Xingdong Epoch a complété un nouveau cycle de financement de 1 milliard de yuans, et depuis 2026, le financement cumulé avoisine les 5 milliards de yuans.

Auteur | Huang Yu

Le 6 juillet, la société d'intelligence incarnée Xingdong Jiyuan a annoncé la réalisation d'une nouvelle levée de fonds de 1 milliard de yuans. En à peine deux mois, cette entreprise de robots affiliée à l'Université Tsinghua a levé de manière intensive 2,5 milliards de yuans, devenant ainsi un exemple de concentration des capitaux vers les projets de tête dans le secteur de l'intelligence incarnée.

Selon des statistiques non exhaustives de Wall Street News, depuis le début de l'année, Xingdong Jiyuan a accumulé près de 5 milliards de yuans de financement.

Lors de la levée de fonds de 1 milliard de yuans en mars 2026, des sources de marché ont indiqué que la valorisation de Xingdong Jiyuan avait déjà dépassé les 10 milliards de yuans.

Il est rapporté que ce tour de financement de Xingdong Jiyuan a été mené par Chengtong Fund, avec la participation de plusieurs grands capitaux d'État tels que Jiangxi Guokong, Guoyuan Equity, Yufu Zhongxin Fund, Hangzhou Capital, etc. Les investisseurs suivants incluent CICC Renault, Jiukun Venture Capital, Hony Investment, Juntai Capital, Shenghe Capital, tandis que les anciens actionnaires Houxue Capital, Qingkong Tiancheng, Qianshan Capital ont continué à augmenter leurs investissements.

Fondée en août 2023, Xingdong Jiyuan est incubée par l'Institut interdisciplinaire d'information de l'Université Tsinghua, avec Chen Jianyu comme fondateur. Chen Jianyu est professeur adjoint et directeur de thèse à l'Institut interdisciplinaire d'information de l'Université Tsinghua. Il est diplômé du département d'instruments de précision de l'Université Tsinghua, puis a obtenu son doctorat à l'Université de Californie à Berkeley.

Cette entreprise a choisi une voie technologique intégrant logiciel et matériel. Xingdong Jiyuan réalise une recherche et développement internes complètes autour du « cerveau incarné » et du « corps humanoïde », couvrant les algorithmes cérébraux, le contrôle moteur, le corps du robot, les modules d'articulation et les mains dextres.

Dans le secteur de l'intelligence incarnée, le principal point de divergence des voies technologiques ne réside plus seulement dans « l'apparence » du robot, mais dans la manière dont le robot comprend les tâches et exécute les actions.

Les grands modèles incarnés se divisent principalement en trois catégories : VLA de bout en bout, architecture hiérarchique cerveau et cervelet, et modèles du monde. Parmi eux, l'ERA-42 de Xingdong Jiyuan appartient à la voie VLA de bout en bout, mettant l'accent sur la modélisation intégrée de la perception, de la compréhension et du contrôle des actions. En parallèle, Xingdong Jiyuan collabore également avec l'équipe de Chelsea Finn de l'Université de Stanford pour faire avancer les recherches sur les modèles du monde.

Derrière cette série de levées de fonds, les robots humanoïdes passent de « pouvoir bouger » à « pouvoir travailler ».

Le secteur de la logistique est un scénario clé pour le déploiement des produits de Xingdong Jiyuan. En avril, Xingdong Jiyuan a révélé que l'entreprise avait collaboré avec China Post et le groupe SF pour mettre en œuvre plus de 10 centres logistiques, et prévoyait de commencer la livraison en série de milliers de robots au deuxième trimestre 2026.

Les premiers investissements dans l'intelligence incarnée portaient davantage sur les équipes d'algorithmes, les antécédents universitaires et les prototypes de robots humanoïdes, mais après 2026, le récit de financement des entreprises de tête s'est tourné vers les commandes, les livraisons, les chaînes d'approvisionnement et les scénarios d'application.

Pour les capitaux d'État locaux et les capitaux industriels, l'intelligence incarnée n'est pas seulement un projet de technologie de pointe, mais aussi un outil potentiel pour la modernisation industrielle dans la fabrication, la logistique, la distribution pharmaceutique, l'entreposage e-commerce, etc.

Pour Xingdong Jiyuan, cette nouvelle levée de fonds de 1 milliard de yuans n'apporte pas seulement un apport financier. Plus crucial encore, avec l'entrée conjointe des capitaux d'État, des capitaux industriels et des anciens actionnaires, l'entreprise doit prouver sa capacité de livraison à grande échelle dans un délai plus court.

En 2025, le marché mondial des robots humanoïdes a atteint un point de départ pour la production de masse. Bien que la croissance soit encourageante, il faut reconnaître que l'échelle de production des robots humanoïdes reste très faible. Selon les données d'Omdia, seules trois entreprises ont dépassé les 1 000 unités en 2025, toutes chinoises : Zhiyuan Robot, Yushu Technology et Ubtech, avec des expéditions respectives de 5 168, 4 200 et 1 000 unités.

IDC prévoit que plusieurs grands fabricants chinois devraient atteindre une capacité de production de dizaines de milliers d'unités en 2026, renforçant ainsi leur capacité d'approvisionnement à grande échelle et consolidant potentiellement leur avantage de premier entrant.

Il est rapporté que la première commande commerciale véritable de Xingdong Jiyuan est apparue en 2025, provenant d'un client de recherche à l'étranger, qui s'est intéressé à la main dextre à cinq doigts XHAND1 de Xingdong. Cependant, en termes de volume d'expéditions de machines complètes, Xingdong Jiyuan accuse encore un retard par rapport au premier échelon de l'industrie.

Chen Jianyu estime que 2026 sera une année clé pour le passage de l'intelligence incarnée de la validation technique à la commercialisation. Il espère que Xingdong Jiyuan pourra atteindre une livraison de l'ordre des milliers d'unités, avec un objectif à plus long terme de dizaines de milliers. Actuellement, le plus grand facteur limitant de l'industrie n'est pas la chaîne d'approvisionnement ou la capacité de livraison, mais la validation de la demande et le perfectionnement des produits.

La fenêtre d'opportunité pour le secteur de l'intelligence incarnée reste ouverte, mais les critères d'évaluation deviennent plus stricts. Les capacités des modèles, la fiabilité matérielle, la boucle de données et le coût de la chaîne d'approvisionnement doivent tous être testés dans des scénarios réels.

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