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零次方機(jī)器人推出前瞻性數(shù)據(jù)采訓(xùn)整體方案,加速具身智能產(chǎn)業(yè)化落地

2025-06-21 11:47   來源: 互聯(lián)網(wǎng)    閱讀次數(shù):2654

近日,國內(nèi)首家實(shí)現(xiàn)專項(xiàng)場景超長序列多任務(wù)連貫操作機(jī)器人公司零次方宣布在智能核心技術(shù)領(lǐng)域取得重大突破,正式發(fā)布業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的“全模態(tài)”具身數(shù)據(jù)全鏈路解決方案。該方案旨在系統(tǒng)性解決當(dāng)前制約具身智能模型訓(xùn)練與落地的核心痛點(diǎn),為人工智能與實(shí)體機(jī)器人深度融合、發(fā)展“新質(zhì)生產(chǎn)力”提供關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施支撐。

破解行業(yè)“卡脖子”難題,奠定技術(shù)底座

具身智能,作為人工智能發(fā)展的前沿方向,強(qiáng)調(diào)智能體在真實(shí)物理環(huán)境中通過感知、決策和執(zhí)行進(jìn)行交互與學(xué)習(xí)。其發(fā)展被視為實(shí)現(xiàn)通用人工智能(AGI)的重要路徑,并將在智能制造、智慧服務(wù)、特種作業(yè)、醫(yī)療康復(fù)、家庭服務(wù)等廣闊領(lǐng)域帶來革命性變革,是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、發(fā)展“新質(zhì)生產(chǎn)力”的戰(zhàn)略性技術(shù)。

當(dāng)前全球具身智能發(fā)展面臨數(shù)據(jù)模態(tài)缺失、數(shù)據(jù)采集流程繁雜、模型訓(xùn)練推理門檻高等核心挑戰(zhàn)。零次方推出“全模態(tài)”具身數(shù)據(jù)全鏈路解決方案,以行業(yè)首個(gè)數(shù)據(jù)“采集-清洗-訓(xùn)練-部署”全鏈路覆蓋方案,打通“數(shù)據(jù)”到“場景落地”所有壁障。

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解決方案圖示

前瞻性設(shè)計(jì),面向未來3-5數(shù)據(jù)需求

技術(shù)路線上:當(dāng)前具身智能模型的發(fā)展仍處于發(fā)展期,各研究團(tuán)隊(duì)的技術(shù)路線逐漸向更豐富的模態(tài)探索:

· 視覺-關(guān)節(jié)融合方案(如ACT、Diffusion Policy、DP3等):通過聯(lián)合嵌入視覺信息與機(jī)器人本體感知,利用本體數(shù)據(jù)補(bǔ)償視覺觀測歧義性,提升動(dòng)作泛化能力,但因缺乏力學(xué)反饋,在物理交互密集型任務(wù)中適應(yīng)性不足。

· 語義-視覺-關(guān)節(jié)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(qiáng)環(huán)境與長序列任務(wù)的理解,結(jié)合視覺與關(guān)節(jié)狀態(tài)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)決策,提升復(fù)雜任務(wù)泛化性。

· 視覺-關(guān)節(jié)-力聯(lián)合建模(如RDP等)引入力/觸覺反饋構(gòu)建物理表征,提升泛精密操作的魯棒性;

· 更為齊全的模態(tài)架構(gòu)正成為新趨勢,通過跨模態(tài)對齊實(shí)現(xiàn)環(huán)境-物理-語義的協(xié)同推理。

在此背景下,零次方的全模態(tài)數(shù)據(jù)架構(gòu)具備雙重核心優(yōu)勢:

1. 維度兼容性:全模態(tài)數(shù)據(jù)高維數(shù)據(jù)可自然降維生成任意子模態(tài)數(shù)據(jù)集(如剝離力觸覺獲得純視覺-關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)),兼容現(xiàn)存所有算法范式的訓(xùn)練需求;

2. 價(jià)值持續(xù)性:預(yù)設(shè)傳感器冗余通道,集成工具標(biāo)注對齊多模態(tài)數(shù)據(jù)流,為正在演進(jìn)的VLA、跨模態(tài)對齊、物理因果推理、世界模型等等未來3-5年可能涌現(xiàn)的具身模型提供燃料。

