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Le robot de tennis de table Sony AI bat des joueurs professionnels, le robot humanoïde Honor établit un record du monde semi-marathon
Sony AI développé le robot de tennis de table Ace a battu des joueurs professionnels lors d’une compétition officielle avec arbitre, et les résultats de la recherche ont été publiés dans la revue « Nature » ; la même semaine, le robot humanoïde Honor « Lightning » a terminé le semi-marathon de Beijing en 50 minutes et 26 secondes, battant le record mondial humain.
(Précédemment : Elon Musk affirme que les entreprises d’IA pure et de robots domineront l’avenir, et que l’humanité deviendra un fardeau pour ces entreprises)
(Contexte supplémentaire : Imaginez RobotFi : que de nouvelles façons de jouer cela pourrait-il apporter si les robots étaient aussi sur la blockchain ?)
Table des matières de cet article
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50 minutes et 26 secondes. Ce temps a battu le record du monde de semi-marathon humain établi par le athlète ougandais Jacob Kiplimo à Lisbonne, qui était de 57 minutes et 20 secondes, mais ce n’était pas un humain qui a brisé le record, c’était un robot humanoïde.
La même semaine, le robot de tennis de table Ace de Sony AI a battu un joueur professionnel lors d’un match officiel sous règles reconnues par la Fédération Internationale de Tennis de Table, avec un arbitre officiel. La publication de l’étude a été publiée dans la revue « Nature ».
Ces deux événements se sont produits dans le même cadre temporel, illustrant une explosion concentrée de la transition de l’Intelligence Artificielle Physique (IA physique : IA qui contrôle des robots physiques dans le monde réel) du laboratoire à la compétition réelle.
Comment Ace a battu l’humain
L’équipe dirigée par Peter Dürr chez Sony AI a rencontré un problème d’ingénierie particulier lors de la conception d’Ace : la vitesse de la balle de tennis de table, ses rotations, et sa trajectoire en vol nécessitent une perception et une action coordonnées en quelques millisecondes.
L’architecture matérielle d’Ace comprend : 9 caméras synchronisées et 3 systèmes de vision, responsables du suivi du mouvement et de la rotation de la balle ; 8 articulations contrôlant la raquette : 3 pour la position, 2 pour l’orientation, 3 pour la puissance et la vitesse de frappe. Dürr explique la rapidité du traitement visuel : « Assez rapide pour capturer des mouvements que l’œil humain ne peut voir que comme des images fantômes. »
La méthode d’entraînement est une différence clé. Ace n’apprend pas en observant les mouvements humains, mais s’entraîne entièrement dans un environnement simulé. Cela lui permet de développer des stratégies de frappe différentes de celles des humains, rendant difficile pour ses adversaires de prévoir ses coups en lisant ses mouvements habituels.
Les résultats montrent qu’en avril 2025, lors de tests, Ace a gagné 3 matchs et perdu 2 contre des joueurs d’élite ; entre décembre 2025 et début 2026, il a commencé à battre des professionnels.
Le joueur qui a perdu contre Ace, Mayu Maeda, décrit une difficulté inédite dans une confrontation humaine : « Comme je ne comprenais pas ses réactions, je ne pouvais pas percevoir quels types de balles il n’aimait pas ou n’était pas bon à renvoyer. » Sans signaux émotionnels ni langage corporel, l’adversaire perdait des informations psychologiques longtemps exploitées dans le sport.
Dürr explique que la conception initiale d’Ace visait à étudier comment un robot peut réagir rapidement et précisément dans un environnement dynamique. La même technologie de perception et de contrôle peut aussi être appliquée dans la fabrication et les robots de service.
Pourquoi Honor Lightning peut courir en moins de 51 minutes
Le 19 avril 2026, le semi-marathon humanoïde de Beijing s’est tenu dans le district de Daxing, avec un parcours de 21 km allant du parc Tuminghu au parc Nanhai Zi. Plus de 12 000 coureurs humains et plus de 100 robots ont pris le départ simultanément sur la même ligne de départ.
Honor a développé « Lightning », qui a terminé en 50 minutes et 26 secondes, avec une vitesse moyenne d’environ 25 km/h. En comparaison, le record mondial de semi-marathon chez l’humain est de 57 minutes et 20 secondes, soit une différence de 6 minutes et 54 secondes.
L’année précédente, lors de la même course, le robot le plus rapide avait terminé en 2 heures, 40 minutes et 42 secondes. En un an, ce record a été réduit de 110 minutes.
Les règles de la course privilégiaient la navigation autonome. Un autre robot Honor, contrôlé à distance, a couru en 48 minutes, mais n’a pas été classé officiellement. Les ingénieurs d’Honor indiquent que la fiabilité structurelle et le système de refroidissement liquide vérifiés lors du développement de Lightning sont désormais prêts pour une déploiement industriel.
Où se déplace la frontière de l’Intelligence Artificielle Physique
Ces deux avancées partagent une structure commune : une amélioration intégrée de la vitesse de perception, de la précision du contrôle physique, et de la capacité de décision autonome. Le système de perception à 9 caméras de Sony Ace correspond à la navigation autonome de Lightning ; l’entraînement simulé d’Ace a permis à Lightning de réduire son temps de 110 minutes, et ses capacités fondamentales convergent.
La prochaine étape pour l’IA physique ne sera pas la compétition, mais la fabrication, la logistique, et les services : des domaines où une perception rapide et une exécution précise dans des environnements non structurés sont essentielles. Ace et Lightning offrent la première validation quantifiable de ces capacités, prouvant qu’elles sont désormais matures pour une mise en œuvre concrète.