Newsletter Robotics & Physical AI

Le 6 octobre, XPENG a annoncé que sa division robotique avait signé des accords d'achat d'actions avec plusieurs investisseurs, levant plus de 900 M$ pour une valorisation post-money supérieure à 6,3 Md$ — selon la société, la plus grande opération de capital privé en une seule tranche jamais réalisée dans l'IA incarnée en Chine. Le tour est mené par IDG Capital, avec la participation de Gaorong Ventures et le soutien stratégique de Tencent et Alibaba ; XPENG conserve le contrôle de la division, qui reste consolidée. Les fonds financeront la R&D matériel et logiciel, l'entraînement des modèles Physical AI, la génération de données, les installations de production de masse et l'expansion commerciale mondiale. Le produit phare IRON compte 76 degrés de liberté (21 par main) et embarque trois puces Turing maison totalisant 2 250 TOPS, permettant d'exécuter le modèle de base Physical AI directement en périphérie, sans téléopération ; puces, contrôleurs, modules de mouvement et mains dextres sont développés en interne. XPENG a mise en service ce qu'elle décrit comme la première ligne de production automatisée au monde pour robots humanoïdes avancés, avec plus de 80 % des processus critiques automatisés et des standards de qualité automobile ; une unité IRON de nouvelle génération est récemment sortie seule de la ligne. Calendrier : production de masse fin 2026 (déploiements initiaux dans les magasins et campus XPENG), lancement officiel en 2027 avec livraisons en Chine et à l'étranger. Le PDG He Xiaopeng supervise directement l'activité robotique et compte répliquer les capacités de chaîne d'approvisionnement, de fabrication et de mondialisation de son activité automobile ; une usine de données d'IA incarnée a été créée à Guangzhou.

Le 8 octobre, D-Robotics, basée à Nanshan (Shenzhen), a annoncé un tour C de 400 M$, le plus important de l'année 2026 en Chine dans le segment IA incarnée et puces robotiques. Le tour est mené par Mirae Asset, avec la participation de Meituan Strategic Investment, Hefei Guotou, Nanshan Zhanxin Investment et Jingquan Capital, ainsi que de fonds comme Cathay Capital, GF Xinde, Beyond Moore et Xinchuan II ; les actionnaires historiques Hillhouse Ventures, Five Source Capital, Linear Capital, Huangpu River Capital et Vertex Growth Fund (Temasek) ont remis au pot. Les fonds renforceront la gamme complète de puces Sunrise et construiront une plateforme logicielle de bout en bout couvrant « collecte de données — entraînement de modèles — validation en simulation — déploiement en inférence ». Issue de l'incubation de Horizon Robotics, la société s'appuie sur des puces de calcul embarqué et une plateforme pour développeurs : au premier semestre 2026, son chiffre d'affaires a plusieurs fois dépassé celui de l'an dernier, et les puces Sunrise cumulent plus de 8 millions d'unités expédiées ; depuis le lancement de la Sunrise S600 en novembre 2025, plus de 20 clients de premier plan (Unitree, Qianxun Intelligent, X Square Robot, PaXini, etc.) l'ont adoptée, avec un taux de couverture clients supérieur à 50 % dans l'IA incarnée, la plupart des projets étant passés en expédition à l'échelle. Son programme DGP couvre 10 filières de pointe et fédère plus de 500 start-ups, 500 établissements et 100 000 développeurs dans le monde.

Le 8 octobre, la société pékinoise d'IA incarnée Lingsheng a annoncé un tour A de l'ordre de 100 M¥, mené conjointement par Huafang Capital, Daohe Yuanqi (Daohe Long Term), Suwen Electric (300982.SZ) et un investisseur industriel stratégique de premier plan du secteur. Fondée en février 2023, Lingsheng se positionne comme fournisseur d'infrastructures d'IA incarnée autour de son architecture unifiée RUDA (Robotics Unified Device Architecture), une base transversale multi-corps : RUDA sert de socle, PhiAgent produit des données (conversion de vidéos de mains humaines en données et compétences réutilisables, formant un ensemble d'actifs « vidéo humaine — vidéo robot — trajectoire simulée ») et RoboAgent exécute en scène réelle et renvoie les résultats pour optimisation, le tout via un système Harness générique qui relie modèles en amont et matériels hétérogènes en aval (humanoïdes, mains dextres, pinces industrielles). Pour la boucle de données, la société a aussi développé le gant exosquelette multimodal LivDEX. Commercialement, RUDA est déployé dans la fabrication intelligente, le commerce non assisté, la santé, la recherche et le tourisme ; l'insertion/retrait de modules optiques atteint près de 100 % de réussite de test dans certaines conditions, avec en complément le contrôle qualité 3C, la manutention et le transport de gros composants. Le fondateur-PDG Yang Hongbing est diplômé de Tsinghua, ancien directeur algorithmique senior de Baidu et vice-président de Tencent Cloud, et a été CTO d'un grand fabricant d'humanoïdes ; le cofondateur et CTO Jiang Yuhua, docteur « post-2000 » de Tsinghua, pilote la feuille de route technique Harness du modèle du monde.

Sur la période, les montants importants se dirigent en parallèle vers les humanoïdes et puces d'IA incarnée, les infrastructures de données incarnées et la perception tactile ; la taille des tickets se concentre nettement sur les équipes ayant déjà fait la preuve de leur capacité à produire ou à livrer.

Depuis septembre, le secteur enchaîne les tours de grande taille. Selon Zero2IPO : Sudu Technology a bouclé un nouveau tour de plus de 1 Md¥ (Guotou Xiandao, Guotou Futeng, Guotai Haitong, etc.) ; Knowin a levé plusieurs centaines de M¥ en Angel+++ (fonds liés à JD.com, Zhengxingu Capital, Nanshan Zhanxin, Walden) ; PaXini a clos une série B++ de plusieurs centaines de M¥ (plus de 4 Md¥ cumulés en 2026, valorisation au-delà de 10 Md¥, procédure d'IPO A-share lancée) ; Cornerstone Robotics a reçu 700 M$ d'investissement stratégique (fonds Medtronic Chine) ; Mech-Mind a bouclé 186 M$ d'investissement de base (E Fund, Taikang Group, Ruihua Holdings) ; Kinetix AI a levé plus de 500 M¥ en série Angel+ (Vertex Growth, Fangguang Capital) ; ENCOS a bouclé plus de 300 M¥ en série B (CITIC Jinshi, Nice Group, Su Venture) ; Sainade a levé près de 200 M¥ (fonds Wuliangye, China-US Venture, Xingzheng Investment, Zhechuang Technology). Côté fonds sectoriels, les initiatives se multiplient : Guangdong Intelligent Robot Industry Investment Fund (Hengjian Holding avec ICBC Capital et quatre niveaux de capitaux publics, a investi dans AI² Robotics), fonds robotique du district de Beijing E-Town, véhicule de capital-risque humanoïde Hangzhou West Lake, véhicule robotique Suzhou Wuzhong II, etc. — le capital prépare ses munitions via des fonds. Sur la même période, Direct Drive Tech est entrée en bourse à Hong Kong, devenant le premier titre coté de l'entraînement direct en Chine.

Les statistiques publiées à l'étranger indiquent qu'environ 8,6 Md$ ont été levés en 2026 par les acteurs des humanoïdes, soit environ 1,8 fois le niveau de 2025. Côté valorisation : Figure ~39 Md$, Apptronik ~5 Md$ (Google co-lead), Unitree ~9 Md$ lors de son IPO au STAR Market de Shanghai. Le secteur se divise : la Chine domine les volumes et les prix, les États-Unis dominent la valeur unitaire et les contrats payants — la production chinoise a progressé d'environ 94 % en glissement annuel, Unitree et AGIBOT représentant environ 80 % du volume chinois ; à l'inverse, les robots Figure F.03 facturent environ 25 $ par heure-machine chez BMW, et l'usine BotQ de Figure monte vers « un robot par heure » (objectif actuel 12 000 unités/an, 100 000 dans quatre ans). Les projections longues des banques relèvent de l'ambiance (Goldman : 6,48 M d'unités/an en 2035 ; Morgan Stanley : 1 Md d'unités et 5 000 Md$ de revenus en 2050) ; l'indicateur réellement exploitable reste « les pilotes signés qui se transforment en flottes », non les démonstrations scéniques.