這種前瞻性設(shè)計(jì)能兼容當(dāng)下技術(shù)生態(tài)、支撐長期算法進(jìn)化的“高維數(shù)據(jù)基座”。此外,零次方的“全模態(tài)”數(shù)采人形機(jī)器人 ZERITH-H1,完美兼顧零次方的全模態(tài)數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)全模態(tài)數(shù)據(jù)采集與落地。

“全模態(tài)”數(shù)采人形機(jī)器人 ZERITH-H1

ZERITH-H1采用高度擬人化的上肢結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),其關(guān)節(jié)自由度布局嚴(yán)格參照人體工學(xué),并顯著擴(kuò)展了關(guān)節(jié)活動(dòng)范圍。特別設(shè)計(jì)的升降柱式構(gòu)造有效抬升機(jī)身,大幅消除腿部空間占用,最終實(shí)現(xiàn)超越成年男性的靈活操作空間。

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ZERITH-H1 基礎(chǔ)參數(shù)介紹

高維度“全模態(tài)”傳感器設(shè)計(jì):為應(yīng)對具身智能模型訓(xùn)練普遍存在的“數(shù)據(jù)模態(tài)缺失”問題,零次方機(jī)器人在Zerith-H1設(shè)計(jì)階段即整合了各種模態(tài)的傳感器,可實(shí)現(xiàn)對視覺RGB信息、空間信息、關(guān)節(jié)信息、力觸覺信息、聲音信息的超多模態(tài)信息采集。

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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(shí)現(xiàn)對抓取力觸覺的精準(zhǔn)感知。零次方在視觸覺傳感器方面技術(shù)積累深厚,源于清華AI&Robot實(shí)驗(yàn)室。實(shí)驗(yàn)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(guān)視觸覺成果多次獲ICRA、IROS Best Paper Finalists、多次在T-RO、Soft Robotics、T-MECH上發(fā)表相關(guān)研究。

低延遲、高動(dòng)態(tài)響應(yīng)的遙操系統(tǒng):為了進(jìn)一步滿足實(shí)時(shí)同步操作的需求,零次方將機(jī)器人與采集者通訊延遲無限推進(jìn)至零延遲,實(shí)現(xiàn)“孿生式”映射同步感知;同時(shí)整體設(shè)備連續(xù)運(yùn)行時(shí)間超過5小時(shí),滿足長時(shí)間不間斷的數(shù)據(jù)采集需求。

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VR遙操演示

為徹底實(shí)現(xiàn)機(jī)器人訓(xùn)練從“數(shù)據(jù)采集”到“場景落地”的完美閉環(huán),零次方打造:VR APP、數(shù)據(jù)管理平臺(tái)、數(shù)采專項(xiàng)優(yōu)化本體、訓(xùn)練與部署平臺(tái)核心產(chǎn)品,形成行業(yè)首個(gè)覆蓋“感知輸入-數(shù)據(jù)治理-算法進(jìn)化-場景落地”的全鏈路閉環(huán)方案,彌補(bǔ)了行業(yè)內(nèi)方案的鏈路斷點(diǎn),推動(dòng)具身智能訓(xùn)練范式升級(jí)。

VR APP:快速構(gòu)建物理世界與虛擬世界交互渠道

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ZERITH-VR APP界面

VR APP基于主流vr設(shè)備自研ZERITH-VR APP,實(shí)現(xiàn)遙操作設(shè)備與機(jī)器人本體、具身數(shù)據(jù)管理平臺(tái)超低數(shù)據(jù)傳輸延時(shí)。同時(shí)通過“一鍵式”設(shè)備連接、“引導(dǎo)式”數(shù)據(jù)采集工作流,幫助用戶快速掌握復(fù)雜任務(wù)數(shù)據(jù)采集能力,確保數(shù)據(jù)收集質(zhì)量、提升數(shù)據(jù)采集效率。

具身數(shù)據(jù)采集管理平臺(tái):將采集的多元化數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)為即用型訓(xùn)練燃料

