Le 23 janvier 2026, un rapport à succès a fait sensation dans le domaine de l’automatisation industrielle.
Le rapport souligne que l’industrie des robots industriels entre dans la phase de la « deuxième renaissance ».
Le rapport prévoit que le taux de croissance annuel composé des expéditions mondiales de robots industriels atteindra 12 % au cours des dix prochaines années.
Les robots industriels mondiaux passent de « flexibles » à « intelligents », et le principal moteur de cette évolution est le « cerveau » pensant de l’IA physique.
Imaginez que dans l’usine automobile d’avant 2020, des bras robotiques jaune orangé effectuaient des soudages par points, des pulvérisations et d’autres opérations avec précision mais froidement. Ils étaient incapables de faire face à des situations inattendues, jusqu’à ce que l’émergence de l’IA physique, c’est-à-dire de la technologie de l’intelligence incarnée, change tout. Le rapport Shengbo décrit clairement les trois étapes du développement de l’industrie.
Depuis l’étape de trajectoire fixe dans les années 1980, les robots ne pouvaient effectuer qu’une seule action prédéfinie et les scénarios d’application étaient limités ;
jusqu’à l’étape de planification flexible des itinéraires ouverte dans les années 2020, les robots peuvent ajuster les itinéraires en temps réel, débloquer de nouvelles applications et réaliser la « première renaissance » de l’industrie ; Aujourd’hui, au stade complexe de planification de tâches, les robots ont commencé à avoir la capacité de « penser », ouvrant la voie à la « seconde renaissance ».
Le rapport souligne clairement que sans la « seconde renaissance » portée par l’IA physique, la croissance de l’industrie de la robotique industrielle retombera à un chiffre. Avec cela, il entamera une période de croissance rapide qui durera plus de dix ans.
Alors, qu’est-ce que l’IA physique exactement ?
Il ne s’agit pas d’une nouvelle catégorie de « robots IA », mais d’un écosystème d’IA complet construit autour des robots. Il possède une structure centrale à quatre couches, ce qui revient à créer un « système nerveux » complet pour les robots.
La couche inférieure est le corps du robot et son jumeau numérique. Les servomoteurs de haute précision, les réducteurs et les algorithmes de contrôle intégrés constituent la base pour garantir des mouvements précis et fiables.
Le logiciel de planification de tâches multimodal basé sur l’IA est en hausse, qui est le « modèle cérébral » du robot qui peut percevoir des informations et raisonner sur la planification.
La couche suivante est le réseau de capteurs, qui correspond aux « yeux » et à la « peau » du robot. La caméra de vision 3D et les capteurs tactiles et de couple fournissent des données pour la prise de décision par l’IA.
La couche supérieure est le « modèle mondial », qui peut simuler des lois physiques réelles et permettre aux robots d’apprendre par essais et erreurs dans le monde virtuel.
Le rapport met également en évidence quatre nouvelles « tendances cognitives ». Premièrement, l’IA étend les fonctions plutôt que de subvertir le matériel, et la division du travail entre les « modèles cérébraux » et les algorithmes de contrôle traditionnels est claire ; deuxièmement, le « cerveau » et le « monde » appartiennent à des champs de bataille différents, et les « modèles du monde » sont bons pour gérer des scénarios complexes ;
troisièmement, la demande de capteurs va exploser, ce qui constitue la base de la planification des missions et de la construction du « modèle mondial » ; quatrièmement, les principaux fabricants adoptent une « double stratégie », à la fois en développant eux-mêmes des algorithmes de base et en recherchant une coopération externe.
L’IA physique apporte non seulement des changements technologiques, mais également la reconstruction de la répartition de la valeur de la chaîne industrielle.
Les opportunités d’investissement s’étendent du simple fabricant de machines complètes à l’ensemble de la chaîne industrielle.
Parmi les fabricants de machines complètes, ceux qui disposent de capacités d’auto-recherche d’algorithmes de base et d’une coopération ouverte prendront la tête ;
les fabricants de composants de base bénéficieront de dividendes et les fournisseurs haut de gamme auront une position plus stable ; Les fabricants de capteurs et de logiciels d’IA sont à l’avant-garde et leur taux de croissance pourrait dépasser celui de l’ensemble du marché des machines.
Cependant, il existe un écart énorme entre la technologie et l’application.
Le rythme de mise en œuvre de la technologie pourrait être plus lent que prévu, et il faudra beaucoup de temps pour passer du laboratoire à l’atelier réel ;
la question des coûts est cruciale, les capteurs et logiciels d’IA haut de gamme sont chers, et sont initialement limités aux industries à forte valeur ajoutée ; les propres besoins de l’industrie manufacturière sont la force décisive, et une mauvaise macroéconomie entravera la vulgarisation de la technologie ; le manque de standardisation est un piège caché, et les normes incohérentes des différents fabricants entraveront la formation d’écosystèmes et d’applications à grande échelle.
Les données comparatives à la fin du rapport sont significatives. Le taux d’automatisation du processus de soudage dans l’industrie automobile est proche de 90 %, tandis que celui du processus d’assemblage est inférieur à 30 %. C’est le fossé que l’IA physique veut combler.
Lorsque les robots pourront gérer des assemblages complexes ainsi que des travailleurs qualifiés, l’espace d’automatisation restant s’ouvrira progressivement.
Les robots industriels passent du statut de « bras d’acier » à celui de « partenaires intelligents ». La première renaissance dans les années 2020 permettra aux robots de « bouger », et la seconde renaissance vers 2026 permettra aux robots de « penser ». Cette révolution industrielle a tranquillement commencé.
