零次方机器人数据采训方案加速具身智能产业化落地

具身智能领域近期迎来重大突破：国内首家实现专项场景超长序列多任务连贯操作的机器人企业零次方，正式发布了一套业内领先的“全模态”具身数据全链路解决方案。该方案直击当前制约具身智能模型训练与落地应用的核心瓶颈，堪称AI与实体机器人深度融合、发展“新质生产力”的关键基础设施。

破解行业“卡脖子”难题，筑牢技术根基

先简要说明什么是具身智能。它要求智能体在真实物理环境中完成感知、决策与执行，被视为通往通用人工智能（AGI）的关键路径，未来将在智能制造、智慧服务、特种作业、医疗康复、家庭服务等领域引发革命性变革。然而，当前全球具身智能的发展瓶颈在于数据——数据模态缺失、数据采集流程繁琐、模型训练与推理门槛过高，这三大挑战让众多团队举步维艰。

零次方此次推出的方案，正是系统性破解这些难题的关键举措。它采用行业首个实现“采集-清洗-训练-部署”全链路覆盖的架构，力图打通从“数据”到“场景落地”之间的全部障碍。

全模态解决方案架构示意

前瞻性设计，满足未来3-5年数据需求

从技术演进路径来看，当前具身智能模型正逐步向更丰富的模态方向进化：

·视觉-关节融合方案（如ACT、Diffusion Policy、DP3）：通过联合嵌入视觉信息与机器人本体感知，利用本体数据弥补视觉观测的歧义性，提升了动作泛化能力，但缺乏力学反馈，在物理交互密集型任务中适应性不足。

·语义-视觉-关节融合方案（如Pi0、GROOT）：引入语义信息以增强对环境和长序列任务的理解，结合视觉与关节状态实现多模态决策，进一步提升复杂任务的泛化能力。

·视觉-关节-力联合建模（如RDP）：引入力/触觉反馈来构建物理表征，大幅提升精密操作的鲁棒性。

· 更为齐全的模态架构正成为新趋势，通过跨模态对齐实现环境-物理-语义的协同推理。

在此背景下，零次方的全模态数据架构具备两大核心优势：

1.维度兼容性：全模态数据属于“高维”数据，可自然降维生成任意子模态数据集。换句话说，若仅需视觉-关节数据，从这套高维数据中剥离力触觉信息即可获得，从而兼容现有所有算法的训练需求。

2.价值持续性：方案预设了传感器冗余通道，并集成工具对齐多模态数据流。这意味着它为未来3-5年可能涌现的新一代具身模型——如更先进的VLA、跨模态对齐、物理因果推理、世界模型等——提前储备了“燃料”。

这套设计思路本质上是打造一个既能兼容当前技术生态、又能支撑长期算法进化的“高维数据基座”。与此同时，零次方还推出了专门针对该数据架构设计的数采人形机器人ZERITH-H1，完美承接全模态数据的采集与落地任务。

“全模态”数采人形机器人ZERITH-H1

ZERITH-H1采用高度拟人化的上肢结构设计，关节自由度布局严格参照人体工学，并显著扩展了关节活动范围。特别设计的升降柱式构造有效抬升了机身，大幅消除了腿部空间的占用，最终实现了超越成年男性的灵活操作空间。

ZERITH-H1基础参数详解

高维度“全模态”传感器设计：为破解“数据模态缺失”这一长期难题，Zerith-H1在设计阶段便整合了多种模态传感器，可同时采集视觉RGB信息、空间信息、关节信息、力触觉信息、声音信息，实现超多模态的信息采集。

集成触觉感知，轻松抓取豆腐等易碎物品

力触觉感知部分尤为亮眼。零次方推出的触觉夹爪集成了高分辨率视触觉传感器，能够精准感知抓取时的力触觉反馈。这项技术背后有清华AI&Robot实验室的深厚积累——该实验室曾提出超越人类触觉感知水平的超光谱视触觉传感方案，相关成果多次获得ICRA、IROS最佳论文提名，并在T-RO、Soft Robotics、T-MECH等顶级期刊发表。

