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Tesla a publié ses résultats du troisième trimestre 2026 après la clôture du 21 octobre : chiffre d'affaires de 28,05 milliards de dollars, quasi stable, résultat opérationnel de 718 millions en baisse de 56 %, marge brute remontée à 19,6 %. La prévision d'investissement annuelle est ramenée de 25 à 20 milliards, le solde restant fléché vers la ligne Optimus, le calcul IA et la ligne Cybercab. Le rapport indique explicitement qu'Optimus a démarré sur la ligne à haut volume de Fremont et que les unités qui en sortent sont les premières de qualité série. Elon Musk a donné trois échéances : un million d'unités par an (20 000 par semaine) demande au moins une année supplémentaire ; la puce AI5 sera intégrée vers avril 2027, avec un ordre de grandeur de calcul en plus par rapport à AI4 ; les livraisons à des clients externes débuteront fin 2027, d'abord sur des postes industriels dangereux et répétitifs. Il reconnaît que le goulot d'étranglement matériel se concentre sur la main : il faut à la fois souplesse et précision de capteurs, mais aussi résistance à l'usure et prise stable d'objets fragiles. Côté entraînement, l'« Optimus Academy » met en place une boucle d'apprentissage par renforcement : pré-entraînement sur données humaines, puis auto-jeu massif en simulation et dans le réel.

Fondée en 2025 par Pulkit Agrawal, professeur associé au MIT, et Tuomas Haarnoja, ancien chercheur de Google DeepMind, Eka Robotics a bouclé un tour de série A de 150 millions de dollars (environ 1,0 Md CNY), mené par a16z et F-Prime, avec Samsung Next, Glasswing, Bison, MFV Partners, Obvious Ventures et E14 Fund ; la valorisation post-money atteint 1,45 milliard de dollars, après un amorçage d'environ 11 millions. Le choix technique est le point central : plutôt qu'un modèle VLA (vision-langage-action), Eka développe un modèle VFA (vision-force-action) qui traite le retour de force comme un signal de premier rang au même titre que la vision, en générant des environnements d'apprentissage par renforcement dans un simulateur physique — plusieurs milliers d'heures d'expérience en quelques minutes, selon la société. Côté matériel, la pince à retour de force est annoncée sous 1 000 dollars, pour une durée de vie nominale de 5 millions de cycles (objectif 20 millions). Chiffres publiés : environ 1 500 saisies par heure (contre 600 pour un humain), plus de 95 % de réussite, objets limités à 1 kg. Raghu Raghuram, associé chez a16z, affirme que la société « dépasse déjà la performance humaine sur certaines tâches ».

Le concepteur pékinois de puces de calcul pour l'IA incarnée Huixi Intelligent annonce un tour pré-série B+ et une série B pour un total d'environ 1,7 milliard CNY, portant ses levées 2026 à plus de 2,5 milliards CNY. Le tour est mené par le Beijing AI Industry Investment Fund, avec le Beijing Robotics Industry Development Investment Fund, Hidden Hill Capital, Loyal Valley Capital, GP Capital, Jiantou Investment, Huatai Poly, Shanghe Dongliang et le China AI Industry Investment Fund ; Shunwei Capital, Genesis Capital, Cathay Capital, SenseTime Guoxiang, Bohua Capital, Guoqi Investment, Langmafeng Venture, 37 Interactive Entertainment, Shengyi Capital, Xinglian Capital et Zhuoyuan Asia remettent au pot. Les fonds vont à une nouvelle génération de SoC de calcul pour l'IA incarnée et à la montée en volume. La société revendique une approche « la boucle de données définit la puce » : SoC IA « Guangzhi R1 » à architecture programmable, série Huixi Embodied, et une pile logicielle couvrant cadres de modèles, compilateur, bibliothèques d'opérateurs, runtime, middleware, OS, simulation et contrôle temps réel. La plateforme équipe le robot AGIBOT Genie G2, avec un taux de réussite de 99,99 % annoncé sur une ligne de production diffusée en continu.

Les six opérations recensées sur la fenêtre représentent de l'ordre de 1,15 Md USD et 1,95 Md CNY (conversion selon les taux publiés). Les capitaux se concentrent sur trois positions : le calcul embarqué pour l'IA incarnée (Huixi), la couche de manipulation pilotée par la force (Eka, YITA) et les infrastructures de données et d'intelligence spatiale (Aether Embodied). Aucun tour majeur sur les robots complets n'a été annoncé sur la fenêtre, en contraste avec la première quinzaine d'octobre marquée par les levées d'Astribot et de FAIRINO.

Société	Zone	Tour	Montant	Investisseurs principaux
Eka Robotics	États-Unis	Série A	150 M$ (env. 1,0 Md CNY)	a16z et F-Prime (co-lead) ; Samsung Next et autres
Huixi Intelligent	Pékin	Pré-B+ / B	env. 1,7 Md CNY	Beijing AI Industry Investment Fund (lead) ; China AI Industry Investment Fund
Aether Embodied	Pékin	Amorçage + angel	> 100 M CNY cumulés	Hillhouse VC, AGIBOT, X Square, Hubble Investment, iSoftStone (15 au total)
YITA Dynamics	Shenzhen	Amorçage / +	> 100 M CNY	Matrix Partners China, SenseTime Guoxiang, CCB International, L2F, Galbot, Fourier
Zichuang Zhixie	Shanghai	Angel +	plusieurs dizaines de M CNY	Western Capital (plateforme de Western Securities), lead
Zhangyu Lingdong	Pékin	Cumul de plusieurs tours	près de 1 Md CNY	non détaillé (société créée il y a moins d'un an)

Aether Embodied Technology (Pékin) a enchaîné un tour d'amorçage et un tour angel pour un total de plus de 100 millions CNY, avec quinze investisseurs dont X Square, Shenzhen High-Tech Investment, Hillhouse VC, Hanhui Capital, Hubble Investment, AGIBOT, iSoftStone, Deshi Investment, Xichen Capital, Shenzhen Jialichuang Investment, Zhongping Capital, Xinneng Venture, Jiaoyuan Asset et Neuron VC. Créée en 2025 et basée à Haidian, la société se positionne sur les solutions de données pour l'IA incarnée et construit une infrastructure d'intelligence spatiale autour d'un « moteur spatial physique ». Son fondateur et CEO, Yang Yeqing, a été Chief of Staff de HTC VIVE et responsable de la division métavers pour la Chine ; l'équipe vient de HTC VIVE, Microsoft, JD.com, Meituan, Peking University, HKUST et Beihang, avec près de dix ans d'expérience en XR. Le moteur, structuré en cinq couches, compile l'espace réel en une représentation calculable et exécutable, avec une capture de données d'interaction humaine à précision submillimétrique et une standardisation des actifs spatiaux ; la société explore la conversion de gestes manuels et industriels en actifs spatiaux réutilisables pour la formation et la réparation automatisée.

YITA Dynamics (Shenzhen) boucle plus de 100 millions CNY en amorçage et amorçage+, avec Matrix Partners China, SenseTime Guoxiang Capital, CCB International, L2F, Galbot et Fourier Intelligence ; Lighthouse Capital est incubateur et conseil financier exclusif. La société a été créée en mai 2026. Son fondateur, Zhong Xuegang, issu du génie mécatronique de HIT, a fondé Fourier Guangzhou en 2019 et mené sept robots de rééducation jusqu'à la production, avant de diriger la division motricité humanoïde de Fourier Shanghai — trois générations et plus de vingt actionneurs et modules d'articulation, près de 50 000 unités produites. Le point d'entrée est la transmission : un schéma de contrôle de force à train planétaire composite revendiqué à environ 83 % de rendement, un coût inférieur d'environ 50 % à la solution harmonique comparée, et une durée de vie des dentures > 20 000 heures (2 à 3 fois la référence). Deux lignes produit : modules d'articulation planétaires quasi-directs pour la dynamique, et articulations à contrôle de force avec bras à sept axes pour la manipulation fine.

Zichuang Zhixie, spécialiste de l'IA incarnée appliquée aux engins de chantier, lève plusieurs dizaines de millions CNY en angel+, mené par Western Capital (Western Advantage Capital, plateforme de Western Securities), après un premier tour 2026 avec Addor Capital et un industriel. Les fonds vont à l'itération du modèle cœur, à l'extension des jeux de données métier et à la commercialisation des chargeuses intelligentes. Créée en 2025 à Shanghai, la société couvre chargeuses et excavatrices téléopérées, robots mobiles autonomes et robots d'inspection, en intégrant algorithmes, intégration machine, plateforme et exploitation. L'architecture est un système bout-en-bout « cerveau + cervelet » avec un grand modèle incarné dédié au chantier et un modèle de monde spécifique ; le tout s'appuie sur une base de données métier alimentée par les cycles de chargement et de transfert réels en ports, centrales à béton et mines. Alignement politique : en octobre 2026, le ministère des Transports a publié un guide d'application de l'IA au transport maritime, visant l'automatisation des terminaux et le pilotage intégré des équipements portuaires.