À l'IROS 2026 de Pittsburgh, Xynova, basée dans la zone économique de Yuhang (Zhejiang), a présenté sa main dextre hybride Flex 2 et sa main de recherche à entraînement direct Prima 1 — première incursion aux États-Unis et présentation complète de sa double approche technique. Deux produits, deux voies : Flex 2 adopte une architecture hybride « câbles + entraînement direct », avec 23 degrés de liberté, une paume de seulement 400 g, une force maximale de 20 N au bout des doigts et une répétabilité de ±0,2 mm ; la source d'énergie est reportée sur l'avant-bras pour allier légèreté et charge élevée, à destination de l'assemblage industriel, des travaux à risque et du tri logistique. Prima 1 suit une voie purement à entraînement direct : main complète de 850 g, 22 degrés de liberté actifs, force par doigt ≥ 15 N, capable de saisir et tenir fermement 20 kg, temps de réponse en contrôle d'effort inférieur à 10 ms, capteurs visuo-tactiles et matrice tactile distribuée intégrés au bout des doigts avec une sensibilité de force de 0,1 N — destinée à l'entraînement algorithmique en université et en laboratoire. Les deux lignes se répondent : une politique d'apprentissage par renforcement mature sur Prima 1 peut être transférée vers Flex 2. La société maîtrise toute la chaîne (moteurs, électronique de commande, transmission, perception, algorithmes) et développe une usine de 5 400 m² à Hangzhou pour la montée en cadence.

À l'IROS 2026, Sharpa a présenté sa nouvelle main dextre W02, aux côtés de l'humanoïde généraliste D01 et du gant de données exosquelette AE01. Le fait le plus commenté : le nombre de degrés de liberté actifs passe de 22 (W01) à 21 — le DDL retiré est celui de l'articulation CMC à la base du petit doigt, peu sollicitée dans les saisies et manipulations courantes (il ne servait qu'à la rotation axiale du petit doigt), ce qui simplifie la structure et réduit les points de défaillance. Autres évolutions : taille de la main réduite d'environ 30 %, poids abaissé, pour entrer dans des espaces conçus pour la main humaine et alléger l'avant-bras ; étanchéité IP54 et « rayon de saisie nul » (baguettes, fils fins) ; capteur visuo-tactile haute résolution au bout des doigts (5 mN – 30 N, résolution spatiale 1 mm) et peau électronique sur le reste de la paume (0,1 – 20 N, résolution 5 mm), soit une couverture tactile de toute la main. La W01 équipait le humanoïde de référence Nvidia GR00T (corps Unitree H2 Plus, main Sharpa Wave). Le D01, doté de modules d'articulation et d'algorithmes de commande maison, atteint plus de 10,5 m/s en vitesse d'extrémité de bras et ±0,2 mm de précision, avec de la peau électronique sur les bras et le torse pour intégrer le « retour corporel » ; l'AE01 capture les mouvements naturels de l'opérateur via 22 encodeurs et les restitue en temps réel au robot pour la téléopération précise et la collecte de données à la première personne.

BrainCo (Hangzhou), spécialiste des interfaces neuronales, dévoile Revo3, troisième génération de sa main dextre : 21 moteurs indépendants pour 21 degrés de liberté entièrement actifs (5 pour le pouce, 4 par doigt, soit les 21 DDL de la main humaine), pour un poids total de 0,43 kg et 216 mm de hauteur de paume. Côté toucher : matrice tactile couvrant toute la paume avec une résolution de 0,01 N, et, en version V-Touch, des capteurs visuo-tactiles au bout des doigts détectant des déformations dès 130 µm. Architecture entièrement à entraînement direct et réversible (sans câbles ni tringlerie), communication à 500 Hz, force de préhension de 70 N et répétabilité de 0,1°, compatible avec MuJoCo, Isaac Gym et Omniverse pour un sim-to-real en un clic. Les démonstrations officielles incluent le jeu de ficelle, la toupie et l'enfilage de perles. Cette expertise provient de son expérience en tendons, transmission de force et toucher sur des prothèses intelligentes distinguées par le Time Best Inventions, transposée vers la robotique.

Le fabricant d'effecteurs terminaux de Shenzhen DH-Robotics a présenté à l'IROS 2026 l'ADH-5-13, main dextre cinq doigts à 13 degrés de liberté entièrement à entraînement direct, ainsi que la main trois doigts UDH-3-7. L'ADH-5-13 intègre une détection tactile au bout des doigts et accepte des extensions (peau électronique, capteur d'effort/couple six axes, capteur visuo-tactile) ; capteurs et modules individuels se remplacent sans démonter la main ni un doigt entier, ce qui, selon la société, améliore l'efficacité de maintenance de 300 % et réduit l'immobilisation. L'architecture à entraînement direct réversible contrôle indépendamment les 13 DDL actifs, avec double codeur magnétique par articulation et une répétabilité de positionnement au bout des doigts de ±0,2 mm, compatible contrôle hybride effort/position. L'UDH-3-7 à sept DDL offre une charge maximale de 15 kg, une force de 50 N au bout des doigts, une répétabilité de ±0,02 mm et une durée de vie de 1 million de cycles ; son pouce autorise 180° de rotation et d'opposition. Support CAN FD, RS-485 et EtherCAT, outils C++/Python, intégration ROS 2, Isaac et MuJoCo. La gamme « deux / trois / cinq doigts » répond à trois besoins de manipulation ; les pinces servo de la société totalisent plus de 200 000 unités expédiées dans plus de 40 pays.

Le 8 octobre, UBTECH a annoncé la signature d'un accord de coopération stratégique avec FAW-Volkswagen : les deux parties développeront et testeront conjointement des applications d'humanoïdes d'IA incarnée en scénarios logistiques, bâtiront des sites de démonstration et accéléreront le déploiement en fabrication intelligente. L'accord s'appuie sur un déploiement déjà en cours : le Walker S Lite d'UBTECH effectuait déjà des entraînements au contrôle qualité à la branche de Qingdao de FAW-Volkswagen (usine de démonstration nationale de fabrication intelligente), le robot étant intégré au système de contrôle automatisé du site ; la coopération remonte à juillet 2024, quand l'usine de Qingdao avait ouvert à l'UBTECH Walker S des scénarios de ligne (serrage de boulons, pose et manutention de pièces). Ce nouvel accord fait de la logistique un axe formel, avec des scénarios de démonstration co-construits plutôt que des pilotes ponctuels. UBTECH appuie son déploiement industriel sur quatre piliers : cerveau incarné (pile complète modèle de base — modèle du monde — modèle d'action), cervelet humanoïde, corps hautes performances et intelligence d'essaim. Côté capacité, son usine super-intelligente d'humanoïdes industriels de Liuzhou (Guangxi), entrée en service le 12 septembre, couvre 14 000 m², produit les séries Walker S et Cruzr et peut sortir un robot toutes les 10 minutes, en utilisant des robots pour fabriquer des robots.

Le 5 octobre, RoboParty a présenté à l'IROS 2026 son humanoïde RP1, destiné à la recherche, à l'enseignement et au développement d'IA incarnée, dans la continuité du projet RPO lancé en janvier 2026. La démonstration, baptisée « Kick Me », met en avant sa capacité à ajuster sa posture et à retrouver son équilibre après un impact sans mouvements préprogrammés. Son système d'exploitation PartyOS embarque le framework UFO, permettant au robot d'entraîner lui-même ses compétences motrices de base ; le système d'actionneurs maison de la marque Romomo délivre jusqu'à 160 N·m de couple articulaire en contrôle temps réel, avec intégration du corps, des actionneurs, du contrôle bas niveau et des algorithmes d'IA ; le robot peut recevoir la main RP Hand pour la manipulation fine. La société s'engage à ouvrir entièrement le logiciel de RP1 — contrôle du mouvement, environnements de simulation, SDK et outils d'entraînement. Pour le fondateur Yi Huang, l'objectif est de faire de RP1 une plateforme ouverte que les développeurs peuvent consulter, modifier, entraîner et améliorer en continu. Le projet RPO compte déjà plus de 2 500 étoiles sur GitHub et une communauté de plus de 5 000 développeurs ; une feuille de route open source détaillée sera publiée en octobre, et la production à grande échelle est prévue pour la fin du T4 2026.

GENISOM AI a participé à l'IROS et révélé que, fin juin 2026, plus de 15 000 robots d'IA incarnée avaient été produits. Ses produits offrent une protection IP66, une plage de température de -20 °C à 55 °C, une autonomie de 5,5 h et une puissance de calcul embarquée de 86 TOPS, avec un système de perception omnidirectionnelle à 720°, la navigation intelligente RoamerX et le suivi autonome omnidirectionnel GLUE, pour une localisation centimétrique et une cartographie autonome avec évitement. Les robots sont déjà en service réel dans l'électricité, la pétrochimie, la lutte incendie, la sûreté et les situations d'urgence : la société a contribué aux normes du secteur des robots d'inspection électrique, mène des projets d'inspection, intervient en environnements à haut risque et assure des patrouilles à haute fréquence de parcs et de quartiers. Côté écosystème, elle s'appuie sur Neusoft pour les canaux sectoriels nationaux et travaille avec Huawei Cloud, AGIBOT, Lenovo, Inspur Cloud et Unisplendour Zhixing ; sur le plan technique, elle collabore avec D-Robotics, ByteDance, Tencent Cloud et Highpower Technology — plus de 500 partenaires au total. L'adoption par des équipes de recherche de premier plan (université de Manchester, NTU Singapour) est présentée comme une validation de son savoir-faire industriel.

