Unitree chiffre la production du G1 entre 10 000 et 20 000 unités et veut que ses robots testent du code écrit par l'IA

Wang Xingxing, fondateur d'Unitree, a déclaré le 22 octobre, lors de la World Physical AI Conference 2026 organisée par l'entreprise à Hangzhou, que la production cumulée du robot humanoïde G1, lancé en mai 2024, atteint environ 10 000 à 20 000 unités. Sur la même scène, il a présenté un projet qu'il a qualifié de l'un des plus importants d'Unitree cette année : la pré-recherche sur « Physical AI Robot Self-Evolution V1.0 », que la presse internationale appelle Unitree Rehearsal.

Unitree parie que son avantage en intelligence robotique viendra du nombre de robots qu'elle a déjà vendus et peut encore fabriquer, et qu'elle n'a pas besoin de posséder le meilleur modèle. La boucle emprunte des modèles de pointe extérieurs pour la réflexion et a besoin de vrais robots pour les essais, et c'est là qu'une flotte de G1 de cette taille entre en jeu.

Le modèle est emprunté, le banc d'essai appartient à Unitree

Selon la description de Wang, Unitree définit les compétences, les outils et les contraintes de chaque tâche. Un modèle d'IA de pointe recherche ensuite des articles récents et du code open source, puis écrit le code de commande du robot, qui est entraîné et vérifié en simulation avant de tourner sur des robots physiques. Le modèle d'IA et des évaluateurs humains notent le résultat, et la note revient à l'agent programmeur pour le tour suivant.

Wang a cité quatre conditions pour la boucle : un modèle de fondation plus puissant, des données multisources à grande échelle, davantage de robots déployés en conditions réelles et des compétences qui s'accumulent jusqu'à former un écosystème de compétences à grande échelle. Trois des quatre relèvent des données, des robots sur le terrain et des compétences accumulées.

Il a aussi donné un exemple de ce qu'un modèle emprunté sait déjà faire. GPT-6 a été déployé sur des robots Unitree sans aucun entraînement, a-t-il dit, et peut peindre puis laver ses pinceaux, jouer au go et aux échecs chinois sur un plateau de précision, et trouver une cuisine puis y chercher des outils. « Nous n'avons pas écrit de programmes spécifiques pour ces actions », a-t-il déclaré, selon RobotJia.

Les trois orientations fixées par Unitree lors de l'événement vont dans le sens du même pari : une capacité de production de masse pour une demande future de dizaines ou de centaines de millions d'unités, de petits modèles d'IA physique développés en interne et avec des partenaires pour son propre matériel, et des grappes de calcul de très grande taille.

Wang reconnaît que l'écart entre modèle et robot reste ouvert

L'argument le plus solide contre ce pari vient de Wang lui-même. La boucle est présentée comme de la pré-recherche, et il a expliqué que la planification est en grande partie résolue, tandis que le principal problème non résolu est l'erreur d'alignement entre l'entrée et la sortie d'un modèle d'IA ; le contact et l'interaction avec des objets réels ne sont pas encore bien maîtrisés. Si cette erreur ne diminue pas, une flotte plus grande ajoute surtout davantage d'essais ratés à noter.

Il a défini le « moment ChatGPT » de l'IA incarnée comme celui où un robot accomplit environ 80 % des tâches à partir d'instructions vocales ou écrites dans 80 % des scènes inconnues, et l'a situé l'an prochain au plus tôt et dans environ cinq ans au plus tard.

Pour donner un ordre de grandeur, les livraisons de robots humanoïdes en Chine ont dépassé 40 000 unités au premier semestre 2026, selon des données du ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information citées par Zhidx. Le prospectus d'introduction en Bourse d'Unitree indiquait des livraisons de humanoïdes supérieures à 5 500 unités pour 2025.