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。

一键式采集设计启停随心，行业领先的全身移动操作数据采集，可快速采集覆盖移动、双臂操作、升降的全身无本体数据，采集效率提升至传统遥控方式的 2.33 倍。

QUANXTA Zero APP 极简操控，面对高维度长序列的采集任务，无需分步拆解，一次操作，全部完成，提升数采效率。

2、全行业唯一支持 " 移动采集数据本体回放 "：

具备全行业唯一的全身移动数据采集能力，可快速采集覆盖移动、双臂操作、升降的全身无本体数据，并且模型可根据移动数据实现本体回放、支持不同本体构型。

3、具身一站式平台保障数据高可用：

可接入自变量的全套数据管线，包含 " 采集接入 → 数据清洗 → 智能标注 → 人工质检 → 训练评测 → 模型迭代 "，让数据采集到训练模型成为高度自动化流程，打通数据到模型的最后一公里。

自变量作为国内领先的具身智能企业，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。其全栈自研的机器人本体量子一号和量子二号，则已经规模化进入数百用户家庭和产业场景。基于 QUANXTA Zero-G0 发布并开源的数采研究，更是更新了数采行业范式。