芝诺机器人发布Zeno-1，面向多机器人协作的具身智能模型

芝诺机器人近日发布物理智能基础模型Zeno-1。该模型拥有3B参数，专为去中心化多机器人协作设计，能够在本地以30Hz频率进行闭环视觉-运动推理，使机器人无需中央调度即可自主协作完成任务。

据介绍，Zeno-1通过四阶段训练实现这一能力：先在大规模视频数据上预训练，学习物理世界规律；随后进行单体具身训练，让单台机器人掌握灵巧操作与工具使用；第三阶段采用闭环伙伴交互，让两台独立运行的机器人互为训练伙伴，在真实交互中习得等待、让步、重新校准时序等协作行为；最后针对协作失败的关键时刻，由操作员提供纠正性演示并补充至训练数据，使模型在易错处投入更多学习资源。

演示中，两台运行同一策略副本的机器人完成了挂裤子、给枕头装真空袋等长程任务。每台机器人仅依据自身观测做决策，协作行为从同一模型分布中自发涌现，而非通过显式通信协调。芝诺机器人认为，共享的物理世界本身即协调接口，这种去中心化架构相比中央控制方式更具扩展性和鲁棒性，新增机器人只需加载同一策略副本即可。

芝诺机器人表示，Zeno-1验证了协作物理智能可在单一去中心化策略中实现。业内已出现类似方向的探索，如斯坦福团队2026年6月提出的CHORUS方法，以及Figure、Google DeepMind等公司在多机器人协作上的布局，机器人基础模型正从单体能力向协作智能演进。