針對數(shù)據(jù)采集任務(wù)多樣、采集流程繁雜、數(shù)據(jù)管理及可視化等需求,零次方自研具身數(shù)據(jù)管理平臺(tái)用于數(shù)據(jù)全流程管理,依托自身開發(fā)模型的經(jīng)歷,通過數(shù)萬次的數(shù)據(jù)采集與測試,不斷測試數(shù)據(jù)管理平臺(tái)易用性,現(xiàn)正式對外推出具有:對具身任務(wù)數(shù)據(jù)分類、清洗、標(biāo)注、檢索模塊化高易用性的具身數(shù)據(jù)采集管理平臺(tái)。

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具身數(shù)據(jù)采集流程

集成高效訓(xùn)練與部署工具鏈:讓訓(xùn)練與場景落地更迅捷、更簡易化。

同時(shí),為讓用戶可快速、便捷式將數(shù)據(jù)集應(yīng)用于模型訓(xùn)練,零次方數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)兼容主流開源算法框架的標(biāo)準(zhǔn)化接口(如ACT、Diffusion Policy、DP3等);數(shù)據(jù)接口兼容對基座模型(Pi0、GROOT、ZERITH-V0等)的后訓(xùn)練(LORA、Full tuning、RL等),提供符合許可證要求的快速訓(xùn)練接入能力。

在模型訓(xùn)練過程,零次方深度集成AI訓(xùn)練工具Swanlab,實(shí)現(xiàn)對模型訓(xùn)練的全過程記錄、實(shí)時(shí)監(jiān)控、數(shù)據(jù)可視化與批量實(shí)驗(yàn)分析,幫助用戶科學(xué)調(diào)參、管理歷史訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),高效迭代自己的具身智能模型。

在模型推理上,機(jī)器人最高可選500TOPS算力主機(jī),集成易用部署的框架,優(yōu)化推理效果,實(shí)現(xiàn)絲滑動(dòng)作執(zhí)行,真實(shí)可見的在場景中的落地效果。 

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訓(xùn)練過程可視化監(jiān)控與記錄

展未來——加速具身智能產(chǎn)業(yè)化,夯實(shí)新質(zhì)生產(chǎn)力基礎(chǔ)

零次方“全模態(tài)”具身數(shù)據(jù)全鏈路解決方案的發(fā)布,對行業(yè)發(fā)展起著引擎推動(dòng)作用:

填補(bǔ)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施空白:直接針對具身智能發(fā)展的核心瓶頸——數(shù)據(jù)難題,提供了一套標(biāo)準(zhǔn)化、工程化、易部署的解決方案,填補(bǔ)了行業(yè)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施空白。

大幅降低研發(fā)與應(yīng)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(yè)進(jìn)行具身智能模型訓(xùn)練、驗(yàn)證與部署的技術(shù)壁壘和成本,加速技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

推動(dòng)多模態(tài)大模型與機(jī)器人深度融合:高質(zhì)量、全模態(tài)的數(shù)據(jù)是訓(xùn)練強(qiáng)大具身智能模型的基礎(chǔ)。該方案為多模態(tài)大模型在實(shí)體機(jī)器人上的能力落地提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)保障,促進(jìn)“腦”(AI模型)與“體”(機(jī)器人本體)的深度協(xié)同。

賦能千行百業(yè)智能化升級(jí)解決數(shù)據(jù)瓶頸將有力推動(dòng)具身智能技術(shù)在家庭服務(wù)、日常生活、工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療輔助等復(fù)雜場景的落地,為服務(wù)業(yè)革新、制造業(yè)升級(jí)和社會(huì)治理智能化注入強(qiáng)勁動(dòng)力,是發(fā)展“新質(zhì)生產(chǎn)力”的重要實(shí)踐。

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訓(xùn)練成果落地展示

展望未來

零次方機(jī)器人此次創(chuàng)新突破,不僅展示了安徽企業(yè)在具身智能核心領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力,也為整個(gè)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展按下了“加速鍵”。零次方表示,將持續(xù)投入研發(fā),完善解決方案,并積極尋求與各級(jí)政府、研究機(jī)構(gòu)及產(chǎn)業(yè)伙伴的合作,共同推動(dòng)具身智能技術(shù)的規(guī)?;瘧?yīng)用與產(chǎn)業(yè)繁榮。



責(zé)任編輯:Linda
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