Un article du 7 octobre cartographie les prix des humanoïdes chinois : niveau « quelques milliers de yuans », orienté jouet et spectacle/éducation — Noetix Bumi à 9 998 ¥ (lancé en octobre 2025, livré en mars 2026), Unitree R1 à partir de 29 900 ¥ (livraison en stock depuis juin 2026) et PrimeBot Q1 à partir de 19 900 ¥ (expédition immédiate depuis le 1er octobre 2026) ; niveau « quelques dizaines de milliers de yuans », les « travailleurs » qui entrent réellement en usine — AGIBOT Lingxi X2 Young Edition à 98 000 ¥ (livraisons en série depuis décembre 2025, l'appareil le plus utilisé pour l'assemblage 3C en Chine), Fourier GR-3 à 115 000 ¥ (livré en octobre 2025), Unitree G1 à partir de 85 000 ¥ ; niveau « plusieurs centaines de milliers de yuans », orienté showroom haut de gamme — UBTECH série U1 (Lite 119 800 ¥ / Pro 169 800 ¥ / Ultra 880 000 à 990 000 ¥ ; lancée en juin 2026, premières livraisons le 16 septembre) et MATRIX-3 de Matrix ChaoZhi (flagship 580 000 ¥ / PRO 680 000 ¥). Cette baisse rapide résulte de la localisation des composants clés et des économies d'échelle, mais le prix affiché n'est pas le prix de transaction et les délais des versions haut de gamme sont longs. La structure de marché reste très B2B : les principaux acheteurs sont les universités et instituts de recherche, suivis des sites touristiques et opérateurs culturels, puis des fabricants d'électronique et d'automobile ; le retail grand public représente moins de 5 %, essentiellement des passionnés.

Le 7 octobre, un reportage de CCTV indiquait que des habitants de Tai'an (Shandong) collectent des données pour le développement de systèmes d'IA incarnée, un revenu d'appoint inhabituel. Dans les épiceries, on voit des personnes équipées d'une caméra frontale enregistrer leurs gestes de la main pour attraper un fruit ou un paquet de nouilles ; d'autres la portent chez eux pour filmer les tâches ménagères (étendre ou plier le linge). Ces vidéos fournissent aux entreprises des données essentielles pour entraîner leurs systèmes d'IA. Pour Chen Junxi, qui ne peut occuper un emploi classique car il s'occupe de sa mère âgée, ce travail rapporte environ 10 à 12 $ par jour, de façon répétable et durable, ce qui convient particulièrement au télétravail. Les entreprises paient aussi des villageois pour des données similaires : au village de Wanglinpo, ceux qui fabriquent du tofu, cuisent des brioches ou préparent des crêpes portent également les appareils d'enregistrement. Le directeur du centre de mégadonnées chargé de collecter et d'analyser ces informations, Sui Ming, explique que l'objectif en allant en zone rurale est de maîtriser les techniques des artisans traditionnels : « en collectant des données selon le fonctionnement des industries locales, nos scénarios ouverts deviennent plus authentiques et plus précieux, car ils transforment le savoir-faire des maîtres en données que les machines peuvent reconnaître et lire », élargissant ainsi la portée et les types de données d'entraînement. Le reportage rappelle par ailleurs que de janvier à mai, les ventes des entreprises chinoises d'IA incarnée ont progressé de plus de 22 % en glissement annuel.

Le 7 octobre, la start-up de Toronto et New York Mecka AI a annoncé une série B de 60 M$ menée par Sequoia Capital, avec la participation de Nvidia, Qualcomm et Microsoft M12, Samsung et les investisseurs historiques Framework Ventures, Kindred Ventures et Neo étant également cités. Mecka dit vouloir bâtir la « couche données et déploiement » de l'IA physique : son modèle repose sur la collecte de données du monde réel pour entraîner des humanoïdes et autres systèmes incarnés, plutôt que sur des corpus web. La société utilise capteurs corporels, smartphones et matériel dédié pour capturer des démonstrations, filme à la première personne humaine dans des domiciles, cuisines, laboratoires chimiques, ateliers de métallurgie et de cuir, puis convertit ces enregistrements — via suivi de mouvement et reconstruction 3D — en données prêtes à l'entraînement pour des laboratoires de robotique de pointe et de grandes entreprises technologiques ; le jeu de données s'appelle Egoverse. Historique : 8 M$ en amorçage en août 2025, puis 60 M$ en série A répartis entre novembre 2025 et juin 2026, et l'acquisition de la start-up vancouvéroise de compréhension vidéo Docula avant la série B. La distinction est technique : les jeux de données issus d'Internet peuvent soutenir la perception et le langage, mais les politiques robotiques exigent des observations ancrées dans l'action physique, la manipulation d'objets, les relations spatiales et les séquences de tâches.

Le fabricant de technologies robotiques Bixymax a publié le 5 octobre 2026 sur Hugging Face un jeu de données d'opération robotique multimodal (so101_dataset_etoile_20261005_154249), construit sur le framework LeRobot, couvrant l'ensemble de la chaîne d'action de téléopération et des données visuelles multi-vues. Le jeu comprend 80 épisodes à 30 images/s ; chaque épisode contient les actions articulaires (shoulder_pan, shoulder_lift, elbow_flex, wrist_flex, wrist_roll, gripper), les observations d'état correspondantes, des vidéos de trois caméras (latérale, zénithale, 45°) en 480×640 encodées AV1, ainsi que des métadonnées (horodatage, index d'image, index d'épisode) ; le robot est de type so_follower, avec une seule tâche, stocké en Parquet et MP4 sous licence Apache-2.0. Des ingénieurs du secteur notent que ce type de jeu de données synchronisé action/vision peut soutenir l'optimisation de la latence et la calibration de précision des robots téléopérés dans des environnements à risque (maintenance chimique, exploitation nucléaire, exploration sous-marine), servir de matériel d'entraînement few-shot pour des compétences génériques (saisie, assemblage, tri) et alimenter l'alignement instruction-action des grands modèles incarnés.

Un article du 8 octobre souligne qu'après le matériel, c'est le déficit de données qui compte : selon Guolian Minsheng Securities, il atteint un facteur 20. Concrètement, l'IA incarnée réellement utilisable exige au moins 10 millions d'heures de données d'interaction réelles, alors que le total du secteur n'est que d'environ 500 000 heures, dont 99 % de données simulées ou web de faible qualité, sans échantillons de pannes ni d'imprévus. Le toucher est critique car, contrairement à la vision et au langage, il ne peut être extrait du web : il ne se génère que dans l'interaction physique réelle. Une analyse d'IEEE RAS (septembre 2026) rappelle que les données tactiles diffèrent fondamentalement des images servant à entraîner les modèles VLA : la vision fournit un flux de pixels continu à haut débit, tandis que les données tactiles sont très éparses dans le temps et très localisées dans l'espace. L'équipe de Trevor Darrell (UC Berkeley) a conçu pour cela un sous-modèle expert du toucher, fonctionnant quatre fois plus vite que l'expert d'action pour assurer un retour de force en temps réel, avec un taux de réussite moyen d'environ 65 % sur 12 tâches de manipulation fine, près du double d'un modèle VLA purement visuel. Conclusion : la valeur d'une donnée tactile ne dépend pas de ses heures, mais de la densité d'information d'interaction physique qu'elle contient. Dans la même veine, le modèle d'action du monde Riemann-1.0 de Riemann Dynamics (filiale de Kunlun Wanwei) a été entraîné sur 232 000 heures de données multi-sources (dont plus de 200 000 h de vidéos humaines à la première personne) et validé sur RoboTwin 2.0, LIBERO et RoboCasa-365 ainsi qu'en tâches longues réelles, avec un taux de réussite de 85 % rapporté — même recette : vidéo humaine majoritaire, données réelles en complément.

Le 8 octobre, AGIMind Robotics, basée à Nanshan (Shenzhen), a annoncé un tour d'amorçage de plusieurs dizaines de millions de yuans, avec Lihe Capital et Hefei Innovation Investment, Zhizhen Consulting agissant comme conseiller financier ; les fonds financeront la ligne de production, la capacité de production et la R&D du système d'intelligence tactile. Créée en 2025, l'équipe fondatrice travaille sur la perception visuo-tactile depuis 2016 : en 2019, elle développait un capteur visuo-tactile ultramince de 5 mm, avec une résolution de suivi de champ de force de plus de 100 000 points par cm². Sa voie technique est le « champ de force dense » : résoudre le champ de force tout en extrayant la géométrie de la zone de contact à partir de la même image, produisant des données tactiles natives multimodales qui restituent simultanément effort, déformation, glissement et posture. Sa gamme Lux, déjà livrée à l'échelle, s'intègre directement au bout des doigts des mains dextres et s'adapte aux bras, pinces électriques et mains dextres : AM-TV L (coin universel, 60,5×27,4×31,4 mm, zone sensible 34×24 mm), AM-TV S (coin compact, 41×19,6×24 mm, espaces étroits) et AM-TV R (bout de doigt courbe, 33,9×20×16 mm, conçu pour les mains dextres). Les produits sont déployés en assemblage industriel, tri logistique, automatisation de laboratoire et collecte de données. La société prévoit d'étendre sa gamme à la peau électronique, aux capteurs d'effort six axes et à de nouveaux capteurs tactiles, et son activité du capteur vers les systèmes de collecte, les pipelines de données et l'intelligence tactile. Le fondateur-PDG Zhang Yazhan est diplômé de l'USTC (instrumentation de précision) et docteur en robotique de HKUST, ancien chercheur IA senior chez Tencent.

