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Le 8 septembre, la société de robotique incarnée X Square Robot a annoncé la clôture d'un tour A+ de près de 1 Md RMB, mené par Alibaba Cloud et Guoke Investment, avec la participation de China Development Bank Capital, Sequoia China et Woyi Capital, un réinvestissement surdimensionné de Meituan Strategic Investment et le suivi de Legend Star et Legend Capital ; les fonds serviront à poursuivre l'entraînement de son modèle de base incarné universel développé en interne et à itérer sur ses produits matériels. Le point le plus commenté est le « premier investissement d'Alibaba Cloud dans une société d'intelligence incarnée » — le groupe Alibaba avait déjà investi dans LimX Dynamics, RobotEra, des actions Unitree, Galaxea et Linkerbot. Le 12 septembre, la société a annoncé un financement supplémentaire de plusieurs centaines de millions de RMB. Sur le plan technologique, elle a retenu une approche de modèle unifié bout-en-bout pour l'intelligence incarnée universelle et développe en interne la série de grands modèles d'opération VLA (vision-langage-action) WALL-A, capable de traiter de façon unifiée perception, raisonnement et action et d'effectuer directement un raisonnement causal intermodal ; le modèle présente une généralisation zéro-shot sur certains types de tâches totalement non entraînées. Côté matériel, elle a dévoilé « QuantaX2 », un humanoïde à roues et double bras entièrement développé en interne et adapté au contrôle par grands modèles multimodaux (62 degrés de liberté, perception tactile, espace de travail de 0 à 2 mètres), et a ouvert fin août le modèle de base incarné Wall-OS ainsi que son code d'entraînement à destination des développeurs. Le fondateur et PDG Wang Qian est diplômé de Tsinghua (licence et master) et de l'USC (doctorat) ; le cofondateur et CTO Wang Hao, docteur en physique computationnelle de l'université de Pékin, a dirigé l'équipe de grands modèles du centre de cognition et de langage naturel de l'IDEA (Greater Bay Area). Commercialement, l'objectif à court terme est de conquérir les services commerciaux et publics (hôtels, maisons de retraite). Selon des informations publiques, la société aurait déposé confidentiellement une demande d'introduction en Bourse à Hong Kong pour une valorisation d'environ 20 Mds RMB, avec 14 tours de financement et plus de 5 Mds RMB levés en deux ans et demi, auprès d'Alibaba, ByteDance, Sequoia China, Legend Capital, China Development Bank Capital, SAIC, Xiaomi et China Mobile ; si cela se confirme, ce serait la deuxième entreprise d'intelligence incarnée de moins de trois ans à lancer une IPO après la cotation d'Unitree sur le STAR Market le 19 août.

Le 12 septembre, Xieyue a annoncé la clôture d'un tour d'amorçage+ de plusieurs centaines de millions de RMB, avec la participation de Linear Capital, Junshan Capital, Hongyi Capital et Yinshan Capital. Créée en février 2026, la société est une entreprise de modèles de base incarnés dont le foyer est le premier terrain de déploiement ; elle est cofondée par Chen Wei, ancien scientifique en chef IA et responsable du département des modèles de fondation de Li Auto, et Zhang Xiao, ancien président des lignes de produits. L'équipe couvre l'algorithmique des grands modèles, l'infrastructure IA, le contrôle moteur robotique et la gestion de produits et de la chaîne d'approvisionnement. Sur le plan technologique, la société considère le foyer comme l'environnement physique réel le plus complexe, le plus fréquent et le plus durable, où les tâches fusionnent naturellement perception, compréhension, planification, manipulation et interaction ; elle propose pour cela un modèle de base incarné piloté par le paradigme « Duplex Reasoning » : maintenir un « canal bidirectionnel » avec l'humain tout au long de la perception, du raisonnement et de l'exécution, avec des échanges interruptibles et corrigeables à tout moment et des objectifs d'action ajustables en cours d'exécution, pour aboutir à une intelligence domestique générale interruptible, corrigeable, reprenable et évolutive. L'architecture prend le VLA comme colonne vertébrale et l'articule avec la prédiction de modèles du monde. La société insiste : la compétitivité ne réside pas dans un modèle plus grand ou davantage de données, mais dans des données de haute qualité et une capacité d'infrastructure systématisée — l'infrastructure d'entraînement et l'infrastructure de données étant les deux piliers. Elle a déjà achevé le développement de son propre dispositif de collecte Ego et de sa plateforme de données, et prévoit de maîtriser en 2026 l'ensemble de la chaîne, de la collecte au nettoyage, à l'annotation et à l'entraînement. Côté matériel, la stratégie par étapes est celle d'« un seul corps, une boucle complète » ; commercialement, la société suit le rythme « valider d'abord, entrer au foyer ensuite », en commençant par des environnements semi-structurés (hôtels, maisons de retraite) pour valider la généralisation inter-espaces, le taux de réussite des tâches et l'économie unitaire. Selon Chen Wei, le domaine est loin d'être convergé — modes de collecte, formes de corps, articulation modèle-matériel diffèrent fortement — et « aucun modèle open source bout-en-bout ne peut couvrir toute la chaîne : la capacité du modèle est elle-même le cœur de la compétitivité ».

Le 11 septembre, Unitree (688836.SH), « première action de robot humanoïde » en Chine, a clôturé à 477,12 RMB (-4,30 %), avec 1,746 Md RMB échangés et un taux de rotation de 12,06 %, portant sa capitalisation à 192,978 Mds RMB — première fois sous le seuil des 200 Mds RMB. Cotée sur le STAR Market le 19 août à 150,80 RMB par action (capitalisation d'environ 60,9 Mds RMB après émission), l'action avait ouvert à 1 100 RMB le premier jour (+629,44 %), avec une capitalisation intrajournalière atteignant 444,9 Mds RMB ; la baisse s'est poursuivie depuis, sous les 500 RMB le 10 septembre, avec plus de 250 Mds RMB effacés depuis le pic (-56,63 % environ). Côté résultats, le document de cotation indique un chiffre d'affaires de 1,152 Md RMB au premier semestre 2026 (+48,54 %) et un résultat net hors éléments exceptionnels de 244 M RMB (-19,34 %, la société invoquant la forte hausse des frais de R&D et commerciaux), alors que 2025 affichait une croissance de 332 %. Le prix d'émission correspondait à un PER de 219,23×, bien au-dessus des 38,56× du secteur des équipements généraux et des 19,37× d'UBTECH à Hong Kong ; Guoxin Securities soulignait que cette valorisation supposait implicitement une croissance très supérieure à celle du secteur pendant plusieurs années. Les estimations de capitalisation post-cotation des brokers se situaient plutôt autour de 100 Mds RMB (CCB International : 109 Mds RMB en mars ; Nomura : objectif de 370 RMB, soit environ 150 Mds RMB). Les analystes estiment que cette correction met fin à la prime indifférenciée du secteur et que la logique de valorisation bascule vers « livraisons réelles et déploiement industriel », avec une différenciation structurelle. Par ailleurs, des informations évoquent un durcissement de la CSRC sur les IPO des start-up d'humanoides, avec obligation de démontrer des revenus récurrents ou une véritable innovation. Le même jour, les valeurs robotiques A/H reculaient : UBTECH (09880.HK) à 77,95 HKD (-3,29 %) et Dobot (2432.HK) à 21,04 HKD (-2,86 %).

Selon cette analyse, les entreprises ayant obtenu d'importants financements en août et septembre placent presque toutes au cœur de leur récit le foyer comme aboutissement de long terme et le modèle de base incarné comme barrière principale — devenu le consensus de route le mieux accepté par les capitaux : le 11 septembre, Kinetix AI a annoncé plus de 500 M RMB en série d'amorçage+ (menée par Vertex Growth, filiale de Temasek), en maintenant une boucle complète « données-modèle-corps » avec le foyer parmi les scénarios finaux ; le 12 septembre, X Square Robot a annoncé un financement supplémentaire de plusieurs centaines de millions de RMB, en misant sur un modèle universel réutilisable sur plusieurs scénarios pour amortir le cycle de commercialisation domestique ; Xieyue privilégie le foyer d'abord, le cerveau avant le corps ; en août, Morphi a présenté au World Robot Conference un robot à roues accomplissant 15 minutes consécutives de tâches ménagères, avec plus de 1 Md RMB levés en amorçage en moins d'un an (co-mené par Alibaba et Tencent), en commençant par des scénarios semi-structurés comme l'hôtel. Le filtrage des tâches suit deux principes : des tâches longues, fréquentes et cycliques — « l'utilisateur ne paiera pas pour un service de thé à courte portée », tandis que lessive, cuisine, rangement et nettoyage, qui exigent un effort mental et physique continu, sont les points de paiement ; et des critères d'évaluation relativement objectifs et uniformes, pour éviter que les préférences domestiques individuelles ne rendent la livraison indécidable. Le marché affiche par ailleurs un fort effet Matthieu : au premier semestre 2026, le financement du secteur en Chine a atteint 93,5 Mds RMB (environ 5× sur un an), mais les 20 premières entreprises en captent près de 60 %, les 300 autres se partageant le reste ; Galaxea a bouclé en deux mois un tour B de 1 Md RMB puis un B+ de 2 Mds RMB, dépassant 20 Mds RMB de valorisation ; Galbot a levé plus de 300 M USD fin 2025 pour une valorisation de 20 Mds RMB ; AGIBOT dépasse 15 Mds RMB et vise plusieurs dizaines de milliers d'unités livrées en 2026. Côté talents, les fondateurs issus de la conduite autonome affluent vers l'intelligence incarnée — Chen Yilun, ancien CTO de la conduite autonome chez Huawei, a fondé TARS, tandis que Wang Naiyan, responsable de la conduite autonome L3 chez Xiaomi, a quitté ses fonctions en septembre pour préparer une start-up d'IA physique. Les scénarios déjà rentables se concentrent sur la logistique et la grande distribution ; 2026-2027 est largement considéré comme la période du déploiement industriel à grande échelle.

Côté calcul, la société d'humanoides Figure a conclu un partenariat stratégique pluriannuel avec le fournisseur de cloud IA britannique Nscale : un engagement initial de 3,5 Mds USD (environ 23,5 Mds RMB) de capacité de calcul, avec un déploiement prévu pouvant atteindre 100 000 GPU sur la plateforme NVIDIA Vera Rubin pour entraîner le modèle incarné Helix, l'intention des deux parties étant d'étendre au-delà de 6 Mds USD ; Nscale investit en parallèle au capital de Figure et devient son fournisseur de calcul privilégié, le premier système devant être mis en service au second semestre 2027 à Barstow, au Texas. Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, estime que Nscale et Figure forment une boucle robotique « entraînement – validation en simulation – déploiement embarqué » : « les deux parties ont activé le volant d'inertie de la robotique ». Côté capital, Agility Robotics fusionnera avec Churchill XI (NASDAQ : CCXI) pour une opération d'environ 2,5 Mds USD ; le formulaire S-4 révèle un chiffre d'affaires 2025 de seulement 1,8 M USD pour une perte opérationnelle de 140 M USD, la société signalant aussi une pression de trésorerie. En Europe, le français Wandercraft cherche à lever 100 M EUR pour une valorisation d'environ 750 M EUR, avec le soutien industriel de Renault et l'accompagnement de Goldman Sachs, afin de développer en parallèle humanoides industriels et exosquelettes médicaux. Selon des informations publiques, le coréen HD Hyundai Robotics a pris une participation de 9,7 M USD (13 Mds KRW) dans AIDIN Robotics, spécialiste des capteurs de force et de toucher ; la société américaine de données de mouvement Mecka AI aurait levé un tour mené par Sequoia pour une valorisation d'environ 500 M USD — trois opérations annoncées le même jour, toutes orientées vers l'amont « données + perception + main ».

