10月24日，零次方科技發(fā)布了其首款人形機器人，代號為Z1。該機器人可以在多種不規(guī)則路面、復(fù)雜地形中長時間穩(wěn)定行走，且具備優(yōu)秀的抗干擾性能，即使受到各方向的強沖擊也能保持穩(wěn)定站立。

視頻中的Z1通過觀察人類的行為動作，模仿學(xué)習(xí)攻擊招式，以靈活的全身協(xié)同控制能力為基礎(chǔ)，進行動態(tài)防御。攻擊、躲避、平衡，兩個人形機器人展示了一場別開生面的機器人格斗比賽。

作為零次方首款雙足人形機器人，Z1配備最高150Nm關(guān)節(jié)電機，全身具備27個自由度，載重測試極限高達20kg，負載/自重比超70%。其搭載了自研的EtherCAT通訊模組，整體系統(tǒng)實現(xiàn)低延時高帶寬；而Z1在設(shè)計之初與眾不同的是，團隊采用AI技術(shù)輔助進行機器人的結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計，實現(xiàn)了更低的能耗（COT）與更高的動態(tài)運動性能。其結(jié)合自研的物理交互世界模型算法進行運動控制，能夠?qū)崿F(xiàn)出色的抗干擾能力以及各種復(fù)雜工況的適應(yīng)和復(fù)雜地形的行走能力。

 

視頻中還出現(xiàn)了和電影《鋼甲鐵拳》呼應(yīng)的畫面，機器人完美復(fù)刻了人類的雙臂動作。

零次方團隊表示，計劃于今年年底，在無機器人操作設(shè)備的情況下進行激情澎湃的人形機器人拳擊比賽，實現(xiàn)每個人的機甲夢。而這項技術(shù)正是零次方團隊在今年9月中旬發(fā)布的雙臂機器人F1展示過的，團隊的算法核心之一：基于人類視頻數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)（learn from hunman video）

為什么要基于人類視頻數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)？

零次方團隊認為，數(shù)據(jù)量是實現(xiàn)通用具身操作的必需因素，單位數(shù)據(jù)成本是產(chǎn)品落地的基礎(chǔ)條件。

近年來，Scaling Law這一詞語被多次提及。大語言模型以及特斯拉自動駕駛的Scaling Law也給具身操作領(lǐng)域帶來了一定的啟發(fā)。團隊認為，實現(xiàn)具身智能的路徑無論是基于多模態(tài)大模型，還是通過構(gòu)建高維世界模型亦或是組合專有領(lǐng)域小模型，無法規(guī)避的一點核心就是海量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。

當(dāng)前，機器人需要的數(shù)據(jù)分為三層：第一層是真實的遙操數(shù)據(jù)，第二種是高質(zhì)量的仿真合成數(shù)據(jù)；第三種是人類行為數(shù)據(jù)，最大的來源是互聯(lián)網(wǎng)視頻。

 

這三層數(shù)據(jù)的質(zhì)量由高到低，但不論是真實的遙操數(shù)據(jù)，還是仿真數(shù)據(jù)，都面臨單位成本高的問題。人類數(shù)據(jù)的質(zhì)量最低，但量也是最大的。所以零次方的技術(shù)路徑主要解決的問題是：如何利用海量的人類視頻數(shù)據(jù)。

如何向人類學(xué)習(xí)？

 

據(jù)了解，有別于當(dāng)前主流的遙操作技術(shù)，零次方科技致力于通過三維人體運動姿態(tài)感知模型提取人類關(guān)鍵關(guān)節(jié)的運動數(shù)據(jù)，并重映射到機器人身上，而無需人類適應(yīng)義肢一樣使用遙操作設(shè)備的學(xué)習(xí)成本。并且，通過4D高斯濺射技術(shù)來重建機器人所需觀測信息，最終采用完整的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個Transformer-Based Diffusion Policy，從而驅(qū)動機器人自主完成任務(wù)，使其具備直接向人類學(xué)習(xí)的能力。

基于向人類學(xué)習(xí)的方式（LFWH），機器人可以構(gòu)建 base model。在此基礎(chǔ)上，能夠在仿真訓(xùn)練中進行強化學(xué)習(xí)，實現(xiàn)更加靈活泛化的操作，以彌補機器人與人之間的先天性結(jié)構(gòu)差異，進而超越人類專家的工作效率，并實現(xiàn)快速部署。

