国内首个！具身数采「黑箱」正式开源，具身数据昂贵的时代结束了

事件概述

自变量机器人（X-Square Robot）近日开源了国内首个无本体机器人数据采集系统 XRZero-G0，同时打包发布了超过2000小时、覆盖3000个任务的多模态无本体数据集。该系统不仅提供数据采集方案，还包含质检、训练到真机评测的完整链路，有望大幅降低具身智能行业的数据采集门槛和成本。

核心信息

1. 三层数据质量安检机制

• 三摄像头布局：操作员佩戴PICO VR头显，头顶安装全局相机，左右手腕各挂一个相机，配合背包边缘计算实现时空对齐，位姿精度≤4毫米，有效解决遮挡和漂移问题。
• 虚拟限位器（IK验证）：自动过滤超出机器人关节极限的动作，避免遥操作时损坏电机。
• 真机回放验证：随机抽取部分数据直接在真实双臂机器人上做开环回放，只有任务成功完成的数据才入库。
  经过三层筛选，数据入库有效率超过85%。采集速度上，简单任务从35秒压缩到15秒（提速2.33倍），复杂任务提速1.71倍，峰值可达93.2条轨迹/小时。

2. 数据混合训练的“黄金比例”

团队进行了系统性对比实验：

• 500条纯真机数据（基线）
• 500条真机+500条无本体（1:1）
• 50条真机+500条无本体（1:10）
  结果发现，1:10混合方案的成功率与500条纯真机基线持平甚至更高，意味着真机数据用量可砍掉90%，总成本降至传统方式的二十分之一。论文将这种现象解释为“少样本物理锚定效应”。

3. 零样本跨本体迁移能力

由于XRZero-G0采用背包式采集，操作员走动过程中视角、高度、光照天然动态变化，模型因此练就强鲁棒性。将混合数据训出的模型直接部署到未见过的机器人本体（如EX001和CX001）上，无需真机数据，即可完成插花、叠毛巾、装香肠等任务。

值得关注

XRZero-G0 背后的公司是自变量机器人（X-Square Robot），该公司从成立之初便选择端到端大模型路线，同时探索VLA、WM、WUM等多条技术路径，并持续建设基础设施（此前已有WALL-OSS等开源项目）。不到两年完成9轮融资，估值过百亿元，投资方包括字节、美团、阿里、小米等。此次开源旨在推动全行业数据飞轮转动，加速具身智能“ChatGPT时刻”的到来。

项目地址：https://github.com/X-Square-Robot/XRZero-G0
论文地址：https://arxiv.org/abs/2604.13001