Ce classement tiers des financements cumulés des entreprises d'humanoides (converti en RMB, arrêté au 13 septembre 2026) place l'américain Figure en tête avec environ 11,56 Mds RMB, suivi de l'allemand NEURA Robotics (10,89 Mds RMB) et du chinois Galbot (6,80 Mds RMB) ; viennent ensuite l'américain Apptronik (6,45 Mds RMB), le chinois X Square Robot (6,01 Mds RMB), AI² Robotics (5,83 Mds RMB), Unitree (5,81 Mds RMB), Qianxun (5,81 Mds RMB), RobotEra (5,22 Mds RMB) et l'américain Agility Robotics (4,97 Mds RMB) ; TARS (4,81 Mds RMB), Galaxea (4,61 Mds RMB) et LimX Dynamics (3,45 Mds RMB) occupent les 11e à 13e places. Le milieu de tableau inclut l'américain Sunday Robotics (2,76 Mds RMB), Dobot (2,67 Mds RMB), EngineAI (2,66 Mds RMB), Keenon (2,43 Mds RMB), Agile Robots (2,41 Mds RMB), Hcfa (2,04 Mds RMB) et YOUIBOT (2,03 Mds RMB). Au total, les entreprises chinoises occupent 13 des 20 premières places, mais les plus gros tours individuels restent le fait des leaders américains ; le classement recense aussi PaXini (1,08 Md RMB), Boshi (1,05 Md RMB) et le français Wandercraft (1,01 Md RMB). À noter : il s'agit d'une agrégation tierce — la définition d'« entreprise d'humanoides » et le périmètre des montants varient selon les sources et ne sont pas directement comparables aux décomptes d'IT Juzi ou de GGII en Chine.

Selon ce reportage, les ventes chinoises de mains dextres ont atteint environ 19 200 unités sur l'ensemble de 2025, les leaders affichant des livraisons annuelles de l'ordre de 10 000 unités ; cette montée en production modifie l'orientation concurrentielle et fait entrer le marché dans une nouvelle phase : l'attention des clients se déplace des paramètres « en compétition interne » — degrés de liberté, toucher, légèreté — vers la capacité de travail et le bénéfice réel en conditions réelles. Côté capital, selon un décompte non exhaustif de GGII Humanoid, au 30 juillet 2026, 15 entreprises du segment avaient bouclé 31 tours cette année pour plus de 8 Mds RMB, soit une hausse de 1500 % sur un an, dépassant le total des opérations et des montants de toute l'année 2025 ; les investisseurs incluent Sequoia China, le Beijing AI Industry Investment Fund, Dongfang Precision et d'autres acteurs privés, fonds publics et capitaux industriels. Côté produits, depuis 2024 les degrés de liberté progressent rapidement, passant de 6 à 15 puis aux 20+ désormais courants ; la perception tactile, réservée au départ à quelques produits haut de gamme, devient un standard de plus en plus fréquent, avec des dimensions et une précision en hausse, tandis que le poids baisse — certains produits hautes performances descendant à environ 400 grammes. Selon le rapport GGII « Industrie chinoise des mains dextres — S1 2026 », les ventes 2025 s'établissent à environ 19 200 unités (+236,84 %) et devraient atteindre 70 200 unités en 2026 (+265,63 %). Fang Hainan, CMO d'Inspire Robots, déclare : « au niveau du secteur, des expéditions à l'échelle de 10 000 unités valident la capacité d'industrialisation et la maturité de la chaîne d'approvisionnement des mains dextres chinoises, et posent la base d'échelle nécessaire aux réductions de coûts et aux applications à grande échelle. » De l'achat des composants clés à l'assemblage et au contrôle qualité, la main dextre quitte progressivement la petite série à réglage manuel pour aller vers une fabrication standardisée et à grande échelle ; mais sa capacité à « servir » durablement et de façon stable en usine reste à démontrer — le reportage résume cet écart par « le dernier centimètre » que l'humanoïde doit encore franchir.

Selon ce reportage, le client n'achète pas une main mécanique isolée mais une solution opératoire complète pour une tâche donnée : la concurrence n'est plus un duel de paramètres matériels mais une confrontation de capacités système. « Actionneurs, réducteurs, moteurs, capteurs évoluent vite ; l'écart de simples paramètres matériels se réduit, la difficulté est de faire coopérer durablement logiciel, algorithmes et corps. » Sur le site réel, les critères ne sont plus « la main peut-elle exécuter le geste » mais le taux de réussite, la durée de fonctionnement continu, la fréquence d'intervention humaine, le coût de maintenance et le retour sur investissement ; le conseil du secteur est de « calculer d'abord, choisir ensuite » — chiffrer les points de douleur du procédé, le coût de la main-d'œuvre, la fréquence opératoire, la variabilité de l'environnement, le taux d'erreur admissible et le délai de retour, avant de décider du nombre de doigts, des degrés de liberté et du mode d'actionnement, afin d'éviter la surconception. Les scénarios réels façonnent aussi les produits : Zhongke Guiji mène des projets avec JD.com et d'autres clients industriels en tri logistique, manutention, chargement/déchargement et tests QC, le développement passant de « chercher un scénario pour un produit » à « déduire les limites de performance depuis le procédé ». Mais les besoins diffèrent fortement selon les scénarios et Zuo Jiaping, cofondatrice de Linkerbot, reconnaît qu'« il est difficile à court terme qu'une seule main dextre couvre tous les scénarios » : si chaque nouveau scénario impose de recollecter des données, réentraîner un modèle et régler le matériel, le coût d'application ne baissera pas. Son équipe construit pour cela la bibliothèque de compétences de manipulation dextre LinkerSkillNet, afin que la main « devienne plus intelligente à l'usage », et imagine de faire converger les compétences mûres dans le cloud, appelables comme une application mobile.

Dans l'espace d'exposition du CIFTIS 2026 (9-13 septembre, Pékin), l'intelligence artificielle n'est plus un accessoire de démonstration mais le fil conducteur de tous les halls. Dans le hall consacré aux télécommunications, à l'informatique et aux services d'information, l'intelligence incarnée est l'attraction principale : le robot quadrupède autonome « Tutu » y exécute des décisions et des actions autonomes dans des environnements réels et non structurés, contrairement aux équipements dépendant d'un itinéraire prédéfini ; la zone de développement économique de Pékin (Beijing E-Town) y a aménagé un « parc robotique » intégrant l'humanoïde Tiangong 3.0, la main dextre de Jingshi Technology et le poisson bionique de Boya Gongdao dans un espace paysager artistique. Les mains dextres et les capteurs ne sont plus de simples accessoires des robots complets mais deviennent des exhibits autonomes au sein de la grand-messe nationale, exposés au même niveau que les robots entiers. On y trouve aussi le premier robot chinois de transcription de consultation médicale aligné sur les meilleurs standards internationaux — séparation précise des dialogues médecin-patient par réseau de six microphones et technologie anti-bruit propriétaire, transcription en temps réel et génération automatique de dossiers médicaux structurés, avec écriture en un clic dans le système EMR de l'hôpital. Le CIFTIS a par ailleurs lancé la première plateforme sectorielle intégrée dédiée à la circulation transfrontalière des données de l'intelligence incarnée (voir section 7), et le district de Shijingshan a mis en service la plus grande grappe d'entraînement de données d'intelligence incarnée du pays, avec une échelle et une diversité de données parmi les premières au niveau national.

Le 12 septembre, la cérémonie d'inauguration de l'usine « super intelligente » d'humanoides industriels d'UBTECH s'est tenue dans le nouveau district écologique du nord de Liuzhou, au Guangxi. L'usine couvre 14 000 m² sur 13,8 m de hauteur et produit principalement les humanoides industriels incarnés des séries Walker S et Cruzr ; première usine de référence au monde adaptée à une capacité de 10 000 unités, elle peut faire sortir un humanoïde industriel toutes les 10 minutes, pour une capacité annuelle planifiée supérieure à 10 000 unités. Elle a été conçue conjointement avec Siemens Digital Industries Software : le système de gestion opérationnelle Yanshee MOM, développé sur la plateforme d'agents d'entreprise Siemens Intelligence Center X, sert de « cerveau numérique » à l'ensemble du site, avec une gestion en boucle fermée de l'ordonnancement des ordres, de l'approvisionnement, de la planification des équipements, du contrôle qualité et de l'entreposage automatisé, ainsi qu'une traçabilité complète par numéro de série unique de chaque robot, enregistrant fournisseurs, lots, paramètres d'assemblage et données d'inspection. En production, les Cruzr Y1 et Cruzr S2 participent au dépalettisation, palettisation, chargement et transport ; l'assemblage final combine robots collaboratifs, manipulateurs assistés, véhicules logistiques sans conducteur et plateformes rotatives à 360° permettant un assemblage de précision multi-angles sur place et une production flexible en lignes mixtes. Pour répondre au besoin de plus de 2 000 vis de plus de 50 spécifications par robot, l'usine déploie un système de vissage intelligent présenté comme une première du secteur. Le contrôle qualité mobilise plus de 4 heures de test par robot, avec un tunnel d'inspection lumineux de niveau automobile pour un examen à 360°. En logistique, l'usine dispose du premier entrepôt vertical entièrement automatisé du secteur, de 65 m² seulement pour 112 robots, améliorant de plus de 50 % l'utilisation de l'espace. Le fondateur Zhou Jian indique que l'usine mobilisera les ressources industrielles de Liuzhou pour faire itérer et s'entraîner les humanoides sur des postes réels, accumulant des données industrielles précieuses, et s'appuiera sur la position du Guangxi face à l'ASEAN pour bâtir une zone de démonstration d'innovation. Côté activité et international : la société a récemment signé avec des clients d'Europe et du Japon/Corée pour plus de 50 M RMB de commandes, portant sur l'humanoïde de service commercial Walker C1 et l'humanoïde hyperréaliste UWORLD U1 ; le même jour, elle a signé à Shenzhen un accord stratégique avec Misr Elsalam for Development & Advanced Technology S.A.E., qui devient son distributeur exclusif pour l'Égypte, avec l'Égypte comme hub vers l'Afrique du Nord dans l'éducation, les services commerciaux et les affaires publiques. Selon les comptes semestriels, le chiffre d'affaires du premier semestre atteint 1,27 Md RMB (+104,2 %), les ventes d'humanoides 16 123 unités (+268,3 %), dont 590 M RMB de revenus pour les humanoides incarnés de taille réelle (+1445 %) et 921 unités vendues. La société a aussi remporté pour 150 M RMB le projet d'humanoides de service commercial de Leshan, et Daiwa a réaffirmé sa recommandation d'achat.