Selon un décompte non exhaustif de Robot Lecture Hall, plus de 10 Md¥ ont été levés dans la perception tactile depuis le début de 2026, le capital pariant sur un même constat : sans toucher, pas de déploiement réel. La structure mesurable : une main dextre requiert environ 13 à 15 capteurs tactiles ; capteurs tactiles et capteurs de couple représentent ensemble environ 20 % du coût du corps d'un humanoïde ; et le taux d'équipement en capteurs tactiles des mains dextres commercialisables est passé de 20 % début 2025 à plus de 60 %. Côté chaîne d'approvisionnement, la densité des tours reflète le déficit de données : outre AGIMind, Qianjue Robotics (Shanghai, Minhang) a bouclé en quelques mois deux tours stratégiques consécutifs totalisant plusieurs centaines de millions de yuans (BlueRun Ventures, CICC Capital, Jingya Capital), son capteur visuo-tactile tricolore maison étant produit à l'échelle de dizaines de milliers d'unités, avec le système de collecte XTac, le jeu de données TacVerse et le modèle multimodal X-TouchMind V1 — une pile « matériel-données-modèle » servant plus de 300 clients payants, avec des validations chez CATL et un projet logistique avec L'Oréal ; PaXini a clos en septembre une série B++ de plusieurs centaines de millions de yuans, portant ses levées 2026 à plus de 4 Md¥ pour une valorisation au-delà de 10 Md¥. Le consensus sectoriel : la concurrence quitte la performance ponctuelle pour l'industrialisation, la constance produit et le retour client réel.

Selon la rétrospective mensuelle de septembre, le coréen AIDIN Robotics a bouclé un financement stratégique de 16 Md KRW, avec notamment HD Hyundai Robotics et Samsung Venture Investment, pour accroître la production de ses technologies de détection d'effort et tactiles destinées aux robots industriels. La même rétrospective montre le mois de septembre riche en opérations d'IA incarnée et d'IA physique : Noetive a levé 41 M$ en amorçage (Eclipse, Craft Ventures, Westly Group) pour des logiciels reliant les systèmes d'IA à l'automatisation industrielle physique — l'un des plus gros amorçages du mois dans la catégorie ; Viabot (Santa Clara) a levé 24 M$ en série A (Walden International, SOSV), portant son total à 43 M$ ; Hello Haven (Park City) est sortie de l'ombre avec 15 M$ de pre-seed (Maylead) pour du matériel d'agents IA personnels. La leçon du mois : les plus gros chèques vont aux entreprises contrôlant une ressource physique ou structurelle rare — calcul IA, connectivité satellitaire, savoir-faire de fabrication de puces, matériel de défense ou données industrielles accumulées — plutôt qu'aux logiciels posés sur une infrastructure existante. Pour les fournisseurs chinois de capteurs tactiles et d'effort, l'implication est claire : qui maîtrise un procédé difficile à répliquer et une constance de production est plus facilement « verrouillé » par le capital et les intégrateurs.

Depuis fin septembre, les investissements et coentreprises de la chaîne de valeur se multiplient. Le 26 septembre, Topband a annoncé l'approbation d'un investissement d'environ 840 M¥ dans sa base industrielle de contrôle intelligent de Bao'an, sur un terrain de 25 000 m², pour le développement et la production d'équipements haut de gamme, de robots industriels et de produits autonomes intelligents ; le terrain a été adjugé. Par ailleurs, FANUC et Hitachi renforcent leur position dans l'IA incarnée. Autres mouvements : Yifei Technology signe un partenariat stratégique avec China Aerospace Science pour la fabrication spatiale ; AGIBOT s'associe au parc Chimelong avec plus de 300 robots de toutes ses séries prenant des fonctions d'accueil, de vente au détail, de sécurité, de spectacle sportif et d'interaction ; UBTECH's UBot lance la certification CR de toute sa gamme à Jinan avec SEARI ; Kejie Logistics et Kunteng Dynamics s'associent sur les algorithmes d'automatisation d'entrepôt (picking, manutention, contrôle) avec une architecture « cloud + bord ». Côté produits, le 28 septembre Zhixing Robotics a lancé la main cinq doigts « Qichen » à 7 DDL et la main cinq doigts « Tianxing » à 12 DDL (répétabilité 0,03 mm, charge de préhension 3 kg, charge enveloppante 4 kg, poids 0,6 / 0,8 kg).

Le palmarès de l'IROS 2026 dessine une ligne claire : les robots passent de « accomplir un mouvement » à « accomplir une tâche durablement et de façon stable dans un environnement réel ». Le Best Paper revient à l'équipe du DGIST (Corée) pour LT-Mem (Volatility-Aware Spatio-Temporal Memory for Lifelong Scene Understanding) : le robot ne sait plus seulement où se trouve une chaise, mais où elle se trouvait auparavant ; la mémoire objet est structurée en état courant, historique de changement et métadonnées, actualisée selon la volatilité de l'objet. Le prix de la manipulation mobile (OMRON SINIC X) va à SteadyTray (UC San Diego) : son ReST-RL sépare une politique de base pour la marche et un module résiduel annulant activement les oscillations de la marche à l'effecteur, avec 96,9 % de réussite en suivi de vitesse variable et 74,5 % sous poussées, transféré en zéro-shot sur un Unitree G1 portant un plateau sans renverser. Le prix du papier « entertainment » revient à LATENT (Galbot, université Tsinghua et partenaires) : sur un Unitree G1 du commerce, entraîné à partir de données de capture de mouvement humaines, le robot a renvoyé environ 91 % de ses coups droits sur 20 échanges. Sur les 22 finalistes des huit prix catégoriels, la Chine continentale en compte 8 et les États-Unis 7. Prix individuels : Wang Zhidong (Chiba Institute of Technology) reçoit le Distinguished Service Award ; Roberto Martin-Martin (UT Austin) et Roberto Calandra (TU Dresden) obtiennent le Toshio Fukuda Young Professional Award. Enseignement : mémoire longue, modèles du monde, fusion visuo-tactile et apprentissage résiduel apparaissent ensemble, mais le vrai seuil reste « l'usage continu d'une capacité dans le monde réel ».

AMD a annoncé le rachat de World Labs pour environ 8,2 Md$ en actions (société basée à San Francisco, opération attendue avant fin 2026, sous réserve d'approbation réglementaire). World Labs a été cofondée par la professeure de Stanford Fei-Fei Li et plusieurs chercheurs de premier plan, et se consacre à l'intelligence spatiale : générer, reconstruire et simuler des environnements 3D interactifs à partir de texte, d'images et de vidéo, avec des applications à l'apprentissage robotique et à la simulation. À l'issue de l'opération, Fei-Fei Li deviendra vice-présidente exécutive et scientifique en chef d'AMD, rattachée directement à la PDG Lisa Su, tout en conservant son poste à Stanford ; les cofondateurs Justin Johnson et Ben Mildenhall continueront de diriger l'équipe. Pour Fei-Fei Li, les agents intelligents (robots, véhicules, outils) peuvent apprendre dans des mondes numériques riches en physique avant d'être déployés dans le monde réel, ce qui les rend plus sûrs. World Labs avait levé 1 Md$ (Nvidia et AMD y figuraient), pour une valorisation d'environ 5 Md$ ; AMD et World Labs avaient déjà noué un partenariat technique sur l'optimisation de l'entraînement et de l'inférence sur GPU AMD. Cette acquisition suit le rachat de Hugging Face par Nvidia pour 12,9 Md$ en septembre : les deux grands fondeurs intègrent tour à tour « modèles du monde » et « plateformes de modèles ouverts », signalant une intégration verticale de la recherche de modèles au calcul pour préfigurer l'infrastructure de l'IA physique et de la robotique.

Le 8 octobre, des informations indiquent que Nvidia envisage d'investir 1 Md$ de plus dans Figure AI, après avoir participé à hauteur de plus de 1 Md$ à la série C de Figure, renforçant son pari stratégique sur le secteur. L'article rappelle aussi qu'AMD rachète World Labs pour 8,2 Md$ en intégrant Fei-Fei Li comme scientifique en chef, et que Tesla Optimus Gen3 maîtrise désormais la manipulation fine, son usine dédiée au Texas étant à environ 40 % d'avancement, pour une production de masse visée à l'été 2027. Les notes de recherche estiment que les humanoïdes passent de la validation technique à la veille de la production de masse, avec un triple catalyseur — soutien politique, montée en cadence des leaders et coordination de la chaîne nationale : les acteurs de la « chaîne T » (actionneurs, réducteurs, vis à billes, mains dextres) et les fournisseurs chinois de composants clés bénéficieront en premier des commandes, en particulier ceux adaptés à la réduction des coûts de production. Le marché passe ainsi d'une dynamique thématique à une phase vérifiable par les résultats.

