Der Gründer von Zero Power, Zhang Zhening, Absolvent des Tsinghua AI Lab, demonstrierte seine Kerntechnologie, den humanoiden Roboter ZERITH-H1 mit Rad-Arm. Seine anthropomorphen oberen Gliedmaßen verfügen über 28 Freiheitsgrade und sind mit hyperspektralen visuellen und taktilen Sensoren ausgestattet (abgeleitet von der ICRA-ausgezeichneten Technologie des Labors). Diese Sensoren erfassen gleichzeitig Daten in sieben Modalitäten, darunter Sehen, Kraft, Berührung und Gelenkbewegung. Das zugehörige VR-Steuerungssystem reduziert die Mensch-Maschine-Latenz auf 3 ms, sodass Ingenieure den Roboter virtuell „zwillingsartig“ steuern können, was eine vierstündige ununterbrochene Datenerfassung ohne Unterbrechung ermöglicht.
Noch bahnbrechender ist die „Virtual-Reality Self-Reinforcement Learning“-Architektur: Über eine Real2Sim2Real-Schleife wird eine hochpräzise Simulationsumgebung zunächst mit realen Szenariodaten trainiert, die dann mithilfe von Millionen von Betriebsdatenpunkten wieder in das Modell eingespeist werden. Schließlich werden Fehler in der realen Welt durch selbstkorrigierendes RL korrigiert. Felddaten zeigten, dass das Zerith-V0-Modell nach 72 Stunden Dauerbetrieb bei einer Desktop-Reinigungsaufgabe eine Erfolgsquote von 99,8 % beibehielt, selbst in komplexen Szenarien wie gemischten Öl- und Wasserflecken und Hindernissen, was weit über dem Branchendurchschnitt von 85 % liegt.
Im Gegensatz zu den Konzeptmaschinendemonstrationen der meisten Unternehmen brachte Zero Power direkt vertikale Szenarien wie „Reinigung zu Hause“ und „Montage industrieller Komponenten“ auf die Konferenz. Seine Datenverwaltungsplattform ist mit gängigen Algorithmus-Frameworks wie ACT und Diffusion Policy kompatibel, sodass Kunden Daten mit einem Klick importieren und Modelle schnell optimieren können. Berichten zufolge hat das Team mit drei führenden Haushaltsgeräteherstellern zusammengearbeitet und plant, bis Ende des Jahres eine „modulare Reinigungsroboterlösung“ auf den Markt zu bringen, die die Bereitstellungskosten pro Szenario im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen um 60 % senken soll.
„Wir machen kein ‚laufendes PowerPoint‘, sondern lassen Roboter ‚durch Handeln lernen‘, genau wie Menschen“, sagte Zhang Zhening in einem Interview. Die „omnimodale“ Architektur von Zero Power behebt nicht nur den aktuellen Datenmangel, sondern bietet auch erweiterte Schnittstellen für Kraft-, Berührungs-, Semantik- und Weltmodelle und legt damit den Grundstein für die Entwicklung groß angelegter verkörperter Modelle in den nächsten 3-5 Jahren. Dieser „szenariogesteuerte F&E“-Ansatz steht im Einklang mit der strategischen Positionierung verkörperter Intelligenz durch das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie als „Übergang vom virtuellen Denken zur physischen Manipulation“.
Da humanoide Roboter schnell in eine Vielzahl von Branchen vordringen, ist das WRC-Debüt von Zero Power nicht nur ein Beweis für seine technologische Leistungsfähigkeit, sondern auch ein Zeichen dafür, dass Chinas Unternehmergeneration nach 2000 die kommerzielle Zukunft der verkörperten Intelligenz durch einen doppelten Ansatz neu definiert: „Vertiefung der Anwendungsentwicklung und Bereitstellung von Technologie für alle“.