【刷快手粉丝】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

  发布时间:2026-07-30 02:13:06   作者:玩站小弟   我要评论
/涨粉易/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 刷快手粉丝。

        /涨粉易/获得大规模、自变高质量的系列数据,仍然是无本刷快手粉丝具身智能行业当前的主要挑战之一,是体数模型和本体进步的先决条件。目前这些数据昂贵而稀少,采方对于具身模型需要怎样的具身基建数据、如何采集这些数据,模型行业也在形成共识,定义将2026年定义为“数采元年”。数采

  近日,自变刷快手粉丝自变量机器人发布QUANXTA Zero系列无本体数采方案,系列包含QUANXTA Zero-G0(VR头显+背包+双夹爪)、无本QUANXTA Zero-G1(头环+双夹爪)和QUANXTA Zero-E0(头环)三款产品,体数覆盖多种数采需求。采方数采设备能够接入自变量的具身基建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。

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  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。

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  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。


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