Deux signaux que les humanoïdes entrent dans la « phase industrielle ». D'abord, Tesla a déployé Optimus à sa Gigafactory de Shanghai le 2 octobre, son premier déploiement international, pour l'inspection de batteries et le support de ligne ; Tesla vise 1 000 unités par semaine, avec un objectif long terme proche de 20 000. Mais la réalité est que la plupart restent des unités de test internes, la main étant le principal goulot d'étranglement — plus de 100 micro-composants par main, assemblés surtout à la main, et un comportement instable en motricité fine ; la parade consiste en un gant de détection remplaçable et davantage de fournisseurs hors Chine. Ensuite, Figure AI a mis à la retraite ses anciens F.02 de façon spectaculaire — en les entraînant à sauter d'elles-mêmes dans une cuve de 75 tonnes d'acier en fusion dans une fonderie finlandaise, marquant la transition vers la flotte F.03. Le F.03 de Figure facture environ 25 $ par heure-machine chez BMW, et l'usine BotQ monte vers « un robot par heure » (objectif actuel 12 000 unités/an, 100 000 dans quatre ans). L'observation du secteur : la capacité de fabrication a pris de l'avance sur l'intelligence logicielle, la généralisation et la fiabilité — surtout de la main — déterminent le rythme du déploiement.

Le gouvernement provincial de l'Anhui a publié ses « Avis sur la promotion du développement de haute qualité de l'industrie robotique », avec des objectifs clairs : d'ici 2030, la production de robots industriels entrera dans le premier rang national et celle d'humanoïdes dans le premier groupe national, avec des positions de leader en Chine dans la pulvérisation, la logistique d'entrepôt, l'antidéflagrant, le nettoyage photovoltaïque, l'intégration de caisses automobiles, le nettoyage urbain, le commerce intelligent, les services domestiques, la conduite guidée et les robots de simulation ; d'ici 2035, gains supplémentaires et constitution d'un pôle robotique de premier plan. Cela prolonge la course aux politiques de 2026 : le 10 septembre, Shenzhen a publié son plan (2026-2028) visant plus de 100 Md¥ de retombées et plus de 10 entreprises valorisées au-delà de 10 Md¥ ; le 4 août, Tianjin a fixé plus de 20 Md¥ de valeur ajoutée de base d'ici fin 2028 avec plus de 100 scénarios de démonstration ; le 1er août, Xiamen a lancé son plan triennal d'IA incarnée (plus de 100 entreprises, 30 Md¥ de retombées d'ici 2028) ; en juillet, Guangzhou a lancé huit volets de mesures (plus de 15 percées technologiques majeures et une dizaine de fabricants d'ensembles d'ici 2029) ; en juin, le Sichuan a fixé un objectif de 5 Md¥ d'ici 2027. Le schéma « l'État fixe la direction, les territoires accélèrent » se précise.

Sous la conduite du département des sciences et technologies du MIIT et pilotée par son comité technique de normalisation de l'humanoïde et de l'IA incarnée, la plateforme de gestion du cycle de vie complet des humanoïdes a été officiellement lancée. Elle vise une chaîne complète allant de la R&D à la production, l'admission, la vente, l'usage, la maintenance, la mise au rebut et le recyclage, formant un mécanisme de gouvernance en boucle fermée « traçable à la source, contrôlé de bout en bout, à risques prévenus, à responsabilité établie ». À ce jour, la plateforme couvre plus de 100 entreprises chinoises et a codé 200+ modèles de produits, soit plus de 28 000 robots. Le comité prévoit des formations à la lecture des normes pour fabricants et prestataires, ainsi que l'élaboration de normes sur l'identification, la certification produit et le géorepérage, en s'appuyant sur les acteurs académiques et industriels pour bâtir des services de certification de conformité et d'évaluation de sécurité destinés à la régulation et à l'attribution des responsabilités. Fan Bin, inspecteur de premier rang au département sciences et technologies du MIIT, indique vouloir coordonner usages et sécurité, lancer une action spéciale de formation en scénarios réels et renforcer l'usage de la « carte d'identité » de la machine. Cela complète l'action conjointe MIIT-SASAC de juin, qui visait à former plus de 100 scénarios de grande valeur et à porter la capacité de déploiement à l'échelle de 10 000 unités d'ici fin 2026.

On October 6, XPENG announced that its robotics business had signed share purchase agreements with multiple investors, raising more than $900 million at a post-money valuation above $6.3 billion — which the company calls the largest single-tranche private capital deal in China's embodied-AI industry to date. The round was led by IDG Capital with Gaorong Ventures participating and strategic backing from Tencent and Alibaba; XPENG keeps a controlling stake and continues to consolidate the unit. Proceeds will fund robotics hardware and software R&D, training and iteration of its Physical AI models, high-quality data generation, end-to-end mass-production facilities and global commercial expansion. The flagship IRON has 76 degrees of freedom (21 per hand) and three in-house Turing AI chips delivering 2,250 TOPS, letting it run the Physical AI foundation model on-device without teleoperation; chips, controllers, motion modules and dexterous hands are all developed in-house. XPENG has commissioned what it calls the world's first automated production line for advanced humanoid robots, with over 80% of core processes automated to automotive-grade standards, and a next-generation IRON recently walked off the line on its own. Timeline: mass production begins by the end of 2026 (initial deployments at XPENG stores and campuses) and official launch in 2027 with deliveries in China and overseas. CEO He Xiaopeng oversees the robotics business directly and intends to replicate the supply-chain, manufacturing and globalization capabilities built in automobiles; an embodied-intelligence data factory has been set up in Guangzhou.

On October 8, Shenzhen Nanshan–based D-Robotics announced a $400 million Series C, the largest single round in China's embodied-AI and robot-chip segment in 2026. It was led by Mirae Asset, with Meituan Strategic Investment, Hefei Guotou, Nanshan Zhanxin Investment and Jingquan Capital, alongside Cathay Capital, GF Xinde, Beyond Moore and Xinchuan II; existing shareholders Hillhouse Ventures, Five Source Capital, Linear Capital, Huangpu River Capital and Temasek's Vertex Growth Fund followed on. The funds will strengthen the full-computing-range Sunrise chip lineup and build an end-to-end software platform spanning "data collection — model training — simulation validation — inference deployment." Incubated by Horizon Robotics, the company serves embodied customers through edge compute chips and a developer platform: in H1 2026 revenue grew several-fold year on year and cumulative Sunrise shipments passed 8 million units; since the Sunrise S600 launch in November 2025, more than 20 leading customers (Unitree, Qianxun Intelligent, X Square Robot, PaXini and others) have adopted it, with customer coverage in embodied AI above 50% and most projects now at mass-shipment stage. Its DGP program spans 10 frontier tracks and unites over 500 startups, 500 institutions and 100,000 developers worldwide.

On October 8, Beijing-based embodied-AI company Lingsheng announced a Series A in the ~100 million yuan range, co-invested by Huafang Capital, Daohe Yuanqi (under Daohe Long Term), Suwen Electric (300982.SZ) and a leading strategic industrial investor in the sector. Founded in February 2023, Lingsheng positions itself as an embodied-AI infrastructure provider around its self-developed unified architecture RUDA (Robotics Unified Device Architecture), a cross-embodiment base: RUDA is the foundation, PhiAgent produces data (turning ordinary hand video into reusable robot data and skills, forming an asset system of "human video — robot video — simulated trajectory"), and RoboAgent executes in real scenes and feeds results back for optimization, all connected by a generic Harness system linking models upstream and heterogeneous hardware downstream (humanoids, dexterous hands, industrial grippers). To support the data loop, the company also developed the LivDEX exoskeleton hand multimodal data-collection glove. Commercially, RUDA is deployed in smart manufacturing, unattended retail, healthcare, research/education and tourism; optical-module insertion/removal reaches near-100% test success under certain conditions, alongside 3C quality inspection, plant material transfer and large-component handling. Founder-CEO Yang Hongbing graduated from Tsinghua, is a former senior algorithm director at Baidu and VP at Tencent Cloud, and previously served as CTO of a leading humanoid company; co-founder and CTO Jiang Yuhua is a "post-2000" Tsinghua PhD leading the Harness world-model technical roadmap.

During the period, large amounts flowed in parallel to general-purpose embodied AI bodies and chips, embodied data infrastructure and tactile sensing; ticket sizes concentrated clearly on teams that have already proven production or delivery capability.

