自变量发布QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从具身模型反向定义数采基建

获得大规模、高质量的数据，仍然是具身智能行业当前的主要挑战之一，是模型和本体进步的先决条件。目前这些数据昂贵而稀少，对于具身模型需要怎样的数据、如何采集这些数据，行业也在形成共识，将2026年定义为“数采元年”。

近日，自变量机器人发布QUANXTA Zero系列无本体数采方案，包含QUANXTA Zero-G0（VR头显 背包 双夹爪）、QUANXTA Zero-G1（头环 双夹爪）和QUANXTA Zero-E0（头环）三款产品，覆盖多种数采需求。数采设备能够接入自变量的具身智能一站式数据服务：包括数据采集、清洗、自动化标注、质量控制以及数据增广，服务于模型训练和本体推理评测，将数据变为模型真正可训、可用的宝贵资产。

目前具身行业内的数据采集方与模型训练方仍较为割裂，导致模型训练方的需求无法及时反馈到数采方，优化改进数采方法，数采端与模型端无法形成迭代飞轮。

自变量此次发布QUANXTA Zero系列无本体数采方案，是行业内首次有具身模型和本体厂商亲自下场，从模型训练的实际数据需求出发，反向设计数采方案。这大幅提升了数采端的采集效率和质量，以自变量此前开源的数采方案为例，其采集数据的入库数据有效率超过85%，远高于行业平均水平。

对于数采商来说，需要计算整体数采成本的“大账”，而非仅是数采硬件成本的“小账”。自变量的QUANXTA Zero系列无本体数采方案，能够帮数采商算“采集成本的大账”，而不仅是“数采硬件成本的小账”。在硬件成本低于行业平均值的前提下，自变量通过研究实验出的“无本体数据:真机数据”混合配方，能够将模型完成简单任务的数据成本，整体降低约60%，在提升了数据生产效率的同时，更在“数采元年”帮助数采商抢得发展先机。

自变量的QUANXTA Zero系列无本体数采方案具有多个核心优势：

1、数据采集兼具高质量和高效率：

• 全模态数据可回放、可迁移、可用于模型训练，支持无本体 真机数据混合训练。
• 多模态传感器时间对齐 1毫秒以内，帧率 100% 对齐，定位精度mm级。支持大广角视野覆盖、全模态数据采集。