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深圳自变量机器人团队近日完成关键技术突破，自研XRZero-G0全身无本体数据采集与训练系统，在国内首次实现无本体采集、智能质检、混合训练、真机实测的全链路闭环。该系统核心成果已全方位开源，相关代码、首版标准化数据集及技术论文同步在行业主流平台公开。
具身智能是国家重点布局的未来产业，但数据采集成本高、真机试验效率低长期制约机器人规模化落地。传统实体机器人实地采集数据，设备投入大、人力耗时长。部分企业采用无本体数据方案，却面临数据质量参差、与真实场景脱节等问题，难以规模化应用。
自变量机器人在硬件搭建、数据质检、训练策略三方面实现本土化突破。XRZero-G0增设头部视觉采集模块，使数据采集设备的视觉观测逻辑与实体机器人一致，从源头缩小仿真数据与真机实测的偏差。多层级自动化数据筛选体系将入库可用数据稳定提升至85%以上，缓解"采集多、可用少"的困境。
经大量真机对照试验，团队得出无本体数据与真机数据的混合配比方案：10份无本体数据加1份真机数据，效果等同于10份纯真机数据。据此，机器人有效训练数据获取成本直接下降95%。
实测表明，该系统训练的机器人算法摆脱对固定场地、固定机身参数的依赖，具备跨机型零样本适配部署能力，确立了无实体低成本数据作为通用机器人产业化核心数据源的技术地位。
目前，自变量团队已将XRZero-G0核心代码、首版标准化数据集在行业主流开源平台上线，配套技术论文同步公开。该成果降低了国内具身智能企业与科研院所的研发门槛，也为全球机器人领域的数据孤岛与技术壁垒提供了中国技术方案。