CMU系又诞生一家具身智能公司！Zeno AI如何用全身协同与第三人称视频学习破局？

导语：CMU系又一家具身智能公司Zeno AI成立，主打全身协同与第三人称视频学习。

AI科技评论独家获悉，卡内基梅隆大学机器人研究院（CMU RI）博士后、悉尼大学（USYD）长聘助理教授William Zhi联合创办了具身智能公司——Zeno AI（芝诺机器人），致力于打造通用全栈物理智能（Full-stack Physical AI），提供可靠的全身灵巧操作解决方案。

CMU基因与国际化团队

CMU RI是全球最顶级的机器人研究机构之一，在具身智能范式演进过程中直接催生了一批明星公司与领军人物，例如Deepak Pathak（Skild AI）、Sebastian Scherer（Field AI）、Xian Zhou（Genesis AI）、Chris Urmson（Aurora）等。Zeno AI成立于2025年6月，总部位于杭州，在悉尼设有研发中心。团队成员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，展现出强大的创新活力。

差异化技术路线：全身协同、第三人称学习与自省进化

与当前多数具身公司不同，Zeno AI自创业之初选择了差异化技术路线，主要包含三大核心方向：

全身协同运动的端到端模型

坚持采用全身控制的一体化架构，打破传统感知、移动与操作割裂的范式。通过统一模型协调机器人的底盘位姿调整与上肢精细操作，使机器人在复杂任务中展现出更强的全身协调性、动作连贯性与动态稳定性。

第三人称视角视频学习路径

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，以缓解数据稀缺这一核心瓶颈。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，再结合少量但高质量的机器人示范进行高效后训练，从而显著提升技能获取效率与泛化能力。

在部署中自省、求助与持续改进

强调机器人在真实部署中的持续进化，使得机器人在执行过程中主动识别自身能力边界，在不确定或失败风险升高时进行自省并及时请求帮助，同时利用部署中的反馈不断修正与更新策略，从而在真实环境中实现更可靠的长期提升。

联合创始人William Zhi：95后顶尖学者的成长路径

作为Zeno AI的联合创始人兼首席科学家，William Zhi教授是一位95后青年学者，拥有顶尖的机器人学术履历：

博士毕业于悉尼大学计算机科学学院并获得杰出论文奖，师从Fabio Ramos（英伟达首席研究科学家），并与Lionel Ott（ETH Zürich Autonomous Systems Lab）长期合作，专注解决机器人感知与运动生成问题。
博士期间在英伟达西雅图机器人实验室（NVIDIA Seattle Robotics Lab）进行具身智能研究，在时任实验室主任Dieter Fox（华盛顿大学）的领导下，与Nathan Ratliff（Director of Robotic Systems）、Tucker Hermans（犹他大学）紧密合作，开展机器人灵巧操作研究。
以Postdoctoral Fellow身份加入卡内基梅隆大学机器人研究院（CMU RI）Matthew Johnson-Roberson（时任CMU RI院长）团队，后与Matt教授加入范德堡大学（Vanderbilt）共同建设College of Connected Computing，担任Visiting Faculty。

2026年初，William正式入职悉尼大学计算机科学学院担任长聘助理教授，成立Physical AI and Robotics Lab，并在澳大利亚机器人中心（ACFR）开展真实世界具身机器人前沿技术研究与场景落地，担任ICRA 2026和RSS 2026的AE、AC。在PhD和Postdoc期间发表40余篇机器人顶会和顶刊论文，并获得L4DC Best Paper（Learning-based Control顶会）、RSS Pioneer（全球最顶尖机器人学者Early Career奖项）等荣誉，在担任教职带领团队之前有如此科研产出，在同龄研究者中极为罕见。

早期特征与市场前景

从现有公开线索来看，Zeno AI已经具备几个典型的早期特征：国际化研究与产业背景、差异化技术与落地叙事，以及中澳双节点快速布局。随着Physical Intelligence、Skild AI、Figure等国际巨头加速布局，国内它石智航、千寻、星海图等企业接连获得大额融资，具身智能正从实验室走向商业落地。Zeno AI凭借其独特的技术路径和海外市场策略，能否在这片蓝海中开辟新航道？让我们拭目以待。