Le concours « Maker Beijing 2026 » a dévoilé ses 100 lauréats. Le prix spécial de la catégorie création revient à Beijing Zhangyu Lingdong Technology, fondée en décembre 2025, pour son projet SYNTH, présenté comme une « infrastructure d'AI Coding pour le monde physique » : modèle de monde général, main dextre généraliste et solution de collecte de données multimodale, formant un ensemble « cerveau–main–données ». La société a levé près de 1 milliard CNY en moins d'un an. Son expert modèles de monde, Li Ding, souligne que les échanges avec investisseurs et pouvoirs publics lors du concours ont permis de rapprocher l'état de l'art des besoins réels du marché. Le palmarès inclut également Guoke Chaodao, Afalong Technology, Turing Jiuge et Ligong Quansheng, tandis que plusieurs communautés OPC (Zhongguancun AI Beiwei, AI Yuandian) ont partagé leurs pratiques d'ouverture de scénarios.

À IROS 2026 (Pittsburgh), Sharpa a présenté trois nouveaux produits : la main dextre W02, le robot humanoïde D01 et le gant de capture exosquelette AE01, correspondant respectivement à la main, au corps et à l'entrée de données, avec la plateforme CraftNet pour transformer ces données en capacités de manipulation. La société a aussi rendu public pour la première fois son plan commercial : 30 000 robots déployés dans la restauration, le commerce de détail et l'hôtellerie. Le point le plus notable est le renversement de logique produit : la première génération W01 (ex-Sharpa Wave) affichait 22 degrés de liberté actifs, avec capteurs visuo-tactiles dans le bout des doigts, livrée depuis octobre 2025 et primée au CES 2026 ; c'est elle qui équipait la plateforme de référence Isaac GR00T présentée par NVIDIA à GTC Taipei (corps Unitree H2 Plus, Jetson Thor). Or la W02 réduit volontairement ce nombre de 22 à 21 — un signal rare de « dégonflage » du nombre de degrés de liberté, à contre-courant de la course actuelle aux 20+. Le contexte de salon confirme le déplacement : au moins 17 entreprises de mains dextres exposent à IROS, dont 11 chinoises, et plus de vingt autres travaillent sur le tactile, les capteurs de force ou les gants de capture ; les épreuves sont passées de « savoir marcher » à « savoir saisir, plier, pincer » — les défis d'assemblage de meubles et d'origami utilisent tous deux des mains Sharpa.

JODELL Robotics répond sur trois étages : exécution, perception tactile, plateforme de données. Exécution : la Beethoven Hand atteint 22 degrés de liberté actifs, sans tendon, en entraînement direct par moteurs, à l'échelle d'une main humaine, grâce à des moteurs brushless maison à haute densité de puissance et une transmission à engrenages de précision. La série Mozart (16 ddL) intègre un capteur tactile 3D par doigt, un temps de réponse inférieur à 10 ms, une force de préhension de 25 N sur quatre doigts et une charge maximale de 15 kg ; la Jack Hand à trois doigts offre 13 ddL. Côté pinces, l'EPG-HP annonce ±0,02 mm de répétabilité, plus de 10 millions de cycles et 60 % d'énergie en moins qu'une solution pneumatique. Perception : un partenariat de conseil scientifique exclusif avec Gerald E. Loeb, fondateur de SynTouch, a abouti à la production à Suzhou en septembre du capteur tactile BioTac — un milieu fluidique biomimétique qui découple physiquement force, vibration et température, insensible aux perturbations électromagnétiques, ce qui rend la Chine capable de produire la même famille technologique que Shadow Robot ; l'autre voie, visuo-tactile, est couverte par JoTac R1/F1 (reconstruction 3D à 0,05 mm, 200 000 unités de perception). Données : la série JoEgo suit une approche « sans corps », avec des dispositifs portés qui enregistrent force, couple, vibration et température sur ligne réelle.

Selon le décompte de Gaogong Humanoid Robotics, au 19 septembre 2026 le secteur chinois des mains dextres avait enregistré environ 35 tours de financement pour plus de 673 millions CNY, soit +821 % sur un an, avec des investisseurs allant de Sequoia China au Beijing AI Industry Investment Fund et à des industriels comme Dongfang Precision. Côté volumes, AGILINK (filiale mains dextres d'AGIBOT) déclare plus de 15 000 unités OmniHand livrées cumulées fin septembre 2026 ; Inspire Robots, après plus de 10 000 unités livrées en 2025, a quadruplé sa capacité et ouvert en juillet sa base de Changshu. Selon le rapport GGII sur le premier semestre 2026, le marché chinois des mains dextres a représenté environ 19 200 unités en 2025 (+236,84 %) et pourrait atteindre 70 200 unités en 2026 (+265,63 %). Trois mouvements simultanés : les degrés de liberté passent de 6 à 15 puis à 20+ (Unitree Dex5-S : 22 ddL et 22 moteurs pour une seule main), le tactile devient standard (Xynova Flex 2 : 23 ddL pour environ 400 g), et l'attention client s'est déplacée des spécifications vers la capacité de travail réelle en conditions de production et le bénéfice économique.

Issue de l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences, CasiaHand Robotics exposait pour la première fois au salon industriel de Shanghai sept mains dextres industrielles des séries M, X et G, plus quatre solutions industrielles, couvrant l'ultra-léger, la charge lourde de précision, le composite rigide-souple, l'entraînement direct et le biomimétisme de recherche, en versions cinq et trois doigts. Chiffres : la Casia Hand-M6 ne pèse que 410 g pour 10 kg de charge, soit un rapport charge/poids supérieur à 24, avec perception multimodale vision–température–tactile, gestion thermique ultra-fine et fonctionnement continu 24/7 ; la X12, vaisseau amiral, offre 12 ddL en entraînement direct, 30 kg de charge de manutention et 150 N de force de préhension, pour une durée de vie supérieure à un million de cycles en charge nominale et jusqu'à 1 000 heures de fonctionnement cumulé ; la G4 à trois doigts utilise une transmission adaptative « engrenage + biellette » maison (500 000 cycles) ; la G7 industrielle monte à 50 kg. Côté logiciel, le modèle cerveau/cervelet CasiaHand Brain-Si 0.5 adopte une architecture hiérarchique : le « cerveau » comprend l'environnement, identifie la tâche et planifie, le « cervelet » exécute les compétences, le contrôle moteur et la coordination articulaire temps réel. La société lance aussi un système de classification DL de la dextérité, pour passer de la comparaison de paramètres à une évaluation systémique et standardisée. Les commandes du premier semestre 2026 dépassent 100 millions CNY.

Le 21 octobre, Unitree Robotics a présenté un nouvel humanoïde, le H2-X Kung Fu Legend Guardian. Dans la vidéo officielle, il enchaîne saut périlleux par-dessus une voiture, chute depuis une plateforme de 4 mètres suivie d'une réception en roulade, et coups de pied sautés successifs ; trois scénarios de sécurité sont mis en avant : s'interposer entre une personne et un agresseur, soulever une voiture pour dégager une victime, et pousser un piéton hors de la trajectoire d'un véhicule. L'autonomie est la vraie nouveauté : environ 8 heures en station debout, contre environ 3 heures pour le H2 de base, ce qui autorise la surveillance continue, la ronde et la protection d'urgence. Prix et date de commercialisation ne sont pas annoncés. C'est la deuxième fois en une semaine qu'Unitree déplace son récit de la scène vers le poste de travail : la démonstration ne porte plus sur la difficulté gestuelle mais sur un service payant continu.

Lors de la conférence World Physical AI 2026 et du sommet des partenaires d'Unitree, le fondateur Wang Xingxing a publié les volumes : entre 10 000 et 20 000 unités G1 sorties d'usine depuis le lancement de mai 2024, ce qui en fait l'humanoïde le plus vendu au monde ; l'entreprise produit chaque année plusieurs dizaines de milliers de robots et des centaines de milliers de moteurs et modules d'articulation. Il reconnaît que ce niveau reste très loin d'une diffusion réelle et juge que l'IA physique montre déjà des signes de percée, avec un point de bascule dans un à deux ans, voire deux à trois ans ; le « moment ChatGPT » de la robotique pourrait arriver dès 2027, ou être repoussé à 2028. Le défi central est l'alignement entre les entrées et sorties des modèles et le robot réel. La conférence a lancé le programme Yuchuang, qui recrute des équipes déjà constituées en société ou avec une direction entrepreneuriale claire, dotées de technologies, de produits ou de ressources industrielles, avec l'objectif d'incuber plus de 200 entreprises de l'écosystème.

Le 21 octobre, Moja Robotics, filiale du groupe Chery, a présenté son premier humanoïde grand public de compagnie familiale, Mobao, et ouvert les précommandes mondiales. Le robot mesure 0,9 m, dispose de 22 degrés de liberté et interagit dans plus de 20 langues ; la production est prévue pour la fin de l'année, en trois niveaux de configuration, avec un prix attendu de plusieurs dizaines de milliers de CNY. Zhang Guibing, vice-président exécutif de Chery et directeur général de Moja, résume la logique : « appliquer la logique de coût de l'automobile pour faire un robot produisible, livrable et rentable » — construire la compétitivité dès l'architecture, et réutiliser le réseau de vente mondial, la capacité de fabrication, le système qualité et la chaîne d'approvisionnement du groupe. Moja revendique plus de 3 000 unités vendues, plus de 100 scénarios d'application et une présence dans plus de 60 pays et régions. C'est l'ordre inverse du schéma habituel — d'abord l'industrie, ensuite le foyer : ici, on volume d'abord à l'international sur des scénarios variés, puis on entre au domicile par le grand public.

