NIO fait officiellement son entrée dans le domaine de l'intelligence incarnée. Selon le journal 21 Auto, NIO a constitué une équipe d'une vingtaine de personnes dédiée au développement d'un projet de robot chien, dirigée par Xu Kang, ancien expert en algorithmes chez Momenta et actuellement membre de l'équipe de conduite autonome de NIO.
Selon les analyses du secteur, comparé aux robots bipèdes, les robots chiens quadrupèdes présentent des avantages significatifs en termes de stabilité, de flexibilité et de capacité de charge, les rendant plus adaptés aux opérations en terrain complexe. Actuellement, les robots chiens montrent un vaste potentiel d'application dans les domaines de l'inspection électrique, des industries de process, des secours et de la défense, avec un marché potentiel estimé à plusieurs centaines de milliards de yuans.
Le secteur automobile accélère son déploiement dans le domaine de l'intelligence incarnée. Tesla a lancé en 2022 son robot humanoïde « Optimus », partageant des technologies avec son système de conduite autonome FSD ; XPeng, après avoir acquis Dogotix, a créé « Pengxing Intelligence » et a lancé le robot IA Iron en 2024 ; le PDG de Li Auto, Li Xiang, a déclaré qu'il se lancerait dans le domaine de la robotique humanoïde après avoir résolu les problèmes de conduite autonome de niveau 4. De plus, les constructeurs automobiles traditionnels tels que GAC Group, BYD, Chery et Seres sont également en train de se positionner activement.
Les experts soulignent que la conduite autonome et l'intelligence incarnée présentent une grande similitude dans leur architecture algorithmique « perception-décision-contrôle », permettant une réutilisation des technologies. Au cours de l'année écoulée, le secteur de l'intelligence incarnée a enregistré au moins 60 opérations de financement pour un montant total supérieur à 5 milliards de yuans, devenant ainsi un point chaud pour les investissements. Cependant, étant donné que la technologie de l'intelligence incarnée en est encore à ses débuts et que les scénarios d'application sont plus complexes, le déploiement de NIO se montre relativement prudent.
