"数据采集"难成具身智能最大桎梏，自变量开源数据采集方案XRZero-G0，首批可用数据集已全球开放

数据采集与治理已成为制约具身智能产业发展的瓶颈。近日，自变量机器人开源 XRZero-G0，一套软硬一体的全身无本体数据采集与训练系统。该系统在硬件层添加头部视角，软件层多视角交叉约束，并引入限位和真机成功率检测，将入库数据有效率提升至85%以上。通过实验发现，以10:1比例混合无本体数据与真机数据，即可达到同等规模纯真机数据的效果，数据成本降低至1/20。训练出的模型摆脱了对固定本体姿态的过拟合，具备跨本体零样本迁移能力。自变量已开放2000多小时、覆盖3000个任务的多模态数据集 G0-Dataset，并在 Huggingface 平台上线，相关技术报告已发布在 arXiv。这是国内首个大规模跑通“全身无本体采集→自动质检→混合训练→真机评测”全闭环的工作，为规模化采集具身数据提供了可行路径。