AGIBOT, avec Wuhan Culture & Tourism Group et Zhongyun Weixun, a installé au camp « Jiangyu » du front de fleuve de Hankou le premier magasin de détail intelligent à humanoïde bipède grandeur nature au monde, exploité commercialement par l'A3 Ultra. Au 19 octobre, le robot tournait depuis 18 jours, 8 heures par jour, avec 827 commandes cumulées et plus de 97 % de réussite de saisie, dépassant 100 commandes quotidiennes les week-ends de forte affluence. Configuration : lidar et perception fusionnée à 360° par caméras multiples, 700 TOPS de calcul, architecture hétérogène maison à trois niveaux, cartographie autonome et évitement dynamique adaptés à un site extérieur ; une main dextre allant jusqu'à 20 degrés de liberté avec perception tactile permet une saisie fine en contrôle de force, sur une dizaine de références de boissons et snacks. La différence avec un distributeur automatique tient au corps bipède grandeur nature, qui réalise seul la chaîne identification–saisie–remise tout en portant l'interaction humaine. La méthode revendiquée : « déployer un site, le rendre viable, le répliquer ».

UBTECH a signé un protocole d'accord avec le bureau des relations internationales du gouvernement de Ras Al Khaimah, aux Émirats arabes unis, pour un cadre de coopération portant sur la R&D, les tests en situation réelle et le déploiement de systèmes. UBTECH déploiera des humanoïdes sur place et enverra une équipe d'ingénieurs mener des projets de démonstration, afin de stress-tester les solutions d'automatisation en exploitation quotidienne et en environnement exigeant, et de constituer des données mesurées. La première phase cible quatre scénarios : assemblage industriel automatisé, services publics intelligents, prise en charge des personnes âgées par l'IA et services culturels et touristiques ; l'émirat fournit un environnement de test en bac à sable et un cadre réglementaire prospectif, et ses conditions de chaleur, d'ensoleillement et de poussière offrent un terrain de vieillissement accéléré. Le Moyen-Orient devient une destination privilégiée : Unitree coopère depuis 2023 avec QSS en Arabie saoudite, ses quadrupèdes industriels patrouillant à haute température pour ADNOC ; AGIBOT a constitué une équipe régionale et explore avec les Émirats, l'Arabie saoudite, le Qatar et la Turquie. UBTECH avait par ailleurs signé en août 2025 un accord stratégique de 1 Md USD avec le fonds Infini Capital. Les douanes chinoises indiquent une croissance de 210 % des exportations d'humanoïdes au premier trimestre 2026, l'Europe, l'Asie du Sud-Est et le Moyen-Orient étant les principaux marchés.

À GTC Berlin, NVIDIA a annoncé une extension majeure de sa plateforme ouverte Isaac : plateforme humanoïde de référence, jeux de données, cadre d'exécution et outils d'apprentissage, couvrant la chaîne génération de données – entraînement – validation en simulation – déploiement. La pièce maîtresse est l'Agile ONE SN d'Agile Robots, humanoïde de référence complet fondé sur Isaac GR00T et Jetson Thor : 1,4 m, 40 kg, 31 degrés de liberté, 3 kg de charge par bras, commercialisation prévue début 2027, avec intégration annoncée de la pile de sécurité NVIDIA Halos ; la société affirme réduire la configuration d'environnement de plusieurs semaines à quelques jours. Sont aussi publiés le runtime open source Isaac OS, le cadre d'apprentissage Isaac Lab 3.0, et la SimReady Central Library avec plus de 2 000 robots et actifs d'usine prêts pour la simulation ; trois workflows de référence sur DGX Station couvrent l'apprentissage par renforcement, l'entraînement à la manipulation fine et le post-entraînement de modèles de monde Cosmos avec génération de données synthétiques via ChatGPT Astra. Jensen Huang évoque un « moment ChatGPT » imminent pour la robotique générale ; ABB Robotics, Flexion, Hexagon Robotics, Humanoid, KUKA, NEURA Robotics, Sereact et Universal Robots développent déjà sur cette plateforme.

AGIBOT a publié en open source la quatrième édition d'AGIBOT WORLD 2026, le jeu de données Physical Reasoning, présenté comme le premier jeu de données Physical Agent en scénario réel du secteur. La différence méthodologique est l'axe d'évaluation : les tâches ne sont plus organisées par difficulté de manipulation mais par difficulté de décision. Exemple : « réapprovisionner jusqu'à trois bouteilles » impose de distinguer bouteilles vides et pleines, de compter, puis de décider combien retirer et combien ajouter — l'état initial changeant radicalement la séquence. Le jeu couvre quatre facteurs clés — quantité d'objets, relations d'occlusion, occupation de l'espace, avancement de la tâche — et capture délibérément la décision et l'exécution d'une même tâche sous différents états et contraintes, à travers neuf capacités de raisonnement : sélection sous contrainte d'attribut, sélection conditionnée au contexte, raisonnement sur préconditions, recherche guidée par objectif, planification longue, maintenance d'état mémorisé, entre autres, avec une gradation Easy / Medium / Hard. La chaîne de données décrit l'objectif complet par l'instruction, structure la tâche via Task Frame, intervalles de sous-tâches et étapes d'action ; au niveau action, un Dense Prompt précise l'objet cible, la partie à manipuler, la répartition bras gauche/droite et le résultat attendu, apparié au mouvement réel, avec annotations spatiales (boîtes, points, lignes) et annotations de succès ou de perturbation. Le jeu alimente déjà le futur cadre d'agents et la nouvelle génération de modèle de base d'AGIBOT.

Le 20 octobre 2026, la base d'innovation technologique de données d'IA du Yunnan a été inaugurée à Qiaojia, dans la préfecture de Zhaotong. Trois véhicules démarrent simultanément : une base d'annotation multimodale, une base de capture et de pré-industrialisation pour l'IA incarnée, et un centre de calcul intelligent ; 300 postes d'annotation sont opérationnels, le premier site provincial de capture de données incarnées ouvre, et le centre de calcul entre en phase de construction. L'architecture « 1+3+N » est portée par Yunnan Jintai Big Data Technology, avec des partenaires du secteur. Le site de capture dispose de plusieurs modèles de robots, d'équipements d'acquisition et d'une plateforme intégrée de données incarnées ; il s'appuie sur des usines, hôtels et écoles locales et revendique plus de 50 scénarios de collecte, pour une capacité totale estimée à 100 000 heures. La collecte combine téléopération du robot en situation et capture du comportement humain à la première personne, suivie d'une structuration, d'une annotation, d'un contrôle qualité automatique par IA et de plusieurs passes de vérification humaine. Les scénarios couvrent bureau, logement, commerce de détail, industrie et logistique.

Le déficit est chiffré par la CAICT : atteindre un « moment ChatGPT » pour les modèles incarnés exige au moins des dizaines de millions d'heures de données réelles, alors que l'offre mondiale de données réelles de haute qualité se situe entre quelques centaines de milliers et un million d'heures. Côté capture sur robot : Unitree a publié en mars le jeu de télétopération UnifoLM-WBT-Dataset, avec 340 heures et 1,89 million de trajectoires en version initiale, mis à jour à haute fréquence ; le Beijing Humanoid Robot Innovation Center revendique 180 000 heures par an de capacité de capture matricielle et près de 30 000 heures déjà livrées ; la société de données cofondée avec Galaxea vise un million d'heures cette année. L'autre voie est la capture sans corps : Noitom a créé en 2025 une filiale dédiée, Noitom Robotics, dont la cage de capture (caméras optiques) équipe chaque opérateur de 27 capteurs inertiels et de marqueurs optiques. Trois familles sont proposées — données OM multimodales pour la manipulation fine, données MOV pour l'interaction humain-objet à grande échelle, données ITW en capture allégée — pour des capacités annuelles respectives de 50 000, 100 000 et 300 000 heures. La Chine compte plus de 70 terrains d'entraînement incarnés en service, et plus de 40 en construction ou en projet.

La valeur du gant de capture est reformulée : la vision seule ne capte ni la pression, ni le toucher, ni la position de contact, alors que le gant enregistre simultanément la pose des articulations de la main et un signal tactile à haute densité, transformant la saisie, la manipulation et l'assemblage en jeux de données multimodaux exploitables — ce qui comble le maillon du transfert de compétence de l'humain vers le robot. La chaîne se structure en trois étages. En amont, matériaux et composants : Fulai New Material (films tactiles flexibles piézorésistifs à haute densité, matrices de force 3D) et Hanwei (matériaux sensibles, encres conductrices, électronique imprimée, voies piézorésistive et capacitive en parallèle). Au milieu, intégration et algorithmes : Fulai s'associe à Haocun pour un gant de capture — le premier fournit films et matrices, le second la capture de pose, l'intégration et la résolution ; PaXini propose un gant complet avec capteurs maison et livre en même temps le jeu de données annoté et nettoyé. En aval, services de données : Speechocean prend en charge le nettoyage, l'alignement temporel et l'annotation sémantique, tandis que Huizhou Intelligent opère l'annotation à grande échelle. La caractéristique de cette chaîne est de vendre matériel et jeu de données ensemble, et non un capteur seul.