À la mi-septembre 2026, le secteur des humanoides connaît un repricing sans précédent : lorsqu'un robot capable de se déplacer dans toutes les directions et de comprendre des instructions complexes tombe à 29 900 RMB, la réaction des marchés n'est plus l'engouement mais un examen lucide — « bon marché » signifie-t-il « besoin réel » ? La série R1 d'Unitree démarre à environ 4 900 USD (environ 35 000 RMB) et le modèle principal G1 descend à environ 13 500 USD (environ 97 000 RMB) ; sur la boutique officielle JD.com, le R1 (doré) est affiché à 39 999 RMB et le R1 EDU standard à 69 900 RMB. En parallèle, plusieurs fabricants dont UBTECH et Noetix Robotics ont lancé des produits à moins de 10 000 RMB : le « Bumi » de Noetix est affiché à 9 998 RMB, voire 9 418 RMB après subvention (environ 94 cm, 12 kg, au moins 21 degrés de liberté, pour l'éducation et la compagnie à domicile), certains modèles dépassant les 10 000 précommandes. Rétrospectivement, la chute est vertigineuse : en 2023, le prix unitaire des humanoides chinois dépassait généralement 500 000 RMB ; à la mi-2025, le prix moyen était tombé à environ 160 000 RMB, soit une contraction de près de 72 % du coût BOM des produits courants en trois ans. Le prospectus d'Unitree montre aussi un prix unitaire passé de 593 400 RMB en 2023 à 260 700 RMB en 2024 puis 167 600 RMB sur les neuf premiers mois de 2025, le coût unitaire baissant de 73 200 à 62 200 RMB. Il ne s'agit pas d'une action marketing isolée mais du résultat de la coordination profonde de la chaîne d'approvisionnement chinoise — au premier semestre 2026, les fabricants chinois ont représenté plus de 97 % des 19 100 unités expédiées dans le monde, cet avantage de volume se traduisant directement en effet d'échelle sur les achats de composants et poussant les fabricants à comprimer leurs marges à l'extrême. Le marché de la location se refroidit également : la location journalière d'un humanoïde est passée du pic de 30 000 RMB début 2025 à environ 3 000 RMB au minimum, soit environ un dixième du prix moyen, les robots quadrupèdes descendant à 339 RMB/jour, et le marché de l'occasion connaît lui aussi une vague de déstockage.

Selon CCTV.com, de la locomotion des robots au contrôle bas niveau et à la collecte de données, les humanoides ont montré au CIFTIS toute la « puissance brute » de l'intelligence incarnée. Le hall 3, consacré aux télécommunications, à l'informatique et aux services d'information, réunit plus de 130 entreprises et institutions, dont toute la chaîne de l'intelligence incarnée : l'athlète robotique Tiangong, qui a battu plusieurs records humains aux World Humanoid Robot Games 2026, y est exposé statiquement et joue du carillon avec un rythme maîtrisé — frappes plus ou moins fortes, tempo ni précipité ni relâché — démontrant un contrôle de force précis ; selon les informations publiques, la démonstration repose sur un contrôle coordonné du corps entier sur 43 degrés de liberté, sans intervention humaine. En première présentation, la technologie chinoise de socle d'architecture électronique robotique, développée en interne, couvre à elle seule les exigences fonctionnelles et de performance des scénarios quotidiens, industriels et médicaux ; les premières présentations de la chaîne de l'intelligence incarnée vont vers des scénarios de déploiement plus fins. On y voit aussi un dispositif portable se fixant sur la main et le bras, combinant caméras spatiales et caméras visuelles, capable de convertir les gestes quotidiens — saisir, prendre, tendre — en « manuels » pour robots, l'entreprise concernée indiquant disposer de plus de 1,5 million d'heures de base de données de comportements humains ; une autre société spécialisée dans les services de données présente un système d'entraînement en simulation reproduisant fidèlement les scènes physiques réelles, permettant aux robots de s'entraîner et d'essayer en environnement virtuel, et promeut la standardisation des données — un traitement de haute qualité et standardisé permettant à un même jeu de données d'être réutilisé par plusieurs équipes, abaissant le seuil d'entraînement des PME et instituts de recherche (voir section 5).

Selon cette revue mensuelle, le changement le plus marquant de septembre 2026 est le passage des humanoides de la démonstration à un « travail rémunéré », tandis que la recherche se déplace de la mobilité vers la manipulation. Deux déploiements retiennent l'attention : le Figure 03 de Figure AI est entré en déploiement commercial à l'usine BMW de Spartanburg, où il trie des pièces non triées vers des chariots, succédant aux unités Figure 02 qui avaient contribué à la production de plus de 30 000 véhicules X3 ; le nouveau modèle ajoute des surfaces de sécurité souples, la recharge sans fil et des mains plus tactiles, et BMW élargit le programme tout en annonçant un premier déploiement en Allemagne sur une ligne de production de série. Côté grand public, UBTECH a commencé à livrer à la mi-septembre son humanoïde de compagnie UWORLD U1, après plus de 13 000 précommandes — un pari différent de celui des machines industrielles. Le reportage invite à distinguer trois statuts : livré au client (Figure, UBTECH), annoncé sans produit (OpenAI a déclaré le 2 septembre qu'il « fera certainement un humanoïde », sans date, prix, objectif de volume ni partenaire industriel), et usage interne uniquement (le Tesla Optimus a démarré sa production fin août à Fremont ; la Gen 3 mesure environ 1,73 m pour 57 kg, Tesla anticipant un prix de 20 000 à 30 000 USD à l'échelle, mais sans disponibilité pour des clients tiers avant 2027). Côté structure de marché, les expéditions mondiales d'humanoides ont progressé d'environ 272 % au premier semestre 2026, à environ 19 000 à 22 000 unités, dont environ 93 % à 97 % pour les fabricants chinois ; les usages industriels et commerciaux représentent plus de 70 % des déploiements, ce qui signifie que les acheteurs actuels sont des usines et des entrepôts, non des foyers.

Le 12 septembre, pendant le CIFTIS 2026, la première phase du centre d'entraînement de données pour humanoides du district de Shijingshan a été officiellement modernisée et présentée sous la nouvelle identité de « Shijingshan Embodied Intelligence Training Center ». Situé dans le centre d'innovation de l'industrie de la science-fiction du parc Shougang, il couvre plus de 1 500 m² et est piloté par LUSTER et Zhongguancun Tongli, avec la participation de Jingshi Kechuang, Yingshen et Tianlian Robotics ; il comprend une zone de capture de monde 4D, un terrain d'expérimentation d'interaction physique, une zone de collecte pour socle de « petit cerveau » générique, une zone partagée de capture 4D multi-scénarios et une « usine IA », organisées autour de deux boucles — « production de données » et « évolution de l'intelligence ». La modernisation place au cœur deux routes technologiques, le champ lumineux gaussien 4D et les modèles du monde : aux vidéos 2D et trajectoires d'action existantes s'ajoutent la profondeur, les relations spatiales et les informations physiques, pour décrire complètement poses d'objets, événements de contact, relations mécaniques et évolution de l'état des tâches, et mieux faire comprendre au modèle « comment une action change le monde ». Côté capacité de collecte, le centre a déployé un système de capture multi-points de vue restituant à haute fidélité trajectoires, déformations et variations de lumière, produisant des matériaux d'entraînement bruts de haute fidélité : pour le foyer, il reproduit intégralement nettoyage, préparation de repas et soins familiaux pour produire des jeux de données domestiques de haute qualité ; pour l'industrie, il capture en profondeur couture de tissus, emballage, manutention et assemblage de produits, consolidant la compréhension des lois physiques industrielles. La première phase est achevée et les deuxième et troisième phases déjà opérationnelles ; la prochaine étape consiste à faire converger les trois pour constituer une infrastructure d'intelligence incarnée intégrant collecte sur robot réel, données humaines, reconstruction de champ lumineux 4D et simulation par modèles du monde. Des informations publiques antérieures indiquaient que le district de Shijingshan a mis en service la plus grande grappe d'entraînement de données d'intelligence incarnée du pays, avec une échelle et une diversité parmi les premières au niveau national.

Selon ce reportage, au-delà des multinationales et des géants du secteur, le CIFTIS a mis en lumière une génération d'entreprises « très nouvelles » : elles ne développent pas de robots, ne produisent pas de puces GPU et ne travaillent pas sur les grands modèles, mais fournissent la « nourriture » des données pour l'entraînement de l'intelligence incarnée, en se concentrant sur le « dernier kilomètre » du déploiement de l'IA. Sur le stand de Lingyu Technology (Pékin) dans le hall 3, le dispositif de collecte de données à la première personne NOLO Ego, semblable à des lunettes AR, attire les visiteurs : « c'est un casque dédié à la collecte de données ; en le portant, chacun peut collecter des informations de scène réelles en vue subjective, collectant les données là où va la personne », explique Zou Jian, chef de produit senior. Ce dispositif ne pèse que 200 g ; porté dans une usine, une cuisine ou un magasin pendant un travail normal, il enregistre des données multimodales de vision, profondeur, pose et toucher ; lorsque les mains entrent dans le champ des caméras pour cuisiner ou faire la vaisselle, il capture immédiatement les détails de manipulation de 21 points d'articulation des doigts et de la paume, avec une erreur de l'ordre du millimètre. « Avec un gant intelligent, les données sont plus riches », ajoute Zou Jian : le gant embarque des capteurs de pression, permettant de mesurer la force de préhension ou la direction d'un effort de vissage, des données plus fines et de meilleure qualité. Matériel et algorithmes ne dépendent pas du corps robotique et ne requièrent pas de déploiement complexe, ce qui attaque à la racine les limites du secteur — coût élevé, faible échelle, peu de scénarios. Lingyu Technology a lancé son activité de collecte en 2024 et sert déjà plus de 10 entreprises robotiques, avec des discussions en cours avec des sociétés de grands modèles. Le reportage indique aussi que la société a présenté pour la première fois au CIFTIS un dispositif portable de collecte capable de produire 8 à 10 heures de données de travail par jour, soit environ 400 Go.

Sur place au CIFTIS, JWView observe que la collecte de données est devenue un maillon essentiel de l'intelligence incarnée. Shi Lejiao, de Jingchen Shuzhi (Pékin), explique que les données du robot « Jingrui » proviennent du centre d'entraînement de Shijingshan : pendant l'entraînement, chaque robot a un « professeur » (un opérateur de collecte) qui lui apprend les gestes, par exemple une petite démonstration de tamponnage ; après l'enseignement, une collecte massive d'échantillons, leur annotation et plusieurs cycles de contrôle qualité permettent de constituer un jeu de données de haute qualité, ensuite injecté dans le modèle pour l'entraînement. « Le déficit de collecte sur robot réel est important et nos exigences sur le taux de conformité des échantillons et le taux de réussite de collecte sont élevées » : pour la seule étape du tamponnage, l'ensemble peut prendre de quelques jours à quinze jours, mais garantir l'intégrité du tamponnage et l'accessibilité à chaque prise et pose du tampon exige encore beaucoup de données et une validation par apprentissage par renforcement. Liu Yonghui, ingénieur chez Beijing Data Pilot Zone Services (groupe Beijing Data), estime que du « avoir des données » au « données utilisables », le plus difficile est le traitement : « les données brutes n'ont en elles-mêmes aucune valeur libérée ; l'essentiel est l'étape intermédiaire de traitement. » Le plus élémentaire est le nettoyage — repérer les champs peu clairs ou vides, en écarter certains, en renvoyer d'autres pour mise à jour ; ensuite vient l'annotation, dont le contenu dépend du scénario : pour la conduite autonome, il faut segmenter sémantiquement et encadrer véhicules, bords de route et lignes de voie sur les images ; pour les échanges professionnels ou de salon en langues différentes, l'annotation privilégie la transcription, en restituant fidèlement toutes les unités sonores prononcées. « Ce n'est qu'en ajoutant ces informations aux données brutes que le jeu de données acquiert de la valeur. » Le reportage note en outre que les standards du secteur restent hétérogènes et les interfaces propriétaires : les terrains d'entraînement font face à une homogénéité des tâches et à un manque de diversité et de circulation des données, les données ne circulant pas entre corps, scénarios et institutions, ce qui limite l'efficacité de l'entraînement ; le secteur cherche à améliorer l'exploitation et la gestion globales par une connexion, une indexation et une exploitation unifiées.

