算力巨頭入局具身智能！潤澤集團領投清華00后新一輪超億元融資

近日，國內具身智能商業場景落地領跑企業——零次方機器人（Zerith）宣布完成最新一輪超億元融資，由國內算力龍頭AIDC上市第一股潤澤集團領投，寧波東力、創業接力、平湖澤新跟投。這不僅是資本的押注，更是一場“算力硬通貨”與“場景價值”的戰略錨定。在Token（詞元）成為核心生產資料的時代，潤澤集團的智算加持為零次方提供了一個可以將澎湃算力直接、高效轉化為實體生產力的關鍵底座。

零次方機器人成立于 2025 年 1 月。短短一年多時間，公司已實現具身操作基礎模型突破，機器人單月穩定量產百臺，目前訂單數已突破億元、營收數千萬，并在合肥、北京、深圳等城市十余處地標場景完成落地驗證。

01.

從高價值商業場景反哺具身通用的務實路徑

在具身智能的發展過程中，存在著“偽通用”—“去通用”—“真通用”三階段。“偽通用”階段往往是在過擬合狀態下，于受限的演示環境中表現出有限的泛化能力。而真正的突破要從“去通用”階段開始——即主動收斂場景，在可復制的商業環境中，以極高的魯棒性解決真實問題，并在此過程中積累不可替代的核心能力與真實場景數據。只有把多個‘去通用’的垂直場景深度融合，才能真的走通“通用之路”。

零次方“通用之路”路徑示意圖

如圖，當下零次方機器人更聚焦于產品與數據的雙重閉環。在落地場景中，零次方已經部署機器人E系列、C系列等，圖示系列是零次方“H系列”通用機器人的高性價比版本。這些機器人在特定任務中實現了成本與性能的最佳平衡，致力于讓客戶在短期內會獲得清晰、可量化的經濟回報。

與此同時，成千上萬臺機器人在真實商業場景中持續運行，從而快速積累數億級的真實場景數據，不斷用于實現模型性能的突破。每一次場景落地，都為通用智能的進化注入真實數據養料；每一筆商業訂單，都在為零次方通往最終的“真通用”階段做鋪墊。

02.

4D增廣數據，高物理熵與高環境熵的融合升維

通用具身智能要實現跨場景泛化，其訓練數據必須具備“高物理熵”與“高環境熵”兩大特征。以通用家庭場景為例，機器人需完成多物體泛化操作、適配復雜背景與動態干擾，其能力核心可拆解為兩類指標：環境熵指場景布局、光照、場景任務規劃等語義環境的復雜度；物理熵對應剛體、柔性體等不同屬性物體動靜態交互的物理規律復雜度。而目前環境熵適配已具備基礎（如seedance等視頻生成模型），對于具身通用來說還需要主攻物理熵，打透底層物理交互一致性。

升維，融合時空多樣性先驗：零次方通過“升維”來融合時空多樣性先驗。具體方法：首先，引入海量互聯網多模態數據（這些數據具有“高環境熵、低物理熵”的特點）；然后，依托自研的4D增廣模型ZERITH4D-SDA，將視覺-語義層面的時空多樣性先驗，與底層的物理一致性規律進行異構融合，最終構建出能夠進行多模態預測的4D時空數據增廣模型。

4D時空數據增廣模型示意圖

03.

“類腦”具身操作基礎模型 ，深度復刻人類認知行為邏輯

團隊在2025年上半年推出具身操作基礎模型ZERITH-V0，實現了場景超長序列多任務的突破。而在攻克場景泛化與非結構化交互難題的過程中，當前主流的端到端串行架構存在明顯局限，而零次方基于計算神經科學的跨時尺度處理機制與預測編碼，自研出類腦雙流異步執行架構ZERITH-V2，其核心突破在于三大技術：

認知-行為雙流異構網絡，模型解耦為認知網絡負責高維語義理解、全局規劃。行為網絡負責實時反應推理、高動態柔順力控。

神經動力學引擎與異步稀疏調制，通過異步稀疏連接解決雙流對齊與通信開銷問題，其中，創新神經動力學引擎將低頻意圖平滑映射為高頻控制的“引力場”，從而同時保障了底層控制實時性與高動態任務的穩定性。

4D 時空記憶模塊與預測編碼網絡，該模塊構建“三重記憶空間”，并搭配物理先驗預測編碼網絡，解決機器人在長程任務中的“記憶丟失”問題，實現物理動態變化的提前預測與補償。

該架構為零次方在復雜非結構化場景中的落地應用，以及泛化遷移上構筑了強大的通用底座。

4D時空記憶模塊與預測編碼網絡架構圖

04.

訂單落地印證商業潛力：跨越“偽通用”，以商業閉環鍛造“真通用”道路

2026開年以來，零次方機器人在剛性需求場景中，已收獲了近億元訂單。當下與華潤萬家、潤澤集團、商湯集團等多家行業龍頭達成戰略合作，這也正是穿越“偽通用”、扎實錨定“去通用”的階段標志。

如今以商業落地滋養技術通用的飛輪已然轉動。一年內，從零到實現全國20余個地標場景的驗證與數百臺穩定交付，零次方不僅證明了其工程化與量產能力，更跑通了一條可持續的進化路徑：從高價值商業場景反哺通用智能的務實路徑 !