Since September, the sector has seen a string of large rounds. Per Zero2IPO: Sudu Technology closed a new round of over RMB 1 billion (Guotou Xiandao, Guotou Futeng, Guotai Haitong and others); Knowin raised several hundred million RMB in Angel+++ (JD.com-linked fund, Zhengxingu Capital, Nanshan Zhanxin, Walden); PaXini closed a Series B++ of several hundred million RMB (over RMB 4 billion raised in 2026, valuation above RMB 10 billion, A-share IPO tutoring launched); Cornerstone Robotics secured $700 million in strategic investment (Medtronic China fund); Mech-Mind completed $186 million in cornerstone investment (E Fund, Taikang Group, Ruihua Holdings); Kinetix AI raised over RMB 500 million in an Angel+ series (Vertex Growth, Fangguang Capital); ENCOS closed over RMB 300 million in Series B (CITIC Jinshi, Nice Group, Su Venture); Sainade raised nearly RMB 200 million (Wuliangye Fund, China-US Venture, Xingzheng Investment, Zhechuang Technology). Sector funds were equally active: the Guangdong Intelligent Robot Industry Investment Fund (Hengjian Holding with ICBC Capital and four tiers of state capital, already invested in AI² Robotics), the Beijing E-Town intelligent-manufacturing and robotics fund, the Hangzhou West Lake humanoid venture vehicle and the Suzhou Wuzhong II vehicle, among others — capital loading up through funds. In the same period, Direct Drive Tech listed on the Hong Kong Stock Exchange, becoming China's "first direct-drive stock."

Overseas figures indicate total humanoid funding reached about $8.6 billion in 2026, roughly 1.8 times the 2025 level. On valuation: Figure around $39 billion, Apptronik around $5 billion (Google co-lead), Unitree around $9 billion at its Shanghai STAR Market listing. The industry is splitting: China leads on volume and price, the US on unit value and paid contracts — Chinese output rose about 94% year on year, with Unitree and AGIBOT accounting for roughly 80% of Chinese volume; conversely, Figure's F.03 robots bill around $25 per robot-operating-hour at BMW, and Figure's BotQ plant is ramping toward "one robot per hour" (current target 12,000 units a year, 100,000 in four years). Banks' long-range projections are mood music (Goldman: 6.48 million units a year by 2035; Morgan Stanley: 1 billion units and $5 trillion in revenue by 2050); the genuinely actionable metric remains "signed pilots that convert into fleets," not stage demos.

At IROS 2026 in Pittsburgh, Xynova, based in the Yuhang Economic Development Zone (Zhejiang), presented its hybrid-drive dexterous hand Flex 2 and its research-grade direct-drive hand Prima 1 — its first appearance in the US and a full overseas showcase of its dual technical paths. Two products, two routes: Flex 2 uses a "tendon + direct drive" hybrid architecture with 23 degrees of freedom, a 400-gram palm, up to 20 N fingertip force and ±0.2 mm repeatability; the power source is relocated to the forearm for lightweight high load, aimed at industrial assembly, hazardous work and logistics sorting. Prima 1 is a pure direct-drive hand: 850 grams total, 22 active degrees of freedom, ≥15 N per fingertip, able to steadily grasp 20 kg, force-control response under 10 ms, with fingertip visuo-tactile sensors and a distributed tactile array offering 0.1 N force sensing — built for algorithm training in universities and research institutes. The two lines reinforce each other: a reinforcement-learning policy matured on Prima 1 can transfer to Flex 2. The company keeps core components fully in-house (motors, control electronics, transmission, sensing, control algorithms) and is building out a 5,400 m² factory in Hangzhou for mass production.

At IROS 2026, Sharpa presented its new dexterous hand W02, alongside the general-purpose humanoid D01 and the exoskeleton data glove AE01. The most-discussed point: active degrees of freedom drop from 22 (W01) to 21 — the removed DoF is the CMC joint at the base of the little finger, rarely used in common grasps and in-hand manipulation (it only rotated the little finger about its own axis), so removing it simplifies the structure and cuts potential failure points. Other changes: hand size about 30% smaller and lighter, so it fits workspaces designed for human hands and reduces forearm load; IP54 rating and a "zero grasp radius" (chopsticks, thin wire); high-resolution visuo-tactile sensing at the fingertips (5 mN – 30 N, 1 mm spatial resolution) and electronic skin across the rest of the palm (0.1 – 20 N, 5 mm resolution), giving whole-hand tactile coverage. The W01 equipped Nvidia's GR00T reference humanoid (Unitree H2 Plus body, Sharpa Wave hand). The D01, with new in-house joint modules and control algorithms, reaches over 10.5 m/s at the arm end and ±0.2 mm accuracy, with electronic skin on arms and torso to fold "body feedback" into perception; the AE01 captures the operator's natural hand motion via 22 encoders and maps it to the robot in real time for precise teleoperation and first-person data collection.

BrainCo (Hangzhou), a brain-computer-interface company, has released Revo3, the third generation of its dexterous hand: 21 independent motors for 21 fully active degrees of freedom (5 for the thumb and 4 per finger, matching the human hand's 21 DoF), weighing 0.43 kg with a 216 mm palm height. On touch, a whole-palm tactile array resolves 0.01 N, and in the V-Touch version fingertip visuo-tactile sensors detect deformations down to 130 µm. The architecture is fully direct-drive and backdrivable at every joint (no tendons or linkages), with 500 Hz communication, 70 N grip force and 0.1° repeatability, compatible with MuJoCo, Isaac Gym and Omniverse for one-click sim-to-real. Official demos include string-figure games, spinning a top and threading prayer beads. The expertise comes from its tendon, force-transmission and touch work on Time Best Inventions–recognized intelligent prosthetics, transferred to robotics.

Shenzhen end-effector maker DH-Robotics debuted at IROS 2026 the ADH-5-13, a 13-degree-of-freedom fully direct-drive five-finger dexterous hand, plus the three-finger UDH-3-7. The ADH-5-13 integrates fingertip tactile sensing and accepts additions such as electronic skin, six-axis force/torque sensors and visuo-tactile sensors; sensors and individual modules can be replaced without dismantling the whole hand or an entire finger — a serviceable design the company says improves maintenance efficiency by 300% and cuts downtime. The fully direct-drive, backdrivable architecture independently controls all 13 active DoF, with dual magnetic encoders per joint and ±0.2 mm fingertip repeatability, supporting hybrid force/position control. The UDH-3-7 seven-DoF hand offers a 15 kg maximum payload, 50 N maximum fingertip force, ±0.02 mm repeatability and a one-million-cycle design life; its thumb supports 180° rotation and opposition. It supports CAN FD, RS-485 and EtherCAT, with C++/Python tooling and ROS 2, Isaac and MuJoCo integration. The "two-, three- and five-finger" portfolio addresses three manipulation needs; the company's servo grippers have shipped over 200,000 units to more than 40 countries.

On October 8, UBTECH announced a strategic cooperation agreement with FAW-Volkswagen: the two will jointly develop and test embodied-AI robot applications in logistics scenarios, build demonstration sites and accelerate the deployment of humanoids in smart manufacturing. The deal builds on an existing deployment: UBTECH's Walker S Lite was already performing vehicle quality-inspection training at FAW-Volkswagen's Qingdao branch (a national-level smart-manufacturing demonstration factory), integrated with the plant's automation control system; the partnership dates back to July 2024, when the Qingdao plant opened production-line scenarios to the Walker S (bolt tightening, part installation and handling). The new agreement makes logistics a formal focus, with jointly built demonstration scenarios rather than one-off pilots. UBTECH says its industrial deployment rests on four technology clusters: an embodied brain (in-house foundation model — world model — action model stack), a humanoid cerebellum, high-performance bodies and swarm intelligence. On capacity, its industrial-humanoid super smart factory in Liuzhou (Guangxi), which began operating on September 12, spans 14,000 m², builds the Walker S and Cruzr series and can roll out one robot every 10 minutes, using robots to build robots.

On October 5, RoboParty unveiled its RP1 humanoid at IROS 2026, aimed at research, education and embodied-AI development, building on the RPO project launched in January 2026. The exhibit, named "Kick Me," highlights its ability to adjust posture and regain balance after impacts without relying on preprogrammed motions. Its PartyOS operating system embeds the UFO framework, letting the robot train its own basic motor skills; the in-house Romomo actuator system delivers up to 160 N·m of joint torque with real-time motion control, tightly integrating body, actuators, low-level control and AI algorithms; the robot can be fitted with the RP Hand for fine manipulation. The company commits to fully open-sourcing RP1's software — motion control, simulation environments, SDKs and training tools. Founder Yi Huang says the goal is to make RP1 an open platform developers can access, modify, train and continuously improve. The earlier RPO project already has over 2,500 GitHub stars and a community of more than 5,000 across science, education and maker sectors; a detailed open-source roadmap is due in October, and large-scale production is planned for late Q4 2026.

