获取大规模、自变高质量的系列数据，仍是无本当前具身智能行业面临的核心挑战，也是体数推动模型与本体进化的关键前提。目前，采方高质量数据依然稀缺且昂贵。具身基建随着行业对“具身模型需要何种数据”及“如何高效采集”形成共识，模型2026年被业界定义为“数采元年”。定义

近日，数采自变量机器人正式推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，自变涵盖三款产品：QUANXTA Zero-G0（VR头显+背包+双夹爪）、系列QUANXTA Zero-G1（头环+双夹爪）及QUANXTA Zero-E0（头环），无本全面覆盖多样化采集场景。体数该系列设备无缝接入自变量具身智能一站式数据服务体系，采方提供从数据采集、具身基建清洗、自动化标注、质量控制到数据增广的全链路服务，旨在将原始数据转化为模型真正可训、可用的核心资产，服务于模型训练及本体推理评测。

当前，具身行业的数据采集方与模型训练方存在明显的割裂现象，导致模型端的需求难以及时反馈至采集端，阻碍了数采方法的优化迭代，使得“数采-模型”无法形成高效的迭代飞轮。

自变量此次发布的QUANXTA Zero系列无本体数采方案，是行业内首次由具身模型与本体厂商亲自下场，基于模型训练的实际数据需求，反向设计数采方案。这一举措显著提升了数据采集的效率与质量。以自变量此前开源的数采方案为例，其入库数据的有效率超过85%，远超行业平均水平。

对于数采服务商而言，需统筹计算整体数采成本的“大账”，而非仅关注硬件成本的“小账”。自变量的QUANXTA Zero系列方案帮助客户算好“采集成本的大账”。在硬件成本低于行业均值的基础上，自变量通过实验验证了“无本体数据:真机数据”的最佳混合配方，将模型完成简单任务的整体数据成本降低约60%。这不仅提升了数据生产效率，更助力数采商在“数采元年”抢占发展先机。

自变量QUANXTA Zero系列无本体数采方案具备以下核心优势：

1. 数据采集兼具高质量与高效率

• 全模态数据可用性强：支持数据回放、迁移及模型训练，兼容“无本体+真机”混合训练模式。
• 高精度多模态同步：多模态传感器时间对齐误差控制在1毫秒以内，帧率100%对齐，定位精度达毫米级。支持大广角视野覆盖及全模态数据采集。
• 高效全身移动采集：采用一键式启停设计，支持行业领先的全身移动操作数据采集（覆盖移动、双臂操作、升降）。采集效率较传统遥控方式提升2.33倍。
• 极简操控体验：QUANXTA Zero APP提供极简交互，面对高维度、长序列采集任务无需分步拆解，单次操作即可全量完成，大幅提升数采效率。

2. 全行业唯一支持“移动采集数据本体回放”

• 具备全行业独有的全身移动数据采集能力，快速生成覆盖移动、双臂操作及升降的全身无本体数据。
• 模型可基于移动数据实现本体回放，并支持不同本体构型的适配与迁移。

3. 具身一站式平台保障数据高可用性

• 无缝接入自变量全套数据管线，构建“采集接入 → 数据清洗 → 智能标注 → 人工质检 → 训练评测 → 模型迭代”的闭环流程。
• 实现从数据采集到模型训练的高度自动化，彻底打通数据赋能模型的“最后一公里”。

作为国内领先的具身智能企业，自变量聚焦于自研通用具身智能大模型及人形机器人本体，是国内最早采用完全端到端路径实现通用具身智能大模型的公司之一。其全栈自研的“量子一号”和“量子二号”机器人本体，已规模化进入数百个家庭及产业场景。基于QUANXTA Zero-G0发布并开源的数采研究，正在重塑并更新数采行业的既有范式。