Zhongding (000887.SZ) a détaillé son activité robotique lors d'une réunion investisseurs. Les réducteurs harmoniques sont désignés par EngineAI, Fourier et un autre grand intégrateur chinois, avec une capacité de 150 000 unités par an et environ 300 000 unités commandées au premier semestre 2026. Les capteurs de force sont désignés par Fourier et plusieurs autres clients, avec 200 000 unités par an de capacité et des échantillons en cours chez plusieurs fabricants d'humanoïdes. Les micro-moteurs sont désignés par un grand intégrateur chinois, avec 540 000 unités par an de capacité et environ 180 000 unités commandées. Les structures allégées et pièces caoutchouc ont obtenu plusieurs désignations, la peau électronique est en cours. Côté assemblage, la filiale Dingli Kexing a produit 60 humanoïdes au premier semestre. Le groupe revendique une matrice couvrant « muscles–nerfs–squelette » (transmission de précision, perception de force, effecteur terminal) et, via sa filiale Anhui Ruisibo, la maîtrise des réducteurs. Partenariats stratégiques avec LimX Dynamics, Moja Robotics, EngineAI et Fourier Shanghai ; coopération d'approvisionnement avec LimX et Shuixing Ketian ; R&D avec l'USTC. La filiale Kekebao a ouvert à Hefei un premier magasin 6S et une structure de développement secondaire.

XCC (Zhejiang XCC Group) passe du statut de fournisseur d'un seul produit à celui de plateforme matérielle robotique : vis, réducteurs, roulements et pièces structurelles. Capacité : 90 000 roulements robotiques par mois, avec une montée à 300 000 attendue fin 2026 — cette accélération indique que le produit a passé la phase de validation et entre en production de volume. Commandes : les vis et pièces de réducteurs de quatre clients (désignés SH, Lens, XJ, TP) ont été formellement notifiées, ce qui valide la capacité de fournisseur plateforme de niveau Tier2/Tier1. Valeur par robot : environ 15 000 CNY pour le client T, 5 000 pour XPeng, 12 000 pour Ant Group, 15 000 pour ByteDance. Dans la chaîne Tesla, XCC fournit des ébauches de vis à Xinjian Transmission et n'approvisionne donc pas directement — un niveau différent de Xinjian Transmission et Hengli Hydraulic, déjà désignés en fourniture de petit volume. L'intérêt de cette communication est ailleurs : pour les roulements, un maillon discret mais indispensable, les chiffres de capacité disent la montée en volume mieux que les montants levés.

Everwin Precision (300115.SZ) a publié un avis de fluctuation anormale de son cours (écart cumulé de 36,43 % sur trois séances) et répondu aux interrogations sur son activité humanoïde : plus de 1,1 million de composants de précision livrés entre janvier et août 2026, avec une accélération des commandes aux troisième et quatrième trimestres. La capacité repose sur une combinaison « multi-matériaux + multi-procédés + multi-produits » : aluminium, magnésium, titane, plastiques techniques PEEK et IGUS, caoutchouc, silicone, nylon, textiles ; CNC, impression 3D, fonderie sous pression, injection, taillage, pressage à chaud ; et des produits couvrant pièces de transmission de mains dextres, pièces de transmission d'actionneurs rotatifs, pièces de transmission de vis, grandes pièces de transmission de torse et pièces structurelles de squelette. Le parc industriel robotique de Shenzhen est opérationnel, dont environ 60 000 m² d'ateliers dédiés aux produits humanoïdes. La société revendique une offre intégrée de la pièce élémentaire à l'assemblage du robot complet.

Le 20 octobre, Schaeffler a inauguré son usine numérique de robots incarnés à Taicang, sur environ 7 500 m², réunissant ligne d'assemblage intelligente, centre d'entraînement scénarisé et de capture de données, plateforme de jumeau numérique et centre de calcul. Le cœur est une ligne d'assemblage de modules d'articulation (linéaires et rotatifs) conçue en interne, avec cinq postes et six humanoïdes coopérant à la manutention de bacs, au tri et à la préhension de pièces, au pressage et au vissage, au contrôle fonctionnel, au marquage et à l'emballage — une boucle où « des robots assemblent des composants de robots ». Les scénarios d'entraînement sont reproduits à partir d'environ 100 usines du groupe, avec interconnexion des données d'entraînement, de simulation et de production. Le côté commercial est plus parlant encore : au troisième trimestre 2026, deux nouveaux clients chinois ont été gagnés, portant le carnet de commandes du groupe dans l'humanoïde à 400 millions d'euros ; Zhang Yilin, CEO Chine, vise environ 10 % du chiffre d'affaires en nouvelle activité d'ici 2030. Le projet figurait en février sur la liste des résultats de la visite du chancelier allemand en Chine. Des partenariats sont en place avec Leju Robotics, ROKAE, Spirit AI et JD Industrial.

PaXini a dépassé le million de puces de perception tactile livrées sur les douze derniers mois ; sa quatrième génération, GEN4FUSE, assure une mesure 6D native et un échantillonnage à la microseconde. Le point décisif est le coût : certains produits tactiles multidimensionnels standardisés atteignent le segment des centaines de CNY, faisant passer le tactile haute dimension du statut de « luxe réservé à quelques points » à celui de « standard déployé sur tout le corps ». La société a annoncé en septembre un tour B++ portant ses levées cumulées à plus de 4 milliards CNY, pour une valorisation supérieure à 10 milliards, avec BYD, JD.com et Samsung parmi les industriels au capital — le montant public le plus élevé du secteur tactile ; elle a récemment lancé sa procédure d'introduction en A-share, conseillée par Guotai Haitong Securities. Le contexte historique éclaire le basculement : en 2018, les capteurs tactiles figuraient parmi les 35 technologies critiques à percer, et un capteur de force 6 axes importé coûtait près de 100 000 CNY, ce qui réservait la force haute dimension à quelques points du robot. Le fondateur Xu Jincheng, formé à Waseda auprès de Shigeki Sugano, travaille sur les capteurs tactiles haute précision depuis 2013 et a créé PaXini en 2021. Sa logique de croissance est résumée par un « effet d'expansion des nœuds » : le tactile croît avec les volumes de robots, mais aussi avec la densité de perception par machine et la complexité des tâches.

Le 21 octobre, le Bureau général du Comité central du PCC et le Bureau général du Conseil des affaires d'État ont publié une directive sur l'intégration profonde de l'innovation technologique et de l'innovation industrielle. Le texte place explicitement, parmi les technologies frontières à industrialiser, le calcul quantique, la fabrication biologique, l'hydrogène et la fusion, les interfaces cerveau-machine, l'IA incarnée et la 6G, en demandant d'explorer plusieurs voies techniques, des scénarios d'application typiques et des modèles économiques viables ; il impose aussi la mise en œuvre complète de l'action « IA + ». Trois évolutions de mécanisme méritent attention : l'orientation applicative des programmes nationaux, avec davantage d'experts issus d'entreprises et de fonds dans la rédaction des appels, l'évaluation et la réception ; le transfert de résultats, où les projets à objectif industriel clair sont en principe pilotés par une entreprise, avec licence « usage d'abord, paiement ensuite » pour les PME ; et un critère de réception reformulé en « l'application juge la technologie, le marché juge le produit ». Côté financement, les fonds publics et les fonds d'État sont appelés à investir tôt, petit, longtemps et dans le matériel, avec évaluation longue, supervision différenciée et mécanismes de sortie, ainsi qu'un « système de points d'innovation » et un marché obligataire dédié à la technologie. Le ministère des Sciences et Technologies explique vouloir rompre avec la logique « d'abord le résultat, ensuite la valorisation ».

Lors d'une conférence de presse du Bureau d'information du Conseil des affaires d'État, Wei Wei, directeur du département des sciences et technologies du MIIT, a livré trois séries de chiffres et quatre axes de travail. Chiffres : plus de 400 modèles d'humanoïdes et plus de 40 000 unités produites au premier semestre 2026, avec plus de 100 000 unités attendues sur l'année ; des déploiements en validation dans plus de 300 scénarios clés — logistique, restauration et commerce de détail, services à domicile ; et des percées sur le contrôle moteur, la simulation et la perception tactile. Axes : attaquer les technologies par appel à défis sur des scénarios typiques ; élargir les scénarios avec des terrains d'entraînement réels et l'ouverture de scénarios par les entreprises du commerce ; construire l'écosystème avec la publication du Guide de construction du système de normes de l'industrie des humanoïdes (édition 2026), des normes de scénarios urgentes et une communauté open source ; et sécuriser, via un système de suivi de l'industrie et des contrôles de qualité, de cybersécurité et de sécurité des données. La formulation retenue est celle d'un « petit point d'entrée » — l'humanoïde — pour tirer le développement de l'IA incarnée. Le même jour, neuf ministères dont le Commerce ont publié un avis sur la technologie au service du commerce, intégrant les interfaces cerveau-machine et l'IA incarnée dans l'offre de produits intelligents.