快速部署之后，機器人可根據(jù)專項場景的數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練想象生成模型（Imaginator）。通過Imaginator基于初始狀態(tài)量生成指定任務(wù)的plan，再將生成數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)混合使用。

 

隨著imaginator能力的提升，所需的真實數(shù)據(jù)逐漸減少，生成數(shù)據(jù)的比例越來越高，算法的泛化性也隨之增強，部署效率因此提高，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)。最終，Imaginator的想象能力越來越逼近真實，內(nèi)含無限逼近現(xiàn)實物理規(guī)律的世界模型，達到未卜先知，實現(xiàn)真正的通用人工智能。屆時人形機器人將走出工廠，走進千家萬戶，提高人們生產(chǎn)生活的效率。

 瞄準制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級，為中小企業(yè)實現(xiàn)降本增效

當(dāng)前，中國勞動力密集企業(yè)有34萬家，占制造業(yè)比重32%，就業(yè)人口近5700萬；伴隨著人口出生率的下滑，疊加人口老齡化，每年差不多有50萬工人的空缺，這個缺口還在進一步拉大。與之并行的是，成本攀升和勞動力人員流動過大，無法滿足當(dāng)前中小型企業(yè)資金少、非標制造和市場需求大帶來的柔性制造等痛點。

傳統(tǒng)的自動化解決方案存在幾個問題：一是量太少，不足以支撐改造成本；二是產(chǎn)線比較固定，缺乏柔性，無法改變生產(chǎn)內(nèi)容，即柔性生產(chǎn)。而協(xié)作機械臂的問題在于，部署很難，需要專業(yè)人士先進行一周甚至更長時間的調(diào)試，用手動編程的方式來實現(xiàn)對機械臂的部署。專業(yè)工程師成本高，數(shù)量少，中小企業(yè)布置一條產(chǎn)線的成本，甚至高于其業(yè)務(wù)利潤。

針對中小企業(yè)工廠改造難，手動編程等問題，零次方的解決方案是，用機器人自主學(xué)習(xí)實現(xiàn)原位替代，即以完全仿人的設(shè)計，把對應(yīng)的功能實現(xiàn)替換，不需要改變布局，也不需要編程，就能直接實現(xiàn)“機器學(xué)習(xí)人的操作，并進行快速部署”，且通過這種持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，不斷填入數(shù)據(jù)，以增強機器人在場景方面的泛化能力。

零次方團隊表示，現(xiàn)階段，F(xiàn)1將先被用于專業(yè)工廠的專項操作，逐步拓展場景，推動數(shù)據(jù)飛輪滾動，將模型變得更具泛化性，屆時再過渡到更加柔性的家庭場景，最終實現(xiàn)對通用場景的覆蓋。

清華&江淮孵化，00后極客團隊創(chuàng)業(yè)

 「零次方」由清華大學(xué)和江淮前沿技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心共同孵化，團隊主創(chuàng)成員來自于清華大學(xué)AI&Robot智能機器人實驗室，在機器人操作及運動控制領(lǐng)域成果突出，發(fā)表了數(shù)篇TRO、CoRL、ICRA、IROS機器人頂刊論文。團隊中同樣有來自字節(jié)跳動、百度等互聯(lián)網(wǎng)大廠、節(jié)卡等協(xié)作機器人公司的業(yè)內(nèi)專業(yè)人士，在解決最前沿的科研學(xué)術(shù)問題、將創(chuàng)新技術(shù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)落地產(chǎn)品方面經(jīng)驗豐富。

「零次方」團隊成立于2024年5月，并在短短4個月的時間里完成了兩款人型機器人產(chǎn)品，以業(yè)內(nèi)遙遙領(lǐng)先的速度持續(xù)創(chuàng)新，立志在三年內(nèi)實現(xiàn)“人能走的路機器人基本都能走，人能干的活機器人基本都能干”。

閔宇恒表示，任何非0實數(shù)的0次冪都等于1，而0的零次方卻無法定義?！噶愦畏健怪荚谧鲎畋举|(zhì)的創(chuàng)新，擁抱無限可能，實現(xiàn)從零到一。

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