全模态数据闭环破局具身智能“粮荒”，零次方方案将机器人训练门槛拉至10万级

摩根士丹利分析师最新报告称，2024年，中国在全球机器人市场所占份额为约40%。分析师预计，未来四年，中国机器人市场预计以平均每年23%的增幅快速增长，市场规模将从2024年的470亿美元增长至2028年的1080亿美元，足足翻一倍有余。

但训练一台能灵活抓取豆腐、理解复杂指令的人形以及具身智能机器人，仍面临“数据荒”——要么“食材”（数据模态）种类不全，要么“烹饪过程”（采集管理）过于繁琐复杂，这使得当前主流机器人模型依赖视觉与关节数据，在精密装配、柔软物体操作等需要力反馈的场景中频频“翻车”。在IEEE 2024的一项行业调研中，提到高达72%的研发团队认为多模态数据缺失是当前落地的最大瓶颈。

机器人智能化训练的核心瓶颈之一在于高质量、多维度数据的获取与管理。机器人大讲堂注意到，6月，国内首家实现专项场景超长序列多任务连贯操作机器人公司——零次方行业创新再突破，正式发布“全模态”具身数据全链路解决方案。

方案涵盖软硬件两大方向，如同打造了一条从“食材源头”到“美味佳肴”的完整自动化厨房，旨在解决具身智能模型训练普遍存在的“数据模态缺失、数据采集流程繁琐、任务数据管理繁杂、模型训练推理部署门槛高”等难题。方案完美覆盖了“全模态”数据采集设备、数据采集与管理平台、模型训练、模型推理全流程需求，打造了一个从数据采集到模型训练、再到部署应用的完整闭环工具链，同时其起步价定为9.9万元，将显著降低数据高质量高效率获取门槛，从而推动机器人智能化的发展。

▍瞄准未来需求，打造高维数据基座

当前，具身智能模型正处于快速发展与探索阶段，技术路线正朝着融合更丰富数据类型的“多模态”方向演进。

当下主流方案主要包括以下几个方面：

•视觉-关节融合方案（如ACT、Diffusion Policy、DP3等）：通过联合嵌入视觉信息与机器人本体感知，利用本体数据补偿视觉观测歧义性，提升动作泛化能力，但因缺乏力学反馈，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等）：引入语义信息（如语言指令/场景描述）增强环境与长序列任务的理解，结合视觉与关节状态实现多模态决策，提升复杂任务泛化性。

•视觉-关节-力联合建模（如RDP等）：引入力/触觉反馈构建物理表征，提升泛精密操作的鲁棒性；

对比这些多模态融合方案可以发现，更为齐全的模态架构正成为新趋势，多个模型都在尝试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，机器人大讲堂认为，零次方的全模态数据架构很明显具备双重核心优势。

1.维度兼容性：其采集的高维度“全模态”数据可轻松降维，生成任意子模态数据集（例如剥离力触觉数据得到纯视觉-关节数据），无缝兼容现有所有主流算法框架的训练需求。

2.价值持续性：方案预设了传感器冗余通道，并通过工具标注对齐多模态数据流，确保当前采集的数据能够持续服务于未来3-5年可能涌现的新一代具身智能模型，成为支撑长期算法进化的“高维数据基座”。

这种前瞻性设计能兼容当下技术生态、支撑长期算法进化的“高维数据基座”。此外，零次方的“全模态”数采人形机器人ZERITH-H1，完美兼顾零次方的全模态数据架构设计，实现全模态数据采集与落地，是更加典型面向未来3-5年具身数据需求设计的方案。

▍核心硬件：“全模态”数据采集机器人ZERITH-H1

作为解决方案的硬件核心，零次方推出了专为数据采集设计的人形机器人ZERITH-H1。它完美体现了“全模态”架构的理念，成为“全模态”理念的物理化身。

首先，ZERITH-H1有着“拟人”身体架构，“超人”活动范围，其上肢结构、自由度设计全部参考人类的身体，并在此基础上大幅增加关节的活动范围，使得其具备超越成年男性的灵活操作空间。

