GridAI: дроны китайского стартапа летают под пологом леса без GNSS и больших вычислений

网格智算 (GridAI) — une start-up chinoise fondée en 2025 — a dévoilé une plateforme intelligente baptisée « GridAI大脑 » (GridAI Brain) qui permet pour la première fois à des drones de voler de manière autonome sous la canopée forestière sans signal GNSS, de mesurer le diamètre des troncs avec une précision millimétrique et d'éviter les obstacles par eux-mêmes. Le produit est déjà livré en petites séries commerciales.

Pourquoi la forêt est une « zone interdite » pour les drones

Sous la canopée forestière, les drones perdent leur navigation : les cimes des arbres bloquent le signal GNSS, et la forte atténuation radio rend impossible une transmission vidéo stable et un pilotage manuel en temps réel. Le SLAM classique échoue lui aussi — il ne parvient pas à gérer une texture de scène en perpétuel changement, où les branches oscillent légèrement au vent. Dans le secteur, on appelle un tel environnement « totalement dénié » (拒止环境).

La demande, elle, est pourtant énorme. Selon l'Administration nationale chinoise des forêts et des prairies, le stock forestier du pays a atteint 209,88 milliards de mètres cubes en 2025, pour une production de bois de 140 millions de mètres cubes. Selon les estimations de la FAO de l'ONU, la récolte annuelle mondiale de bois rond s'élève à environ 4 milliards de mètres cubes — ce qui nécessite un inventaire manuel des réserves sur les parcelles et une mesure du diamètre des troncs.

Comment GridAI se passe des mégadonnées

GridAI construit sa compréhension de l'espace sur la technologie de « grid-domain learning » (网格域学习) et s'entraîne sur des dizaines à des centaines d'exemples, au lieu des dizaines ou centaines de milliers d'images annotées nécessaires au deep learning classique. Cela réduit fortement les besoins en calcul et en consommation d'énergie du matériel.

Au lieu d'une reconnaissance basée sur des pixels bidimensionnels, le système « quadrille » le monde physique sur trois niveaux :

• Grilles d'entités — objets discrets suivis dans la scène
• Grilles d'attributs — propriétés changeant dans le temps : position, vitesse, direction du mouvement
• Grilles relationnelles — liens entre objets (par exemple, « un nid entre deux branches »)
• Entraînement — 30 photos de nids sur des branches ; sur un jeu de test de 58 images : 0 faux positif, 1 oubli, précision de 98,3 %
• Le fondateur de la technologie est le scientifique en chef 代豪 (Dai Hao), fort de plus de 30 ans d'expérience

Comme GridAI analyse non pas des pixels, mais la structure spatiale profonde et les relations entre objets, ces données ne dépendent ni de l'éclairage ni de la météo — ce qui rend le système plus robuste face à l'environnement. Une fois la zone de travail délimitée, un drone équipé de GridAI n'a besoin d'aucun scan préalable ni construction de modèle : il construit un champ spatial dynamique en temps réel, planifie lui-même son itinéraire et effectue les mesures sans intervention d'un opérateur.

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Seule une solution d'IA incarnée (embodied AI) fonctionnant hors ligne directement sur l'appareil, offrant une perception spatiale de haute précision et un contrôle de suivi en temps réel, peut résoudre la tâche consistant à opérer dans un environnement "totalement dénié" sous la canopée forestière », — Qian Min, responsable marketing de GridAI.

Vers où la technologie va ensuite

GridAI ne se positionne pas comme un fournisseur de drones forestiers, mais comme le créateur d'un « cerveau intelligent » universel. Selon l'entreprise, la plateforme peut être intégrée dans un module de puce et appliquée dans des bras robotisés, des véhicules autonomes et des robots sous-marins, leur donnant la capacité de percevoir l'espace, de prendre des décisions et d'agir de façon autonome.

La technologie a déjà été testée par l'Académie chinoise des sciences forestières (中国林科院) ; parmi ses partenaires figurent les entreprises forestières China Forestry Chongqing et Zhejiang Feiliu. Dans la logistique d'entrepôt, GridAI travaille avec Beijing Guangjia et Googol Technology, aidant les bras robotisés à effectuer le picking à l'unité, l'emballage et le tri des colis. Un partenariat stratégique distinct a par ailleurs été conclu avec Shenzhen Unicom.

Ce que cela signifie

GridAI montre une alternative au courant dominant « plus de données, plus de calcul » : la perception spatiale peut être construite sur de petits échantillons et un matériel modeste, en fonctionnant hors ligne directement sur l'appareil. Si l'approche se généralise au-delà de la forêt, l'IA incarnée deviendra plus accessible pour les niches que les modèles lourds n'atteignent pas en raison du coût et des exigences d'infrastructure.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que l'espace sous canopée, et pourquoi est-il difficile d'y voler ?

C'est l'espace situé sous les cimes des arbres. Les cimes bloquent le signal GNSS, la communication radio s'atténue fortement, et les branches qui oscillent perturbent le SLAM classique — c'est pourquoi les drones ordinaires ne peuvent ni s'y repérer ni y transmettre une vidéo stable.

En quoi le grid-domain learning diffère-t-il du deep learning ?

Le deep learning nécessite des dizaines à des centaines de milliers de photos annotées et repose sur des pixels bidimensionnels. GridAI s'entraîne sur 30 à 100 exemples et analyse la structure spatiale et les relations entre objets, ce qui le rend robuste aux changements de lumière et de météo tout en exigeant moins de calcul.

Où GridAI peut-il encore être appliqué ?

L'entreprise cite les bras robotisés, les véhicules autonomes, les robots sous-marins et la logistique d'entrepôt — picking à l'unité, emballage et tri des colis. La technologie est présentée comme un « cerveau intelligent » universel pour différentes plateformes matérielles.