AgiBot a lancé Genie Studio 2.0, une plateforme destinée à faire passer des compétences robotiques du laboratoire au fonctionnement quotidien. Le système réunit l’entraînement des modèles, l’assemblage des tâches et la supervision des flottes. Le constructeur chinois affirme pouvoir valider un premier déploiement dans un nouvel environnement en sept jours dans certains projets.
L’annonce s’appuie sur plusieurs usages physiques. Trois robots G2 ont notamment travaillé sur une ligne pilote d’assemblage de contrôleurs de batteries automobiles. AgiBot cite aussi six machines-outils desservies avec des véhicules guidés et plus de 60 appareils supervisés dans des stations du métro de Guangzhou.
Trois modules pour couvrir le cycle complet
Genie Studio 2.0 est organisé autour de Flywheel, Agent et Monitor. Flywheel gère les données provenant des robots, de la simulation et de jeux de données ouverts. Il sert à entraîner des modèles de perception, des modèles vision-langage-action et des politiques par renforcement, puis à renvoyer les erreurs du terrain vers un nouveau cycle d’apprentissage.
Agent transforme des compétences isolées en scénarios de travail. Une interface visuelle permet de combiner navigation, localisation, inférence, décisions et appels à des systèmes tiers. Les équipes peuvent tester les trajectoires, les poses et les risques de collision en simulation avant de transférer le scénario sur les machines.
Monitor suit ensuite l’état de chaque robot, l’avancement des tâches et les incidents. Il permet de regrouper les équipements, de planifier les missions et d’intervenir à distance. L’objectif est de conserver un lien entre exploitation et amélioration des modèles, au lieu de traiter le déploiement comme une étape finale.
Des résultats annoncés sur des lignes pilotes
Sur la ligne de validation de PIA Automation, trois G2 ont chargé et assemblé des composants de contrôleurs BMS, emballé les produits et transféré des bacs. AgiBot annonce plus de 99,9 % de réussite sur les opérations de précision, avec des cycles de 13 secondes ou moins et une validation en continu, 24 heures sur 24.
Un autre projet, à Changzhou, a relié des robots et des véhicules guidés pour alimenter six machines CNC. Le passage de la définition du besoin à la validation de la ligne aurait pris 14 jours. Chez Longcheer Technology, la plateforme supervise plusieurs robots chargés de manipuler des tablettes et remonte leurs temps de fonctionnement, cycles, réussites et défauts.
Ces chiffres proviennent du constructeur et ne constituent pas un audit indépendant. Ils décrivent aussi des validations ou des projets ciblés, pas une généralisation à toutes les usines. La différence est importante, car l’intégration aux automates, aux systèmes de production et aux dispositifs de vision reste une part lourde du travail.
Le logiciel devient une pièce du déploiement robotique
Genie Studio 2.0 montre où se déplace une partie de la concurrence entre fabricants. Les performances mécaniques comptent toujours, mais les entreprises cherchent aussi à réduire le temps nécessaire pour adapter un robot, récupérer les échecs et reproduire une application sur un autre site.
La promesse d’AgiBot sera surtout jugée sur la stabilité dans la durée et sur la capacité à réutiliser réellement les modèles et scénarios. Les premiers cas présentés donnent néanmoins une image concrète de cette stratégie, avec des robots en usine et dans les transports plutôt qu’une démonstration isolée.
Source : annonce officielle d’AgiBot.