其次，为应对具身智能模型训练普遍存在的“数据模态缺失”问题，零次方机器人在Zerith-H1设计阶段即整合了各种模态的传感器，可实现对二维视觉信息、三维空间信息、关节信息、力触觉信息、声音信息的“完整”模态信息采集，实现了感知能力升维。

值得注意的是，针对于力触觉感知部分，ZERITH-H1还搭载了触觉夹爪，集成了高分辨率视触觉传感器，实现对抓取力触觉的精准感知。零次方在视触觉传感器方面技术积累深厚，源于清华AI&Robot实验室。实验室曾提出过超越人类触觉感知水平的超光谱视触觉传感方案，相关视触觉成果多次获ICRA、IROS Best Paper Finalists，多次在T-RO、Soft Robotics、T-MECH等顶级期刊上发表。

▍便捷软件：数据采集管理加速器

为了让数据采集变得像“玩游戏”一样简单高效，同时保障数据质量，零次方开发了配套软件，在硬件之外有了强大的软件“助手”。

例如零次方基于主流vr设备自研了ZERITH-VR APP，以此快速构建物理世界与虚拟世界交互渠道，实现遥操作设备与机器人本体、具身数据管理平台超低数据传输延时。同时通过“一键式”设备连接、“引导式”数据采集工作流，帮助用户快速掌握复杂任务数据采集能力，确保数据收集质量、提升数据采集效率。

ZERITH-H1能够实现“孪生式”映射同步感知，将机器人与操作员之间的通讯延迟无限逼近零延迟。设备单次连续运行时间超过4小时，能满足长时间、高质量的数据采集需求。

针对数据采集任务多样、采集流程繁杂、数据管理及可视化等需求，零次方还自研具身数据管理平台用于数据全流程管理，依托自身开发模型的经历，通过数万次的数据采集与测试，不断测试数据管理平台易用性，现正式对外推出具有：对具身任务数据分类、清洗、标注、检索等模块化高易用性的具身数据采集管理平台，能帮助用户将采集到的原始“多元数据”高效转化为“即用型训练燃料”。

▍集成高效训练与部署工具链：加速训练与场景落地

为了让用户能快速将数据应用于模型训练和实际部署，零次方这套解决方案还集成了强大的工具链。

零次方数据平台设计兼容主流开源算法框架的标准化接口（如ACT、Diffusion Policy、DP3等）；数据接口兼容对基座模型（Pi0、GROOT、ZERITH-V0等）的后训练（LORA、Fine tuning、RL等），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，零次方深度集成AI训练工具Swanlab，实现对模型训练的全过程记录、实时监控、数据可视化与批量实验分析，帮助用户科学调参、管理历史训练实验数据，高效迭代自己的具身智能模型。

在模型推理上，机器人可选配最高500TOPS算力的主机，结合优化后的易用部署框架，显著提升模型推理效果，实现流畅、精准的动作执行，确保智能模型在真实场景中能快速落地并展现优异性能。

▍结语与未来

整体而言，零次方的“全模态”具身数据全链路解决方案，通过创新的ZERITH-H1硬件采集平台、易用的VR操控与数据管理软件，以及深度集成的训练推理工具链，在业内率先构建了一个“从数据到动作”的完整闭环。它直击机器人智能化训练中数据模态缺失、采集繁琐、管理复杂、训练部署门槛高的核心痛点，以高维、兼容、可持续的数据基座，为当下及未来的具身智能模型研发提供了强大的基础设施支撑。

随着中国智能制造对柔性机器人的需求激增，数据供给能力正成为竞争分水岭。零次方通过将全模态采集设备、VR交互平台与训练工具链深度耦合，首次让中小厂商能以低于10万元的投入获取实验室级数据资源。

正如有专家所言：“谁掌握高质量具身数据流，谁就握紧了下一代机器人进化的阀门。”这场数据平权革命，或将重构人机协作的产业地图。