David Reger, fondateur de NEURA Robotics, devient milliardaire en Allemagne sur la base d'une valorisation d'environ 7 milliards de dollars ; il détient près de 20 % du capital, soit près de 1,5 milliard. Le tour de juin, jusqu'à 1,4 milliard de dollars, mené par Tether avec NVIDIA, Amazon, Qualcomm, Bosch, Schaeffler et la Banque européenne d'investissement, constitue un record pour une jeune entreprise allemande ; la société indique que l'essentiel des fonds est transféré, une part restant indexée sur des jalons. La partie la moins conventionnelle est le réseau de « salles de sport pour robots » : le client loue des cellules d'entraînement dédiées, équipées de simulation et de systèmes de suivi, pour entraîner les robots achetés à NEURA sur des tâches précises ; les compétences acquises sont stockées sur la plateforme cloud NeuraVerse et transférées aux autres machines du client, avec l'ambition de permettre l'échange ou la location de ces compétences entre entreprises. La société revendique un carnet de commandes supérieur à 1,1 Md$ (dont la moitié pour la flotte de robots collaboratifs existante) et un pipeline de 11 Md$ d'accords signés à niveaux d'engagement variables, dont environ 80 % liés aux humanoïdes, aux salles d'entraînement et à NeuraVerse. Le 4NE1 mesure environ 1,8 m et peut porter jusqu'à 100 kg dans certaines conditions. Reger situe 2028 comme « l'année d'or » de l'humanoïde et envisage une introduction en bourse en 2028 ou 2029.

Un Figure 03 de Figure AI a marché neuf jours consécutifs sur un tapis de course, parcourant environ 550 à 560 km en 1,2 million de pas. Brett Adcock, CEO, présente l'essai comme un « projet annexe » destiné à stresser le robot pour voir ce qui casse. Une précision de lecture s'impose : le robot est relié au secteur sur les images, il s'agit donc d'un test de durabilité mécanique et logicielle affranchi de la contrainte de batterie, et non d'une autonomie de neuf jours sur une charge ; Figure n'a pas précisé si des ingénieurs sont intervenus, ni publié le protocole ou les relevés de maintenance. C'est la deuxième démonstration longue de l'année : un tri de colis diffusé en direct, prévu pour 8 heures, avait duré neuf jours et traité 249 560 colis, mais avec plusieurs robots se relayant toutes les trois à quatre heures, le temps de recharge comblant les intercours. Le Figure 03, dévoilé en octobre dernier, embarque des caméras deux fois plus rapides et quatre fois moins latentes (champ de vision élargi de 60 %), des caméras palmaires dans les deux mains, des capteurs tactiles détectant environ 3 grammes de force, et une charge sans fil par induction au pied (jusqu'à 2 kW). La limite est connue : un tapis ne reproduit ni les sols variables, ni les obstacles imprévus, ni les arrêts fréquents d'une usine ou d'un entrepôt.

La mise à jour du classement RobotHub place Figure AI en tête avec 11,56 milliards CNY levés, devant NEURA Robotics à 10,89 milliards, puis Galbot (6,80 Md), Apptronik (6,45 Md), X Square Robot (6,01 Md), AI² Robotics (5,83 Md), Unitree (5,81 Md), Spirit AI (5,81 Md), RobotEra (5,22 Md) et Agility (4,97 Md). Quatorze des vingt premières places sont occupées par des sociétés chinoises, les rangs 11 à 20 revenant à TARS Robotics, Galaxea, Sharpa, LimX Dynamics, Sunday Robotics, Dobot, EngineAI, PsiBot, Keenon et Agile Robots. Ce classement complète utilement le palmarès de revenus de Frost & Sullivan : le top 5 des revenus est entièrement chinois, alors que le top 5 des levées reste dominé par quatre acteurs non chinois. Autrement dit, la densité de capital et la densité de revenus ne se superposent pas géographiquement : les capitaux américains et européens financent plutôt des récits de plateforme et de robot généraliste, tandis que les capitaux et les revenus chinois restent plus proches des volumes livrés et des scénarios.

Geek+ a présenté Gravity Control, un modèle d'IA incarnée dont l'idée n'est pas de « faire comprendre une phrase au robot » mais de rendre l'intention de correction traduisible à bas coût en un contrôle d'exécution vérifiable et borné à l'intérieur du modèle. La méthode définit formellement une « chaîne de propriétés conceptuelles », explore les mécanismes de représentation d'action internes au modèle bout-en-bout et construit une table de contrôle conceptuel ; en cas d'écart gestuel, l'opérateur formule une consigne en langage naturel (« saisis plus profond, plus bas »), le système interroge la table et applique un steering en ligne sur les activations internes, intervenant directement sur la représentation motrice primitive déjà apprise plutôt que de replanifier toute la trajectoire ; une Closed-loop Gate limite la dose d'intervention maximale pour ne modifier que certains degrés de liberté géométriques sans divergence catastrophique. Résultat mesuré : sur des tâches réelles hors distribution, sans mise à jour des poids de la politique d'origine ni ajout de démonstrations, le taux de réussite global passe de 17,5 % à 87,5 %, et une tâche individuelle de 5 % à 95 %. Le modèle n'est lié à aucune architecture VLA particulière et a été évalué sur π0.5, OpenVLA-OFT, le banc LIBERO et des plateformes physiques. La société vise plus de 10 000 unités d'IA incarnée livrées sur trois ans.

Tesla reported third-quarter 2026 results after the close on 21 October: revenue of $28.05 billion, essentially flat, operating income of $718 million down 56%, gross margin recovering to 19.6%. Full-year capex guidance was cut from $25 billion to $20 billion, with the reduced amount still directed to the Optimus line, AI compute and the Cybercab line. The report states explicitly that Optimus has begun production on the high-volume line at Fremont and that units from that line are the first built to production quality. Elon Musk gave three timelines: one million units a year (20,000 a week) needs at least another year; the AI5 chip will be integrated around April 2027, an order of magnitude more compute than AI4; and deliveries to customers outside Tesla will start around late 2027, initially for hazardous, repetitive industrial roles. He conceded that the main hardware bottleneck sits in the hand — needing both compliance and sensor precision, plus wear resistance and stable grasping of fragile objects. On training, the “Optimus Academy” sets up a reinforcement-learning loop: human data for initial training, then heavy self-play in simulation and in the real world.

Founded in 2025 by MIT associate professor Pulkit Agrawal and former Google DeepMind researcher Tuomas Haarnoja, Eka Robotics closed a $150 million Series A co-led by a16z and F-Prime, with Samsung Next, Glasswing, Bison, MFV Partners, Obvious Ventures and E14 Fund participating, at a $1.45 billion post-money valuation, after roughly $11 million in seed funding. The technical choice is the story: rather than a vision-language-action model, Eka builds a VFA (vision-force-action) model that treats force feedback as a first-class signal alongside vision, generating reinforcement-learning environments in a physics simulator — thousands of hours of experience in minutes, according to the company. On hardware, its force-sensitive gripper is claimed under $1,000 with a rated life of 5 million cycles, targeted at 20 million. Disclosed figures: about 1,500 picks per hour versus roughly 600 for a human, over 95% success, limited to objects under 1 kg. a16z general partner Raghu Raghuram says the company is “already exceeding superhuman performance” on some tasks.

Beijing-based embodied-AI compute chip designer Huixi Intelligent has closed a pre-B+ round and a Series B totalling about CNY 1.7 billion, bringing its 2026 equity fundraising above CNY 2.5 billion. The round was led by the Beijing AI Industry Investment Fund, with the Beijing Robotics Industry Development Investment Fund, Hidden Hill Capital, Loyal Valley Capital, GP Capital, Jiantou Investment, Huatai Poly, Shanghe Dongliang and the China AI Industry Investment Fund taking part; Shunwei Capital, Genesis Capital, Cathay Capital, SenseTime Guoxiang, Bohua Capital, Guoqi Investment, Langmafeng Venture, 37 Interactive Entertainment, Shengyi Capital, Xinglian Capital and Zhuoyuan Asia followed on. Proceeds go to a next-generation high-compute chip for embodied AI and to scaling deliveries. The company works from a “data loop defines the chip” premise: a general-purpose programmable AI SoC called Guangzhi R1, the Huixi Embodied compute series, and a software stack spanning model frameworks, compiler, operator libraries, runtime, middleware, operating system, simulation and real-time control. The platform powers the AGIBOT Genie G2, with a claimed 99.99% task success rate during continuous livestreamed production work.

The six rounds disclosed in the window total roughly $1.15 billion plus CNY 1.95 billion (converted at published rates). Capital is concentrating in three places: embedded compute for embodied AI (Huixi), the force-driven manipulation layer (Eka, YITA) and data and spatial-intelligence infrastructure (Aether Embodied). No major full-robot round was announced in the window, in contrast to the first half of October, which saw dense raises by body makers such as Astribot and FAIRINO.

Company	Region	Round	Amount	Lead and key investors
Eka Robotics	United States	Series A	$150M (about CNY 1.0bn)	a16z and F-Prime co-led; Samsung Next and others
Huixi Intelligent	Beijing	Pre-B+ / B	about CNY 1.7bn	Beijing AI Industry Investment Fund led; China AI Industry Investment Fund
Aether Embodied	Beijing	Seed + angel	over CNY 100M cumulative	Hillhouse VC, AGIBOT, X Square, Hubble Investment, iSoftStone (15 in total)
YITA Dynamics	Shenzhen	Seed / seed+	over CNY 100M	Matrix Partners China, SenseTime Guoxiang, CCB International, L2F, Galbot, Fourier
Zichuang Zhixie	Shanghai	Angel+	tens of millions CNY	Western Capital (a Western Securities platform) led
Zhangyu Lingdong	Beijing	Multiple rounds	close to CNY 1bn	not fully disclosed (company under one year old)

Aether Embodied Technology (Beijing) has completed a seed round and an angel round for more than CNY 100 million in total, with fifteen investors including X Square, Shenzhen High-Tech Investment, Hillhouse VC, Hanhui Capital, Hubble Investment, AGIBOT, iSoftStone, Deshi Investment, Xichen Capital, Shenzhen Jialichuang Investment, Zhongping Capital, Xinneng Venture, Jiaoyuan Asset and Neuron VC. Founded in 2025 and based in Haidian, the company positions itself as a data-solutions provider for embodied AI, building spatial-intelligence infrastructure around a “physical space engine”. Founder and CEO Yang Yeqing was previously Chief of Staff at HTC VIVE and head of its China metaverse business; the team comes from HTC VIVE, Microsoft, JD.com, Meituan, Peking University, HKUST and Beihang, with nearly a decade of XR experience. The engine is a five-layer architecture that compiles real space into a computable, executable representation, delivering sub-millimetre human-interaction data capture and standardised spatial assets. The company is exploring converting manual and industrial operations into reusable spatial assets for training and automated repair.

