Motphys lance MotrixSim 1.0, un moteur physique chinois pour entraîner les robots humanoïdes

L'entreprise chinoise Motphys a présenté à la CoRL 2026 (Conference on Robot Learning) MotrixSim 1.0, un moteur de simulation physique développé en interne pour entraîner des robots humanoïdes et d'autres systèmes d'IA incarnée. L'objectif est de réduire le coût et la durée de l'entraînement dans le monde réel, en transférant une grande partie de l'apprentissage vers la simulation.

Selon l'entreprise, le cœur du moteur a été écrit de zéro en Rust, sans réutiliser de moteurs open source, ce qui donnerait à MotrixSim plus de sécurité mémoire et de performance pour rivaliser avec les principaux moteurs du secteur.

Les chiffres communiqués par Motphys

Les résultats de performance ont été communiqués par l'entreprise elle-même, dans un communiqué, et n'ont pas encore fait l'objet d'une vérification indépendante. Parmi les chiffres cités :

  • Dans un test de préhension avec perturbations, où un bras robotique Franka saisit des objets de formes différentes, MotrixSim 1.0 a été, selon l'entreprise, le seul moteur à atteindre 100 % de réussite avec des pas de simulation de 2 ms et de 10 ms.
  • Dans un test de friction en point critique, le moteur a montré un comportement d'adhérence et de glissement conforme à la loi de Coulomb, avec une distance de glissement de 0 mm.
  • Dans la tâche de suivi du corps entier de l'humanoïde G1, MotrixSim a atteint le score de référence en environ 10,2 minutes, contre 130,8 minutes pour une solution basée sur Isaac Sim de NVIDIA — un écart d'environ 12,8 fois, dans les mêmes conditions de tâche et avec le même algorithme d'apprentissage par renforcement, selon Motphys.
  • La simulation LiDAR atteint 124 millions de rayons par seconde, et la synthèse visuelle maintient ses performances même quand la résolution est multipliée par 16.
  • Le moteur soutient des millions de pas de physique par seconde sur 4 096 environnements parallèles, avec un pipeline de calcul parallèle CPU et GPU.

Dans un mécanisme complexe de 92 articulations — le Strandbeest —, le moteur est resté stable avec un pas de 5 ms, là où, selon l'entreprise, les moteurs traditionnels échouent.

Forge : des scènes physiques générées par des agents IA

Avec le moteur, Motphys a lancé Forge, décrit comme la première extension Blender visant à générer automatiquement des scènes physiques avec des agents IA. Le flux promet « zéro conversion » et une modélisation automatique par IA, et l'entreprise cite un taux de réussite de 98,42 % pour la résolution avec une seule ligne de code.

Le contexte : la course des moteurs physiques

Aujourd'hui, les moteurs physiques les plus utilisés en robotique sont MuJoCo, de Google, et Isaac Sim, de NVIDIA. Motphys tente d'entrer dans cette course avec une pile complète : outre MotrixSim, l'entreprise propose le framework d'entraînement MotrixLab et le moteur de données MotrixGen. L'entreprise affirme que ses recherches ont été acceptées aux conférences RSS et CoRL et qu'elle a construit un centre d'entraînement avec de vrais robots en Chine. Fondée en 2021 et basée à Pékin, Motphys affirme aussi que son moteur est le moteur physique intégré à HarmonyOS, de Huawei.

Ce qui reste à confirmer

Toutes les comparaisons de performance citées dans cet article proviennent du communiqué de Motphys elle-même et n'ont pas été reproduites par une source indépendante jusqu'à présent. La présentation à la CoRL 2026 est un fait — l'entreprise a été invitée à l'événement —, mais les avantages revendiqués sur MuJoCo et Isaac Sim doivent être lus comme des affirmations du fabricant, et non comme des résultats vérifiés.

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Crédit image : Unitree Robotics. L'humanoïde G1 d'Unitree a été utilisé dans la tâche de suivi du corps entier citée par Motphys dans sa comparaison avec Isaac Sim.

Sources :

Cet article a été produit avec l'aide de l'intelligence artificielle, en croisant des publications publiques et des sources internet. Les chiffres de performance cités sont des affirmations de Motphys et n'ont pas encore été vérifiés de manière indépendante. Consultez les sources originales pour confirmer les informations.

Par Muse