零次方機器人推出前瞻性數據采訓整體方案，加速具身智能產業化落地
近日，國內首家實現專項場景超長序列多任務連貫操作機器人公司零次方宣布在智能核心技術領域取得重大突破，正式發布業內領先的“全模態”具身數據全鏈路解決方案。該方案旨在系統性解決當前制約具身智能模型訓練與落地的核心痛點，為人工智能與實體機器人深度融合、發展“新質生產力”提供關鍵基礎設施支撐。
破解行業“卡脖子”難題，奠定技術底座
具身智能，作為人工智能發展的前沿方向，強調智能體在真實物理環境中通過感知、決策和執行進行交互與學習。其發展被視為實現通用人工智能（AGI）的重要路徑，并將在智能制造、智慧服務、特種作業、醫療康復、家庭服務等廣闊領域帶來革命性變革，是推動產業升級、發展“新質生產力”的戰略性技術。
當前全球具身智能發展面臨數據模態缺失、數據采集流程繁雜、模型訓練推理門檻高等核心挑戰。零次方推出“全模態”具身數據全鏈路解決方案，以行業首個數據“采集-清洗-訓練-部署”全鏈路覆蓋方案，打通“數據”到“場景落地”所有壁障。
解決方案圖示
前瞻性設計，面向未來3-5年數據需求
技術路線上：當前具身智能模型的發展仍處于發展期，各研究團隊的技術路線逐漸向更豐富的模態探索：
· 視覺-關節融合方案（如ACT、Diffusion Policy、DP3等）：通過聯合嵌入視覺信息與機器人本體感知，利用本體數據補償視覺觀測歧義性，提升動作泛化能力，但因缺乏力學反饋，在物理交互密集型任務中適應性不足。
· 語義-視覺-關節融合方案（如Pi0、GROOT等）：引入語義信息（如語言指令/場景描述）增強環境與長序列任務的理解，結合視覺與關節狀態實現多模態決策，提升復雜任務泛化性。
· 視覺-關節-力聯合建模（如RDP等）引入力/觸覺反饋構建物理表征，提升泛精密操作的魯棒性；
· 更為齊全的模態架構正成為新趨勢，通過跨模態對齊實現環境-物理-語義的協同推理。
在此背景下，零次方的全模態數據架構具備雙重核心優勢：
1. 維度兼容性：全模態數據高維數據可自然降維生成任意子模態數據集（如剝離力觸覺獲得純視覺-關節數據），兼容現存所有算法范式的訓練需求；
2. 價值持續性：預設傳感器冗余通道，集成工具標注對齊多模態數據流，為正在演進的VLA、跨模態對齊、物理因果推理、世界模型等等未來3-5年可能涌現的具身模型提供燃料。
這種前瞻性設計能兼容當下技術生態、支撐長期算法進化的“高維數據基座”。此外，零次方的“全模態”數采人形機器人 ZERITH-H1，完美兼顧零次方的全模態數據架構設計，實現全模態數據采集與落地。
“全模態”數采人形機器人 ZERITH-H1
ZERITH-H1采用高度擬人化的上肢結構設計，其關節自由度布局嚴格參照人體工學，并顯著擴展了關節活動范圍。特別設計的升降柱式構造有效抬升機身，大幅消除腿部空間占用，最終實現超越成年男性的靈活操作空間。
ZERITH-H1 基礎參數介紹
高維度“全模態”傳感器設計：為應對具身智能模型訓練普遍存在的“數據模態缺失”問題，零次方機器人在Zerith-H1設計階段即整合了各種模態的傳感器，可實現對視覺RGB信息、空間信息、關節信息、力觸覺信息、聲音信息的超多模態信息采集。
集成觸覺感知，抓取豆腐等易碎物
特別的是，針對于力觸覺感知部分，零次方推出了觸覺夾爪，集成了高分辨率視觸覺傳感器，實現對抓取力觸覺的精準感知。零次方在視觸覺傳感器方面技術積累深厚，源于清華AI&Robot實驗室。實驗室曾提出過超越人類觸覺感知水平的超光譜視觸覺傳感方案，相關視觸覺成果多次獲ICRA、IROS Best Paper Finalists、多次在T-RO、Soft Robotics、T-MECH上發表相關研究。
