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5月2 8日，記者從合肥市包河區獲悉，該區企業零次方推出了一款輪式人形機器人Zerith-H1，取意Home1。其搭載的垂直場景操作基礎模型Zerith-V0，為類家庭服務場景提供智能解決方案。
據介紹，家庭是通用機器人的終極服務場景，而在奔向家庭這個最復雜泛化、交互性最強的場景途中，該公司采取 “垂直場景切入 - 家庭場景延伸”的梯度推進策略：優先選擇與家庭場景高度相似的典型服務業垂直場景（如酒店臥室 / 衛生間、餐廳后廚）作為突破口。
該公司相關負責人表示，在具身智能領域，同樣可通過定義清晰任務邊界（如酒店布草整理、餐廳餐桌處理），針對性突破一定范圍的物體泛化（各類家具 / 廚具）與背景適應（不同光照、空間布局）的技術瓶頸，打造細分場景專業執行者。
相較自動駕駛的“零失敗容忍”特性，具身操作允許真實場景中一定程度上的試錯操作，所積累的失敗數據集可以讓算法學會糾正錯誤操作，形成“數據采集 - 模型迭代 - 場景驗證”的閉環加速效應。這種特性使機器人能夠更早進入真實環境，在動態交互中持續進化決策邏輯。以類家庭服務垂直場景為切入點，機器人得以逐步攻克復雜度遞增的場景，轉動從場景數據到多樣性數據的往復性飛輪，在真實環境中逐步增強模型能力；也能更早跑入商業小閉環。
目前，主流機器人操作VLA模型采用“感知 - 動作”直連架構，依賴堆砌海量數據訓練提升適應能力，缺少對操作原理的基礎認知。而零次方提出的Zerith-V0——采用“認知-行為”雙系統架構，以被操作物體為中心構建空間表征，實現原理驅動式的智能操作。
這款家庭服務機器人也可通過學習不斷提升服務能力。在學習操作知識數據上，零次方通過大規模的視頻動作數據來構建。對于行為數據，構建了基于下游場景的動作基元數據集。
模型架構層面上，零次方搭建了分層雙系統的架構——認知系統構建對操作物體的物理屬性與功能語義的理解；行為系統則基于物體空間信息映射，實現運動基元的組合優化。兩者通過以操作物體為中心的統一空間表征作為交互中間件，屏蔽背景噪聲，提升背景泛化能力，讓系統更專注于任務本身。
據悉，這款家庭服務機器人最早將于年內上市。
（安徽商報 元新聞記者 郜征 通訊員 李亞明）