在智能研究和开发的宝石中，通常存在以下数据问题：缺少数据模式，复杂的数据收集过程，复杂的任务数据管理以及用于模型培训的高阈值，识别的部署。许多瓶颈已成为体现智能模型从实验室转变为大型应用程序的“障碍”。零功率已根据其自身的模型开发经验，深入了解工业疾病点，并启动“全模式”体现的数据完整链接解决方案，从而通过瓶颈数据点破坏了“全模式”的数据完整链接解决方案。该解决方案如上图所示。未来3 - 5年内，用于体现数据需求的技术途径的设计：当前的体现智能模型的开发仍处于发展阶段，每个研究小组的技术途径逐渐探索更丰富的方式：视觉融合方案（例如ACT，ACT政策，DP3，DP3，DP3，DP3）等等）：通过联合视觉信息和视觉信息的部署以及视觉信息的部署以及数据改进，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，数据，迫切愿望的可视化能力，可视化的能力。但是，由于缺乏机械反馈，它在身体接触活动中还不够。语义 - 视觉合并融合方案（例如PI0，Groot等）：介绍语义信息（例如语言指令/场景描述），以增强对环境活动和延长序列的理解，结合视觉和联合状态，以实现多模式决策，并强调复杂任务的一般一般任务。视觉连接力的关节建模（例如RDP等）引入了强度/触觉反馈，以生成物理表示，以提高Pan-Precision操作的稳定性；一个莫尔E完整的模态架构成为一种新趋势，环境语义协同推理是通过跨模式对准实现的。在这种情况下，零功率中数据的全模式架构具有双核心优势：1。维度兼容性：具有高维数据的完整数据可以自然降低维度，以生成现有范式算法的任何亚模式数据集； 2。价值持久性：预设传感器恢复通道，集成工具，以标记多模式数据流的对齐，为新兴VLA，跨模式对齐，物理推理，世界模型以及其他可能出现在接下来的3-5年中可能出现的模型提供了燃料。该设计看起来与当前的技术生态系统兼容，并支持支持长期算法演变的“高维数据库”。此外，零功率中的“全模式”数字采集类人类机器人Zerith-H1完美地考虑了整个模式DA的设计零功率的TA体系结构，实现了全模式数据提取和实现。基于人形机器人Zerith-H1“人体“人体结构”，“超人”活动范围的“整体模态”：上脚结构和Zerith-H1自由设计是在人体中所指的，并在此基础上引用了关节运动的发生率，使其成为成人超越成人的灵活操作空间。 Zerith-H1的主要参数引入了高维的“全模式”传感器设计：通过训练具有体现智能模型的培训，零功能的机械阶段的零功能机械阶段，这些阶段的零功能机械时期，这些人可以集成了各种模式的人，可以投票到“零态度”，这可以投票到“零态度”，该信息可以投票到“跨度信息”，“三二维信息”的信息集合，三二维信息，三层信息，该信息的信息，三二维信息，这些信息是指定性的。强度，Zerith-H1配备了触觉下巴，并结合了高分辨率在视觉触觉传感器上，以实现对抓地力触摸的准确感知。零功率在视觉触觉传感器中具有深厚的技术积累，这些传感器来自Tsinghua AI机器人实验室。实验室建议一种高光谱视觉触觉传感方案，该方案超过了人类理解水平。相关的视觉触觉结果已由ICRA，最佳纸质决赛入围者ICRA反复发表，并发表了有关T-RO，软机器人技术和T-Mech的相关研究。远程操作系统的低晶格和高动态响应：为了更好地满足实时的巧合操作的需求，零功率驱动了机器人和收集器之间的通信延迟到零延迟，实现了同步同步的“双胞胎”图；同时，通用设备继续运行超过4个小时，满足数据收集的长期需求。 VR遥控演示VR应用程序快速BUILDS物理世界和虚拟世界之间的联系通道：基于VR主要设备的Zerith-VR应用程序，它实现了远程操作设备，车身机器人和体现的数据管理平台的超低数据传递延迟。同时，通过“一单击”设备连接和“指南”数据流工作，用户可以快速掌握获得复杂任务的功能，确保数据收集质量并提高数据采集效率。 Zerith-VR App接口接口浮雕采集管理平台：转换在现成燃料使用中收集的各种数据。为了响应不同数据采集任务的需求，复杂的收集过程，数据管理和纪念活动，已将数据的零功率数据管理平台用于全面处理数据管理。依靠自己在开发模型中的经验，通过数千个数据获取和试验，易于使用数据管理平台经常测试。如今，它已正式推出了使用分类数据，清洁，标签和获取的模块化和高级舒适。获取具体数据的过程包含出色的培训和部署工具链：使培训和情况更快，简化。同时，为了快速启用用户，Maginhawang将数据集应用于模型培训，零功率数据平台旨在与主流开源算法框架（例如ACT，Policy Policy，DP3等）兼容；数据接口与基础的训练后模型兼容（PI0，Groot，Zerith-V0等）（Lora，Full Tuning，RL等），以提供满足许可要求的快速培训访问功能。在模型培训过程中，Swanlab（零功率的AI训练工具）被深入整合，以实现整个模型训练过程，实时监控，数据可视化和批处理实验分析，这有助于科学使用rs调整参数并管理历史记录与专家数据的交互，并出色预防自己的体现模式。在模型的理解中对香肠的过程进行视觉监测和记录。机器人可以选择多达500个顶部计算功率主机，结合易于使用的部署框架，优化推理的影响，实现淫秽行动的实现，并对现场的真正可见的着陆效应。