低延遲、高動態響應的遙操系統：為了進一步滿足實時同步操作的需求，零次方將機器人與采集者通訊延遲無限推進至零延遲，實現“孿生式”映射同步感知；同時整體設備連續運行時間超過5小時，滿足長時間不間斷的數據采集需求。
VR遙操演示
為徹底實現機器人訓練從“數據采集”到“場景落地”的完美閉環，零次方打造：VR APP、數據管理平臺、數采專項優化本體、訓練與部署平臺核心產品，形成行業首個覆蓋“感知輸入-數據治理-算法進化-場景落地”的全鏈路閉環方案，彌補了行業內方案的鏈路斷點，推動具身智能訓練范式升級。
VR APP：快速構建物理世界與虛擬世界交互渠道
ZERITH-VR APP界面
VR APP基于主流vr設備自研ZERITH-VR APP，實現遙操作設備與機器人本體、具身數據管理平臺超低數據傳輸延時。同時通過“一鍵式”設備連接、“引導式”數據采集工作流，幫助用戶快速掌握復雜任務數據采集能力，確保數據收集質量、提升數據采集效率。
具身數據采集管理平臺：將采集的多元化數據，轉為即用型訓練燃料
針對數據采集任務多樣、采集流程繁雜、數據管理及可視化等需求，零次方自研具身數據管理平臺用于數據全流程管理，依托自身開發模型的經歷，通過數萬次的數據采集與測試，不斷測試數據管理平臺易用性，現正式對外推出具有：對具身任務數據分類、清洗、標注、檢索等模塊化高易用性的具身數據采集管理平臺。
具身數據采集流程
集成高效訓練與部署工具鏈：讓訓練與場景落地更迅捷、更簡易化。
同時，為讓用戶可快速、便捷式將數據集應用于模型訓練，零次方數據平臺設計兼容主流開源算法框架的標準化接口（如ACT、Diffusion Policy、DP3等）；數據接口兼容對基座模型（Pi0、GROOT、ZERITH-V0等）的后訓練（LORA、Full tuning、RL等），提供符合許可證要求的快速訓練接入能力。
在模型訓練過程，零次方深度集成AI訓練工具Swanlab，實現對模型訓練的全過程記錄、實時監控、數據可視化與批量實驗分析，幫助用戶科學調參、管理歷史訓練實驗數據，高效迭代自己的具身智能模型。
在模型推理上，機器人最高可選500TOPS算力主機，集成易用部署的框架，優化推理效果，實現絲滑動作執行，真實可見的在場景中的落地效果。
訓練過程可視化監控與記錄
展未來——加速具身智能產業化，夯實新質生產力基礎
零次方“全模態”具身數據全鏈路解決方案的發布，對行業發展起著引擎推動作用：
填補關鍵基礎設施空白：直接針對具身智能發展的核心瓶頸——數據難題，提供了一套標準化、工程化、易部署的解決方案，填補了行業關鍵基礎設施空白。
大幅降低研發與應用門檻：通過軟硬件一體化集成和易用工具鏈，顯著降低了高校、科研院所及企業進行具身智能模型訓練、驗證與部署的技術壁壘和成本，加速技術從實驗室走向產業應用。
推動多模態大模型與機器人深度融合：高質量、全模態的數據是訓練強大具身智能模型的基礎。該方案為多模態大模型在實體機器人上的能力落地提供了堅實的數據保障，促進“腦”（AI模型）與“體”（機器人本體）的深度協同。
賦能千行百業智能化升級解決數據瓶頸將有力推動具身智能技術在家庭服務、日常生活、工業自動化、醫療輔助等復雜場景的落地，為服務業革新、制造業升級和社會治理智能化注入強勁動力，是發展“新質生產力”的重要實踐。
訓練成果落地展示
展望未來
零次方機器人此次創新突破，不僅展示了安徽企業在具身智能核心領域的自主創新能力，也為整個產業的快速發展按下了“加速鍵”。零次方表示，將持續投入研發，完善解決方案，并積極尋求與各級政府、研究機構及產業伙伴的合作，共同推動具身智能技術的規模化應用與產業繁榮。