Le 13 septembre, Huaxin Securities a publié une étude approfondie du secteur automobile intitulée « Réducteurs de précision — forte demande domestique, les humanoides ouvrent un marché ». Le réducteur, dispositif intermédiaire entre la source de puissance et l'actionneur, convertit via engrenages et vis sans fin une entrée à haute vitesse et faible couple en sortie à basse vitesse et couple élevé, tout en améliorant précision de transmission et capacité de charge ; les réducteurs de précision, à faible jeu et haute précision, présentent des barrières techniques élevées et une forte demande, et se répartissent en trois familles : harmonique, planétaire et RV. L'adéquation des trois routes aux humanoides est claire : le réducteur harmonique offre rapport élevé, haute précision, jeu nul et compacité, mais souffre en durée de vie, rendement et capacité de charge ; il constitue le choix central des articulations rotatives des humanoides, déjà retenu par le Tesla Optimus, les AGIBOT A1/A2 et l'UBTECH Walker. Le réducteur planétaire, compact, à forte capacité de charge et bon rendement, ne répond pas aux besoins de très haute précision mais équipe largement les bras légers et les équipements d'automatisation exigeant coût et rendement ; il est déjà utilisé par les Unitree G1/A1 et les micromoteurs de mains dextres. Le réducteur RV, à forte capacité de charge et résistance aux chocs, est complexe, volumineux, lourd et coûteux, et reste principalement destiné aux robots industriels et aux bras manipulateurs. Selon les calculs de Laifu Harmonic (03952.HK), le marché chinois des réducteurs de précision pour la robotique atteindrait environ 3,5 Mds RMB en 2025 et 23,1 Mds RMB en 2030, soit un TCAC de 45,9 % ; en 2025, les marchés harmonique/planétaire/RV s'élèveraient à 1,3/0,6/1,6 Md RMB et pourraient atteindre 13,4/6,2/3,5 Mds RMB en 2030, avec des TCAC respectifs de 59,8 %/59,2 %/17,1 %. L'étude conclut que les réducteurs pour humanoides resteront dominés par les solutions harmonique, planétaire ou hybrides.

Cette étude de chaîne d'approvisionnement souligne que les premiers à profiter de cette vague de production ne sont pas les fabricants de robots mais les fournisseurs de composants amont, la répartition des profits étant inverse à l'intuition. Les carnets de commandes amont débordent sur l'année suivante : pour le réducteur harmonique, le deuxième fabricant chinois détient plus de 400 000 unités en carnet et a vu sa marge brute progresser de près de 150 % au premier semestre ; un autre fournisseur écrit noir sur blanc dans son rapport semestriel que « la production de réducteurs harmoniques a démarré et le statut de premier fournisseur du T-chain est établi » ; la base intelligente de réducteurs de précision de Midea a été lancée pour 2 Mds RMB. Côté capteurs, un rapport de CCID montre que les expéditions de capteurs de force 6 axes pour humanoides franchissent pour la première fois 10 000 unités, avec 92,8 % de part pour les fabricants chinois. L'activité de « vente de données » au milieu de la chaîne rapporte plus tôt que la vente de robots — le secteur parle déjà de « robots qui brûlent du cash, sociétés de collecte qui encaissent » : pour devenir intelligents, les humanoides ont besoin de données opératoires massives issues du monde réel. Pour juger l'avancement, le reportage insiste : « regardez la production hebdomadaire, pas les commandes. » Tesla avait déjà transmis à ses fournisseurs une orientation d'achat de 1 000 unités par semaine en septembre et de 2 000 à 2 500 en fin d'année ; qu'une usine puisse sortir 1 000 humanoides par semaine de façon stable dépend du rendement, du taux de complétude de la chaîne, des heures d'assemblage et du contrôle — bien plus réel qu'un bon de commande. Le reportage rappelle que la commande groupée d'environ 5 000 unités relève d'informations de chaîne d'approvisionnement non confirmées par Tesla, et que le calendrier d'Optimus a déjà été repoussé plusieurs fois.

L'étude de chaîne d'approvisionnement montre que les humanoides ont pu rapidement se défaire de l'étiquette de jouet de laboratoire très coûteux grâce à l'effondrement du coût de trois composants de mouvement clés. Les goulets d'étranglement de la production de masse se concentraient sur le trio réducteur harmonique, vis à rouleaux planétaires et capteur de force 6 axes ; au cours des deux dernières années, la libération concentrée de capacité d'usinage de précision en Chine a provoqué un ajustement violent des prix de ces composants auparavant importés. Pour les vis à rouleaux planétaires, cœur des actionneurs linéaires, le coût unitaire atteignait plusieurs milliers de RMB ; entre 2023 et 2025, l'afflux massif d'industriels dans ce segment a fait chuter le coût global de plus de 80 %. Le prix unitaire du réducteur harmonique est passé de 3 000-5 000 RMB à 1 500-2 000 RMB, et le capteur de force 6 axes est descendu de l'ordre de 10 000 RMB à moins de 5 000 RMB. Outre les pièces mécaniques, le taux de contenu local des moteurs et contrôleurs de mouvement dépasse 85 %, ce qui signifie que dans un robot vendu 30 000 RMB, le plancher de coût de fabrication matérielle a été identifié ; pour les fabricants, la marge restante est minime et vendre la machine elle-même ne peut plus être une activité à forte marge. Le reportage signale aussi une « effervescence artificielle » : si les coûts matériels sont maîtrisés, un écart net subsiste entre l'intensité du financement et la capacité d'absorption réelle du marché — un décalage entre volumes expédiés et montants levés.

Le 10 septembre, RoboSense Technology (02498.HK) a publié un communiqué sur une opération avec partie liée : sa filiale indirecte à 100 % Shenzhen RoboSense a conclu un accord de cession portant sur les activités et actifs de R&D, fabrication et vente de robots incarnés complets (y compris les droits de propriété intellectuelle tels que brevets et droits d'auteur, stocks, ordinateurs et serveurs, équipements et outils de production, matières consommables de conception et développement), pour un prix en numéraire de 59 878 000 RMB, payable en totalité dans les 60 jours suivant l'exécution de l'accord, la transaction devant être finalisée au plus tard le 30 septembre 2026. L'acquéreur, Shenzhen Xiyuan Robotics, est détenu à 35 % par le Dr Qiu Chunxin, administrateur exécutif, président du conseil et scientifique en chef de la société, ce qui constitue une opération avec partie liée au titre du chapitre 14A des règles de la Bourse de Hong Kong. Éléments financiers : l'activité cédée a enregistré une perte nette avant et après impôt de 11,195 M RMB en 2025, élargie à 15,584 M RMB au premier semestre 2026 ; sa valeur nette comptable non auditée au 30 juin 2026 n'était que de 2,384 M RMB ; l'expert indépendant PG Advisory Group, retenant uniquement l'approche par les coûts (les approches par les revenus et par le marché étant jugées inapplicables compte tenu du stade précoce de la technologie et de l'absence de transactions comparables), valorise les actifs en développement à 45,42 M RMB ; sur cette base, la société anticipe un profit net de cession d'environ 37,9 M RMB (non audité). Après l'opération, la société quitte totalement le segment des robots complets et recentre sa stratégie sur la fourniture aux fabricants de robots incarnés de lidars, caméras spatiales, capteurs tactiles et moteurs d'articulation, devenant l'un des fournisseurs de composants de l'acquéreur, les échanges ultérieurs constituant des opérations avec partie liée courantes à prix de marché. En arrière-plan, RoboSense avait lancé début 2025 sa stratégie de robotique IA, passant de « l'œil du robot » à l'exploration de la coordination « main-œil-cerveau », et présenté une main dextre de deuxième génération Papert 2.0 à 20 degrés de liberté, une solution de vision Active Camera, un capteur de force FS-3D, un moteur linéaire LA-8000 et un contrôleur de domaine robotique DC-G1 ; mais l'activité de robots complets n'a jamais visé la vente commerciale, servant de « machine mère » pour la R&D des composants incrémentaux. Côté activité, la société a réalisé au premier semestre 2026 un chiffre d'affaires de 1,020 Md RMB (+30,2 %) pour une perte nette de 160 M RMB (contre 149 M RMB un an plus tôt), la marge brute globale passant de 25,9 % à 21,8 % ; les ventes totales de lidars atteignent 719 200 unités (+169,6 %), dont 282 600 unités pour la robotique (+510,4 %), cette activité représentant près de la moitié du chiffre d'affaires produits et la principale source de marge brute. Comparaison sectorielle : Hesai (02525.HK) a indiqué ne pas vouloir toucher au corps robotique ni aux grands modèles incarnés génériques, adoptant la même position de « vendeur de pelles », avec trois lignes — lidars dédiés à la robotique, plateforme d'intelligence spatiale Kosmo et modules de puissance robotiques ; au deuxième trimestre 2026, ses expéditions de lidars robotiques ont atteint 142 400 unités (+193,4 %) et plus de 10 000 modules de puissance ont été livrés cumulativement. Seyond (02665.HK) se concentre davantage sur le matériel de perception, avec environ 34 600 unités vendues au premier semestre 2026 dans la robotique et autres activités (+842,9 %). Pour ces acteurs, la robotique croît très vite mais l'extension des capteurs vers les actionneurs et les robots complets affiche un rapport rendement/investissement difficile à court terme ; les composants clés, plus standardisés et réutilisables, génèrent plus facilement des effets d'échelle et des barrières technologiques.

Le 11 septembre, l'événement thématique du CIFTIS 2026 « Physical AI & Embodied Intelligence Robot Innovation Ecosystem Exchange » s'est tenu au parc Shougang de Pékin, avec un discours de Zhang Feng, secrétaire du comité de parti et ancien membre de la direction et ingénieur en chef du ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information (MIIT) au sein de la Chinese Institute of Electronics (CIE). Selon lui, l'intelligence incarnée figure pour la deuxième année consécutive dans le rapport d'activité du gouvernement et, en tant que future industrie prioritaire, entre désormais dans une phase charnière de double moteur « industrialisation à l'échelle + déploiement commercial » ; 2026 est une année de bascule, où l'IA physique et l'intelligence incarnée sortent de la démonstration en laboratoire et où la question centrale devient la conversion de la capacité technologique en valeur commerciale réelle — « mais l'industrie reste loin d'une généralisation à grande échelle ». Il a présenté les orientations : premièrement, construire un écosystème industriel autonome et maîtrisé ; la CIE, avec le Beijing Humanoid Robot Innovation Center et le Shanghai National-Local Joint Humanoid Robot Innovation Center, promouvra un plan open source pour l'intelligence incarnée, des jeux de données sectoriels de haute qualité partagés pour abaisser le seuil de R&D, une accélération de la plateforme nationale de test et validation offrant une chaîne complète allant de l'entraînement d'algorithmes à l'intégration système et à l'évaluation de performance, ainsi qu'une alliance éducation-industrie et la « Conférence des cent » chinoise des humanoides et de l'intelligence incarnée. Deuxièmement, mener de front percée technologique et déploiement de scénarios, en se concentrant sur les modèles du monde, la simulation physique, les grands modèles VLA, les capteurs haute précision et le calcul embarqué domestique, pour résoudre le transfert Sim2Real, la manipulation dextre et la coordination cerveau-corps, tout en rejetant la pure démonstration technologique au profit de projets pilotes répondant à des besoins réels (travail industriel flexible, environnements dangereux, soins et aide à domicile). Le forum a aussi donné lieu à la signature de trois projets majeurs (base zéro carbone de soins et tourisme, R&D de robots médico-gériatriques incarnés, coopération d'enablement OPC multi-formes). Sur le plan des politiques, trois documents et un forum en une semaine déplacent les leviers de « encourager les usages » vers le socle industriel « données, normes, tests » : le plan « 15e plan quinquennal » pour les industries de pointe de Pékin classe les robots d'intelligence incarnée parmi les « filières relais de croissance », et le plan d'action tri-ministériel pour le développement numérique rural (2026-2030) inscrit les robots dans la liste des percées technologiques clés en agriculture.

