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Dred (comeback arc)
Construire @De_web3_Ghosts ● Équipe centrale @microcapgemshow ● Gestion de l’agence ● Recherche + Thèse ● Les idées commerciales sont à moi
2026 est l'année décisive de la robotique et personne ne fait attention.
Technologie modulaire, cas d'utilisation pratiques, niveaux d'abstraction incroyables, zéro VC et actuellement en vente ;
$CODEC pourrait être le trade le plus libre dans la robotique en ce moment.
Lisez la suite si vous vous souciez de devancer la liquidité entrante 👇🏾 👇🏾
1) L'investissement en capital-risque dans les startups de robotique a explosé, passant de moins de 7 milliards de dollars en 2023 à plus de 35 milliards de dollars en 2025.
Des puissances comme ScaleAI et Figure ont levé un total de 15,3 milliards de dollars l'année dernière.
2) En même temps, Amazon élargit agressivement l'automatisation, visant jusqu'à 75 % d'intégration de la robotique dans ses opérations d'ici 2033 pour répondre à la croissance projetée des ventes.
3) L'ère des prototypes est révolue.
Les startups passent cette année des démonstrations au déploiement commercial.
4) Même $VIRTUALS s'implante activement dans la robotique avec des investissements massifs et une vision.
Le changement est clair et 2026 semble être le point d'inflexion.
Malgré les percées et les progrès réalisés jusqu'à présent, de nombreuses démonstrations peinent encore avec la maladresse, une consommation d'énergie élevée et la sécurité.
Plus important encore, l'intelligence est cloisonnée.
La plupart des entreprises de robotique humanoïde maintiennent des piles propriétaires : leurs propres modèles, pipelines d'entraînement, ensembles de données et couches de déploiement.
Même avec une pile technologique modulaire, l'intelligence reste isolée.
Ainsi, les nouveaux entrants sont contraints de reconstruire sans cesse les mêmes fondations à partir de zéro au lieu de faire progresser l'intelligence dans l'ensemble.
Codec réécrit les règles du développement robotique.
@codecopenflow permet aux équipes de construire une intelligence robotique une fois et de l'exécuter sur plusieurs machines afin que la perception, la prise de décision et le contrôle puissent se déplacer entre les robots au lieu de rester sur des plateformes propriétaires isolées.
Cela fonctionne grâce à quatre primitives fondamentales :
➛Données unifiées : Un schéma de données commun standardise les entrées des capteurs, offrant aux robots et aux agents IA une compréhension partagée de leur environnement.
➛Opérateurs composables : Un marché pour des compétences modulaires réutilisables (également connues sous le nom d'opérateurs). Les robots de divers secteurs peuvent transférer des capacités sans avoir à se réentraîner depuis le début.
➛Tissu et marché : Un routeur de calcul distribué garantit que ces opérateurs fonctionnent sur n'importe quel matériel ou cloud, tandis que le marché gère la découverte et les redevances.
➛Intelligence cumulative : Lorsque qu'un opérateur s'améliore, les gains de performance se propagent à tous les robots connectés… l'adoption entraîne plus de contributions, créant une boucle de rétroaction cumulative (intelligence partagée).
Pensez-y comme à un internet pour les robots.
Votre robot se branche, recherche un opérateur (compétence), le paie avec des rails x402, l'installe et acquiert instantanément une nouvelle capacité.
Certaines entreprises comme Figure agrègent déjà l'apprentissage à travers des flottes, mais cela se fait au sein d'architectures fermées et monolithiques.
Les robots Figure (robots polyvalents au fait), une fois entraînés et déployés, sont capables d'agréger l'expérience de chaque unité à travers divers secteurs dans un modèle central (un cerveau partagé).
De nouvelles capacités apprises dans un contexte peuvent rapidement être transférées à des robots dans un autre secteur, accélérant le déploiement de fonctionnalités à travers différents secteurs comme un esprit collectif tout en résolvant également les problèmes de rareté des données.
Codec amplifie cette approche à grande échelle.
Avec un modèle open source qui permet à quiconque de contribuer, les développeurs, chercheurs et startups peuvent forker, ajuster et renvoyer des mises à jour dans le réseau.
Les systèmes fermés ne peuvent pas rivaliser avec cette vitesse.
Codec amplifie l'intelligence grâce à l'apprentissage collectif, à l'innovation dirigée par la communauté et à l'agrégation de données.
Imaginez ceci :
Vous organisez une fête gothique avec les foids, mais vous avez besoin que votre robot polyvalent et peu compétent s'occupe de la décoration.
Tout ce que vous avez à faire est de rechercher l'opérateur "décoration gothique" sur le marché Codec, de payer pour la compétence et de l'installer.
Les applications s'étendent au flux de travail des entreprises, à l'assemblage en fabrication, à la chaîne de distribution, à l'hôtellerie, etc.
Considérons une application pour une PME (petite et moyenne entreprise) par exemple.
Un robot d'entrepôt ayant des difficultés avec des colis de formes irrégulières sous un éclairage d'entrepôt variable peut être mis à jour à distance avec un opérateur.
Le responsable n'a qu'à poster une récompense pour un opérateur : "prise de colis adaptative dans des conditions de faible luminosité".
Un ingénieur en robotique freelance soumet alors une solution : un ajustement VLA (Vision-Language-Action) entraîné sur leurs données simulées à domicile (par exemple, en utilisant des objets ménagers comme substituts).
Les applications sont infinies grâce aux contributeurs de l'écosystème qui rendent les fonctionnalités des robots infiniment évolutives.
"Mais entraîner l'opération des robots dans le monde réel nécessite une utilisation intensive de la simulation, un entraînement AI à grande échelle et des boucles d'apprentissage continues".
Eh bien, c'était le cas.
Le 16 février, @codecopenflow a introduit SimArena.
Un moteur de simulation basé sur le navigateur qui permet aux contributeurs d'entraîner des robots avec presque zéro calcul, coût et compétences techniques.
Avec SimArena, les contributeurs peuvent :
➛Exécuter des simulations robotiques complètes directement dans le navigateur (pas de configuration locale ou de configurations lourdes)
➛Générer des mondes de simulation 3D complets avec physique à partir de simples invites textuelles (alimenté par World Labs)
➛Intégrer vos propres robots, matériel et capteurs pour reproduire des conditions du monde réel
➛Contribuer des données de simulation qui peuvent être réutilisées pour entraîner et améliorer les modèles robotiques.
Maintenant, vous avez :
➛Des agents VLA qui peuvent percevoir, penser et agir
➛Une couche d'intelligence ouverte qui s'accumule au lieu d'isoler l'intelligence
➛Un marché de compétences pour une automatisation instantanée
➛Un moteur de simulation natif au navigateur
Nous n'avons pas encore abordé :
➞la liste des partenariats
➞ les produits en direct de Codec
➞ les cas d'utilisation en direct que nous voyons déjà
➞Token—roue de l'écosystème
Le marché baissier offre les meilleures opportunités, il suffit de prêter attention à ceux qui construisent, peu importe les conditions du marché.



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