GENISOM AI attended IROS and disclosed that, as of June 2026, more than 15,000 embodied robots had been produced. Its products offer IP66 protection, a -20 °C to 55 °C operating range, 5.5 hours of endurance and 86 TOPS of onboard compute, with a 720° omnidirectional perception system, the new RoamerX intelligent navigation and GLUE omnidirectional autonomous following, for centimeter-level localization and autonomous mapping with obstacle avoidance. The robots are already in real service across power, petrochemical, firefighting, security and emergency response: the company helped set industry standards for power-inspection robots, runs inspection projects, enters high-risk firefighting and emergency environments for reconnaissance, monitoring and data relay, and handles high-frequency patrols of parks and communities. On ecosystem, it works with Neusoft on national sector channels and with Huawei Cloud, AGIBOT, Lenovo, Inspur Cloud and Unisplendour Zhixing; technically it collaborates with D-Robotics, ByteDance, Tencent Cloud and Highpower Technology — more than 500 partners in total. Adoption by leading overseas research teams (University of Manchester, NTU Singapore) is presented as validation of its industrialized know-how.

An October 7 report maps current Chinese humanoid pricing: the "few thousand yuan" tier is for toys, performance and education — Noetix Bumi at 9,998 yuan (launched October 2025, delivered March 2026), Unitree R1 from 29,900 yuan (in-stock delivery since June 2026) and PrimeBot Q1 from 19,900 yuan (shipping immediately from October 1, 2026); the "tens of thousands of yuan" tier covers the "workers" that actually enter factories — AGIBOT Lingxi X2 Young Edition at 98,000 yuan (in series delivery since December 2025, the model most used for 3C assembly in China), Fourier GR-3 at 115,000 yuan (delivered October 2025) and Unitree G1 from 85,000 yuan; the "hundreds of thousands of yuan" tier is for high-end showrooms — the UBTECH U1 series (Lite 119,800 / Pro 169,800 / Ultra 880,000 to 990,000 yuan; launched June 2026, first deliveries September 16) and Matrix ChaoZhi's MATRIX-3 (flagship 580,000 / PRO 680,000 yuan). The rapid decline stems from localization of core components and economies of scale, but list price is not transaction price, and high-end versions are custom-made with long lead times. The market remains overwhelmingly B2B: the biggest buyers are universities and research institutes, followed by tourist sites and cultural operators, then electronics and car makers; personal retail is under 5%, essentially enthusiasts.

On October 7, CCTV reported that residents of Tai'an in Shandong have taken on an unusual side job collecting data for embodied-AI systems. In grocery stores, people equipped with head-mounted cameras record their hand movements as they reach for fruit or a pack of noodles; others wear the cameras at home to record daily chores such as hanging or folding laundry. The videos provide essential data for robotics companies to train their AI systems. For Chen Junxi, who cannot hold a traditional job because he cares for his aging mother, the work brings about $10 to $12 a day, is repeatable over the long term and suits people working from home. Robotics companies also pay villagers for similar data: in Wanglinpo Village, people making tofu, steaming buns and pouring pancakes also wear the recording devices. Sui Ming, director of the local big-data center collecting and analyzing the information, says going into rural regions aims to master traditional artisans' techniques — "by collecting data in keeping with the operation of local industries, our open scenarios become more authentic and valuable because they can transform the experience of traditional craftsmen and masters into data that machines can recognize and read," continuously expanding the scope and types of robot training data. The report adds background: from January to May, sales of Chinese embodied-AI enterprises jumped more than 22% year on year.

On October 7, Toronto- and New York–based startup Mecka AI announced a $60 million Series B led by Sequoia Capital, with participation from Nvidia, Qualcomm and Microsoft's M12, while Samsung and returning investors Framework Ventures, Kindred Ventures and Neo were also cited. Mecka says it aims to build "the data and deployment layer" for physical AI: its model centers on collecting real-world data to train humanoid robots and other embodied systems rather than relying on web-scale corpora. It uses body sensors, smartphones and specialized hardware to capture demonstrations, records from a first-person human perspective in homes, kitchens, chemistry labs, task platforms, metal-fabrication facilities and leather shops, and converts those recordings — via motion tracking and 3D reconstruction — into training-ready data for frontier robotics labs and large technology companies; the dataset is called Egoverse. Funding history: $8 million seed in August 2025, then $60 million in Series A split across November 2025 and June 2026, plus the acquisition of Vancouver-based video-understanding startup Docula before the Series B. The distinction is technical: internet-derived datasets can support perception and language tasks, but robot policies also need observations grounded in physical action, object manipulation, spatial relationships and task sequences.

Robotics technology vendor Bixymax released a multimodal robot manipulation dataset on Hugging Face on October 5, 2026 (so101_dataset_etoile_20261005_154249), built on the LeRobot framework and covering the complete teleoperation action chain plus multi-view visual data. It contains 80 episodes at 30 fps; each episode includes robot joint actions (shoulder_pan, shoulder_lift, elbow_flex, wrist_flex, wrist_roll, gripper), matching joint-position observations, video from three camera angles (side, top, 45°) at 480×640 encoded as AV1, plus metadata (timestamps, frame index, episode index); the robot type is so_follower with a single task, stored in Parquet and MP4 under Apache-2.0. Industry researchers note that such synchronized action-and-multi-view datasets can support latency optimization and precision calibration for teleoperated robots in hazardous settings (chemical maintenance, nuclear operations, deep-sea exploration), serve as few-shot training material for generic skills (grasping, assembly, sorting) and feed multimodal instruction-action alignment for large embodied models.

An October 8 article notes that beyond hardware, the data gap deserves more attention: Guolian Minsheng Securities puts the current embodied-AI data gap at 20×. Concretely, truly usable embodied AI requires at least 10 million hours of real-scene interaction data, while the industry's total is only about 500,000 hours, 99% of it low-quality simulation or internet data, missing failure and unexpected-event samples. Touch matters because, unlike vision or language, it cannot be harvested from the internet — it is generated only in real physical interaction. A September 2026 analysis by IEEE RAS notes that tactile sensor data differs fundamentally from the images used to train VLA models: vision provides a continuous, high-bandwidth pixel stream, while tactile data is highly sparse in time and highly localized in space. UC Berkeley's Trevor Darrell team designed a dedicated tactile expert sub-model that must run four times faster than the action expert to achieve real-time force feedback, reaching about 65% average success on 12 fine-manipulation tasks — nearly double a vision-only VLA model. The conclusion: the value of tactile data lies not in its hours but in the density of physical-interaction information per unit. In the same vein, Riemann-1.0, the world-action model from Riemann Dynamics (a Kunlun Wanwei subsidiary), was trained on 232,000 hours of multi-source data (over 200,000 hours of first-person human video) and validated on RoboTwin 2.0, LIBERO and long-horizon RoboCasa-365 plus real long-horizon tasks, with an 85% success rate reported — the same recipe: human video dominant, real robot data as a supplement.

On October 8, Shenzhen Nanshan–based embodied-AI component maker AGIMind Robotics announced an angel round of tens of millions of yuan, with Lihe Capital and Hefei Innovation Investment participating and Zhizhen Consulting as financial adviser; proceeds will fund production-line setup, mass-production capability and tactile-intelligence system R&D. Founded in 2025, its founding team has worked on visuo-tactile sensing since 2016: in 2019 it developed an ultra-thin 5 mm visuo-tactile sensor with force-field tracking resolution above 100,000 points per cm². Its technical route is the "dense force field": solving the force field while extracting contact-area geometry from the same image, producing native multimodal tactile data that simultaneously recovers force, deformation, slip and pose. Its already-shipping Lux line fits directly into dexterous-hand fingertips and adapts to robot arms, electric grippers and hands: AM-TV L (universal wedge, 60.5×27.4×31.4 mm, sensing area 34×24 mm), AM-TV S (compact wedge, 41×19.6×24 mm, narrow spaces) and AM-TV R (curved fingertip, 33.9×20×16 mm, designed for dexterous hands). Products are deployed in industrial assembly, logistics sorting, lab automation and data collection. The company plans to extend into electronic skin, six-axis force sensors and new tactile sensors, and from a single sensor into data-collection systems, data pipelines and tactile intelligence. Founder-CEO Zhang Yazhan holds a bachelor's from USTC in precision instruments and a robotics PhD from HKUST, and is a former senior AI researcher at Tencent.

Per a non-exhaustive tally by Robot Lecture Hall, more than RMB 10 billion has been raised in tactile perception since the start of 2026, as capital bets on one shared judgment: without touch, real deployment is impossible. The measurable structure: a dexterous hand needs roughly 13 to 15 tactile sensors; tactile and torque sensors together account for about 20% of a humanoid body's cost; and tactile-sensor penetration in commercial humanoid dexterous hands has risen from 20% in early 2025 to over 60%. On the supply side, funding density mirrors the data gap: besides AGIMind, Qianjue Robotics (Shanghai, Minhang) closed two consecutive strategic rounds totaling several hundred million yuan within months (BlueRun Ventures, CICC Capital, Jingya Capital), with its in-house tricolor-optical visuo-tactile sensor mass-produced in tens of thousands of units and the XTac collection system, TacVerse dataset and X-TouchMind V1 multimodal model forming a "hardware-data-model" stack serving more than 300 paying customers, with CATL validation and a logistics project with L'Oréal; PaXini closed a Series B++ of several hundred million yuan in September, bringing its 2026 total above RMB 4 billion at a valuation beyond RMB 10 billion. The sector consensus: competition is moving from single-point performance to engineering delivery, product consistency and real customer return.