Le CIFTIS a lancé la première plateforme sectorielle intégrée dédiée à la circulation transfrontalière des données d'intelligence incarnée, destinée à constituer un « hub de circulation des données, référence de gouvernance de la conformité et support d'enablement industriel ». La plateforme a déjà bouclé la chaîne complète « mise en ligne du produit de données – soumission de commande – évaluation de conformité – signature du contrat – règlement – transmission chiffrée – livraison transfrontalière – archivage de réception », améliorant l'efficacité et la conformité de l'export de données incarnées. Le district de Shijingshan a par ailleurs mis en service la plus grande grappe d'entraînement de données d'intelligence incarnée du pays, avec une échelle et une diversité parmi les premières au niveau national. Cette plateforme s'articule avec les dispositions prises le 9 septembre, jour d'ouverture du CIFTIS, et marque l'extension du discours officiel de « conformité à l'export de données » vers « écosystème open source + jeux de données sectoriels + test et validation au niveau national ». Pour les fabricants, fournisseurs de services de données et acheteurs étrangers ayant des besoins transfrontaliers, elle offre un chemin standardisé et auditable pour la sortie des données, signe que la circulation transfrontalière de données incarnées passera progressivement de projets ponctuels à un canal normalisé et conforme porté par une plateforme.

Selon ce reportage, la normalisation rattrape le rythme de l'industrie : en juin, le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information a publié le plan 2026 de troisième vague de révision et d'élaboration de normes sectorielles, y inscrivant la « Spécification technique d'interface des effecteurs terminaux pour humanoides et intelligence incarnée — Partie 1 : mains dextres » ; en août, le « Guide 2026 de construction du système de normes de l'industrie chinoise des humanoides » a été mis en consultation publique. Les professionnels soulignent que normaliser ne signifie pas faire converger les produits vers une même forme, mais établir un langage commun nécessaire — interfaces, enregistrement des données, règles d'essai et d'évaluation des performances — pour réduire les coûts d'adaptation répétés entre fabricants de robots et de composants, tout en consolidant une base institutionnelle de compatibilité et de comparabilité, sans brider l'exploration de routes technologiques multiples. Le système d'évaluation évolue aussi : l'action spéciale 2026 de formation en situation réelle pour humanoides et intelligence incarnée prévoit d'évaluer scientifiquement le taux de réussite réel, le gain d'efficacité, la fiabilité et la sécurité, ainsi que la faisabilité économique des solutions complètes, et de pousser au déploiement régulier de celles validées. L'Economic Daily rappelle dans le même temps que l'intelligence incarnée ne doit pas « privilégier la démonstration au détriment de l'usage » : le MIIT et la SASAC ont lancé l'action spéciale de formation en situation réelle, faisant passer les produits clés en « mode opératoire » ; la concurrence sectorielle se déplace d'une percée sur le robot complet vers une évolution coordonnée du modèle, des données, du corps et de la fabrication, en évitant le culte de la démonstration et du volume. Le reportage résume la phase actuelle comme le passage « de la démonstration bionique à la livraison en situation réelle, de la percée ponctuelle à la montée en gamme de toute la chaîne », et souligne que la coordination profonde du « cerveau, du corps et de la main terminale » continuera d'activer la productivité des scénarios physiques.

Cette analyse souligne que les humanoides « tournent » réellement sur des postes industriels répétitifs, mais qu'un « employé robot flexible capable de presque tout » reste très en avance sur les preuves disponibles. Des données de déploiement vérifiables commencent à apparaître : le projet Figure chez BMW cumule plus de 90 000 mouvements de pièces sur 1 250 heures de fonctionnement — une durée suffisante pour révéler des problèmes qu'une démonstration de 20 minutes ne montrerait jamais ; GXO, client d'Agility Robotics, indique que Digit a déplacé plus de 100 000 bacs. Les contraintes de sécurité restent une variable cachée de l'économie : BMW a dû maintenir barrières et cloisons pendant le programme Figure 02, et Agility conçoit Digit v5 autour de la sécurité collaborative pour permettre un travail plus libre aux côtés des collègues humains ; un robot obligé d'avancer lentement, de rester derrière une barrière ou de s'arrêter à chaque approche peut être techniquement sûr sans avoir de sens économique. L'analyse estime que le secteur doit désormais publier les indicateurs industriels « ennuyeux » : disponibilité, temps moyen entre deux interventions, taux de récupération autonome et cycles productifs entre deux assistances humaines ; lorsque ces chiffres seront publiés sur des mois plutôt que des heures, les humanoides seront devenus des équipements industriels ordinaires. Selon une autre revue mensuelle, Amazon a dépassé le million de robots d'entrepôt et lancé DeepFleet, un modèle de base d'IA robotique, ainsi que Vulcan, un système de perception tactile capable de traiter environ 75 % des articles de traitement — ce chiffre de 75 % marque honnêtement la frontière technologique, environ un quart des articles nécessitant encore une intervention humaine. Côté structure de marché, les expéditions mondiales d'humanoides ont progressé d'environ 272 % au premier semestre 2026, les fabricants chinois représentant environ 93 % à 97 %, et les usages industriels et commerciaux plus de 70 % — les acheteurs à court terme restant des usines et des entrepôts.

Le 10 septembre, une capture d'écran publiée sur WeChat par Shao Tianlan, fondateur et PDG de Mech-Mind, tout juste cotée à Hong Kong le 1er septembre, a largement circulé dans le secteur : il y critique le schéma des start-up d'intelligence incarnée « montées en package », dont « la recette consiste à fabriquer des revenus artificiels et non durables par toutes sortes d'opérations avec parties liées (comme les « centres de collecte de données » et les « sociétés de location »), sans product-market fit, en se contentant de publier de « grandes annonces » sensationnelles et de viser une cotation en deux ou trois ans », et cite nommément Galbot. Galbot a répondu le 10 septembre en fin de journée par un texte publié sur son compte officiel WeChat, « L'intelligence incarnée est une course de fond, nous ne courons que contre le temps », et a déclaré le 11 septembre aux médias ne pas vouloir « participer à des joutes verbales inutiles ni se laisser perturber par le bruit de court terme ». En arrière-plan, selon The Information, la régulation chinoise relève le seuil d'accès à la cotation pour les start-up d'humanoides, en exigeant la preuve de revenus récurrents ou d'une réelle capacité d'innovation ; des médias rapportent qu'un leader de l'intelligence incarnée a vu ses revenus amputés de près de moitié lors de l'audit d'IPO (opérations avec parties liées et revenus marginaux). Une autre opération structurelle de la période : RoboSense cède pour 59,878 M RMB son activité de robots incarnés complets (voir section 6). Ces éléments, joints au durcissement de l'examen des IPO d'humanoides par les autorités et à la mise en garde antérieure de la Commission nationale du développement et de la réforme contre « l'engouement aveugle et la précipitation », dessinent une même ligne de « dégonflement de la bulle » : le secteur passe d'une valorisation pilotée par la démonstration à une phase de validation par les commandes et les flux de trésorerie, où la qualité des revenus devient un seuil d'accès à la cotation et au refinancement.

On 8 September, embodied-intelligence robotics company X Square Robot announced the close of a nearly RMB 1 bn Series A+, led by Alibaba Cloud and Guoke Investment, with China Development Bank Capital, Sequoia China and Woyi Capital participating, an outsized follow-on from existing investor Meituan Strategic Investment, and continued backing from Legend Star and Legend Capital; the proceeds will fund continued training of its in-house universal embodied foundation model and hardware iteration. The most-watched point is that this is "Alibaba Cloud's first investment in an embodied-intelligence company" — Alibaba Group had previously invested in LimX Dynamics, RobotEra, Unitree shares, Galaxea and Linkerbot. On 12 September the company announced a further multi-hundred-million-RMB round. Technically, it has committed to an end-to-end unified model route for general embodied intelligence and develops in-house the WALL-A series of VLA (vision-language-action) operation models, which handle perception, reasoning and action in a unified way and perform cross-modal causal reasoning directly, showing zero-shot generalisation on some completely untrained task types. On hardware, it has unveiled "QuantaX2", a fully in-house wheeled dual-arm humanoid adapted to multimodal model control (62 degrees of freedom, tactile sensing, a 0-2 m reach), and in late August open-sourced its Wall-OS embodied foundation model and training code for developers. Founder and CEO Wang Qian holds a bachelor's and master's from Tsinghua and a PhD from USC; co-founder and CTO Wang Hao holds a PhD in computational physics from Peking University and led the large-model team at the IDEA research institute's cognition and natural language centre. Commercially, the near-term target is commercial and public services (hotels, care homes). According to public reports, the company has confidentially filed for a Hong Kong listing at a valuation of about RMB 20 bn, with 14 funding rounds and more than RMB 5 bn raised in two and a half years from Alibaba, ByteDance, Sequoia China, Legend Capital, China Development Bank Capital, SAIC, Xiaomi and China Mobile; if confirmed, it would be the second embodied-intelligence company under three years old to launch an IPO after Unitree's STAR Market listing on 19 August.

On 12 September, Xieyue announced the close of a multi-hundred-million-RMB angel+ round, with participation from Linear Capital, Junshan Capital, Hongyi Capital and Yinshan Capital. Founded in February 2026, the company develops embodied foundation models with the home as its first deployment setting, and was co-founded by Chen Wei, former chief AI scientist and head of foundation models at Li Auto, and Zhang Xiao, former president of product lines. The team covers large-model algorithms, AI infrastructure, robot motion control, and product and supply-chain management. Technologically, the company treats the home as one of the most complex, highest-frequency and most durable real physical environments, where household tasks naturally fuse perception, understanding, planning, manipulation and interaction; it therefore proposes an embodied foundation model driven by the "Duplex Reasoning" paradigm: maintaining a "two-way channel" with the human throughout perception, reasoning and execution, with dialogue that can be interrupted and corrected at any time and action goals adjusted dynamically during execution, ultimately producing interruptible, correctable, takeover-able and continuously evolving general household action intelligence. The architecture takes VLA as its backbone and connects it with world-model prediction. The company stresses that competitiveness lies not in a larger model or more data, but in high-quality data and systematic infrastructure capability, with training infrastructure and data infrastructure as twin pillars. It has already completed development of its own Ego data-collection device and data platform, and plans to master the full chain from collection to cleaning, annotation and training during 2026. On hardware it follows a staged strategy of "a single body, a full closed loop"; commercially it follows a "validate first, enter the home later" rhythm, starting with semi-structured settings such as hotels and care homes to validate cross-space generalisation, task success rates and unit economics. According to Chen Wei, the field is far from converged — collection methods, body forms and model-hardware integration paths all differ widely — and "no end-to-end open-source model can cover the whole chain: model capability itself is the core competitiveness".

On 11 September, Unitree (688836.SH), China's "first humanoid robot stock", closed at RMB 477.12 (-4.30%), with RMB 1.746 bn traded and a turnover rate of 12.06%, giving a market capitalisation of RMB 192.978 bn — the first time below the RMB 200 bn mark. Listed on the STAR Market on 19 August at RMB 150.80 per share (about RMB 60.9 bn post-issue capitalisation), the stock opened at RMB 1,100 on day one (+629.44%), with intraday capitalisation briefly reaching RMB 444.9 bn; it has fallen since, dropping below RMB 500 on 10 September, with more than RMB 250 bn wiped off the peak (a drawdown of about 56.63%). On results, the listing document shows H1 2026 revenue of RMB 1.152 bn (+48.54%) and non-recurring net profit of RMB 244 mn (-19.34%, which the company attributes mainly to higher R&D and selling expenses), against 332% revenue growth in 2025. The issue price implied a price-earnings ratio of 219.23x, far above the 38.56x of the general equipment manufacturing sector and about 19.37x for Hong Kong-listed peer UBTECH; Guoxin Securities noted that this valuation implicitly assumed growth far above the industry average for several years. Brokerage post-listing capitalisation estimates were mostly in the RMB 100 bn range (CCB International: RMB 109 bn in March; Nomura: a target price of RMB 370, about RMB 150 bn). Analysts argue the correction ends the sector's indiscriminate premium, with valuation logic shifting to "real shipments and industrial deployment" and structural divergence. Separately, reports suggest the CSRC is tightening IPO approvals for humanoid start-ups, requiring evidence of recurring revenue or genuine innovation. A/H robotics names fell in tandem: UBTECH (09880.HK) at HKD 77.95 (-3.29%) and Dobot (2432.HK) at HKD 21.04 (-2.86%).