低延迟、高动态响应的遥操系统：为满足实时同步操作需求，零次方将机器人与操作者之间的通讯延迟无限逼近零，实现了“孪生式”的映射同步感知。同时，整套设备可连续运行超过5小时，满足长时间不间断的数据采集需求。

VR遥操作演示实况

为真正实现从“数据采集”到“场景落地”的完整闭环，零次方打造了VR APP、数据管理平台、数采专项优化本体、训练与部署平台等核心产品，形成了行业首个覆盖“感知输入-数据治理-算法进化-场景落地”的全链路闭环方案，弥补了行业方案的链路断点，推动具身智能训练范式实现升级。

VR APP：快速构建物理世界与虚拟世界的交互桥梁

ZERITH-VR APP界面展示

VR APP基于主流VR设备自研，实现了遥操作设备与机器人本体、具身数据管理平台之间的超低数据传输延时。通过“一键式”设备连接和“引导式”数据采集工作流，用户可以快速掌握复杂任务的数据采集能力，确保数据质量、提升采集效率。

具身数据采集管理平台：将多元化采集数据转化为即用型训练资源

针对数据采集任务多样、流程繁杂、管理及可视化需求，零次方自研了具身数据管理平台，用于数据全流程管理。团队基于自身开发模型的实践经验，经过数万次数据采集与测试，持续优化平台易用性。目前正式对外推出的平台，具备对具身任务数据分类、清洗、标注、检索等模块化功能，易用性极高。

具身数据采集完整流程

集成高效训练与部署工具链：让训练与场景落地更快捷、更简单

为帮助用户快速、便捷地将数据集用于模型训练，零次方的数据平台兼容了主流开源算法框架的标准化接口（如ACT、Diffusion Policy、DP3等），数据接口也支持对基座模型（如Pi0、GROOT、ZERITH-V0等）进行后训练（包括LORA、Full tuning、RL），提供符合许可证要求的快速训练接入能力。

在模型训练过程中，零次方深度集成了AI训练工具Swanlab，实现训练过程的全记录、实时监控、数据可视化与批量实验分析，帮助用户科学调参、管理历史实验数据，高效迭代自身的具身智能模型。

在模型推理侧，机器人最高可选500TOPS算力主机，集成易用部署框架，优化推理效果，实现流畅的动作执行，让落地效果真实可见。

训练过程可视化监控与记录

展未来——加速具身智能产业化，夯实新质生产力基础

零次方这套“全模态”具身数据全链路解决方案的发布，对整个行业而言，是重要的引擎推动：

填补关键基础设施空白：它直接针对具身智能发展的核心瓶颈——数据难题，提供了一套标准化、工程化、易部署的解决方案，填补了行业关键基础设施的空白。

大幅降低研发与应用门槛：通过软硬件一体化集成和易用工具链，显著降低了高校、科研院所及企业进行具身智能模型训练、验证与部署的技术壁垒和成本，加速技术从实验室走向产业应用。

推动多模态大模型与机器人深度融合：高质量、全模态的数据是训练强大具身智能模型的基础。这套方案为多模态大模型在实体机器人上的能力落地提供了坚实的数据保障，促进了“脑”（AI模型）与“体”（机器人本体）的深度协同。

赋能千行百业智能化升级：解决数据瓶颈，将有力推动具身智能技术在家庭服务、日常生活、工业自动化、医疗辅助等复杂场景的落地，为服务业革新、制造业升级和社会治理智能化注入强劲动力，是发展“新质生产力”的重要实践。

训练成果实际落地应用场景

展望未来

零次方机器人此次的创新突破，不仅展示了安徽企业在具身智能核心领域的自主创新能力，也为整个产业的快速发展按下了“加速键”。零次方表示，将持续投入研发，完善解决方案，并积极寻求与各级政府、研究机构及产业伙伴的合作，共同推动具身智能技术的规模化应用与产业升级。