Per a September monthly recap, Korea's AIDIN Robotics closed a KRW 16 billion strategic financing, with HD Hyundai Robotics and Samsung Venture Investment among participants, to scale its force and tactile sensing technology for industrial robots. The same recap shows a busy September for embodied and physical AI: Noetive raised $41 million in seed funding (Eclipse, Craft Ventures, Westly Group) to build software connecting AI systems to physical industrial automation — one of the month's largest disclosed seed rounds in the physical-AI category; Viabot (Santa Clara) raised $24 million in Series A (Walden International, SOSV), taking its total to $43 million; Hello Haven (Park City) emerged from stealth with $15 million pre-seed (Mayfield) for personal AI-agent hardware. The month's lesson: the largest checks went to companies controlling a scarce physical or structural resource — AI compute, satellite connectivity, chip-manufacturing know-how, defense hardware or accumulated industrial data — rather than software layered on existing infrastructure. For Chinese tactile and force sensor suppliers, the implication is clear: whoever masters a hard-to-replicate process and consistent production is more easily "locked in" by both capital and integrators.

Since late September, supply-chain investment and joint ventures have become dense. On September 26, Topband announced approval of an about RMB 840 million investment in its Bao'an intelligent-control industrial base, on a 25,000 m² plot, to focus on high-end equipment, industrial robots and autonomous intelligent products; the plot auction is complete. Around the same time, FANUC and Hitachi deepened their embodied-AI push. Other moves: Yifei Technology signed a strategic partnership with China Aerospace Science for space manufacturing; AGIBOT partnered with Chimelong park, where more than 300 robots from its full lineup took roles in guidance, retail, security, sports performance and interaction; UBot launched CR certification for its full lineup in Jinan with SEARI on technology, testing and industrialization; Kejie Logistics and Kunteng Dynamics partnered on warehouse automation algorithms (picking, handling, verification) with a "cloud + edge" architecture. On products, on September 28 Zhixing Robotics released the 7-DoF five-finger hand "Qichen" and the 12-DoF five-finger hand "Tianxing" (0.03 mm repeatability, 3 kg grasp load, 4 kg enveloping load, 0.6 / 0.8 kg weight).

The IROS 2026 awards sketch a clear through-line: robots are moving from "performing a motion once" to "performing a task durably and stably in a real environment." The Best Paper went to the DGIST team (Korea) for LT-Mem (Volatility-Aware Spatio-Temporal Memory for Lifelong Scene Understanding) — letting a robot not only know where a chair is now but where it was before; object memory is split into current state, change history and metadata, and updated according to each object's volatility. The mobile-manipulation award (OMRON SINIC X) went to SteadyTray (UC San Diego): its ReST-RL splits a base policy for walking from a residual module that actively cancels gait-induced wobble at the end-effector, reaching 96.9% success in variable-speed tracking and 74.5% under pushes, transferred zero-shot to a Unitree G1 carrying a tray without spilling. The entertainment paper award went to LATENT (Galbot, Tsinghua University and partners): on an off-the-shelf Unitree G1 trained from human motion-capture data, the robot returned roughly 91% of forehands across 20 rallies. Of the 22 finalists across eight category awards, mainland China took 8 and the US 7. Individual awards: Wang Zhidong (Chiba Institute of Technology) received the Distinguished Service Award; Roberto Martin-Martin (UT Austin) and Roberto Calandra (TU Dresden) won the Toshio Fukuda Young Professional Award. The takeaway: long-term memory, world models, visuo-tactile fusion and residual learning appear together, but the real threshold remains "using a capability continuously in the real world."

AMD announced it will acquire World Labs for about $8.2 billion in an all-stock deal (San Francisco–based, expected to close by the end of 2026 subject to regulatory approval). World Labs was co-founded by Stanford professor Fei-Fei Li and several leading AI researchers and focuses on spatial intelligence — generating, reconstructing and simulating interactive 3D environments from text, images and video, extending into robot learning and simulation. After the deal, Fei-Fei Li will become AMD's executive vice president and chief scientist, reporting to CEO Lisa Su while retaining her Stanford post; co-founders Justin Johnson and Ben Mildenhall will continue to lead the team. Li's framing: intelligent agents — robots, vehicles or tools — can learn inside physics-aware digital worlds before deploying into the real one, making them safer. World Labs had raised $1 billion (with Nvidia and AMD among investors) at a valuation of about $5 billion; AMD and World Labs had already formed a technical partnership on model training and inference optimization on AMD GPUs. The acquisition follows Nvidia's September agreement to buy Hugging Face for $12.9 billion: the two chipmakers are successively folding in "world models" and "open model platforms," signaling that leading compute vendors are integrating vertically across model research, systems and compute to define the infrastructure for physical AI and robotics in advance.

On October 8, reports indicated that Nvidia is considering investing another $1 billion in Figure AI, on top of the more than $1 billion it contributed to Figure's Series C, deepening its strategic bet on the sector. The article also notes that AMD is acquiring World Labs for $8.2 billion, bringing Fei-Fei Li in as chief scientist, and that Tesla's Optimus Gen3 has achieved fine manipulation, with its dedicated Texas factory about 40% complete and mass production targeted for summer 2027. Research notes argue the humanoid sector is moving from technical validation to the eve of mass production, with a triple catalyst — policy support, leaders ramping capacity and national supply-chain coordination: "T-chain" players (actuators, reducers, ball screws, dexterous hands) and Chinese core-component makers will benefit first from order growth, especially those suited to production cost reduction. The market is thus shifting from a theme-driven phase to a results-verifiable phase.

Two signals that humanoids are entering the "manufacturing phase." First, Tesla deployed Optimus at Gigafactory Shanghai on October 2, its first international rollout, for battery inspection and production-line support; Tesla targets 1,000 units a week with a long-term goal near 20,000. In reality, however, most remain internal test units, with the hand the primary bottleneck — more than 100 tiny components per hand, mostly hand-assembled, and unstable behavior in fine motor tasks; the mitigation is a replaceable sensing glove plus more non-China suppliers. Second, Figure AI decommissioned its older F.02 robots dramatically — training them to autonomously leap into a 75-ton vat of molten steel at a Finnish foundry, marking the transition to its next-generation F.03 fleet. Figure's F.03 robots bill about $25 per robot-operating-hour at BMW, and its BotQ plant is ramping toward "one robot per hour" (current target 12,000 units a year, 100,000 in four years). The industry observation: manufacturing capacity has begun to outpace the software intelligence that makes robots genuinely useful, and generalization and reliability — especially of the hand — determine the pace of deployment.

The Anhui Provincial Government General Office has issued "Implementation Opinions on Promoting the High-Quality Development of the Robotics Industry," with clear targets: by 2030, industrial-robot output to enter the national front rank and humanoid output the national top tier, with leading positions in China for spraying, warehouse logistics, explosion-proof, photovoltaic cleaning, body-in-white integration, outdoor sanitation, smart retail, home services, guided tours and simulation robots; by 2035, further gains and a robotics cluster of significant influence. This continues the 2026 policy race: on September 10, Shenzhen issued its 2026–2028 plan targeting over RMB 100 billion in related industry scale and more than 10 new entrants valued above RMB 10 billion; on August 4, Tianjin set a target of over RMB 20 billion in core output by end-2028 with 100+ demonstration scenarios; on August 1, Xiamen's three-year embodied-AI plan took effect (100+ cluster firms, RMB 30 billion+ related scale by 2028); in July, Guangzhou rolled out measures across eight areas (15+ major tech breakthroughs and about 10 complete-machine makers by 2029); in June, Sichuan set a target of RMB 5 billion by 2027. The pattern of "the state sets direction, localities accelerate" is becoming clearer.

Under the guidance of the MIIT Science and Technology Department and led by its Humanoid Robot and Embodied Intelligence Standardization Technical Committee, the Humanoid Robot Lifecycle Management Service Platform has been officially launched. It aims to build a full-chain management and service system covering R&D, production, admission, sales, use, maintenance, scrapping and recycling, forming a closed-loop governance mechanism that is "traceable at source, controllable throughout, risk-preventable, and accountability-establishable." To date, the platform covers more than 100 Chinese humanoid companies and has coded 200-plus product models — over 28,000 robots. The committee plans standards-training sessions for manufacturers and service providers so the rules are "understandable and usable," and will accelerate standards for identity recognition, product certification and geofencing, working with academia and industry to build compliance-certification and safety-assessment services that support regulation and accident accountability. Fan Bin, first-level inspector at the MIIT Science and Technology Department, said the ministry will coordinate scenario application with safety management, launch a special action for real-scenario training and strengthen the use of the machine "ID card" in practice. This complements the June MIIT-SASAC joint action, which aimed to distil 100+ high-value scenarios and build capacity for deployment at the 10,000-unit scale by the end of 2026.