According to this analysis, the embodied-intelligence companies that raised large rounds in August and September almost all put the home as the long-term endgame and the embodied foundation model as the core moat at the centre of their narrative — now among the route consensuses most accepted by capital: on 11 September Kinetix AI announced more than RMB 500 mn in an angel+ series (led by Vertex Growth, a Temasek unit), maintaining a full "data-model-body" loop with the home among core endgame scenarios; on 12 September X Square Robot announced a further multi-hundred-million-RMB round, betting on a universal model reusable across scenarios to offset the home commercialisation cycle; Xieyue prioritises the home first, brain before body; in August Morphi showed a wheeled robot completing 15 consecutive minutes of household chores at the World Robot Conference, raising more than RMB 1 bn in angel funding in under a year (co-led by Alibaba and Tencent) and starting with semi-structured settings such as hotels. Task selection follows two principles: long-horizon, high-frequency, cyclical tasks — "users will not pay for a short-range glass of water", whereas laundry, cooking, tidying and cleaning, which demand sustained mental and physical effort, are the payment points; and relatively objective, uniform evaluation criteria, so that individual household preferences do not make delivery outcomes undecidable. The market also shows a strong Matthew effect: H1 2026 funding in the sector reached RMB 93.5 bn (about 5x year on year), but the top 20 companies took nearly 60%, leaving more than 300 others to share the rest; Galaxea closed a RMB 1 bn Series B and a RMB 2 bn B+ within two months, passing RMB 20 bn in valuation; Galbot raised more than USD 300 mn in late 2025 at a RMB 20 bn valuation; AGIBOT is valued above RMB 15 bn and expects tens of thousands of units shipped in 2026. On talent, founders with autonomous-driving backgrounds are flowing into embodied intelligence — Chen Yilun, former CTO of autonomous driving at Huawei, founded TARS, while Wang Naiyan, who led L3 autonomous driving at Xiaomi, left in September to prepare a physical-AI start-up. The scenarios that have achieved profitability so far are concentrated in logistics and retail, with industrial settings widely seen as the main battlefield for large-scale commercial deployment in 2026-2027.

On compute, humanoid company Figure has signed a multi-year strategic partnership with UK AI cloud provider Nscale: an initial commitment of USD 3.5 bn (about RMB 23.5 bn) in compute capacity, with plans to deploy up to 100,000 GPUs on NVIDIA's Vera Rubin platform to train the Helix embodied model, with both parties intending to expand beyond USD 6 bn; Nscale is simultaneously taking a strategic stake in Figure and becoming its preferred compute supplier, with the first systems due online in Barstow, Texas, in H2 2027. NVIDIA CEO Jensen Huang said Nscale and Figure will form a robot loop spanning training, simulation validation and on-robot deployment: "the two have activated the robotics flywheel". On capital, Agility Robotics will merge with Churchill XI (NASDAQ: CCXI) in a transaction worth about USD 2.5 bn; the S-4 filing discloses 2025 revenue of just USD 1.8 mn against an operating loss of USD 140 mn, with the company also flagging cash pressure. In Europe, France's Wandercraft seeks EUR 100 mn at a valuation of about EUR 750 mn, backed industrially by Renault and working with Goldman Sachs, to expand both industrial humanoids and medical exoskeletons. According to public reports, South Korea's HD Hyundai Robotics took a USD 9.7 mn (KRW 13 bn) stake in force and tactile sensor maker AIDIN Robotics, while US motion-data company Mecka AI reportedly raised a round led by Sequoia at a valuation of about USD 500 mn — three deals announced on the same day, all pointing upstream to "data + perception + hand".

This third-party ranking of cumulative humanoid funding (converted to RMB, as of 13 September 2026) puts US-based Figure first with about RMB 11.56 bn, followed by Germany's NEURA Robotics (RMB 10.89 bn) and China's Galbot (RMB 6.80 bn); next come US-based Apptronik (RMB 6.45 bn), China's X Square Robot (RMB 6.01 bn), AI² Robotics (RMB 5.83 bn), Unitree (RMB 5.81 bn), Qianxun (RMB 5.81 bn), RobotEra (RMB 5.22 bn) and US-based Agility Robotics (RMB 4.97 bn); TARS (RMB 4.81 bn), Galaxea (RMB 4.61 bn) and LimX Dynamics (RMB 3.45 bn) rank 11th to 13th. The middle of the table includes US-based Sunday Robotics (RMB 2.76 bn), Dobot (RMB 2.67 bn), EngineAI (RMB 2.66 bn), Keenon (RMB 2.43 bn), Agile Robots (RMB 2.41 bn), Hcfa (RMB 2.04 bn) and YOUIBOT (RMB 2.03 bn). Overall, Chinese companies hold 13 of the top 20 places, though the largest single rounds remain with US leaders; the ranking also lists PaXini (RMB 1.08 bn), Boshi (RMB 1.05 bn) and France's Wandercraft (RMB 1.01 bn). Note that this is a third-party aggregation — the definition of a "humanoid company" and the scope of amounts vary by source and are not directly comparable with IT Juzi or GGII tallies in China.

According to this report, Chinese dexterous-hand sales reached about 19,200 units across 2025, with leading firms reaching annual deliveries in the 10,000-unit range; this initial production capability has changed the competitive orientation and brought the market into a new phase, with customer attention shifting from "inward-competing" parameters — degrees of freedom, touch and light weight — to real-world working capability and actual benefit. On capital, according to a non-exhaustive GGII Humanoid tally, as of 30 July 2026, 15 companies in the segment had completed 31 rounds this year worth more than RMB 800 mn, a 1,500% year-on-year increase that exceeds the whole of 2025 in both deal count and amount; investors include Sequoia China, the Beijing AI Industry Investment Fund, Dongfang Precision and other private institutions, government-backed funds and industrial capital. On products, degrees of freedom have advanced rapidly since 2024, from 6 to 15 and now commonly 20+, while tactile sensing — initially optional on a few high-end products — is becoming standard on more and more products, with rising tactile dimensions and accuracy, even as weight falls, some high-performance products reaching about 400 grams. According to GGII's "China Dexterous Hand Industry H1 2026" report, 2025 sales were about 19,200 units (+236.84%) and should reach 70,200 units in 2026 (+265.63%). Fang Hainan, CMO of Inspire Robots, says: "at industry level, 10,000-unit-scale shipments confirm the engineering deployment capability and supply-chain maturity of Chinese dexterous hands, and lay the core scale foundation for subsequent cost reduction and large-scale applications." From key component procurement and assembly to quality inspection, dexterous hands are moving away from small-batch, hand-tuned trial production towards standardised, large-scale manufacturing; but whether they can be used steadily and durably in factories still has to be proven — the report sums up the gap as "the last centimetre" the humanoid still has to cross.

According to this report, customers are not buying an isolated mechanical hand but a complete operating solution for a specific task, so competition has shifted from a contest of individual hardware parameters to a contest of whole-system capability. "Actuators, reducers, motors and sensors iterate fast; the gap in pure hardware parameters is narrowing, and the difficulty lies in making software, algorithms and the body work together stably." On the real work site, the criteria are no longer "can the hand perform the motion" but task success rate, continuous runtime, human-intervention frequency, maintenance cost and payback period; the industry advice is to "calculate first, then select" — quantify process pain points, labour cost, operating frequency, environmental variability, allowable error rate and payback period before deciding how many fingers, how many degrees of freedom and which actuation mode, avoiding over-design. Real scenarios also shape products: Zhongke Guiji is running projects with JD.com and other industrial customers in logistics sorting, handling, loading/unloading and QC testing, with development shifting from "find a scenario for a product" to "derive performance limits from the process". But needs differ greatly by scenario, and Zuo Jiaping, co-founder of Linkerbot, acknowledges that "it will be hard in the short term for one dexterous hand to cover all scenarios": if each new scenario requires re-collecting data, retraining models and retuning hardware, application costs will not come down. Her team is therefore building the LinkerSkillNet dexterous-manipulation skill library so the hand "gets smarter with use", and envisages converging mature skills into the cloud to be called up like a mobile app.

In the exhibition area of CIFTIS 2026 (9-13 September, Beijing), artificial intelligence is no longer a demonstration prop but the thread running through every hall. In the telecoms, computing and information services hall, embodied intelligence is the biggest draw: the fully autonomous quadruped "Tutu" performs autonomous decision-making and action in real, unstructured environments, unlike equipment dependent on preset routes; the Beijing E-Town zone has built a "robot garden" integrating the Tiangong 3.0 humanoid, the Jingshi Technology dexterous hand and the Boya Gongdao bionic fish into a landscaped artistic space. Dexterous hands and sensors are no longer mere accessories to complete robots but standalone exhibits within the national event, shown on the same footing as whole robots. Also on display is China's first in-clinic transcription robot benchmarked against top international standards — a six-microphone array with proprietary noise-suppression separates doctor-patient dialogue, transcribes in real time and automatically generates structured medical records that can be written into hospital EMR systems in one click. The fair also launched the first industry-level integrated platform dedicated to cross-border circulation of embodied-intelligence data (see section 7), while the Shijingshan district has put into service the country's largest embodied-intelligence data training cluster, with data scale and diversity among the highest nationally.

On 12 September, the inauguration ceremony for UBTECH's industrial humanoid "super smart factory" was held in the northern ecological new district of Liuzhou, Guangxi. The plant covers 14,000 m² at a height of 13.8 m and mainly produces Walker S and Cruzr series embodied industrial humanoids; as the world's first benchmark humanoid smart-manufacturing plant adapted to 10,000-unit capacity, it can roll one industrial humanoid off the line every 10 minutes, for a planned annual capacity above 10,000 units. It was built jointly with Siemens Digital Industries Software: the Yanshee MOM manufacturing operations management system, developed on Siemens' Intelligence Center X enterprise agent platform, acts as the plant's digital "brain", providing closed-loop digital management of work-order scheduling, material delivery, equipment scheduling, quality monitoring and automated warehousing, plus full traceability via each robot's unique serial number, recording supplier information, production batches, assembly parameters and inspection data. On the line, Cruzr Y1 and Cruzr S2 units handle depalletising, palletising, loading and transport; final assembly uses collaborative robots, assist manipulators, driverless logistics vehicles and 360° rotating work platforms, enabling multi-angle precision assembly in place and flexible mixed-model production. To meet the need for more than 2,000 screws of over 50 specifications per robot, the plant deploys an industry-first intelligent tightening system. Quality control involves more than four hours of testing per robot plus an automotive-grade light tunnel for a 360° exterior inspection. In logistics, the plant has the industry's first fully automated vertical warehouse for humanoids, occupying just 65 m² for 112 robots and improving space utilisation by more than 50%. Founder Zhou Jian said the plant will mobilise Liuzhou's manufacturing resources to let embodied humanoids iterate and train on real workstations, accumulating valuable industrial embodied data, and will leverage Guangxi's position facing ASEAN to build an innovation demonstration hub. On business and overseas activity: the company has recently signed customers in Europe and Japan/Korea for more than RMB 50 mn of orders, covering the Walker C1 commercial service humanoid and the UWORLD U1 hyper-realistic humanoid; on the same day it signed a strategic agreement in Shenzhen with Misr Elsalam for Development & Advanced Technology S.A.E., which becomes its exclusive Egypt distributor, with Egypt as the hub for North Africa across education, commercial services and public affairs. Interim figures show H1 revenue of RMB 1.27 bn (+104.2%), humanoid sales of 16,123 units (+268.3%), including RMB 590 mn of revenue from full-size embodied humanoids (+1,445%) on 921 units sold. The company also won a RMB 150 mn bid for the Leshan commercial service humanoid project, and Daiwa reiterated its "buy" rating.