Shenzhen-based YITA Dynamics has raised over CNY 100 million across a seed round and a seed+ round, with Matrix Partners China, SenseTime Guoxiang Capital, CCB International, L2F, Galbot and Fourier Intelligence investing; Lighthouse Capital is incubator and exclusive financial adviser. The company was founded in May 2026. Founder Zhong Xuegang, from HIT’s mechatronics programme, founded Fourier Guangzhou in 2019 and brought seven rehabilitation robots to production before running the humanoid powertrain division at Fourier Shanghai — three generations and more than twenty actuators and joint modules, with close to 50,000 units produced. The entry point is transmission: a compound planetary force-controlled scheme claimed at roughly 83% efficiency, about 50% lower cost than the harmonic solution it benchmarks, and hardened-tooth life above 20,000 hours, two to three times the reference. Two product lines: quasi-direct-drive planetary joint modules for high dynamics, and compound planetary force-controlled joints with a seven-axis force-controlled arm for dexterous manipulation.

Zichuang Zhixie, which applies embodied AI to construction machinery, has raised tens of millions CNY in an angel+ round led by Western Capital (Western Advantage Capital, a Western Securities platform), following a 2026 round backed by Addor Capital and an industry investor. Proceeds go to model iteration, expansion of industry-specific datasets and commercialisation of intelligent loaders. Founded in Shanghai in 2025, the company covers teleoperated loaders and excavators, autonomous mobile robots and inspection robots, integrating algorithms, machine integration, platform and operations. The architecture is an end-to-end “brain plus cerebellum” system with a dedicated embodied large model for construction sites and a domain-specific world model, resting on an industry data foundation fed by real loading and transfer cycles in ports, concrete plants and mines. Policy alignment: in October 2026 China’s Ministry of Transport issued guidance on AI in waterway transport, targeting unmanned terminal operations and integrated control of port equipment.

The “Maker Beijing 2026” competition announced its 100 winners. The top venture prize went to Beijing Zhangyu Lingdong Technology, founded in December 2025, for a project called SYNTH, positioned as “AI Coding infrastructure for the physical world”: a general world model, a general-purpose dexterous hand and a multimodal data-collection solution forming one brain–hand–data system. The company has raised close to CNY 1 billion in under a year. Its world-model specialist Li Ding said exchanges with investors and government departments during the competition helped align technical developments with real market demand. The winners’ list also included Guoke Chaodao, Afalong Technology, Turing Jiuge and Ligong Quansheng, while several OPC communities, including Zhongguancun AI Beiwei and AI Yuandian, shared their approaches to opening up scenarios.

At IROS 2026 in Pittsburgh, Sharpa introduced three products: the W02 dexterous hand, the D01 humanoid and the AE01 exoskeleton data glove, mapping to hand, body and data entry, with the CraftNet platform turning that data into manipulation capability. The company also published its first commercial plan: 30,000 robots deployed across food service, retail and hospitality. The most notable point is a reversal in product logic. The first generation W01 (formerly Sharpa Wave) had 22 active degrees of freedom, visuo-tactile sensors in the fingertips, shipping from October 2025 and a CES 2026 innovation award; it was the hand fitted to NVIDIA’s Isaac GR00T reference humanoid at GTC Taipei (Unitree H2 Plus body, Jetson Thor). The W02 deliberately reduces that count from 22 to 21 — a rare signal of de-escalation in a field racing past 20. The show floor confirms the shift: at least 17 dexterous-hand companies exhibited at IROS, 11 of them Chinese, plus more than twenty working on tactile sensing, force sensing or data gloves; competition tasks moved from “can it walk” to “can it pick, fold, pinch”, with both the furniture-assembly and origami challenges using Sharpa hands.

JODELL Robotics answers on three layers: execution, tactile perception and a data platform. Execution: the Beethoven Hand reaches 22 active degrees of freedom, with no tendons and full direct motor drive, at one-to-one human hand scale, using in-house high power-density brushless motors and precision gears. The Mozart series (16 DoF) embeds a 3D force sensor in each finger, with response under 10 ms, 25 N four-finger grip and 15 kg maximum payload; the three-finger Jack Hand offers 13 DoF. On grippers, the EPG-HP claims ±0.02 mm repeatability, over 10 million cycles and 60% less energy than pneumatic designs. Perception: an exclusive scientific-adviser partnership with Gerald E. Loeb, founder of SynTouch, produced the BioTac-class tactile sensor, in mass production in Suzhou since September — a biomimetic fluid medium that physically decouples force, vibration and temperature and is inherently immune to electromagnetic interference, meaning China can now build the same technology family used by Shadow Robot; a second, visuo-tactile path is covered by JoTac R1/F1 (0.05 mm 3D reconstruction, 200,000 sensing units). Data: the JoEgo series takes a “body-free” route, using wearable devices to record force, torque, vibration and temperature on real production lines.

According to Gaogong Humanoid Robotics, as of 19 September 2026 China’s dexterous-hand sector had seen about 35 funding rounds worth more than CNY 673 million, up 821% year on year, with investors ranging from Sequoia China to the Beijing AI Industry Investment Fund and industrial players such as Dongfang Precision. On volumes, AGILINK (AGIBOT’s dexterous-hand subsidiary) reports more than 15,000 OmniHand units delivered cumulatively by the end of September 2026; Inspire Robots, after delivering over 10,000 units in 2025, quadrupled capacity and opened its Changshu base in July. Per GGII’s H1 2026 report, China’s dexterous-hand market was about 19,200 units in 2025 (+236.84%) and could reach 70,200 units in 2026 (+265.63%). Three movements are happening at once: degrees of freedom climbed from 6 to 15 and now commonly past 20 (Unitree Dex5-S: 22 DoF and 22 motors in one hand), tactile sensing is shifting from option to standard (Xynova Flex 2: 23 DoF at around 400 g), and customer attention has moved from hardware specs to real-world working capability and economic return.

Spun out of the Chinese Academy of Sciences’ Institute of Automation, CasiaHand Robotics exhibited for the first time at the Shanghai industrial fair seven industrial-grade dexterous hands across the M, X and G series, plus four industrial solutions, spanning ultra-light and ultra-small, heavy-load precision, rigid-flexible composite, full direct drive and research biomimetics, in five-finger and three-finger forms. Numbers: the Casia Hand-M6 weighs only 410 g while carrying 10 kg, a payload-to-weight ratio above 24, with vision–temperature–tactile multimodal sensing, thin-film heat management and 24/7 continuous operation; the flagship X12 offers 12 DoF in full direct drive, combining 30 kg handling payload with 150 N grip, over one million cycles at rated load and up to 1,000 hours of cumulative operation; the G4 three-finger hand uses an in-house gear-plus-linkage adaptive transmission rated at 500,000 cycles; the industrial G7 reaches 50 kg. On software, the CasiaHand Brain-Si 0.5 embodied brain-and-cerebellum model uses a hierarchical architecture: the brain handles environment understanding, task recognition and planning, the cerebellum handles skill execution, motion control and real-time joint coordination. The company also introduced a DL dexterity classification system, aiming to move evaluation from single-parameter comparison to systematic, standardised assessment. H1 2026 orders exceeded CNY 100 million.

On 21 October Unitree Robotics unveiled the H2-X Kung Fu Legend Guardian. In the official video it performs a forward roll over a car, a drop from a four-metre platform landing in a roll, and successive airborne kicks, then demonstrates three security scenarios: standing between a person and an attacker, lifting a car to free someone trapped underneath, and pushing a pedestrian out of a vehicle’s path. Runtime is the real upgrade: about eight hours standing, versus roughly three hours for the base H2, enough for prolonged watch duty, patrol and emergency protection. Price and delivery date were not disclosed. It is the second time in a week that Unitree has moved its narrative from stage to workstation: the pitch is no longer gesture difficulty but a continuously billable service.

At the 2026 World Physical AI conference and Unitree partner summit, founder Wang Xingxing disclosed production scale: between 10,000 and 20,000 G1 units off the line since the May 2024 launch, making it the world’s best-selling humanoid; the company produces tens of thousands of robots a year and hundreds of thousands of joint motors and modules. He acknowledged the level is still far from real diffusion and judged that physical AI is already showing signs of breaking through, with an inflection in one to two years, possibly two to three; robotics’ “ChatGPT moment” could arrive as early as 2027 or slip to 2028. The central challenge, he said, is aligning model inputs and outputs with the real robot. The event also launched the Yuchuang programme, recruiting teams that are already incorporated or have a clear venture direction, with core technology, product capability or industrial resources, aiming to incubate more than 200 ecosystem companies.

