一文看懂｜零次方：人形機器人的“00后”時刻

你敢想象嗎？一家成立僅7個月的公司，就能獲得三輪融資，拿下近億元訂單！背后的硬核玩家究竟是誰？

2025年1月，一群來自清華大學AI&Robot實驗室的“00后”創立了零次方機器人，并以其驚人的成長速度，迅速成為具身智能賽道最受矚目的新星之一。

但這群清華00后面臨的真正考驗，才剛剛開始。

在資本熱捧和行業光環背后，零次方的故事不僅僅關乎技術突破，更是一場關于科技成果轉化、商業落地能力與行業殘酷競爭的全面考驗。

01 關于零次方的成長故事

零次方是國內首家實現專項場景長序列多任務連貫操作的機器人企業，致力于“通用具身智能服務千行百業，千家萬戶”。

公司已完成以合肥、深圳、日本東京三地為核心的國際化發展布局，具有頂尖研發、豐富場景應用及海外市場的拓展能力。

零次方創始團隊堪稱“學霸天團”，主創成員均來自清華大學AI&Robot實驗室，平均年齡不到22歲。這群年輕人在機器人操作及運動控制領域已有深厚積累，在T-RO、CoRL、ICRA、IROS等頂級期刊和會議發表多篇論文。

目前，該團隊已構建具身智能全鏈路產品技術能力，涵蓋運動控制、具身操作、人形機器人本體、輪臂式機器人本體、數據采訓全工具鏈等能力。

零次方為科研教育領域提供機器人本體與算法研究方案，為商業服務場景提供機器人、場景大模型及落地整體解決方案，并推出“全態”具身數據全鏈路解決方案，通過集成機器人、VR設備與訓練工具鏈，為具身行業解決機器人智能化訓練中數據模態缺失、采集繁瑣、管理復雜與訓練門檻高等核心痛點。

力合科創總經理汪姜維公開評價稱，零次方的孵化和成長，是科技成果轉化的成功實踐，更是清華大學“實驗室-產業-資本”三角閉環的生動詮釋。

半年時間里，零次方推出了Zerith Z1和H1兩款機器人本體。

Zerith Z1采用AI輔助進行結構參數設計，實現了更高的動態運動性能與更低能耗，其亮點在于自研具身智能算法越用越高效，支持開放接口，方便二次開發。

Zerith-H1為輪臂人形機器人，擁有高度仿生靈活機身，還搭載3RGBD相機+激光雷達，能融合真實環境感知，精準適應多樣工作場景，主要為商服場景提供具身智能應用整體解決方案。

5月，零次方發布專項場景操作基礎模型Zerith-V0，成為國內首家實現專項場景超長序列多任務連貫操作的機器人企業。

除了持續創新能力，零次方的融資節奏也令人矚目。2025年2月完成數千萬元天使輪融資，2025年7月完成天使+和天使++輪億元級融資，投資方包括包河創投、同創偉業、力合科創、水木基金等知名機構。

公司宣布已獲數千萬元實際訂單，意向訂單總額近億元，主要涵蓋科研教育、數據中心、酒店服務和文娛展覽場景等。

但是，在人形機器人行業，意向訂單與最終交付之間存在巨大鴻溝。常壘資本管理合伙人馮博表示：“當前人形機器人行業處于概念驗證期到商業化早期的過渡階段，在前一階段中，哪個項目能賽馬成功，還是未知數。”

02 產業化道路上的多重挑戰

零次方面臨著整個人形機器人行業共同的技術瓶頸。

首先是核心部件仍需依賴國際供應鏈。雖然目前我國人形機器人核心部件的國產化率已超70%，但高端芯片和核心算法平臺仍受制于國際供應鏈的波動。

其次是電池續航短板。人形機器人普遍面臨續航時間只有2到4小時的困境。高智能往往對應高能耗，大模型或GPU芯片配置都是“電老虎”。機器人動作柔性越強能耗越大，也容易導致電池發燙甚至宕機。

最后，零次方在量產能力方面也面臨著關鍵考驗。

零次方今年2月宣布立項，5月開始產品宣發，7月就交付ZERITH-H1產品，緊接著8月實現大規模出貨，最后年底計劃交付500臺，總共用不到半年時間跑通了量產流程。

公司自稱建立了具身智能機器人生產制造體系，規模化的量產進一步驗證了體系的質量，并為未來大規模場景化落地提供基礎。

但是，業內專家對人形機器人量產能力普遍持謹慎態度。要知道，新能源汽車行業花了近十年時間才解決大規模量產和質量控制問題，人形機器人的復雜程度遠高于電動汽車，其量產難度可能被低估。

03 資本熱背后的冷思考

2025年上半年，國內具身智能產業發生144起融資事件，總額高達195億元，平均單筆融資1.35億元。機器人企業如雨后春筍般冒出，半年內新增智能機器人超過11萬家。

在這輪投資熱潮中，市場正在顯現理性化的趨勢。一位專注于具身智能投資的人士指出：“業內對于標的的篩選正趨于理性，早期可能更看重創始人背景等單一因素，而現階段投資人更注重評估企業的商業化路徑可行性及落地進度”。

零次方機器人盡管在其資本市場上炙手可熱，但其發展路徑清晰地揭示了具身智能產業在狂熱背后的現實挑戰。資本可以加速技術迭代，但無法縮短產業成熟所需的客觀時間。

零次方的核心競爭力在于其精準的場景選擇能力，與許多同行研究的復雜工業場景不同，他們選擇了酒店、餐廳等商服領域作為突破口。

然而，即使是這些“相對簡單”的場景，零次方仍需面對高性能核心部件成本高昂、缺乏統一的行業標準與認證體系，以及市場對技術成熟度預期過高等多重挑戰。

面對這些挑戰，零次方制定了明確的發展規劃。公司將繼續深化具身智能專項場景基礎模型算法研發，加速量產工廠的規模化建設，推動年底500多臺機器人量產交付。

同時，公司還將聯合產業資本、政府機構、開發者生態打造具身智能數據樞紐，解決目前具身行業數據模態缺失、數據采集流程繁瑣等難題。

在政策與資本的雙重加持下，人形機器人也許會迎來爆發式增長。但真正的挑戰才剛剛開始，從實驗室到量產線，需要克服的不僅是技術瓶頸，更是整個產業基礎薄弱帶來的系統性難題。

人形機器人的“00后”時刻正在加速前進，而像零次方這樣的開拓者們，仍需帶領它們面對現實場景的嚴苛考驗。