In mid-September 2026 the humanoid industry saw an unprecedented repricing: when a robot capable of omnidirectional movement and complex instruction interaction falls to RMB 29,900, the market's reaction is no longer enthusiasm but a sober examination of whether cheap equals essential. Unitree's R1 series starts at about USD 4,900 (roughly RMB 35,000) and its main G1 model falls to about USD 13,500 (roughly RMB 97,000); on the official JD.com store, the R1 (gold) is listed at RMB 39,999 and the R1 EDU standard at RMB 69,900. Meanwhile several makers including UBTECH and Noetix Robotics have launched sub-RMB 10,000 products: Noetix's "Bumi" is priced at RMB 9,998, or as low as RMB 9,418 after subsidies (about 94 cm tall, 12 kg, at least 21 degrees of freedom, for home education and companionship), with some models passing 10,000 pre-orders. The decline is precipitous in hindsight: in 2023 Chinese humanoid unit prices generally exceeded RMB 500,000, and by mid-2025 the average had fallen to about RMB 160,000, a nearly 72% contraction in the BOM cost of mainstream products over three years. Unitree's prospectus also shows unit prices falling from RMB 593,400 in 2023 to RMB 260,700 in 2024 and RMB 167,600 in the first nine months of 2025, with unit cost dropping from RMB 73,200 to RMB 62,200. This is not a single company's marketing move but the result of deep coordination across China's supply chain — in H1 2026 Chinese makers accounted for more than 97% of the 19,100 units shipped worldwide, and that volume advantage translates directly into economies of scale in component procurement, forcing assemblers to compress margins to the limit. The rental market is cooling too: daily humanoid rental fell from a peak of RMB 30,000 in early 2025 to a minimum of about RMB 3,000, roughly a tenth of the previous average, with quadruped robots falling to RMB 339 per day and a clearance wave in the second-hand market.

According to CCTV.com, from whole-robot locomotion to low-level control and data collection, humanoids at CIFTIS displayed the "hard power" of embodied intelligence. Hall 3, themed on telecoms, computing and information services, gathers more than 130 companies and institutions, including the whole embodied-intelligence chain: the robot athlete Tiangong, which broke several human records at the 2026 World Humanoid Robot Games, is on static display and plays a bianzhong bell set with controlled rhythm — strikes heavier or lighter, tempo neither rushed nor dragging — demonstrating precise force control; public information indicates the demonstration relies on whole-body coordinated control across 43 degrees of freedom, with no human intervention. On first showing, China's self-developed robotic electronic-architecture base technology covers, in a single architecture, the functional and performance requirements of everyday, industrial and medical scenarios; the first-show debuts across the embodied-intelligence chain are moving towards finer deployment scenarios. Also on display is a wearable device fixed to the hand and arm, combining spatial and visual cameras, which converts everyday grasping, taking and handing gestures into "textbooks" for robots, with the company concerned saying it has built a database of more than 1.5 million hours of human behaviour; another company focused on embodied robot data services shows an in-house simulation training system that faithfully reproduces real physical scenes, letting robots train and trial-and-error in virtual environments, and promotes data standardisation — high-quality standardised processing so that one dataset can be reused by multiple teams, lowering the training threshold for smaller embodied-intelligence firms and research institutes (see section 5).

According to this monthly review, the biggest mobile-robot news of September 2026 is that humanoids moved from demos into paid work, while the research focus shifted from mobility to manipulation. Two deployments stand out: Figure AI's Figure 03 has entered commercial deployment at BMW's Spartanburg plant, sorting unsorted parts into trolleys and succeeding the Figure 02 units that helped build more than 30,000 X3 vehicles; the new model adds soft safety surfaces, wireless charging and better tactile hands, and BMW is expanding the programme while saying it will deploy humanoids on a series-production line in Germany for the first time. On the consumer side, UBTECH began first deliveries of its UWORLD U1 companion humanoid in mid-September after more than 13,000 pre-orders — a different bet from the industrial machines. The report also urges distinguishing three states: delivered to a customer (Figure, UBTECH), announced without a product (OpenAI said on 2 September it "will definitely do a humanoid", with no ship date, price, unit target or manufacturing partner disclosed), and internal use only (Tesla's Optimus began production at Fremont in late August; Gen 3 is about 1.73 m and 57 kg, with Tesla projecting USD 20,000-30,000 at scale, but no third-party customer availability expected before 2027). On market structure, global humanoid shipments rose about 272% year on year in H1 2026 to roughly 19,000-22,000 units, with Chinese makers holding about 93%-97%; industrial and commercial uses already account for more than 70% of deployments, meaning near-term buyers are factories and warehouses rather than households.

On 12 September, during CIFTIS 2026, the first phase of the humanoid data training centre in Beijing's Shijingshan district was formally upgraded and unveiled under the new identity of the "Shijingshan Embodied Intelligence Training Centre". Located in the science-fiction industry innovation centre in Shougang Park, it covers more than 1,500 m² and is led by LUSTER and Zhongguancun Tongli, with Jingshi Kechuang, Yingshen and Tianlian Robotics among the industry partners; it includes a 4D world capture zone, a physical interaction test field, a generic "cerebellum" base data-collection zone, a shared multi-scenario 4D capture zone and an "AI factory", organised around two loops — "data production" and "intelligence evolution". The upgrade focuses on two core technical routes, 4D Gaussian light fields and world models: on top of existing 2D video and motion-trajectory data it adds depth, spatial relations and physical information, fully characterising object poses, contact events, mechanical relations and task-state evolution so models better understand "how an action changes the world". On capture capability, the centre has deployed a multi-viewpoint light-field system that reproduces motion trajectories, deformation and lighting changes with high fidelity, producing high-fidelity raw training material: for the home it fully reproduces cleaning, meal preparation and family care to output high-quality household datasets; for industry it captures sewing, packing, handling and product assembly workflows in depth, strengthening robots' grasp of industrial physical laws. Phase one is upgraded, and phases two and three are already operating; the next step is to connect all three phases into an integrated embodied-intelligence infrastructure combining real-robot collection, human data, 4D light-field reconstruction and world-model simulation. Earlier public information indicated that Shijingshan has put into service the country's largest embodied-intelligence data training cluster, with data scale and diversity among the highest nationally.

According to this report, beyond global 500 companies and industry giants, CIFTIS highlighted a generation of "very new" companies: they do not develop robots, produce GPU chips or work on foundation models, but supply the "data nutrition" for embodied-intelligence training, focusing on the last mile of AI deployment. At the Lingyu Technology (Beijing) stand in Hall 3, the NOLO Ego first-person data-collection device, shaped like a pair of AR glasses, draws a crowd: "this is a headset dedicated to data collection; worn by anyone, it collects real-scene information from a first-person perspective, so data is collected wherever the person goes," explains senior product manager Zou Jian. The device weighs just 200 g; worn while working normally in a factory, kitchen or store, it records multimodal vision, depth, pose and tactile data; when the hands enter the cameras' field of view to cook or wash dishes, it immediately captures fine manipulation detail across 21 finger and palm joints, with millimetre-level error. "With a smart glove, the data is richer," Zou Jian adds — the glove carries pressure sensors, so how hard a person grips or which way force is applied when tightening a screw can also be captured, with higher quality. Neither hardware nor algorithms depend on the robot body and no complex deployment is needed, attacking at the root the sector's pain points of high cost, small scale and few scenarios. Lingyu Technology started its data-collection business in 2024 and already serves more than 10 robotics companies, with foundation-model companies also in talks. The report adds that the company unveiled for the first time at CIFTIS a portable collection device capable of producing 8 to 10 hours of work data a day, about 400 GB.

Reporting from CIFTIS, JWView observes that data collection has become an essential part of embodied intelligence. Shi Lejiao of Jingchen Shuzhi (Beijing) explains that the data for the "Jingrui" robot comes from the Shijingshan training centre: during training every robot has a "teacher" (a data collector) who teaches it the relevant motions, such as a small stamping demonstration; after the demonstration, large-scale sample collection, annotation and several rounds of quality verification produce a high-quality dataset that is fed to the model for training. "The real-robot collection gap is large and our requirements on sample pass rate and collection success rate are high" — for stamping alone the process can take from a few days to a fortnight, but ensuring complete stamping and reachability at every pick and press still requires a great deal of data and reinforcement-learning validation. Liu Yonghui, a research engineer at Beijing Data Pilot Zone Services (Beijing Data Group), says the hardest part from "having data" to "usable data" is processing: "raw data itself releases no value; the core is the intermediate processing step." The most basic is cleaning — identifying unclear or blank fields, filtering some out and sending others back for updating; then comes annotation, whose content depends on the scenario: for autonomous driving, vehicles, roadsides and lane lines in images must be semantically segmented and boxed; for professional or trade-fair exchanges in different languages, annotation focuses on transcription, faithfully rendering every sound unit spoken. "Only when this information is added to the raw data does the dataset acquire value." The report notes that industry standards remain inconsistent and interfaces proprietary: training grounds face homogeneous tasks and insufficient data diversity and circulation, with data not flowing between bodies, scenarios and institutions, further constraining training results; the industry is already improving overall operations and management through unified access, unified indexing and unified operation.

On 13 September, Huaxin Securities published an in-depth automotive-sector study, "Precision reducers — strong domestic demand, humanoids open up the market", noting that the reducer is the intermediate device between power source and actuator, converting via gears and worm drives a high-speed, low-torque input into a low-speed, high-torque output while improving transmission accuracy and load capacity; precision reducers with low backlash and high accuracy have high technical barriers and strong demand, and fall into three families: harmonic, planetary and RV. Their humanoid fit differs clearly: harmonic reducers offer high ratios, high precision, zero backlash and compact size but are weaker on life, efficiency and load capacity, and are the core choice for humanoid rotary joints, already used by Tesla's Optimus, AGIBOT A1/A2 and UBTECH's Walker. Planetary reducers are compact, strong in load capacity and efficient but cannot meet ultra-high precision needs, and are widely used in light manipulators and automation equipment demanding cost-effectiveness and efficiency; Unitree's G1/A1 and dexterous-hand micro-motors already use them. RV reducers offer strong load capacity and impact resistance but are complex, bulky, heavy and costly, remaining mainly for industrial robots and manipulators. According to calculations by Laifu Harmonic (03952.HK), China's robotics precision-reducer market was about RMB 3.5 bn in 2025 and could reach RMB 23.1 bn by 2030, a 45.9% CAGR; in 2025 the harmonic/planetary/RV markets stood at RMB 1.3/0.6/1.6 bn and could reach RMB 13.4/6.2/3.5 bn by 2030, with CAGRs of 59.8%/59.2%/17.1%. The study concludes that humanoid reducers will remain dominated by harmonic, planetary or hybrid solutions.

This supply-chain study notes that the first to profit from the production wave are not robot builders but upstream component suppliers, with profit distribution the opposite of intuition. Upstream orders stretch into next year: for harmonic reducers, China's second-largest maker holds orders for more than 400,000 units and grew gross profit nearly 150% in H1; another supplier states plainly in its interim report that "harmonic reducer production has started and first-supplier status on the T-chain is established"; Midea's intelligent precision-reducer base broke ground with RMB 2 bn. On sensors, a CCID report shows humanoid six-axis force sensor shipments passing 10,000 units for the first time, with Chinese makers taking 92.8%. The mid-chain "selling data" business earns money earlier than selling robots — the industry already speaks of "robots burning cash while data-collection firms pocket it": to become smarter, humanoids need vast amounts of real-world operating data. On judging progress, the report insists: "watch weekly output, not orders." Tesla had already told suppliers to target 1,000 units a week in September and 2,000-2,500 by year-end; whether a plant can steadily roll out 1,000 humanoids a week depends on yield, supply-chain completeness, assembly hours and inspection — far more real than a purchase order. The report notes the roughly 5,000-unit bulk order is supply-chain information not confirmed by Tesla, and that the Optimus timeline has already slipped several times.