On 21 October Moja Robotics, a Chery Group subsidiary, launched its first consumer companion humanoid, Mobao, opening global pre-orders. The robot is 0.9 m tall, has 22 degrees of freedom and interacts in more than 20 languages; production is due by the end of the year in three configuration tiers, with pricing expected in the tens of thousands of CNY. Zhang Guibing, Chery executive vice-president and Moja general manager, framed the logic plainly: “apply the car industry’s cost logic to build a robot that can be mass-produced, delivered and profitable” — building cost competitiveness into the architecture and reusing the group’s global sales network, manufacturing capability, quality system and supply chain. Moja reports more than 3,000 units sold, over 100 application scenarios and presence in more than 60 countries and regions. It is the reverse of the usual sequence — volume first across overseas scenarios, then entry into the home through a consumer form factor.

AGIBOT, with Wuhan Culture & Tourism Group and Zhongyun Weixun, has opened what it calls the world’s first full-size bipedal humanoid smart retail kiosk at the Jiangyu camp on the Hankou riverside, operated commercially by the A3 Ultra. As of 19 October the robot had run for 18 consecutive days at eight hours a day, completing 827 orders with over 97% grasp success, exceeding 100 orders a day at weekend peaks. Configuration: lidar plus 360° multi-camera fusion perception, 700 TOPS of compute, an in-house three-tier heterogeneous architecture, autonomous mapping and dynamic obstacle avoidance suited to an open outdoor site; a dexterous hand with up to 20 degrees of freedom and tactile sensing enables force-controlled fine grasping across a dozen beverage and snack SKUs. The difference from a vending machine is the full-size bipedal body, which completes identification, grasping and handover autonomously while carrying human interaction. The stated cadence: “deploy one, make it work, replicate it”.

UBTECH signed a memorandum of understanding with the international relations office of Ras Al Khaimah, UAE, establishing a cooperation framework on R&D, real-world testing and system deployment. UBTECH will deploy humanoids locally and send an engineering team for demonstration projects, stress-testing automation in daily operations and harsh environments while accumulating measured data. The first phase targets four scenarios: industrial automated assembly, smart public services, AI-assisted elderly care, and cultural and tourism services; the emirate provides a sandbox testing environment and a forward-looking regulatory framework, and its heat, sunlight and dust offer an accelerated-ageing testbed. The Middle East is becoming a favoured destination: Unitree has worked with Saudi Arabia’s QSS since 2023, its industrial quadrupeds performing high-temperature inspection for ADNOC; AGIBOT has built a regional team and is exploring with the UAE, Saudi Arabia, Qatar and Türkiye; UBTECH separately signed a $1 billion strategic agreement with the long-term fund Infini Capital in August 2025. Chinese customs data show exports of humanoids up 210% year on year in the first quarter of 2026, with Europe, Southeast Asia and the Middle East the main markets.

At GTC Berlin, NVIDIA announced a major expansion of its Isaac open robotics platform: a reference humanoid, datasets, a runtime framework and robot-learning tools, covering the path from data generation and training to simulation validation and deployment. The centrepiece is Agile Robots’ Agile ONE SN, a full-stack reference humanoid built on Isaac GR00T and Jetson Thor: 1.4 m tall, 40 kg, 31 degrees of freedom, 3 kg payload per arm, planned for market in early 2027 and to integrate NVIDIA’s Halos safety stack; the company says environment setup drops from weeks to days. Also released: the open-source Isaac OS runtime, the Isaac Lab 3.0 robot-learning framework, and the SimReady Central Library with more than 2,000 simulation-ready robots and factory assets; three DGX Station reference workflows cover reinforcement learning, dexterous-manipulation training, and Cosmos world-model post-training with synthetic data generation via ChatGPT Astra. Jensen Huang speaks of an imminent “ChatGPT moment” for general-purpose robotics; ABB Robotics, Flexion, Hexagon Robotics, Humanoid, KUKA, NEURA Robotics, Sereact and Universal Robots are already building on the platform.

AGIBOT has open-sourced the fourth instalment of AGIBOT WORLD 2026, the Physical Reasoning dataset, described as the industry’s first real-world Physical Agent dataset. The methodological difference is the evaluation axis: tasks are organised by decision difficulty rather than manipulation difficulty. The example given is “restock to three bottles”, where the robot must first distinguish empty from full bottles, count them, then decide how many to remove and how many to add — a completely different sequence depending on the initial state. The dataset covers four key factors — object quantity, occlusion relationships, spatial occupancy and task progress — and deliberately captures the decision and execution of the same task under different states and constraints, across nine core reasoning capabilities: attribute-constrained selection, context-conditioned selection, precondition reasoning, goal-directed search, long-horizon planning and memory-state maintenance among them, graded Easy, Medium and Hard. The data chain describes the full objective through the task instruction and structures the task via Task Frame, sub-task intervals and action steps; at the action level, a Dense Prompt specifies the target object, the part to manipulate, left/right arm division and expected outcome, paired with real robot motion, along with box, point and line spatial annotations and success or perturbation labels. The dataset is already being used to train AGIBOT’s upcoming agent framework and next-generation foundation model.

On 20 October 2026 the Yunnan artificial intelligence data technology innovation base opened in Qiaojia, Zhaotong prefecture. Three carriers start together: a multimodal annotation base, an embodied AI data-collection and pilot-production base, and an intelligent computing centre; 300 annotation seats are operational, the province’s first embodied data-collection site is open, and the computing centre has entered construction. The “1+3+N” structure is run by Yunnan Jintai Big Data Technology with embodied-AI partners. The collection site is equipped with multiple robot models, acquisition hardware and an integrated embodied-data platform, and works with local factories, hotels and schools; it reports more than 50 collection scenarios and an estimated total capacity of 100,000 hours. Collection combines teleoperating robots in-scenario with first-person capture of human behaviour, followed by structuring, annotation, automated AI quality control and multiple human review passes. Scenarios cover office, home, retail, industrial and logistics settings.

CAICT puts the gap in numbers: reaching a “ChatGPT moment” for embodied models requires at least tens of millions of hours of real data, while the global supply of high-quality real data sits between a few hundred thousand and one million hours. On-robot capture: Unitree published the UnifoLM-WBT-Dataset in March, with 340 hours and 1.89 million action trajectories in its initial release, updated at high frequency; the Beijing Humanoid Robot Innovation Center reports 180,000 hours a year of matrix-style capture capacity and nearly 30,000 hours already delivered; the data company co-founded with Galaxea targets one million hours this year. The other route is body-free capture: Noitom spun out Noitom Robotics in 2025, whose motion-capture cage of optical cameras fits each operator with 27 inertial sensors and optical markers. Three data families are offered — multimodal OM data for fine manipulation, MOV data for human-object interaction at room scale, and lightweight ITW capture — at annual capacities of 50,000, 100,000 and 300,000 hours respectively. China now has more than 70 embodied training grounds in service, with over 40 under construction or planned.

The value of the data glove is being reframed: vision alone captures neither pressure, touch, nor contact position, whereas a glove records hand-joint pose and high-density tactile signals together, converting grasping, manipulation and assembly into trainable multimodal datasets and closing the human-to-robot skill-transfer gap. The chain has settled into three tiers. Upstream, materials and components: Fulai New Material (high-density piezoresistive flexible tactile film, 3D force arrays) and Hanwei (sensitive materials, conductive inks, printed electronics, piezoresistive and capacitive routes in parallel). Midstream, integration and algorithms: Fulai partners with Haocun on a data glove — the former supplies film and arrays, the latter pose capture, unit integration and solving; PaXini offers a complete glove with in-house tactile sensing and delivers hardware together with cleaned, annotated datasets. Downstream, data services: Speechocean handles cleaning, temporal alignment and semantic annotation, while Huizhou Intelligent runs large-scale annotation. The defining feature of this chain is selling hardware and dataset together rather than a sensor alone.

Zhongding (000887.SZ) detailed its robotics business in an investor meeting. Harmonic reducers have been designed in by EngineAI, Fourier and another leading Chinese robot maker, with annual capacity of 150,000 units and about 300,000 units ordered as of the first half of 2026. Force sensors are designed in by Fourier and several other customers, with capacity of 200,000 units a year and samples moving through several humanoid makers. Micromotors are designed in by a leading Chinese robot maker, with capacity of 540,000 units a year and about 180,000 units ordered. Lightweight skeletons and rubber parts have won several design-ins, with electronic skin in progress. On assembly, subsidiary Dingli Kexing produced 60 humanoids in the first half. The group claims a matrix covering “muscle, nerve and skeleton” — precision transmission, force perception, end effectors — and, through subsidiary Anhui Ruisibo, reducer technology. Strategic partnerships with LimX Dynamics, Moja Robotics, EngineAI and Fourier Shanghai; supply-chain cooperation with LimX and Shuixing Ketian; R&D with USTC. Subsidiary Kekebao has opened Hefei’s first 6S store and a secondary-development arm.

