CMU系再出新品：Zeno AI 推出视频学习驱动的全身智能方案

事件概述

Zeno AI（芝诺机器人）是一家专注于打造通用全栈物理智能（Full-stack Physical AI）的具身智能公司，由卡内基梅隆大学机器人研究院（CMURI）博士后、悉尼大学长聘助理教授 William Zhi 联合创办。公司成立于 2025 年 6 月，总部位于中国杭州，并在澳大利亚悉尼设有研发中心。

核心技术与创新路径

与传统具身智能公司不同，Zeno AI 采取了差异化的技术路线，主要包含以下三个核心维度：

1. 全身协同运动的端对端模型

   • 摒弃了传统感知、移动与操作割裂的架构，采用一体化设计。
   • 通过统一模型协调机器人底盘位姿调整与上肢精细操作，显著提升了机器人在复杂任务中的全身协调性、动作连贯性与动态稳定性。

2. 第三人称视角视频学习路径

   • 针对具身智能领域普遍存在的数据稀缺瓶颈，开发了从海量第三人称视角视频中提取行为先验的预训练方法。
   • 流程上，机器人首先通过人类动作学习通用的物理直觉与任务结构，随后结合少量高质量机器人示范进行高效后训练，从而大幅提升技能获取效率与泛化能力。

3. 部署中的自省与持续进化机制

   • 强调机器人在真实部署环境中的持续优化能力。
   • 系统能够主动识别自身能力边界，在面临不确定或高风险时进行自省并及时请求帮助，同时利用部署反馈不断修正策略，实现长期可靠性的提升。

创始团队背景

联合创始人兼首席科学家 William Zhi 拥有深厚的学术背景与行业资源：

• 教育经历：博士毕业于悉尼大学计算机科学学院，师从英伟达首席研究科学家 Fabio Ramos；博士期间曾在英伟达西雅图机器人实验室从事具身智能研究。
• 科研履历：曾任卡内基梅隆大学机器人研究院博士后研究员，后加入范德堡大学建设连接计算学院；2026 年初正式入职悉尼大学担任长聘助理教授，并成立 Physical AI and Robotics Lab。
• 学术成果：在 PhD 和 Postdoc 期间发表 40 余篇机器人顶会和顶刊论文，曾获 L4DC Best Paper 及 RSS Pioneer 等荣誉。

团队构成与布局

• 团队成员：主要来自卡内基梅隆大学、浙江大学、悉尼大学、伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等国内外顶尖高校，且均为 95 后青年学者。
• 战略定位：具备国际化研究与产业背景，采取中澳双节点快速布局策略，试图在具身智能从实验室走向商业落地的过程中开辟新航道。