Supply-chain research shows humanoids shed their costly laboratory-toy label largely because of cost collapse in three key motion components. Mass-production bottlenecks had long centred on the "old trio" of harmonic reducers, planetary roller screws and six-axis force sensors; over the past two years, as domestic precision-machining capacity was released in bulk, prices for these previously imported components adjusted sharply. Planetary roller screws, the core of humanoid linear actuators, previously cost several thousand RMB each; between 2023 and 2025, as many manufacturers rushed into the segment, competition cut overall cost by more than 80%. Harmonic reducer unit prices fell from RMB 3,000-5,000 to RMB 1,500-2,000, and six-axis force sensors dropped from the RMB 10,000 range to below RMB 5,000. Beyond mechanical parts, localisation of motors and motion controllers exceeds 85%, meaning that in a robot selling for RMB 30,000 the floor of hardware manufacturing cost has been identified; for assemblers the remaining margin is minimal and selling the machine itself can no longer be a high-margin business. The report also flags "artificial exuberance": while hardware costs are controllable, a clear scissors gap remains between funding heat and real market absorption capacity — a mismatch between units shipped and amounts raised.

On 10 September, RoboSense Technology (02498.HK) published a connected-transaction announcement: its indirect wholly owned subsidiary Shenzhen RoboSense entered a transfer agreement covering the R&D, manufacturing and sales business and related assets of full humanoid robots (including intellectual property such as patents and copyrights, inventory, computers and servers, production equipment and tools, and consumable materials used in design and development), for a total cash consideration of RMB 59,878,000, payable in full within 60 days of execution, with completion expected no later than 30 September 2026. The buyer, Shenzhen Xiyuan Robotics, is 35% held by Dr Qiu Chunxin, executive director, chairman and chief scientist of the company, making the deal a connected transaction under Chapter 14A of the Hong Kong Listing Rules. Financial details: the target business recorded a net loss before and after tax of RMB 11.195 mn in 2025, widening to RMB 15.584 mn in H1 2026; its unaudited net book value at 30 June 2026 was just RMB 2.384 mn; independent valuer PG Advisory Group, using the asset-based (cost) approach only because income and market approaches were deemed inapplicable given the technology's early stage and the absence of comparable transactions, assessed the in-development assets at RMB 45.42 mn; on that basis the company expects a net disposal gain of about RMB 37.9 mn (unaudited). After completion the company exits the complete-robot segment entirely and refocuses on supplying lidar, spatial cameras, tactile sensors and joint motors to embodied-robot makers, becoming one of the buyer's component suppliers, with subsequent dealings as continuing connected transactions at fair market prices. By way of background, RoboSense launched an AI robotics strategy in early 2025, moving from "the robot's eye" to exploring "hand-eye-brain" coordination, and introduced a second-generation dexterous hand Papert 2.0 with 20 degrees of freedom, an Active Camera vision solution, an FS-3D force sensor, an LA-8000 linear motor and a DC-G1 robot domain controller; but the complete-robot business was never aimed at commercial sale, serving as a "mother machine" for developing incremental components. Operationally, the company posted H1 2026 revenue of RMB 1.020 bn (+30.2%) and a net loss of RMB 160 mn (against RMB 149 mn a year earlier), with gross margin falling from 25.9% to 21.8%; total lidar sales reached 719,200 units (+169.6%), of which 282,600 units were for robotics (+510.4%), accounting for nearly half of product revenue and the main source of product gross profit. Sector comparison: Hesai (02525.HK) has said it will not enter robot bodies or general embodied foundation models, taking the same "selling shovels" position, with three lines — robot-specific lidar, the Kosmo spatial intelligence platform and robot power modules; in Q2 2026 its robotic lidar shipments reached 142,400 units (+193.4%) and more than 10,000 power modules had been delivered cumulatively. Seyond (02665.HK) focuses more on perception hardware, with about 34,600 units sold in H1 2026 across robotics and other products (+842.9%). For these players, robotics is growing fast, but extending from sensors into actuators and complete robots offers a poor short-term return; key components, more standardised and reusable, more readily generate scale effects and technical barriers.

On 11 September, the CIFTIS 2026 themed event "Physical AI & Embodied Intelligence Robot Innovation Ecosystem Exchange" was held at Shougang Park in Beijing, with a speech by Zhang Feng, party committee secretary of the Chinese Institute of Electronics (CIE) and former party leadership member and chief engineer of the Ministry of Industry and Information Technology (MIIT). He said embodied intelligence has appeared in the government work report for two consecutive years and, as a priority future industry, is now entering a pivotal phase of dual drivers — "scale industrialisation plus commercial deployment"; 2026 is the turning point, as physical AI and embodied intelligence move out of laboratory demonstration and the central question becomes converting technical capability into real commercial value — "but the industry is still far from large-scale, inclusive commercialisation". He set out the directions: first, build an autonomous, controllable industrial ecosystem; the CIE, with the Beijing Humanoid Robot Innovation Center and the Shanghai National-Local Joint Humanoid Robot Innovation Center, will advance an embodied-intelligence open-source plan, share high-quality industry datasets to lower R&D thresholds, accelerate construction of the national embodied-intelligence test and validation platform offering a full chain from algorithm training to system integration and performance evaluation, and promote an industry-education alliance and a Chinese "Hundred" assembly for humanoids and embodied intelligence. Second, pursue technological breakthroughs and scenario deployment in parallel, focusing on world models, physical simulation, VLA models, high-precision sensing and domestic edge computing to overcome Sim2Real transfer, dexterous manipulation and brain-body coordination, while rejecting pure technical showmanship in favour of pilots addressing real needs such as flexible industrial work, hazardous environments and care and home assistance. The forum also saw the signing of three major projects (a zero-carbon care and tourism base, embodied medical and elderly-care robot R&D, and multi-form robot OPC enablement cooperation). On policy supply, three documents and one forum in a single week moved the levers from "encouraging applications" to the industrial foundations of "data, standards and testing": Beijing's 15th Five-Year Plan for high-precision industries lists embodied-intelligence robots among "successive growth drivers", and the three-ministry Digital Village High-Quality Development Action Plan (2026-2030) writes robots into the list of key agricultural technology breakthroughs.

CIFTIS launched the first industry-level integrated platform dedicated to cross-border circulation of embodied-intelligence data, intended to become a "data circulation hub, compliance governance benchmark and industrial enablement support". The platform has already completed the full chain "data product listing – order submission – compliance assessment – contract signing – payment settlement – encrypted transmission – cross-border delivery – acceptance and archiving", improving both the convenience and the compliance management of embodied-data exports. The Shijingshan district has also put into service the country's largest embodied-intelligence data training cluster, with data scale and diversity among the highest nationally. The platform links up with arrangements made on 9 September, the opening day of CIFTIS, marking an extension of the official narrative from "compliance for data exports" towards "open-source ecosystem + industry datasets + national test and validation". For assemblers, data-service providers and overseas buyers with cross-border data needs, it offers a standardised, auditable route for data leaving the country, signalling that cross-border embodied-data flows will gradually move from one-off projects to a normalised, compliance-managed platform channel.

According to this report, standards work is keeping pace with industry: in June the Ministry of Industry and Information Technology issued its 2026 third-batch plan for revising and developing industry standards, adding the "Technical specification for end-effector interfaces for humanoids and embodied intelligence — Part 1: dexterous hands"; in August the "2026 Guide to Building the National Humanoid Robot Industry Standards System" went out for public comment. Industry figures note that standardisation does not mean converging different products onto one form, but establishing a necessary common language — interfaces, data recording, and performance test and evaluation rules — to cut the repeated adaptation costs between robot makers and component suppliers, while consolidating an institutional basis for compatibility and comparability without constraining multiple technology routes. The assessment system is evolving too: the 2026 special action on real-scenario training for humanoids and embodied intelligence calls for scientifically evaluating the real task success rate, efficiency gain, safety and reliability, and economic feasibility of complete solutions, and promoting regular deployment of those that pass validation. Economic Daily commented in the same period that embodied intelligence should not "favour display over application": the MIIT and SASAC have launched the real-scenario training action, moving key products into "operating mode"; industry competition is shifting from a single breakthrough on the complete robot to coordinated development of model, data, body and manufacturing, and must avoid prizing display over application and quantity over quality. The report frames the current stage as moving "from bionic display to real-world delivery, from a single technical breakthrough to an upgrade of the whole chain", and notes that with deep coordination of the embodied "brain, body and terminal hand", dexterous hands will keep unlocking productivity in physical scenarios.

This analysis argues that humanoids are genuinely working today in repetitive industrial jobs, while the dream of a flexible robot employee who can handle almost anything remains well ahead of the evidence. Verifiable deployment data is starting to appear: BMW's Figure programme has logged more than 90,000 component movements across 1,250 operating hours — long enough to expose problems a 20-minute demo would never reveal; GXO, an Agility Robotics customer, reports that Digit has moved more than 100,000 totes. Safety constraints remain a hidden variable in the economics: BMW still used barriers and partitions during the Figure 02 programme, and Agility is designing Digit v5 around cooperative safety so it can work more freely alongside human co-workers; a robot that must move slowly, stay behind a barrier or stop whenever someone approaches may be technically safe yet make poor economic sense. The analysis argues the industry now needs to publish the "boring" industrial metrics: uptime, mean time between interventions, autonomous recovery rate and productive cycles between human assists; when companies publish those figures across months rather than hours, humanoids will have become normal industrial equipment. Separately, a monthly industry review notes that Amazon has passed one million warehouse robots and launched DeepFleet, a robotics AI foundation model, plus Vulcan, a touch-sensing system able to handle about 75% of fulfilment items — that 75% figure honestly marks the technology's edge, with about a quarter of items still needing a human. On market structure, global humanoid shipments rose about 272% year on year in H1 2026, with Chinese makers holding about 93%-97% and industrial and commercial uses above 70% — near-term buyers remain factories and warehouses.

On 10 September, a WeChat Moments screenshot from Shao Tianlan, founder and CEO of Mech-Mind — which listed in Hong Kong only on 1 September — circulated widely in the industry: he criticised the prevailing "assembled" embodied-intelligence start-up playbook, whose "formula is to manufacture fake, unsustainable revenue through all kinds of related-party transactions (such as 'data-collection centres' and 'leasing companies'), with no product-market fit, publishing only sensational 'big news' and aiming to list within two or three years", naming Galbot explicitly. Galbot responded late on 10 September with an article on its official WeChat account, "Embodied intelligence is a long-distance race; we only race against time", and told media on 11 September that it would not "join pointless verbal sparring or be disturbed by short-term noise". By way of background, according to The Information, Chinese regulators are raising the listing bar for humanoid start-ups, requiring proof of recurring revenue or genuine innovation; media report that one leading embodied company saw its revenue cut by nearly half during IPO audit (related-party transactions and miscellaneous revenue). Another structural move in the period: RoboSense is selling its full humanoid robot business for RMB 59.878 mn (see section 6). Together with the authorities' tightening of humanoid IPO scrutiny and the National Development and Reform Commission's earlier warning against "blind following and rushing in", these threads form a single "deflating the bubble" line: the sector is moving from demonstration-driven valuation into a phase of validation by orders and cash flow, with revenue quality becoming a threshold for listing and refinancing.