主打視頻學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)可擴(kuò)展的全身智能。

作者丨齊鋮湧

編輯丨馬曉寧

AI科技評(píng)論獨(dú)家獲悉，卡內(nèi)基梅隆?學(xué)機(jī)器?研究院（CMURI）博?后、悉尼?學(xué)（USYD）?聘助理教授WilliamZhi聯(lián)合創(chuàng)辦具?智能公司?ZenoAI（芝諾機(jī)器?），致?于打造通?全棧物理智能（Full-stackPhysicalAI），提供可靠的全?靈巧操作解決?案。

CMURI是全球最頂級(jí)的機(jī)器?研究機(jī)構(gòu)之?，在具?智能?向范式演進(jìn)的進(jìn)程中直接催?了?批明星公司與領(lǐng)軍?物，例如：DeepakPathak（SkildAI）、SebastianScherer（FieldAI）、XianZhou（GenesisAI）、ChrisUrmson（Aurora）、ChrisAtkeson、HowieChoset、GuanyaShi等。

ZenoAI成?于2025年6?，總部位于杭州，在悉尼設(shè)有研發(fā)中?。團(tuán)隊(duì)成員來?卡內(nèi)基梅隆?學(xué)、浙江?學(xué)、悉尼?學(xué)、伊利諾伊?學(xué)厄巴納-?檳分校等國(guó)內(nèi)外頂尖?校，且均為95后，展現(xiàn)出強(qiáng)?的創(chuàng)新活?。

與當(dāng)前多數(shù)具?公司不同，ZenoAI?創(chuàng)業(yè)之初選擇?差異化技術(shù)路線：

▎全?協(xié)同運(yùn)動(dòng)的端對(duì)端模型

堅(jiān)持采?全?控制的?體化架構(gòu)，打破了傳統(tǒng)感知、移動(dòng)與操作割裂的范式。通過統(tǒng)?模型協(xié)調(diào)機(jī)器?的底盤位姿調(diào)整與上肢精細(xì)操作，使機(jī)器?在復(fù)雜任務(wù)中展現(xiàn)出更強(qiáng)的全?協(xié)調(diào)性、動(dòng)作連貫性與動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性。

▎第三?稱視?視頻學(xué)習(xí)路徑

開發(fā)了從海量第三?稱視?視頻中提取?為先驗(yàn)的預(yù)訓(xùn)練?法，以緩解數(shù)據(jù)稀缺這?核?瓶頸。機(jī)器??先通過?類動(dòng)作學(xué)習(xí)通?的物理直覺與任務(wù)結(jié)構(gòu)，再結(jié)合少量但?質(zhì)量的機(jī)器??范進(jìn)??效后訓(xùn)練，從?顯著提升技能獲取效率與泛化能?。

▎在部署中?省、求助與持續(xù)改進(jìn)

強(qiáng)調(diào)機(jī)器?在真實(shí)部署中的持續(xù)進(jìn)化，使得機(jī)器?在執(zhí)?過程中主動(dòng)識(shí)別??能?邊界，在不確定或失敗?險(xiǎn)升?時(shí)進(jìn)??省并及時(shí)請(qǐng)求幫助，同時(shí)利?部署中的反饋不斷修正與更新策略，從?在真實(shí)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)更可靠的?期提升。

作為ZenoAI的聯(lián)合創(chuàng)始?&?席科學(xué)家，William Zhi教授是?位95后?年學(xué)者，擁有頂尖的機(jī)器?學(xué)術(shù)履歷：

? 博士畢業(yè)于悉尼大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院并獲得杰出論文獎(jiǎng)，師從Fabio Ramos（英偉達(dá)首席研究科學(xué)家），并與Lionel Ott（Autonomous Systems Lab，ETH Zürich）長(zhǎng)期合作，專注解決機(jī)器人感知與運(yùn)動(dòng)生成問題；

? 博士期間在英偉達(dá)西雅圖機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室（NVIDIA Seattle Robotics Lab）進(jìn)行具身智能研究，在時(shí)任實(shí)驗(yàn)室主任Dieter Fox（華盛頓大學(xué)）的領(lǐng)導(dǎo)下，與Nathan Ratliff（Director of Robotic Systems）、Tucker Hermans（猶他大學(xué)）緊密合作，開展機(jī)器人靈巧操作研究；

? 以 Postdoctoral Fellow 身份加入卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究院（CMU RI）Matthew Johnson-Roberson（時(shí)任 CMU RI 院長(zhǎng)）團(tuán)隊(duì)，后與 Matt 教授加入范德堡大學(xué)（Vanderbilt）共同建設(shè)College of Connected Computing，擔(dān)任Visiting Faculty。

沿著這條學(xué)術(shù)路徑，William 一直處在具身智能賽道最前沿的科研核心圈。對(duì)于一家新成立的具身智能公司而言，背后所連接的人才網(wǎng)絡(luò)與方法論資源，往往比單點(diǎn)明星履歷更為重要。

2026年初，William 正式入職悉尼大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院擔(dān)任長(zhǎng)聘助理教授，成立Physical AI and Robotics Lab并在澳大利亞機(jī)器人中心（ACFR）開展真實(shí)世界具身機(jī)器人前沿技術(shù)研究與場(chǎng)景落地，擔(dān)任ICRA 2026和RSS 2026的AE、AC。在PhD 和 Postdoc 期間發(fā)表40余篇機(jī)器人頂會(huì)和頂刊論文，并獲得L4DC Best Paper（Learning-based Control 頂會(huì)）、RSS Pioneer（全球最頂尖機(jī)器人學(xué)者 Early Career 獎(jiǎng)項(xiàng)）等榮譽(yù)，在擔(dān)任教職帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)之前有如此科研產(chǎn)出，在同齡研究者中極為罕見。

從現(xiàn)有公開線索來看，Zeno AI 已經(jīng)具備幾個(gè)典型的早期特征：國(guó)際化研究與產(chǎn)業(yè)背景、差異化技術(shù)與落地?cái)⑹?/strong>以及中澳雙節(jié)點(diǎn)快速布局。

隨著PhysicalIntelligence、SkildAI、Figure等國(guó)際巨頭加速布局，國(guó)內(nèi)它?智航、千尋、星海圖等企業(yè)接連獲得?額融資，具?智能正從實(shí)驗(yàn)室?向商業(yè)落地。ZenoAI憑借其獨(dú)特的技術(shù)路徑和海外市場(chǎng)策略，能否在這?藍(lán)海中開辟新航道？讓我們拭?以待。

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