自变量机器人推出QUANXTA Zero无本体数据采集方案，降低具身智能训练数据成本

自变量机器人科技（深圳）有限公司推出QUANXTA Zero系列无本体数据采集方案。该方案由定位头环与智能双夹爪组成，定位精度达毫米级，数据入库有效率超过85%，可将模型训练数据成本降低90%至95%，并将从数据采集到真机部署的全流程从6个月压缩至3天。

据自变量机器人介绍，QUANXTA Zero是行业唯一跑通“数据采集—数据处理—模型训练”全闭环的数采方案，也是唯一由模型公司打造的数采设备。其配套数据管线涵盖清洗、标注、质控与增广等环节。公司认为，数据并非天然的“石油”，而是极度复杂的“工业品”，其处理与全链路优化的复杂度甚至高于模型本身，因此推出该方案以降低具身智能模型训练的数据门槛。

自变量机器人是一家专注于具身智能大模型研发的企业，总部位于广东深圳。此前，公司已发布全球首个将视觉、语言、触觉、动作、物理预测整合进同一神经网络的世界统一模型WALL-B，并开源了分布式训练优化器DMuon、跨模态动作分词器X-Tokenizer等底层成果。此次推出的QUANXTA Zero系列，进一步补全了其在数据基础设施环节的布局。