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Le laboratoire de Xiaomi Robotics, aux côtés de Tsinghua et de HKUST, vient de découvrir comment donner aux humanoïdes un véritable "ressenti" pour la physique. 🤖🛹
Leur nouveau cadre HAIC permet aux robots de manipuler des objets qu'ils ne peuvent même pas voir en utilisant une proprioception de haut ordre (essentiellement une mémoire musculaire numérique).
Au lieu de s'appuyer sur des caméras, le robot analyse les retours de ses propres articulations pour déduire exactement comment un objet se déplace dans son angle mort.
Voici à quoi ressemble cette intuition physique en pratique :
➤ Skateboard à l'aveugle : Atteint un taux de réussite de 100 % pour glisser et descendre sans jamais regarder la planche.
➤ Charges lourdes : Pousse des chariots pesant jusqu'à 70 kg (environ 154 lbs) et tire jusqu'à 20 kg (environ 44 lbs) avec une stabilité totale.
➤ Locomotion obstruée : Transporte des boîtes encombrantes qui bloquent sa vue du sol tout en naviguant parfaitement dans les escaliers et sur les pentes.
➤ Cerveau adaptatif : Compense de manière proactive l'inertie et les changements de poids en prédisant la vitesse et l'accélération en temps réel.
➤ Généralisation : Gère différentes tailles de boîtes et poids lourds sans avoir besoin d'une formation spécifique pour les nouvelles dimensions.
C'est un grand pas pour le travail dans le monde réel où les caméras sont souvent bloquées ou où l'éclairage est trop chaotique pour une vision pure.
Article :
Projet :
#Robot #Humanoid #Robotics #AI #EmbodiedAI #PhysicalAI #XiaomiRobotics #HAIC #SkateboardingRobot
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La Chine vient de révéler des statistiques incroyables lors des Deux Sessions. Il y a maintenant plus de 300 modèles de robots humanoïdes lancés à travers le pays, ce qui représente plus de la moitié du total mondial. 🤖🇨🇳
Le gouvernement a récemment intégré l'IA incarnée dans le nouveau plan quinquennal national, la qualifiant officiellement de moteur principal de la croissance économique.
Nous passons au-delà de la phase expérimentale. L'accent pour 2026 a complètement changé pour se concentrer sur l'augmentation de l'échelle, l'ingénierie et l'établissement de normes industrielles.
Voici ce que disent les poids lourds sur le terrain :
➤ Lei Jun (Xiaomi) : Pousse pour que les robots passent de stagiaires à employés à temps plein. Il veut 10 000 heures de travail sans faute et un taux de réussite de 99 % d'ici 2027.
➤ He Xiaopeng (XPeng) : Soutient que les robots ont besoin d'un cerveau local sur l'appareil lui-même pour être réellement utiles dans les usines et les foyers.
➤ Jia Shaoqian (Hisense) : Pense que la véritable bataille se joue dans les soins à domicile et l'assistance aux personnes âgées plutôt que simplement sur les chaînes de production industrielles.
Les chiffres le confirment également. L'industrie de l'IA en Chine a atteint 1,2 trillion RMB (environ 167 milliards de dollars) en 2025 avec plus de 6 200 entreprises dans le secteur.
Avec le nouveau Système National de Normes 2026 récemment publié, l'industrie entre officiellement dans une nouvelle ère de production de masse réglementée.
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2 mars, 15:52
De Lab à Ligne : Les robots humanoïdes de Xiaomi sont officiellement en "stage" dans les usines de véhicules électriques 🤖🚗
Xiaomi Technology vient de partager une mise à jour majeure sur le passage de leurs robots du laboratoire à la chaîne de montage réelle, s'attaquant au fossé énorme entre les tests expérimentaux et la production industrielle.
Lors d'un récent fonctionnement autonome continu de 3 heures, le robot Xiaomi a géré la station d'installation de l'écrou auto-taraudant avec un taux de réussite de 90,2 % des deux côtés tout en respectant le temps de cycle de 76 secondes requis par la ligne.
La tâche est un cauchemar pour les robots : ramasser des écrous avec des poses aléatoires en main et aligner précisément leurs cannelures internes sur des broches magnétiques tout en luttant contre la traction magnétique et des tolérances serrées.
Pour survivre sur le sol de l'usine, Xiaomi utilise leur modèle Xiaomi-Robotics-0 VLA combiné à l'apprentissage par renforcement (RL) et à TacRefineNet pour la détection tactile afin de boucler la boucle sur le "ressenti."
La pile de contrôle utilise une architecture hybride : un optimiseur de programmation quadratique (QP) pour la sécurité et l'équilibre en moins de 1 ms, associé à un contrôleur RL entraîné sur des milliards de perturbations simulées.
Au-delà des écrous et des boulons, Xiaomi pilote déjà le déploiement pour la gestion des bacs et l'installation du logo avant alors qu'ils avancent vers une industrialisation à grande échelle dans la fabrication automobile.
Page du projet :
Arxiv :
TacRefineNet :
Xiaomi-Robotics-0 :
Source : Xiaomi Robotics
#Robot #Humanoïde #Robotique #AI #AIEmbodied #AIFizique #Xiaomi #FabricationIntelligente #VLA
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