Основателят на Zero Power Zhang Zhening, възпитаник на Tsinghua AI Lab, демонстрира основната си технология, хуманоидния робот ZERITH-H1 wheel-arm. Неговите антропоморфни горни крайници интегрират 28 степени на свобода и са оборудвани с хиперспектрални визуални и тактилни сензори (извлечени от технологията на лабораторията, наградена с ICRA-). Тези сензори едновременно улавят данни в седем модалности, включително зрение, сила, докосване и движение на ставите. Придружаващата система за VR контрол намалява латентността на човешката-машина до 3 ms, позволявайки на инженерите да контролират робота по виртуален начин, подобен на-близнак, което позволява четири часа непрекъснато събиране на данни без прекъсване.
Още по-революционна е нейната архитектура за „самообучаване-на виртуална{0}}реалност“: чрез цикъл Real2Sim2Real високо-прецизна симулационна среда първо се обучава с данни за сценарии от реалния-свят свят, които след това се връщат обратно в модела с помощта на милиони оперативни точки от данни. И накрая, грешките се коригират в реалния свят чрез само-коригиращ се RL. Полевите данни показват, че моделът Zerith-V0 поддържа 99,8% успеваемост след 72 часа непрекъсната работа при задача за почистване на работния плот, дори при сложни сценарии като смесени маслени и водни петна и препятствия, далеч надхвърляйки средното за индустрията от 85%.
За разлика от демонстрациите на концептуални машини на повечето компании, Zero Power директно доведе вертикални сценарии като „почистване на дома“ и „сглобяване на индустриални компоненти“ на конференцията. Платформата му за управление на данни е съвместима с основни алгоритмични рамки като ACT и Diffusion Policy, което позволява на клиентите да импортират данни с едно щракване и бързо да фино-настройват моделите. Съобщава се, че екипът си партнира с три водещи компании за домакински уреди и планира да пусне „модулно решение за почистващ робот“ до края на годината, намалявайки разходите за внедряване на сценарий с 60% в сравнение с традиционните решения.
„Ние не правим „ходещ PowerPoint“, а по-скоро позволяваме на роботите да „учат чрез правене“ точно като хората“, каза Джан Джънинг в интервю. „Омнимодалната“ архитектура на Zero Power не само се справя с текущия недостиг на данни, но също така предоставя разширени интерфейси за сила, докосване, семантика и световни модели, като полага основата за еволюцията на широко-мащабни въплътени модели през следващите 3-5 години. Този подход за „изследователска и развойна дейност, управляван от сценарии“ е в съответствие със стратегическото позициониране на Министерството на промишлеността и информационните технологии на въплътения интелект като „преминаване от виртуални разсъждения към физическа манипулация“.
Тъй като хуманоидните роботи бързо навлизат в широк спектър от индустрии, дебютът на Zero Power във WRC е не само доказателство за неговата технологична мощ, но и знак, че предприемаческото поколение на Китай след 2000 г. предефинира търговското бъдеще на въплътения интелект чрез двоен подход на „задълбочаване на разработването на приложения и предоставяне на технологии на всички“.