XCC (Zhejiang XCC Group) is shifting from single-product supplier to a robot hardware platform spanning screws, reducers, bearings and structural parts. Capacity: 90,000 robot bearings a month, with 300,000 expected by the end of 2026 — a ramp that indicates the product has cleared validation and entered volume production. Orders: screws and reducer parts for four customers (coded SH, Lens, XJ and TP) have been formally issued, confirming platform-level Tier 2/Tier 1 supply capability. Value per robot is estimated at about CNY 15,000 for customer T, CNY 5,000 for XPeng, CNY 12,000 for Ant Group and CNY 15,000 for ByteDance. In the Tesla chain, XCC supplies screw blanks to Xinjian Transmission and therefore does not ship directly — a different tier from Xinjian Transmission and Hengli Hydraulic, which are already designed in for small-volume supply. The value of this disclosure lies elsewhere: for bearings, an unglamorous but indispensable link, capacity figures say more about the volume ramp than funding totals do.

Everwin Precision (300115.SZ) issued an abnormal-trading notice after a 36.43% cumulative three-session gain and responded to questions on its humanoid business: more than 1.1 million humanoid precision components delivered between January and August 2026, with order growth accelerating in the third and fourth quarters. The capability rests on a “multi-material, multi-process, multi-category” combination: aluminium, magnesium and titanium alloys, PEEK and IGUS engineering plastics, rubber, silicone, nylon and woven fibre; CNC, 3D printing, die casting, injection moulding, gear hobbing and hot pressing; and products covering dexterous-hand transmission parts, rotary actuator transmission parts, screw transmission parts, large torso transmission parts and skeletal structural parts. The Shenzhen robot intelligent manufacturing park is operational, with about 60,000 square metres of plant dedicated to humanoid products. The company claims one-stop service from core parts to complete-robot assembly.

On 20 October Schaeffler inaugurated its embodied-AI robot digital plant in Taicang, about 7,500 square metres, combining an intelligent assembly line, a scenario-based training and data-collection centre, a digital-twin platform and a computing centre. The core is an in-house-designed joint-module assembly line for linear and rotary joints, with five stations where six humanoids cooperate on bin handling, part sorting and picking, pressing and screwdriving, functional testing, marking and packing — a loop in which robots assemble robot components. Training scenarios are replicated from about 100 Schaeffler plants worldwide, with training, simulation and production data interconnected. The commercial figures are the more telling part: in the third quarter of 2026 the group won two new Chinese customers, lifting its humanoid order book to EUR 400 million; China CEO Zhang Yilin targets about 10% of revenue from the new business by 2030. The project was listed in February among the outcomes of the German chancellor’s visit to China. Partnerships are in place with Leju Robotics, ROKAE, Spirit AI and JD Industrial.

PaXini has shipped more than one million of its in-house tactile sensing chips over the past year, and its fourth-generation GEN4FUSE delivers native true 6D measurement with microsecond sampling. The decisive point is cost: some standardised multidimensional tactile products have reached the hundreds-of-CNY range, turning high-dimensional touch from a luxury for a few nodes into a standard deployed across the body. In September the company announced a B++ round bringing cumulative funding above CNY 4 billion at a valuation over CNY 10 billion, with BYD, JD.com and Samsung among industrial investors — the highest publicly disclosed funding in tactile sensing worldwide; it has now started A-share listing coaching with Guotai Haitong Securities. The historical context makes the shift legible: in 2018 tactile sensors were listed among 35 critical technologies to break through, and an imported six-axis force sensor cost close to CNY 100,000, confining high-dimensional force sensing to a handful of nodes. Founder Xu Jincheng, trained at Waseda under Shigeki Sugano, has worked on high-precision tactile sensors since 2013 and founded PaXini in 2021. Its growth logic is summarised as a “node expansion effect”: tactile demand grows with robot shipments, but also with sensing density per machine and task complexity.

On 21 October the General Office of the CPC Central Committee and the General Office of the State Council issued guidance on deep integration of technological and industrial innovation. The document explicitly lists quantum technology, biomanufacturing, hydrogen and fusion energy, brain-computer interfaces, embodied intelligence and 6G among frontier fields in which to explore multiple technical routes, typical application scenarios and viable business models, and requires the full implementation of the “AI+” initiative. Three mechanism changes matter: national science programmes become more application-driven, with more company and venture-capital experts in guideline drafting, review and acceptance; commercially targeted national projects are in principle led by companies that also lead commercialisation, with “use first, pay later” licensing for SMEs; and acceptance criteria are reframed as “application judges the technology, the market judges the product”. On finance, state-backed venture funds are told to invest early, small, long and in hard technology, with long-horizon assessment, differentiated supervision and exit mechanisms, an “innovation points” system and a technology bond market. The Ministry of Science and Technology says the aim is to break with the habit of “producing a result first, then thinking about translation”.

At a State Council Information Office briefing, Wei Wei, director general of MIIT’s science and technology department, gave three sets of figures and four lines of work. Figures: more than 400 humanoid models and more than 40,000 units produced in the first half of 2026, with more than 100,000 expected for the full year; validation deployments across more than 300 key scenarios including warehousing and logistics, food service and retail, and home services; and breakthroughs in motion control, simulation and tactile sensing. Work lines: attacking technology through challenge-based programmes aimed at typical scenarios; expanding scenarios through real-world training and opening commercial settings; building the ecosystem by publishing the 2026 edition of the National Humanoid Robot Industry Standards System Construction Guide, urgent scenario standards and a high-level open-source community; and securing the sector through an industry monitoring system plus quality, cyber and data-security testing. The stated framing is to use the humanoid as a “small entry point” that pulls the broader embodied-AI industry forward. The same day, nine ministries including Commerce issued guidance on technology in commerce, adding brain-computer interfaces and embodied intelligence to the intelligent-product supply agenda.

David Reger, founder of NEURA Robotics, has become a German billionaire on a valuation of about $7 billion, holding roughly 20% of the company, worth close to $1.5 billion. The June round of up to $1.4 billion, led by Tether with NVIDIA, Amazon, Qualcomm, Bosch, Schaeffler and the European Investment Bank, is a record for a German startup; the company says most of the capital has been transferred, with a smaller portion tied to performance milestones. The least conventional part is a network of “robot gyms”: customers rent dedicated training cells equipped with simulation and tracking to train the robots they buy from NEURA on specific jobs; the resulting skills are stored on the cloud platform NeuraVerse and transferred to the customer’s other machines, with the ambition of letting companies trade or lease those skills. NEURA claims an order book above $1.1 billion — half from the existing collaborative-robot fleet — and an $11 billion pipeline of signed agreements at varying levels of commitment, about 80% of it related to humanoids, gyms and NeuraVerse. The 4NE1 stands about 1.8 m tall and can carry up to 100 kg under certain conditions. Reger calls 2028 the “golden year” for humanoids and targets a listing in 2028 or 2029.

A Figure 03 humanoid walked for nine consecutive days on a treadmill, covering about 550 to 560 km in 1.2 million steps. CEO Brett Adcock described it as a “side project” to stress the robot and see what fails. A reading caveat matters: the robot is tethered to mains power in the footage, so this is a mechanical and software endurance test decoupled from battery limits, not nine days on a single charge; Figure has not said whether engineers intervened, nor published the protocol or maintenance logs. It is the second long demonstration this year — a livestreamed parcel-sorting run planned for eight hours lasted nine days and handled 249,560 parcels, but with multiple robots rotating every three to four hours and charging in the gaps. The Figure 03, unveiled last October, carries cameras twice as fast and a quarter of the latency, with 60% wider fields of view, palm cameras in both hands, tactile sensors detecting about 3 grams of force, and inductive charging through the feet at up to 2 kW. The known limitation: a treadmill reproduces neither variable floors, nor unexpected obstacles, nor the frequent stops of a factory or warehouse.

RobotHub’s updated ranking puts Figure AI first with CNY 11.56 billion raised, ahead of NEURA Robotics at CNY 10.89 billion, then Galbot (6.80bn), Apptronik (6.45bn), X Square Robot (6.01bn), AI² Robotics (5.83bn), Unitree (5.81bn), Spirit AI (5.81bn), RobotEra (5.22bn) and Agility (4.97bn). Fourteen of the top twenty are Chinese, with ranks 11 to 20 held by TARS Robotics, Galaxea, Sharpa, LimX Dynamics, Sunday Robotics, Dobot, EngineAI, PsiBot, Keenon and Agile Robots. The list usefully complements Frost & Sullivan’s revenue ranking: the top five by revenue are all Chinese, while the top five by funding remain dominated by four non-Chinese players. In other words, capital density and revenue density do not overlap geographically — US and European capital still funds platform and general-robot narratives, while Chinese capital and revenue sit closer to shipped volumes and concrete scenarios.

Geek+ has introduced Gravity Control, an embodied-AI model whose premise is not to make the robot “understand a sentence” but to make a correction intent cheaply translatable into verifiable, bounded runtime control inside the model. The method formally defines a “concept property chain”, explores the action representations inside an end-to-end model and builds a concept control table; when the robot deviates, the operator issues a natural-language hint (“grasp deeper and lower on the next pick”), the system queries the table and applies in-line steering to internal activations, intervening directly on already-learned primitive motor representations instead of replanning the whole trajectory; a closed-loop gate caps the maximum intervention dose so that only specific geometric degrees of freedom change without catastrophic divergence. The measured result: on real out-of-distribution tasks, without updating the original policy weights or adding demonstrations, overall success rises from 17.5% to 87.5%, and one individual task from 5% to 95%. The model is not tied to a specific VLA architecture and has been evaluated on π0.5, OpenVLA-OFT, the LIBERO benchmark and physical platforms. The company expects more than 10,000 embodied-AI units shipped over three years.