Message de Gate News, 21 avril — Zibianliang (auto-variable), une entreprise chinoise de robotique, a tenu une conférence de presse le 21 avril pour dévoiler son prochain modèle de base d’IA incarnée de nouvelle génération, WALL-B. La société a annoncé que des robots alimentés par WALL-B entreront dans de vraies maisons dans 35 jours.
D’après le cofondateur et directeur technologique (CTO) de Zibianliang, Wang Hao, WALL-B est construit sur une architecture World Unified Model (WUM), conçue pour éliminer toute perte de données entre des modules distincts. Contrairement aux modèles vision-langage-action traditionnels (VLA) dans lesquels les modules visuel, langage et mouvement fonctionnent indépendamment — entraînant une perte d’informations à chaque transfert de données —, WALL-B intègre des capacités de vision, langage, action et prédiction physique dans un seul réseau unifié entraîné conjointement, dès le départ. Wang a souligné que les world models ne sont pas des modules enfichables séparés, mais plutôt des capacités de prédiction des états futurs du monde physique.
L’idée centrale de l’entreprise porte sur la qualité des données : Wang Hao a distingué les « données de solution sucrée » (propres, stables, des données de laboratoire fiables et prédictibles) des « données de lait » (désordonnées, incontrôlables, des données réelles provenant de foyers). Tandis que l’entraînement sur des données de laboratoire produit des modèles qui manquent de généralisation zéro-shot, des données de vrais foyers — bien que coûteuses et longues à collecter — permettent une véritable généralisation. À cette fin, Zibianliang a intégré plus de 100 foyers bénévoles pour entraîner WALL-B.
Le PDG Wang Qian a déclaré que, une fois déployés dans les maisons, les robots peuvent accomplir n’importe quelle tâche physiquement faisable, sans qu’il soit nécessaire d’anticiper à l’avance des limitations. Il a mis en avant que l’avantage concurrentiel ne provient ni d’algorithmes ni de matériel, mais de l’écosystème d’ingénierie complet — définition des données, collecte, traitement et évaluation de l’entraînement. Dans le domaine de la robotique, de telles fenêtres de leadership technologique pourraient durer trois ans ou plus. Fait notable : Zibianliang a récemment achevé son cycle de financement Série B mené par la branche venture de Xiaomi, portant ainsi les investisseurs divulgués de l’entreprise à quatre grands groupes Internet chinois (ByteDance, Meituan, Alibaba et Xiaomi).
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