行业普遍面临三大数据难题。第零定律以工程化运营体系、专业数据团队和自动化技术能力为基础，逐一破局。
真实物理交互数据依赖真机与真人演示，采集执行、质量控制的成本居高不下。
数据质量参差不齐，缺乏可量化的评价体系，直接影响模型训练效果与迭代节奏。
一次性交付的静态数据包无法支撑模型持续演进，长尾场景供给难以保障。
从采集执行到持续订阅，覆盖具身智能模型训练数据的完整生命周期。
面向具身大模型微调、高精度操作学习及复杂任务训练，提供任务设计、采集执行、质量控制到数据交付的全流程解决方案。
面向世界模型预训练与具身智能基座模型学习，提供 Ego-centric 第一人称演示数据与 UMI 结构化操作数据两类产品。
围绕多源信息理解与物理关系建模需求，提供专业精细的多模态标注服务，AI 预标注与人工精修协同作业。
区别于一次性交付的静态数据包，构建面向模型持续演进的数据供给体系，提供长期、动态的数据支持。
依托 7×24 小时调度与运营机制，保障数据采集任务连续、有序推进，满足客户规模化数据需求。
面向世界模型预训练、具身智能基座模型学习及通用操作能力构建，两类演示数据产品覆盖多样化真实场景。
依托自主研发的低成本多模态采集设备和自动化处理管线，通过分布式采集网络覆盖多样化、非结构化的真实生活场景，将原始数据加工为可直接用于模型训练的标准化数据。
组织专业采集团队进入家庭、商超等代表性真实场景，记录包含动作过程、环境状态及物理交互反馈的结构化操作轨迹，为模型学习复杂操作技能提供数据支持。
围绕具身智能模型对多源信息理解和物理关系建模的需求，重点校验数据的时空一致性与物理合理性。
AI 模型完成初始标注，快速处理海量多模态数据
专业标注员精修校验，保障动作语义与空间关系准确
多轮交叉审查，重点校验时空一致性与物理合理性
结合模型在实际运行中的表现，针对薄弱环节和长尾场景持续采集数据，支持模型迭代优化。
根据应用环境和任务场景的变化，定期补充和更新训练数据。
结合模型实际运行表现，针对薄弱环节和长尾场景持续采集，支持迭代优化。
逐步形成数据质量评价、价值衡量和交付管理标准，为数据平台化与生态化发展奠定基础。
北京第零定律智能科技有限公司专注于具身智能领域的数据基础设施建设，面向机器人及具身大模型研发企业，提供真实物理交互数据采集、人类演示数据生产、多模态数据标注以及持续数据订阅等服务。
公司以工程化运营体系、专业数据团队和自动化技术能力为基础，持续提升数据生产的质量、效率与可扩展性，助力客户缩短模型训练与迭代周期，推动具身智能技术加快从研发验证走向实际应用。
未来，公司将进一步拓展多场景数据生产能力，推动数据标准、质量评价体系与产业协作机制建设，为机器人及具身智能技术的训练迭代和产业化应用提供长期、稳定的数据支持。
| 公司全称 | 北京第零定律智能科技有限公司 |
| 品牌简称 | 第零定律 · 0th Law AI |
| 成立时间 | 2026 年 5 月 8 日 |
| 法定代表人 | 张金 |
| 注册资本 | 1,000 万元人民币 |
| USCC | 91110101MAKDH5PG1A |
| 总部地址 | 北京市东城区新中街68号8A楼6层601室 |
| 官方域名 | 0thlawai.com |