Le Model Hardware Standard d'Anthropic n'est pas une simple parenthèse robotique. C'est la couche de permission dont les agents physiques ont besoin avant de toucher des microscopes, des robots de manipulation de liquides, des bras robotisés, du matériel quantique ou des machines industrielles.
Les nouvelles restrictions de la FCC sur les appareils robotiques avancés fabriqués à l'étranger ne concernent pas seulement les humanoïdes ou les aspirateurs robots. Elles montrent que l'IA physique devient un problème de chaîne d'approvisionnement, de capteurs, de firmware et de souveraineté.
Gemini Robotics 2 de Google DeepMind n'est pas seulement une meilleure démo humanoïde. C'est un rappel que l'IA physique a besoin de contrôle du corps entier, de suivi de progression, d'inférence locale, d'adaptation au matériel et de sécurité quand le modèle peut vraiment bouger des objets.
Le travail de Meta avec le projet RAMMP de l'Université de Pittsburgh rappelle une chose utile : l'IA du monde réel ne se résume pas à des modèles plus intelligents. En robotique assistive, le dur, c'est la perception fiable, le calcul local, le contrôle utilisateur et la sécurité dans des environnements physiques désordonnés.