le domaine de l’intelligence incarnée concentrent leurs efforts sur l’utilisation de grands modèles visuels et d’algorithmes de reconnaissance spatiale pour permettre aux robots de « voir » leur environnement. Cependant, cette approche présente des limitations évidentes dans les applications réelles sur les chaînes de production ou dans les entrepôts logistiques. Les systèmes visuels ne peuvent pas percevoir les variations de force, les tendances au glissement ou les états de contact des emballages flexibles, ce qui entraîne des erreurs fréquentes lors de la saisie d’objets déformables ou du branchement de connecteurs. De plus, les robots ne sont souvent pas conscients des écarts d’exécution, ce qui peut amplifier de petites erreurs en pertes à l’échelle de la chaîne de production.
Un récent article sur une étude d’ablation publié par des chercheurs tels que Fei-Fei Li, professeure à l’Université Stanford, et Jim Fan, responsable de l’intelligence incarnée chez NVIDIA, montre que l’ajout simple de signaux tactiles à un modèle classique fait chuter le taux de réussite des tâches de 17 % à 6 %. Cela reflète les problèmes de l’approche consistant à traiter le toucher comme un simple accessoire de la vision.
Le 14 juillet, Qianjue Robot a finalisé un financement de centaines de millions de yuans, avec la participation stratégique d’acteurs de l’industrie de l’intelligence incarnée et de Jide Electric. Aujourd’hui, l’entreprise a officiellement lancé le premier modèle de base incarné VTLA dédié à l’intelligence tactile, X-TouchMind V1, ainsi que l’ensemble de données visuo-tactiles natif de 1 000 heures, TacVerse 1k.
Qianjue Robot prévoit également de présenter lors de la prochaine WAIC 2026 des expériences en conditions réelles, telles que l’empilage de boîtes en carton à deux bras et l’assemblage d’écouteurs, pilotées par le modèle VTLA.
Début 2026, le volume total de données effectives disponibles mondialement, combinant robots réels et données sans corps, était d’environ 500 000 heures. Or, on estime qu’un grand modèle incarné capable d’une autonomie générale nécessite des dizaines de millions d’heures de données d’interaction réelles de haute qualité, soit un déficit de plus de 99 %. L’ensemble de données TacVerse 1k assure une couverture à 100 % des données tactiles, en collectant de manière unifiée les données visuelles, tactiles, de force, de pose et de dynamique haute fréquence. Pour produire des données de haute qualité, Qianjue Robot a développé sa propre pince de collecte de données multimodales visuo-tactiles portable, XTac UMI G1, réduisant les coûts de nettoyage manuel de 80 % et augmentant l’efficacité de collecte de 3 à 5 fois. Le moteur de post-traitement automatisé XTacFlow de l’entreprise permet une automatisation de plus de 90 % du retour et du post-traitement des données, avec un taux de filtrage des échantillons de faible qualité supérieur à 95 % lors de la phase de collecte.
Le modèle X-TouchMind V1 adopte une architecture hiérarchique System 0-2 : System 2 est responsable du raisonnement sémantique, System 1 de la planification de trajectoire, et System 0 utilise le toucher pour des corrections à haute fréquence. Ce modèle possède une capacité de généralisation zero-shot, lui permettant de s’adapter à travers différents scénarios, tâches et corps, et de gérer des opérations de précision sur des objets fragiles, flexibles, de petite taille ou de forme irrégulière.
Qianjue Robot a déjà servi plus de 300 clients leaders dans l’industrie. Son système en boucle fermée « matériel-données-modèle » contribue à réduire les cycles de déploiement de l’automatisation.
