“零次方”机器人公司（简称“零次方”）日前宣布在智能核心技术领域取得重大突破，正式推出“全模态”具身数据全链路解决方案。

　　该方案旨在系统性解决当前制约具身智能模型训练与落地的核心痛点，为人工智能与实体机器人深度融合、发展“新质生产力”提供关键基础设施支撑。

　　具身智能作为人工智能发展的前沿方向，强调智能体在真实物理环境中通过感知、决策和执行进行交互与学习，DB视讯·(中国区)官方网站被视为实现通用人工智能（AGI）的重要路径，将在智能制造、智慧服务、特种作业、医疗康复、家庭服务等众多领域带来变革，是推动产业升级、发展“新质生产力”的战略性技术。

　　然而，当前具身智能的快速发展面临关键瓶颈：高质量、多模态、任务导向型数据严重匮乏且处理难度极高。数据的“模态缺失”，缺乏触觉、精细力控等关键信息、采集流程复杂、管理混乱以及模型训练与推理的高门槛，DB视讯·(中国区)官方网站极大限制了模型的训练效率、泛化能力和实际部署效果。突破数据瓶颈，已成为全球具身智能产业竞争的核心焦点。

　　基于在机器人领域十数年的技术积累，“零次方”推出的“全模态”具身数据全链路解决方案，构建了从数据源头到模型落地的完整闭环。

　　该方案的核心硬件是“全模态”数采人形机器人ZERITH-H1，专为高维度数据采集设计。其具备仿生拟人结构，全身19自由度，垂直升降范围0.9—1.74米，操作空间0—2.3米，搭载3个深度相机、2个广角相机、2个触觉夹爪、2个六维力传感器及声音采集设备，可实现对视觉RGB、深度空间、关节姿态、精细力触觉、声音信息的全模态同步采集。同时，其通讯延迟低至毫秒，能确保“孪生式”操作同步感知，连续运行能力达5小时以上，可满足长时间采集需求。

　　方案还包含智能化的具身数据采集管理平台。该平台基于“零次方”海量数据采集经验开发，采用模块化、高易用设计，支持“一键式”任务构建、序列化任务数据的可视化精细管理，以及对采集设备状态的实时监控，有效解决了数据采集流程繁杂和任务数据管理混乱的问题，显著提升数据采集效率与管理水平。

　　在训练与部署环节，方案深度集成主流开源具身模型接口，实现数据集“一键接入”训练流程，大幅降低模型训练门槛。集成的SwanLab训练可视化工具，能提供全过程记录、实时监控、数据可视与批量实验分析能力，助力科研人员高效协调参与模型迭代。在推理部署端，方案提供一站式框架，支持最高1000TOPS算力主机，确保模型在实体机器人上实现实时推理与动作执行。

　　“零次方”介绍，“全模态”具身数据全链路解决方案的发布，对行业发展具有重要推动作用：填补了具身智能领域关键基础设施空白，针对数据难题提供了标准化、工程化、易部署的解决方案；通过软硬件一体化集成和易用工具链，大幅降低了高校、科研院所及企业在具身智能模型训练、验证与部署方面的技术壁垒和成本，加速技术从实验室走向产业应用；为多模态大模型在实体机器人上的能力落地提供坚实数据保障，推动“脑”（AI模型）与“体”（机器人本体）深度协同；助力具身智能技术在家庭服务、工业自动化、医疗辅助等复杂场景落地，为服务业革新、制造业升级和社会治理智能化注入动力，是发展“新质生产力”的重要实践。

　　“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，DB视讯·(中国区)官方网站共同推动具身智能技术的规模化应用与产业繁荣。（李宜哲记者徐慧冬）

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