劃重點
01由清華大學(xué)和江淮前沿技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心孵化的零次方科技，完成了兩款人形機器人研發(fā)。
02該公司基于人類視頻數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，通過提取關(guān)鍵關(guān)節(jié)運動數(shù)據(jù)并映射到機器人身上，降低算法學(xué)習(xí)成本。
03除此之外，零次方科技利用4D高斯濺射技術(shù)重建觀測信息，獲得基于擴散模型的機器人動作生成策略。
04測試結(jié)果顯示，機器人在仿真訓(xùn)練中強化學(xué)習(xí)，實現(xiàn)更加靈活泛化的操作，趕超人類專家的工作效率。
05目前，零次方科技正嘗試讓機器人學(xué)習(xí)電影《鋼甲鐵拳》中的畫面，以實現(xiàn)對人類雙臂動作的準(zhǔn)確復(fù)刻。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
作者｜黃楠
編輯｜袁斯來
數(shù)據(jù)之于技術(shù)發(fā)展的重要性長期存在。但由于它的采集難度大，訓(xùn)練數(shù)據(jù)成了橫亙在機器人規(guī)�；涞孛媲暗囊蛔笊健�
目前，機器人的訓(xùn)練數(shù)據(jù)大體上可分為三類：第一類是真實的遙操數(shù)據(jù)，第二類是高質(zhì)量的仿真合成數(shù)據(jù)，第三類是人類的行為數(shù)據(jù)、其主要源于互聯(lián)網(wǎng)視頻。
機器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)（圖源：零次方科技）
隨著Scaling Law在人工智能領(lǐng)域被驗證，大語言模型和以特斯拉FSD（Full-Self Driving）推理為代表的端到端高速大模型，給具身智能領(lǐng)域帶來了新的啟發(fā)。
要實現(xiàn)具身智能，無論是遵循多模態(tài)大模型、采取構(gòu)建高維世界模型、亦或是組合專有領(lǐng)域小模型的多種路徑，其核心就在于能否解決對多樣性、高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求。通過對這一核心問題的思考，硬氪近日接觸到的具身智能創(chuàng)業(yè)公司「零次方科技」提出了他們的解法基于人類視頻數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)（Learn from hunman video）。
「零次方科技」成立于今年5月，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，核心成員來自清華大學(xué)AI&Robot智能機器人實驗室，團隊中還有多位主創(chuàng)曾就職于字節(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。
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。一個現(xiàn)實情況是，真實遙感數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)都存在單位成本高的問題，而人類數(shù)據(jù)雖然數(shù)據(jù)量最龐大、但其數(shù)據(jù)質(zhì)量是最低的。如何利用好海量的人類視頻數(shù)據(jù)成為「零次方科技」探索的主要技術(shù)路徑。
數(shù)據(jù)量與應(yīng)用場景（圖源：零次方科技）
區(qū)別于當(dāng)前主流的遙操作技術(shù)，「零次方科技」借助三維人體運動姿態(tài)感知模型，通過提取人類關(guān)鍵關(guān)節(jié)的運動數(shù)據(jù)、并重映射到機器人身上，可在一定程度上降低算法的學(xué)習(xí)成本；同時，基于4D高斯濺射技術(shù)對機器人所觀測信息進(jìn)行重建，獲得一個基于擴散模型的機器人動作生成策略，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（LFWH）。
測試結(jié)果顯示，在LFWH基礎(chǔ)上，機器人能夠在仿真訓(xùn)練中進(jìn)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(jìn)而趕超人類專家的工作效率，并實現(xiàn)快速部署。
根據(jù)專項場景的數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練想象生成模型（Imaginator），隨著imaginator能力提升，模型訓(xùn)練中所需的真實數(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，進(jìn)而實現(xiàn)Imaginator的生成能力愈發(fā)接近真實世界，逼近現(xiàn)實物理規(guī)律的世界模型，最終實現(xiàn)真正的通用人工智能。
想象生成模型（圖源：零次方科技）
以「零次方科技」9月發(fā)布的雙臂機器人F1為例。F1當(dāng)前正嘗試將其引入專業(yè)工廠的專項操作中落地使用，通過逐步拓展場景、推動數(shù)據(jù)飛輪滾動，可以有效提高模型和機器人的泛化能力。
比如中小企業(yè)工廠改造難、手動編程等問題，「零次方科技」提出，用機器人自主學(xué)習(xí)實現(xiàn)原位替代，不需要改變工廠布局、也不需要編程，只需把機器人引入人類崗位中，通過其持續(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。
用機器人模擬人類行為進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練（圖源：零次方科技）
在機器人整機方面，「零次方科技」四個月共完成了兩款人形機器人的研發(fā)工作。除上述提到的F1雙臂機器人外，10月23日，公司正式發(fā)布首款人形機器人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。
Z1配備有150Nm關(guān)節(jié)電機，全身具備27個自由度，載重測試極限高達(dá)20公斤，負(fù)載/自重比超70%。其搭載了自研的EtherCAT通訊模組，整體系統(tǒng)可實現(xiàn)低延時、高帶寬；同時，團隊還采用了AI技術(shù)輔助進(jìn)行機器人的結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計，能耗更低、其動態(tài)運動性能更高。
目前，「零次方科技」正在嘗試讓機器人學(xué)習(xí)電影《鋼甲鐵拳》中的畫面，已實現(xiàn)對人類雙臂動作的準(zhǔn)確復(fù)刻。根據(jù)官方公布的視頻畫面，通過觀察人類的行為動作，Z1可以模仿人學(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(jìn)行動態(tài)防御。
創(chuàng)始人閔宇恒表示，計劃于今年年底，其機器人將在無操作設(shè)備的情況下展開人形機器人拳擊比賽，實現(xiàn)每個人的機甲夢。
