自变量发布QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从

数据获取这件事，依然是具身智能赛道绕不开的一道硬骨头。想要推动模型和本体的进化，高质量、大规模的数据是前提条件。但现实是，这些数据既贵且稀少。行业里对于“到底需要什么样的数据、怎么去采”这个问题，也才刚刚开始形成共识，甚至不少人直接把2026年称为“数采元年”，可见大家对这件事的紧迫感。

就在这个节骨眼上，自变量机器人（X-shaped）放出了他们的新动作——QUANXTA Zero系列无本体数采方案。这个系列一口气推出了三款产品：

（VR头显+背包+双夹爪）、（头环+双夹爪）和（头环）。三款产品各有侧重，基本覆盖了从高配到轻量的多种数据采集需求。更关键的是，这套硬件背后，接入了自变量机器人自己打造的一站式数据服务：从采集、清洗、自动化标注、质量控制到数据增广，整个链条都打通了，最终目的是让采集回来的数据，真正变成模型能拿来训练的“好东西”，而不是堆在硬盘里的废料。

目前，行业里做数据采集的团队和搞模型训练的团队，常常是各干各的，沟通断层很严重。模型方想要什么数据，采集方未必清楚；采集方怎么优化方法，模型方的反馈也传不回来。这样一来，需求和供给始终对不上，数据采集和模型训练之间根本转不起来。

自变量的做法，恰恰是打破了这种隔阂。它是行业内头一回有具身模型厂商亲自下场，从模型训练的实际需求出发，倒推着去设计数据采集方案。这个思路转变很有意思。你想，如果连做模型的人自己都不知道数据该怎么采，那第三方采集商就更难摸到门道了。而自变量带着自己对模型的理解去搞采集，效率和质量自然就上了一个台阶。举个例子，他们之前开源的那套数采方案，入库数据的有效率超过了85%，这已经远远甩开了行业平均水准。

对于数采商来说，这里面其实需要算一笔大账。很多人只盯着硬件成本，觉得买设备花了多少钱，就是成本的全部。但真正的成本大头，是“把数据变成模型可用的东西”这件事本身。自变量的QUANXTA Zero方案，就是在帮大家算这笔“大账”。在硬件成本已经做到低于行业平均水平的前提下，他们通过研究实验摸索出了一套“无本体数据 + 真机数据”的混合配比方案。就这么一个配方，能把模型完成简单任务的整体数据成本拉低大约60%。这不仅仅是生产效率的提升，更是在“数采元年”这个窗口期，帮数采商抢到了一张关键的入场券。

这套方案的优势，得展开细说。

第一个是

。它采回来的全模态数据，不仅能回放、能迁移，还能直接拿来训练模型，支持“无本体+真机”混合训练。技术上，多模态传感器的时间对齐精度控制在1毫秒以内，帧率100%对齐，定位精度达到毫米级。再加上大广角视野覆盖和全模态数据采集，数据质量有保障。操作上设计成了一键启停，省去了繁琐的流程操作。特别是全身移动操作的数据采集，效率直接提升到了传统遥控方式的2.33倍。配套的QUANXTA Zero APP极简操控，面对那些高维度、长序列的复杂任务，不需要再一步步拆解去采，一次操作就能全部搞定。

第二个核心优势，是

。目前市面上能做到全身移动数据采集的，独此一家。它能快速采集覆盖移动、双臂操作、升降等全身动作的无本体数据，并且让模型直接通过移动数据实现本体回放，还能适配不同的本体构型。这个能力，对于模型泛化性的提升相当关键。

第三个值得强调的是

。整套方案可以接入自变量自己的全套数据管线，从“采集接入 → 数据清洗 → 智能标注 → 人工质检 → 训练评测 → 模型迭代”，形成了一个高度自动化的闭环流程。这就好比把数据采集到模型训练之间的最后一公里路，彻底铺平了。

自变量机器人作为国内最早走“完全端到端”路径的具身智能公司之一，一直聚焦于通用具身智能大模型和人形机器人本体的自研。他们全栈自研的机器人本体“量子一号”和“量子二号”，已经规模化进入了数百个家庭和产业场景。而这次基于QUANXTA Zero-G0发布并开源的数采研究，某种程度上可以说是重新定义了数据采集的行业范式。一个能做模型的厂家，现在反过来搞采集，这背后的逻辑，讲的是对整个产业链的深度理解，以及对数据本质的洞察。