Au cours des prochaines années, nous pourrions facilement voir des chiens robots devenir une vue assez courante dans les quartiers d'affaires des principales villes chinoises, se déplaçant pour livrer du café et des plats à emporter. Dans le même temps, mes amis aux États-Unis pourraient commencer à voir des services de livraison par drone et chiens robots se lancer dans la plupart des villes dans cette même fenêtre. Ce qui semble différent, c’est la manière stable dont le marché chinois avance — principalement parce que les fonds de capital-risque nationaux gardent généralement un faible profil, ce qui donne l’impression qu’aucune bulle ne se forme vraiment. Du moins sur WeChat, vous voyez à peine ces vidéos hype flashy partout 😆

Plus je le regarde, plus ça ressemble à un train traversant un pont ! Mais devinez quoi ?..... à l'intérieur, il fait 300 degrés ou plus ! Là, c'est ce que j'appelle un vrai désastre chaud !🌞 https://t.co/o8Jv6rgPBf

👀 assez intéressant…. • Évaluation du modèle : 50 % • Nettoyage et organisation des données : 40 % • Intégration du système : 8 % • Entraînement du modèle : 2 % Le point n’est pas que l’entraînement n’est pas important, mais que la plupart des gens sous-estiment considérablement l’importance des données et de l’évaluation. En travaillant avec des fondateurs qui développent des caméras IA, la robotique et des systèmes d’IA en périphérie, nous avons observé la même chose. Les équipes passent souvent des semaines à débattre du modèle à utiliser, tout en consacrant bien moins de temps à définir le succès, à améliorer les étiquettes ou à comprendre les cas d’échec. Un modèle meilleur peut vous apporter des gains incrémentaux. Une boucle de rétroaction améliorée peut changer la trajectoire de l’ensemble du produit. Alors que les modèles fondamentaux deviennent de plus en plus accessibles, le véritable avantage concurrentiel ne réside peut-être pas dans le modèle lui-même, mais dans la qualité des données et la rigueur de leur évaluation.

Nous avons évalué un large éventail de fournisseurs de matériel de collecte de données VLA et retenu 9 options représentatives parmi les modules caméra, les systèmes stéréo, les dispositifs head-mounted clés en main et les plateformes de capture modularisées d'IA incarnée. Point clé : 📹 Les modules A–C mènent en termes d'efficacité coûts et d'évolutivité. 📹 D–E offrent des chemins d'évaluation clés en main solides. 📹 F–G répondent aux besoins spécialisés au niveau système. 📹 H–I sont des produits de référence marqués / modularisés. Pour les équipes d'IA incarnée, le choix du matériel ne se limite plus à la résolution des caméras. Les vraies questions sont : • Le flux de données est-il synchronisé ? • La qualité de l'IMU est-elle suffisante ? • Les données d'étalonnage peuvent-elles être fournies ? • Le fournisseur peut-il passer à l'échelle au-delà des échantillons ? • Le système est-il adapté à la collecte de données VLA dans le monde réel ? ✍️🔗 Rapport complet : https://t.co/nhzGmLTSnS La VLA n'a pas « disparu » — elle évolue grâce à une intégration approfondie avec la WM. En 2026 et au-delà, les gagnants ne seront pas des modèles isolés, mais des systèmes intégrés capables de construire des boucles fermées autonomes données-modèle-commande. Éviter de s'enliser dans des débats sur des « théories obsolètes » ou des « hype de nouveaux concepts », et se concentrer au contraire sur la robustesse et l'évolutivité des interactions physiques réelles, est précisément ce que tout véritable constructeur doit faire. #EmbodiedAI #Robotics #VLA #Hardware #SupplyChain #ShenzhenFoundry

Voici à quoi ressemble le support client chez @shenzhenfoundry Notre équipe était sur place chez le fournisseur, en débogage en direct d’un pipeline vision VLA — inférence de profondeur MiDaS sur des flux RTSP, erreurs d’énumération de caméras V4L2, validation en temps réel des cartes thermiques RGB + profondeur. L’usine connaît le matériel. Le client connaît l’usage. Nous parlons les deux langues. C’est ce fossé que nous comblons.

Utiliserais-tu cela sur ton vélo ? 🚴 L’avenir de la navigation cycliste n’est pas sur ton écran. Il est sur la route 🚴. Imagine des instructions pas à pas projetées directement devant toi pendant que tu roules. 🚲 Plus sûr. 🚲 Plus intelligent. 🚲 Plus intuitif. Si tu veux transformer des idées comme celle-ci en produits réels grâce à un co-développement avec nous ou à la fabrication OEM, envoie-moi un message :) #ShenzhenFoundry #Cycling #BikeTech #Innovation #HardwareStartup #SmartMobility #Micromobility #ProductDevelopment #BikeNavigation

Au cours des deux dernières semaines, notre équipe a travaillé sans relâche de la théorie à la pratique. Nous avons testé et validé avec succès les principes fondamentaux de notre matériel VLA. Nous avons commencé avec une seule caméra RGB et avons désormais passé à trois caméras stéréo. La prochaine version, qui combine l’IMU et l’imagerie stéréo, sera bientôt disponible — une vidéo complète arrivera prochainement. Un grand merci à Oreo, Jasper et Ribik pour avoir rendu tout cela possible ❤️. Notre boîtier imprimé en 3D est également en cours de développement et progresse rapidement. ps : La semaine prochaine, nous publierons gratuitement tous nos rapports de test, ainsi que les dernières insights commerciales VLA de Shenzhen. Nous sommes passés des tests en laboratoire à la commercialisation, et notre objectif est de réduire les prix du marché globaux de 50 % à 80 % afin que davantage de développeurs et d’entreprises puissent se permettre et utiliser cette technologie. #VLA #Robotics #Ai #EmbodiedAI #3Dprinting #physicalAI #Robothardware #Robothardware #shenzhen

C’est assez génial de voir tout le matériel électronique que nous utilisons quotidiennement circuler à travers le monde. Il faut rendre hommage aux travailleurs derrière les scènes — ce sont les vrais MVPs qui rendent tout cela possible ! https://t.co/D9GmfJglTE

Faites la connaissance de notre nouveau partenaire ! Désormais, il est notre arme secrète pour les échantillons ! Notre première imprimante 3D 😄 https://t.co/gKFWLObPG2