Założyciel Zero Power, Zhang Zhening, absolwent Tsinghua AI Lab, zademonstrował swoją podstawową technologię, humanoidalnego robota ZERITH-H1-z ramieniem. Jego antropomorficzne kończyny górne zapewniają 28 stopni swobody i są wyposażone w hiperspektralne czujniki wizualne i dotykowe (wywodzące się z technologii laboratorium-nagrodzonej przez ICRA). Czujniki te jednocześnie rejestrują dane w siedmiu modalnościach, w tym w zakresie wzroku, siły, dotyku i ruchu stawów. Towarzyszący system sterowania VR zmniejsza opóźnienie-pracy przez człowieka do 3 ms, umożliwiając inżynierom sterowanie robotem w sposób wirtualny-podobny do bliźniaczego, co pozwala na cztery godziny ciągłego gromadzenia danych bez przerw.
Jeszcze bardziej przełomowa jest architektura „samouczenia się-wirtualnej rzeczywistości-samowzmacniania”: za pomocą pętli Real2Sim2Real środowisko symulacyjne o wysokiej-wierności jest najpierw szkolone na podstawie danych ze scenariuszy-rzeczywistego świata, które następnie są wprowadzane z powrotem do modelu przy użyciu milionów punktów danych operacyjnych. Wreszcie błędy są korygowane w świecie rzeczywistym poprzez-samokorygujące się RL. Dane terenowe wykazały, że model Zerith-V0 zachował skuteczność na poziomie 99,8% po 72 godzinach ciągłej pracy podczas czyszczenia biurka, nawet w przypadku skomplikowanych scenariuszy, takich jak mieszane plamy i przeszkody z oleju i wody, znacznie przekraczając średnią branżową wynoszącą 85%.
W przeciwieństwie do demonstracji maszyn koncepcyjnych większości firm, Zero Power bezpośrednio przedstawiło na konferencji scenariusze pionowe, takie jak „sprzątanie domu” i „montaż komponentów przemysłowych”. Platforma zarządzania danymi jest kompatybilna z głównymi algorytmami, takimi jak ACT i Diffusion Policy, umożliwiając klientom importowanie danych jednym kliknięciem i szybkie-dostrajanie modeli. Według doniesień zespół nawiązał współpracę z trzema wiodącymi producentami sprzętu gospodarstwa domowego i planuje wprowadzić do końca roku „modułowe rozwiązanie w postaci robota sprzątającego”, które obniży koszty wdrożenia w każdym scenariuszu o 60% w porównaniu z tradycyjnymi rozwiązaniami.
„Nie tworzymy «chodzącego programu PowerPoint», ale raczej pozwalamy robotom «uczyć się poprzez działanie», tak jak ludzie” – powiedział Zhang Zhening w wywiadzie. „Omnimodalna” architektura Zero Power nie tylko rozwiązuje problem obecnego niedoboru danych, ale także zapewnia rozszerzone interfejsy dla modeli siły, dotyku, semantyki i świata, kładąc podwaliny pod ewolucję wielkoskalowych modeli ucieleśnionych w ciągu następnych 3-5 lat. To podejście do badań i rozwoju oparte na scenariuszach jest zgodne ze strategicznym stanowiskiem Ministerstwa Przemysłu i Technologii Informacyjnych w sprawie inteligencji ucieleśnionej, zakładającym „przejście od wirtualnego rozumowania do fizycznej manipulacji”.
Ponieważ humanoidalne roboty szybko przenikają do szerokiego spektrum branż, debiut Zero Power w WRC jest nie tylko świadectwem jego sprawności technologicznej, ale także znakiem, że pokolenie przedsiębiorców w Chinach po roku 2000 na nowo definiuje komercyjną przyszłość ucieleśnionej inteligencji poprzez podwójne podejście polegające na „pogłębianiu rozwoju aplikacji i udostępnianiu technologii każdemu”.