场景与任务方
定义任务、现场条件和验收方式。
由中国科学院香港创新研究院孵化
让机器人在真实任务中
执行、学习，持续进步。
从一个具体任务出发，连接机器人执行、人工协助与现场验证，让真实交互中的经验回到下一次测试。
现场任务→
人工协助→
复测
合作方向
从一个任务，连接不同伙伴。
科研与算法团队
研究任务理解、人工介入和经验学习。
设备与集成伙伴
把设备接入同一条测试流程。
以上是可开展的合作方向，具体项目以双方确认的任务为准。
01 / 核心能力
从现场经验，走向模型能力。
以通用物理智能为长期目标，从可验证的任务开始，连接系统、模型和实训环境。
连接执行与人工协助
ZRCoPilot 连接遥操作、任务记录与人工接管，为真实场景中的数据采集和执行验证提供支撑。
了解 ZRCoPilot ↗研究经验如何转化为能力
ZRPhysicalWorld 围绕状态理解、动作结果与经验学习展开研发，探索机器人能力的持续提升与迁移。
了解 ZRPhysicalWorld ↗让进步回到现场检验
物理智能实训场组织设备、任务与测试环境，用具体任务检验系统表现，为后续迭代提供依据。
了解验证流程 ↗02 / 真实场景
走进任务发生的地方。
从操作过程到测试环境，记录机器人走向真实应用的每一步。
走近一次清洁任务
单视角记录机器人在洗手台前的物品操作与擦拭过程。
从不同视角看任务过程
多画面展示抓肥皂、擦瓷砖，以及抓起洗手液瓶后用布擦拭的片段。
团队动态
阅读完整动态 ↗CopilotTele 获 IEEE CASE 2026 最佳学生论文奖
陈辰睿担任论文第一作者。研究聚焦风险引导共享自主，获奖结果由团队确认。
Nature 子刊 · npj 系列
查看研究详情 ↗AssemblyMate 研究发表于 npj Advanced Manufacturing
上下文感知 AI-XR 装配协作研究，张云波教授担任通讯作者，由跨机构团队共同完成。
03 / 智融团队
在现场，把想法向前推进。
04 / 开始合作
从你的一个真实任务开始。
告诉我们任务流程、现场条件和期望结果，一起确定适合的验证路径。
场景验证
选择具体任务，明确测试条件与验收标准。
联合研发
围绕机器人执行、人工协助与模型学习开展研究。
实训场合作
共同规划任务环境、设备接入与测试流程。