零次方机器人。


　　当大多数具身智能机器人还在实验室里反复“表演”抓取积木、叠放杯子时，一批名为“零次方”的机器人，已经悄悄走进了合肥、北京、深圳的十余处地标场景，开始真正“干活”了。
　　2026年开年，这家由清华大学AI&Robot实验室核心成员——两位00后极客闵宇恒、程颐于2025年1月创办的公司，宣布完成超亿元Pre-A轮融资。领投方是国内算力龙头AIDC上市第一股润泽集团，宁波东力、接力天使、平湖泽新跟投。这不仅是资本对一支年轻团队的押注，更是一场“算力硬通货”与“场景价值”的战略锚定。
　　拒绝“伪通用”：先干活，再谈理想
　　在具身智能热潮中，一个普遍存在的陷阱被零次方团队称为“伪通用”——机器人在精心布置的演示环境里动作流畅，一旦面对真实世界的光照变化、桌面杂物、突发干扰，便会迅速失效。
　　零次方选择的是一条更艰难，也更务实的路径：“去通用”-“真通用”。
　　所谓“去通用”，就是主动收敛场景，在可复制的商业环境中，以极高的鲁棒性解决真实问题。公司目前已部署E系列、C系列等机器人，并在特定任务中实现了成本与性能的最佳平衡。华润万家、润泽集团、商汤集团等行业龙头已与零次方达成战略合作，订单总额突破亿元，营收达数千万元。
　　更重要的是，每一台在真实商业场景中运行的机器人，都在为零次方的通用智能进化注入数据养料。成千上万台机器人的持续运行，正在积累数亿级的真实场景数据——这是任何实验室都无法模拟的财富。
　  4D增广数据：为机器人“脑补”物理世界
　　零次方团队发现，通用具身智能要实现跨场景泛化，训练数据必须同时具备两大特征：高环境熵（场景布局、光照、任务规划的复杂度）和高物理熵（刚体、柔性体等不同属性物体的物理交互复杂度）。
　　目前行业普遍擅长处理“高环境熵”，却忽略了“高物理熵”——而这恰恰是机器人能否真正理解世界的核心。
　　零次方的解法是“升维”。团队引入海量互联网多模态数据（高环境熵、低物理熵），再依托自研的4D增广模型ZERI-TH4D-SDA，将视觉－语义层面的时空多样性与底层物理一致性规律进行异构融合，最终构建出能够进行多模态预测的4D时空数据增广模型。简单来说，他们让机器人在“看到”一个物体之前，就已经“理解”了它的物理规律。
　  “类脑”架构：像人一样思考与反应
　　2025年上半年，零次方推出具身操作基础模型ZERITH-V0，实现了场景超长序列多任务的突破。但团队很快意识到，主流的端到端串行架构存在明显局限——它无法同时兼顾“思考”与“反应”。
　　于是，零次方基于计算神经科学，自研出类脑双流异步执行架构ZERITH-V2。其核心突破在于三大技术：认知－行为双流异构网络：将模型解耦为认知网络（负责高维语义理解、全局规划）和行为网络（负责实时反应推理、高动态柔顺力控），模仿人类大脑的分工协作。
　　神经动力学引擎：通过异步稀疏连接解决双流对齐问题，将低频的“意图”平滑映射为高频控制的“引力场”，同时保障底层控制的实时性与高动态任务的稳定性。
　　4D时空记忆模块：构建“三重记忆空间”，搭配物理先验预测编码网络，彻底解决机器人在长程任务中的“记忆丢失”问题，实现物理动态变化的提前预测与补偿。
　　这套架构为零次方在复杂非结构化场景中的落地应用，构筑了强大的通用底座。
　  一年从零到百台：合肥孕育的硬科技新星
　　值得注意的是，零次方是一家合肥本土培育的企业。创立之初，公司便获得了包河创投连续三轮的战略投资，并入驻“中国视界”产业园——这里不仅是研发与生产基地，更是链接产业资源的枢纽。
　　从2025年1月创办，到实现单月稳定量产百台、订单破亿、营收数千万，零次方仅用了一年多时间。对于一个00后创始团队而言，这无疑是惊人的速度。
　　“以商业落地滋养技术通用”——这个飞轮已经转动起来。在零次方的逻辑里，每一笔商业订单都不只是收入，更是通往“真通用”的阶梯。当行业还在争论具身智能的终极形态时，这群年轻人已经用行动证明：真正的通用，不是设计出来的，是干出来的。这场从清华实验室到城市地标的突围战，或许正在重新书写中国具身智能的商业化剧本。
　　（全媒体记者 黄文静）