WAIC 2026 : TARS et AWE 3.5 brisent les « eaux profondes » de l'industrie — robots travailleurs et simulateur physique intégré
L'entreprise chinoise TARS (它石智航) a présenté à WAIC 2026 une nouvelle version de son modèle embarqué AWE 3.5 — le premier modèle embarqué supportant le cycle complet du pré-entraînement au post-entraînement. La démonstration inclut de nombreuses tâches (assemblage, emballage, tri) réalisées par un seul modèle sans changement de paramètres, ainsi qu'un simulateur physique interactif pour l'apprentissage par renforcement dans un environnement virtuel.
Lors de la conférence WAIC 2026, TARS (它石智航) a présenté une ligne entièrement automatisée d'assemblage de faisceaux automobiles, où plusieurs robots travaillent en collaboration. La base de cette ligne est le nouveau modèle AWE 3.5, le premier modèle embarqué qui combine pré-apprentissage et post-apprentissage dans un cadre unifié. Ce modèle peut effectuer de multiples tâches sans redémarrage ni changement de paramètres : de l'assemblage industriel à l'emballage de téléphones en passant par le tri de pièces détachées. La particularité de l'AWE 3.5 réside dans son simulateur physique intégré, entraîné sur des données réelles, qui permet au modèle de prédire les conséquences de ses actions (par exemple, la force de serrage d'une fermeture éclair) et de mener un apprentissage par renforcement dans son monde interne. Le modèle a été entraîné sur plus d'un million d'heures de données centrées sur l'humain. TARS affirme que le temps d'acquisition d'une nouvelle tâche est réduit à quelques heures. L'entreprise souligne également l'importance de la mémoire à long terme et de la compréhension spatiale : la vidéo générée par le modèle maintient la stabilité de l'environnement pendant plusieurs minutes d'interaction. TARS prévoit que d'ici la mi-2027, des critères d'évaluation clairs pour l'intelligence artificielle embarquée émergeront, et que l'industrie passera des danses de démonstration au travail réel.
Source: QbitAI 量子位 —
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